@phdthesis{Woltering2011,
  author    = {Woltering, Manuel},
  title     = {Tourismus und Regionalentwicklung in deutschen Nationalparken: Regionalwirtschaftliche Wirkungsanalyse des Tourismus als Schwerpunkt eines sozio{\"o}konomischen Monitoringsystems},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-71898},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2011},
  abstract  = {Von den drei aktuell in Deutschland zu unterscheidenden Großschutzgebietskategorien Nationalpark, Naturpark und Biosph{\"a}renreservat stellt der Nationalpark gewiss die h{\"o}chsten Anspr{\"u}che an den Naturschutz. Im Idealfall sollen bis zu drei Viertel der betreffenden Fl{\"a}chen g{\"a}nzlich aus der Nutzung genommen werden. Dieser Nutzungsverzicht hat im Vorfeld einer Gebietsausweisung aufgrund der damit verbundenen {\"o}konomischen Einbußen oftmals Bedenken der lokalen Bev{\"o}lkerung gegen{\"u}ber diesem Fl{\"a}chenschutzinstrument zur Folge. Nationalparke k{\"o}nnen jedoch als Attraktionspunkte im Tourismus durchaus zu einer eigenst{\"a}ndigen Entwicklung l{\"a}ndlich-peripherer Regionen beitragen. Die vorliegende Arbeit untersucht deshalb die Strukturen des Tourismus und dessen {\"o}konomischen Stellenwert in den deutschen Nationalparkregionen. Auf Grundlage einer Typisierung der bestehenden vierzehn Gebiete wurden zun{\"a}chst f{\"u}nf Untersuchungsregionen ausgew{\"a}hlt (Bayerischer Wald, Eifel, Hainich, Kellerwald-Edersee sowie Nieders{\"a}chsisches Wattenmeer), f{\"u}r die mittels des nachfrageseitigen Vorgehens einer Wertsch{\"o}pfungsanalyse die regionalwirtschaftlichen Effekte des Tourismus bestimmt wurden. Darauf aufbauend ist schließlich eine Hochrechnung f{\"u}r den gesamtdeutschen Nationalparktourismus durchgef{\"u}hrt worden. Insgesamt halten sich j{\"a}hrlich demnach etwas mehr als 50 Mio. Besucher in den deutschen Nationalparken auf, die einen touristischen Bruttoumsatz von 2,1 Mrd. € generieren. Daraus resultieren Einkommen in H{\"o}he von ungef{\"a}hr 1,1 Mrd. €, woraus sich ein Einkommens{\"a}quivalent von etwas mehr als 69.000 Personen ableitet. F{\"u}r die vor allem aus regionalpolitischer Sicht relevante Besuchergruppe mit hoher Nationalparkaffinit{\"a}t (= National-parktouristen im engeren Sinn) reduzieren sich diese Werte auf rund 11 Mio. Besucher und 431 Mio. € Bruttoumsatz, was ca. 212 Mio. € Einkommen und ein Einkommens{\"a}quivalent von rund 14.000 Personen bewirkt. Diese Resultate auf Ebene der einzelnen Untersuchungsgebiete stellen dabei lediglich den gegenw{\"a}rtigen Status-quo dar, k{\"o}nnen aber als Grundlage f{\"u}r ein dauerhaftes Monitoring dienen. Dazu ist allerdings von Managementseite der Wille f{\"u}r eine kontinuierliche Bewertung nicht nur der {\"o}kologischen, sondern auch der sozio{\"o}konomischen Entwicklung erforderlich. Der aktuelle Forschungsstand zeigt in dieser Hinsicht noch ein enormes Potenzial. Um eine m{\"o}glichst kosteng{\"u}nstige Variante des eingesetzten Verfahrens zur Erfassung der Besucherstrukturen und des Ausgabeverhaltens der Touristen zu konzipieren, werden Vorschl{\"a}ge f{\"u}r eine m{\"o}gliche Reduzierung des empirischen Aufwands ausgearbeitet. Denn angesichts der bestehenden Budgets deutscher Nationalparkverwaltungen muss es Ziel sein, das bisher wissenschaftlich ausgerichtete Instrumentarium der empirischen Erhebungen zu einem praxisnahen und leicht anwendbaren Vorgehen weiter zu entwickeln und damit f{\"u}r einen Monitoringeinsatz f{\"u}r die Verantwortlichen vor Ort zu optimieren. Nur dadurch k{\"o}nn-ten auf objektiver Basis die Entwicklungen im Nationalparktourismus und folglich der Stellenwert der Schutzgebiete als Stimuli der regionalen Entwicklung mittel- bis langfristig beurteilt werden.},
  subject      = {Nationalpark},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Weigand2024,
  author    = {Weigand, Matthias Johann},
  title     = {Fernerkundung und maschinelles Lernen zur Erfassung von urbanem Gr{\"u}n - Eine Analyse am Beispiel der Verteilungsgerechtigkeit in Deutschland},
  doi       = {10.25972/OPUS-34961},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-349610},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2024},
  abstract  = {Gr{\"u}nfl{\"a}chen stellen einen der wichtigsten Umwelteinfl{\"u}sse in der Wohnumwelt der Menschen dar. Einerseits wirken sie sich positiv auf die physische und mentale Gesundheit der Menschen aus, andererseits k{\"o}nnen Gr{\"u}nfl{\"a}chen auch negative Wirkungen anderer Faktoren abmildern, wie beispielsweise die im Laufe des Klimawandels zunehmenden Hitzeereignisse. Dennoch sind Gr{\"u}nfl{\"a}chen nicht f{\"u}r die gesamte Bev{\"o}lkerung gleichermaßen zug{\"a}nglich. Bestehende Forschung im Kontext der Umweltgerechtigkeit (UG) konnte bereits aufzeigen, dass unterschiedliche sozio-{\"o}konomische und demographische Gruppen der deutschen Bev{\"o}lkerung unterschiedlichen Zugriff auf Gr{\"u}nfl{\"a}chen haben. An bestehenden Analysen von Umwelteinfl{\"u}ssen im Kontext der UG wird kritisiert, dass die Auswertung geographischer Daten h{\"a}ufig auf zu stark aggregiertem Level geschieht, wodurch lokal spezifische Expositionen nicht mehr genau abgebildet werden. Dies trifft insbesondere f{\"u}r großfl{\"a}chig angelegte Studien zu. So werden wichtige r{\"a}umliche Informationen verloren. Doch moderne Erdbeobachtungs- und Geodaten sind so detailliert wie nie und Methoden des maschinellen Lernens erm{\"o}glichen die effiziente Verarbeitung zur Ableitung h{\"o}herwertiger Informationen. Das {\"u}bergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht darin, am Beispiel von Gr{\"u}nfl{\"a}chen in Deutschland methodische Schritte der systematischen Umwandlung umfassender Geodaten in relevante Geoinformationen f{\"u}r die großfl{\"a}chige und hochaufgel{\"o}ste Analyse von Umwelteigenschaften aufzuzeigen und durchzuf{\"u}hren. An der Schnittstelle der Disziplinen Fernerkundung, Geoinformatik, Sozialgeographie und Umweltgerechtigkeitsforschung sollen Potenziale moderner Methoden f{\"u}r die Verbesserung der r{\"a}umlichen und semantischen Aufl{\"o}sung von Geoinformationen erforscht werden. Hierf{\"u}r werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um Landbedeckung und -nutzung auf nationaler Ebene zu erfassen. Diese Entwicklungen sollen dazu beitragen bestehende Datenl{\"u}cken zu schließen und Aufschluss {\"u}ber die Verteilungsgerechtigkeit von Gr{\"u}nfl{\"a}chen zu bieten. Diese Dissertation gliedert sich in drei konzeptionelle Teilschritte. Im ersten Studienteil werden Erdbeobachtungsdaten der Sentinel-2 Satelliten zur deutschlandweiten Klassifikation von Landbedeckungsinformationen verwendet. In Kombination mit punktuellen Referenzdaten der europaweiten Erfassung f{\"u}r Landbedeckungs- und Landnutzungsinformationen des Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) wird ein maschinelles Lernverfahren trainiert. In diesem Kontext werden verschiedene Vorverarbeitungsschritte der LUCAS-Daten und deren Einfluss auf die Klassifikationsgenauigkeit beleuchtet. Das Klassifikationsverfahren ist in der Lage Landbedeckungsinformationen auch in komplexen urbanen Gebieten mit hoher Genauigkeit abzuleiten. Ein Ergebnis des Studienteils ist eine deutschlandweite Landbedeckungsklassifikation mit einer Gesamtgenauigkeit von 93,07 \%, welche im weiteren Verlauf der Arbeit genutzt wird, um gr{\"u}ne Landbedeckung (GLC) r{\"a}umlich zu quantifizieren. Im zweiten konzeptionellen Teil der Arbeit steht die differenzierte Betrachtung von Gr{\"u}nfl{\"a}chen anhand des Beispiels {\"o}ffentlicher Gr{\"u}nfl{\"a}chen (PGS), die h{\"a}ufig Gegenstand der UG-Forschung ist, im Vordergrund. Doch eine h{\"a}ufig verwendete Quelle f{\"u}r r{\"a}umliche Daten zu {\"o}ffentlichen Gr{\"u}nfl{\"a}chen, der European Urban Atlas (EUA), wird bisher nicht fl{\"a}chendeckend f{\"u}r Deutschland erhoben. Dieser Studienteil verfolgt einen datengetriebenen Ansatz, die Verf{\"u}gbarkeit von {\"o}ffentlichem Gr{\"u}n auf der r{\"a}umlichen Ebene von Nachbarschaften f{\"u}r ganz Deutschland zu ermitteln. Hierf{\"u}r dienen bereits vom EUA erfasste Gebiete als Referenz. Mithilfe einer Kombination von Erdbeobachtungsdaten und Informationen aus dem OpenStreetMap-Projekt wird ein Deep Learning -basiertes Fusionsnetzwerk erstellt, welche die verf{\"u}gbare Fl{\"a}che von {\"o}ffentlichem Gr{\"u}n quantifiziert. Das Ergebnis dieses Schrittes ist ein Modell, welches genutzt wird, um die Menge {\"o}ffentlicher Gr{\"u}nfl{\"a}chen in der Nachbarschaft zu sch{\"a}tzen (𝑅 2 = 0.952). Der dritte Studienteil greift die Ergebnisse der ersten beiden Studienteile auf und betrachtet die Verteilung von Gr{\"u}nfl{\"a}chen in Deutschland unter Hinzunahme von georeferenzierten Bev{\"o}lkerungsdaten. Diese exemplarische Analyse unterscheidet dabei Gr{\"u}nfl{\"a}chen nach zwei Typen: GLC und PGS. Zun{\"a}chst wird mithilfe deskriptiver Statistiken die generelle Gr{\"u}nfl{\"a}chenverteilung in der Bev{\"o}lkerung Deutschlands beleuchtet. Daraufhin wird die Verteilungsgerechtigkeit anhand g{\"a}ngiger Gerechtigkeitsmetriken bestimmt. Abschließend werden die Zusammenh{\"a}nge zwischen der demographischen Komposition der Nachbarschaft und der verf{\"u}gbaren Menge von Gr{\"u}nfl{\"a}chen anhand dreier exemplarischer soziodemographischer Gesellschaftsgruppen untersucht. Die Analyse zeigt starke Unterschiede der Verf{\"u}gbarkeit von PGS zwischen st{\"a}dtischen und l{\"a}ndlichen Gebieten. Ein h{\"o}herer Prozentsatz der Stadtbev{\"o}lkerung hat Zugriff das Mindestmaß von PGS gemessen an der Vorgabe der Weltgesundheitsorganisation. Die Ergebnisse zeigen auch einen deutlichen Unterschied bez{\"u}glich der Verteilungsgerechtigkeit zwischen GLC und PGS und verdeutlichen die Relevanz der Unterscheidung von Gr{\"u}nfl{\"a}chentypen f{\"u}r derartige Untersuchungen. Die abschließende Betrachtung verschiedener Bev{\"o}lkerungsgruppen arbeitet Unterschiede auf soziodemographischer Ebene auf. In der Zusammenschau demonstriert diese Arbeit wie moderne Geodaten und Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden k{\"o}nnen bisherige Limitierungen r{\"a}umlicher Datens{\"a}tze zu {\"u}berwinden. Am Beispiel von Gr{\"u}nfl{\"a}chen in der Wohnumgebung der Bev{\"o}lkerung Deutschlands wird gezeigt, dass landesweite Analysen zur Umweltgerechtigkeit durch hochaufgel{\"o}ste und lokal feingliedrige geographische Informationen bereichert werden k{\"o}nnen. Diese Arbeit verdeutlicht, wie die Methoden der Erdbeobachtung und Geoinformatik einen wichtigen Beitrag leisten k{\"o}nnen, die Ungleichheit der Wohnumwelt der Menschen zu identifizieren und schlussendlich den nachhaltigen Siedlungsbau in Form von objektiven Informationen zu unterst{\"u}tzen und {\"u}berwachen.},
  subject      = {Geografie},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Wang2010,
  author    = {Wang, Chenxing},
  title     = {Praktisches Bewertungsmodell von Umwelt- und Klimaschutzaspekten f{\"u}r die Nutzung von Biogas im deutsch-chinesischen Vergleich},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-49428},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2010},
  abstract  = {In den Themenbereichen Klimawandel, Klimaschutz und Erneuerbare Energien wurden in den letzten Jahren zunehmend neue Bewertungsmethoden in der geowissenschaftlichen und umweltwissenschaftlichen Forschung eingesetzt. Mit Blick auf die Biogasnutzung kann festgestellt werden, dass diese aus Umwelt- und Klimaschutzgr{\"u}nden sehr wichtig ist, da die Verg{\"a}rung von Biomasse mit der nachfolgenden indirekten Erzeugung von Strom und W{\"a}rme {\"u}ber Blockheizkraftwerke, bzw. der direkten Nutzung des Biogases als Feuerungsgas bzw. als Treibstoff , einen besonderen Beitrag zum Klimaschutz leistet. In Deutschland ist die Biogasnutzung heute einer der wichtigsten Erneuerbaren Energietr{\"a}ger geworden. In China hat die Biogasnutzung zudem ein riesiges Entwicklungspotenzial. Der Autor versucht, im interdisziplin{\"a}ren Themenkreis „Umwelt- und Klimaschutz" ein Bewertungsmodell f{\"u}r die Biogasnutzung zu entwickeln, um die tats{\"a}chlichen und potentiellen umwelt- und klimaschutzrelevanten Auswirkungen der Biogasnutzung zu bewerten. Um das Bewertungsmodell f{\"u}r die Biogasnutzung nach Umwelt- und Klimaschutzaspekten m{\"o}glichst umfassend zu entwickeln, ist die Verzahnung der interdisziplin{\"a}ren umweltwissenschaftlichen, geowissenschaftlichen, rechtlichen, sowie lokal-, national- und internationalen politischen sowie technischen Faktoren mit ihren umweltbezogenen und klimabezogenen Auswirkungen von h{\"o}chster Bedeutung. Das in der vorliegenden Arbeit entwickelte Bewertungsmodell erhebt den Anspruch, f{\"u}r den praktischen Einsatz vor Ort tauglich zu sein. Hierzu wurden umwelt- und klimaschutzrechtliche, sowie nationale und internationale politische Anforderungen zur Kategorisierung und Bewertung herangezogen und damit die Durchf{\"u}hrbarkeit gew{\"a}hrleistet. Der L{\"o}sungsweg zur Bewertung nach Umwelt- und Klimaschutzaspekten f{\"u}hrt zum Einen {\"u}ber die Umwelt- und Klimaschutzbilanzierung und zum Anderen {\"u}ber eine Umweltrisikobewertung sowie eine umweltbezogene Standortbewertung. Anhand der praktischen Arbeit und der Analyse von insgesamt 23 Biogasprojekten aus Deutschland und China, konnten bestimmte Charakteristika der Biogasnutzung ermittelt werden. F{\"u}r die Ermittlung der Bewertungskriterien des Bewertungsmodells wurden insgesamt 3 Themenbereiche (Teil I: Substratversorgung; Teil II: Biogasanlagenbau; Teil III: Biogasverwertung) der Biogasnutzung unterschieden. Jene wurden hinsichtlich der technischen, rechtlichen und politischen Kriterien nach negativen Umwelt- und Klimaschutzauswirkungen {\"u}ber die verschiedenen Belastungspfade der Umweltmedien (Boden, Wasser und Luft) untersucht. Ziel dieser Studie war es auch, durch die Anwendung des Bewertungsmodells auf je drei deutsche und chinesische Fallbeispiele, die ausgereiften deutschen Erfahrungen, die deutsche Technologie und das Know-How der Biogasnutzung auf deren {\"U}bertragbarkeit auf die chinesischen Verh{\"a}ltnisse zu pr{\"u}fen.},
  subject      = {Klimaschutz},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Strauch2011,
  author    = {Strauch, Ulrike},
  title     = {Wassertemperaturbedingte Leistungseinschr{\"a}nkungen konventioneller thermischer Kraftwerke in Deutschland und die Entwicklung rezenter und zuk{\"u}nftiger Flusswassertemperaturen im Kontext des Klimawandels},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-231015},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  pages     = {XIX, 223},
  year      = {2011},
  abstract  = {Mit der vorliegenden Arbeit werden konventionelle thermische Kraftwerke an deutschen Fl{\"u}ssen identifiziert, bei denen aufgrund hoher Flusswassertemperaturen im Zusammenhang mit wasserrechtlichen Grenzwerten Leistungseinschr{\"a}nkungen auftraten. Weiterhin wird aufgezeigt, wie sich die Wassertemperaturen der Fl{\"u}sse in der Vergangenheit (rezent) entwickelt haben und wie sie sich zuk{\"u}nftig im Kontext des Klimawandels entwickeln k{\"o}nnten. Mittels Literaturrecherche, Medienanalyse und schriftlicher Befragung wurden konventionelle thermische Kraftwerke identifiziert, welche wassertemperaturbedingte Leistungseinschr{\"a}nkungen verzeichneten. Die meisten dieser Leistungseinschr{\"a}nkungen zwischen 1976 und 2007 zeigen sich bei großen Kraftwerken mit einer elektrischen Bruttoleistung {\"u}ber 300 Megawatt, bei Steinkohle- und Kernkraftwerken, bei Kraftwerken mit Durchlaufk{\"u}hlung und bei solchen, die zwischen 1960 und 1990 in Betrieb gingen. Trendanalysen interpolierter und homogenisierter, rezenter Wassertemperaturzeitreihen deutscher Fl{\"u}sse ergeben positive Trends v. a. im Fr{\"u}hjahr und Sommer. Die Z{\"a}hlstatistik zeigt in den Jahren 1994, 2003 und 2006 die meisten Tage mit sehr hohen und extrem hohen Wassertemperaturen in den Sommermonaten. In diesen Jahren traten gleichzeitig 63 \% aller identifizierter wassertemperaturbedingter Leistungseinschr{\"a}nkungen bei Kraftwerken, meist zwischen Juni und August, auf. F{\"u}r die Trendanalysen und den Mittelwertvergleich simulierter zuk{\"u}nftiger Wassertemperaturzeitreihen wurden drei Szenarien - B1, A1B und A2 sowie drei Zukunftsperioden 2011-2040, 2011/2041-2070, 2011/2071-2100 betrachtet. Es ergeben sich f{\"u}r die Zukunftsperiode 2011-2040 des A1B- oder A2-Szenarios in mindestens einem der Sommermonate eine Erw{\"a}rmung und f{\"u}r das B1-Szenario negative oder keine Trends. Die mittleren Wassertemperaturen der Zukunftsperiode 2011-2040 zeigen in allen drei Szenarien gegen{\"u}ber denen der Klimanormalperiode 1961-1990 positive Unterschiede in mindestens einem der Sommermonate. F{\"u}r die beiden sp{\"a}teren Zukunftsperioden bis 2070 bzw. bis 2100 liegen in allen Wassertemperaturzeitreihen der drei Szenarien im Sommer positive Trends bzw. Differenzen gegen{\"u}ber den mittleren Wassertemperaturen der Klimanormalperiode vor. Durch die Synthese der drei Analysen ist erkennbar, dass Isar, Rhein, Neckar, Saar, Elbe und Weser die meisten Kraftwerksstandorte mit wassertemperaturbedingten Leistungseinschr{\"a}nkungen verzeichnen. Es zeigen sich hier positive Trends sowohl in den rezenten als auch zuk{\"u}nftigen Wassertemperaturen f{\"u}r die Zukunftsperiode 2011-2040 des A1B- und A2-Szenarios in jeweils mindestens einem der Sommermonate. Gegen{\"u}ber den mittleren Wassertemperaturen der Klimanormalperiode liegen f{\"u}r alle drei Szenarien positive Unterschiede der Wassertemperaturen vor. Bei einer Kraftwerkslaufzeit von 40-50 Jahren und einem Kernenergieausstieg 2022 bzw. 2034, werden 48-64 \% bzw. 67-91 \% der Kraftwerke mit wassertemperaturbedingten Leistungseinschr{\"a}nkungen bis 2022 bzw. 2034 außer Betrieb gehen. Bei einer Laufzeitverl{\"a}ngerung w{\"u}rden nach 2022 f{\"u}nf der elf betroffenen Kernkraftwerke weiter am Netz bleiben. Somit kann es wieder zu wassertemperaturbedingten Leistungseinschr{\"a}nkungen kommen. In Deutschland sind nach wie vor große Kraftwerke an Fl{\"u}ssen geplant. Deren K{\"u}hlsysteme m{\"u}ssen entsprechend ausgew{\"a}hlt und konstruiert werden, um der zu erwartenden Erh{\"o}hung der Flusstemperaturen Rechnung zu tragen.},
  subject      = {Deutschland},
  language  = {de}
}
@article{ReinermannGessnerAsametal.2019,
  author    = {Reinermann, Sophie and Gessner, Ursula and Asam, Sarah and Kuenzer, Claudia and Dech, Stefan},
  title     = {The Effect of Droughts on Vegetation Condition in Germany: An Analysis Based on Two Decades of Satellite Earth Observation Time Series and Crop Yield Statistics},
  series = {Remote Sensing},
  volume    = {11},
  journal   = {Remote Sensing},
  number    = {15},
  doi       = {10.3390/rs11151783},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-225165},
  pages     = {1783, 1-21},
  year      = {2019},
  abstract  = {Central Europe experienced several droughts in the recent past, such as in the year 2018, which was characterized by extremely low rainfall rates and high temperatures, resulting in substantial agricultural yield losses. Time series of satellite earth observation data enable the characterization of past drought events over large temporal and spatial scales. Within this study, Moderate Resolution Spectroradiometer (MODIS) Enhanced Vegetation Index (EVI) (MOD13Q1) 250 m time series were investigated for the vegetation periods of 2000 to 2018. The spatial and temporal development of vegetation in 2018 was compared to other dry and hot years in Europe, like the drought year 2003. Temporal and spatial inter- and intra-annual patterns of EVI anomalies were analyzed for all of Germany and for its cropland, forest, and grassland areas individually. While vegetation development in spring 2018 was above average, the summer months of 2018 showed negative anomalies in a similar magnitude as in 2003, which was particularly apparent within grassland and cropland areas in Germany. In contrast, the year 2003 showed negative anomalies during the entire growing season. The spatial pattern of vegetation status in 2018 showed high regional variation, with north-eastern Germany mainly affected in June, north-western parts in July, and western Germany in August. The temporal pattern of satellite-derived EVI deviances within the study period 2000-2018 were in good agreement with crop yield statistics for Germany. The study shows that the EVI deviation of the summer months of 2018 were among the most extreme in the study period compared to other years. The spatial pattern and temporal development of vegetation condition between the drought years differ.},
  language  = {en}
}
@article{JobBittlingmaierMayeretal.2021,
  author    = {Job, Hubert and Bittlingmaier, Sarah and Mayer, Marius and von Ruschkowski, Eick and Woltering, Manuel},
  title     = {Park-People Relationships: The Socioeconomic Monitoring of National Parks in Bavaria, Germany},
  series = {Sustainability},
  volume    = {13},
  journal   = {Sustainability},
  number    = {16},
  issn      = {2071-1050},
  doi       = {10.3390/su13168984},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-245061},
  year      = {2021},
  abstract  = {Questions about park-people relationships and the understanding and handling of the conflicts that may result from the creation and management of national parks in the surrounding area are prerequisites for both successful park management and sustainable rural tourism development. This paper analyzes the roles that research may play in relation to park-people relationships in the context of the two oldest German national parks located in Bavaria. The different fields of action of national parks are used to identify the potential for conflict, using detailed case studies from the Bavarian Forest and Berchtesgaden National Parks using quantitative population surveys carried out in 2018. The overall attitude towards both national parks is overwhelmingly positive, with trust towards park administrations and the perceived economic benefits from rural tourism being the attitudes most strongly correlated to the overall level of park-people relationships. Nevertheless, some points of contention still exist, like the ecological integrity approach towards strict nature conservation and related landscape changes (e.g., deadwood cover). A comparison over time shows in both cases that the spatial proximity to the protected area negatively influences people's attitudes towards the parks, but less so than in the past. Recommendations for national park management include communicating proactively and with greater transparency with locals and decision-makers, to identify conflicts earlier and, where possible, to eliminate them. Furthermore, developing a standardized method to monitor park-people relationships in Germany is a must and would benefit integrated approaches in research and management based on conservation social science.},
  language  = {en}
}
@article{IbebuchiSchoenbeinPaeth2022,
  author    = {Ibebuchi, Chibuike Chiedozie and Sch{\"o}nbein, Daniel and Paeth, Heiko},
  title     = {On the added value of statistical post-processing of regional climate models to identify homogeneous patterns of summer rainfall anomalies in Germany},
  series = {Climate Dynamics},
  volume    = {59},
  journal   = {Climate Dynamics},
  number    = {9-10},
  issn      = {0930-7575},
  doi       = {10.1007/s00382-022-06258-5},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-324122},
  pages     = {2769-2783},
  year      = {2022},
  abstract  = {A fuzzy classification scheme that results in physically interpretable meteorological patterns associated with rainfall generation is applied to classify homogeneous regions of boreal summer rainfall anomalies in Germany. Four leading homogeneous regions are classified, representing the western, southeastern, eastern, and northern/northwestern parts of Germany with some overlap in the central parts of Germany. Variations of the sea level pressure gradient across Europe, e.g., between the continental and maritime regions, is the major phenomenon that triggers the time development of the rainfall regions by modulating wind patterns and moisture advection. Two regional climate models (REMO and CCLM4) were used to investigate the capability of climate models to reproduce the observed summer rainfall regions. Both regional climate models (RCMs) were once driven by the ERA-Interim reanalysis and once by the MPI-ESM general circulation model (GCM). Overall, the RCMs exhibit good performance in terms of the regionalization of summer rainfall in Germany; though the goodness-of-match with the rainfall regions/patterns from observational data is low in some cases and the REMO model driven by MPI-ESM fails to reproduce the western homogeneous rainfall region. Under future climate change, virtually the same leading modes of summer rainfall occur, suggesting that the basic synoptic processes associated with the regional patterns remain the same over Germany. We have also assessed the added value of bias-correcting the MPI-ESM driven RCMs using a simple linear scaling approach. The bias correction does not significantly alter the identification of homogeneous rainfall regions and, hence, does not improve their goodness-of-match compared to the observed patterns, except for the one case where the original RCM output completely fails to reproduce the observed pattern. While the linear scaling method improves the basic statistics of precipitation, it does not improve the simulated meteorological patterns represented by the precipitation regimes.},
  language  = {en}
}
@article{IbebuchiSchoenbeinAdakudluetal.2022,
  author    = {Ibebuchi, Chibuike Chiedozie and Sch{\"o}nbein, Daniel and Adakudlu, Muralidhar and Xoplaki, Elena and Paeth, Heiko},
  title     = {Comparison of three techniques to adjust daily precipitation biases from regional climate models over Germany},
  series = {Water},
  volume    = {14},
  journal   = {Water},
  number    = {4},
  issn      = {2073-4441},
  doi       = {10.3390/w14040600},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-262064},
  year      = {2022},
  abstract  = {This study compares the performance of three bias correction (BC) techniques in adjusting simulated precipitation estimates over Germany. The BC techniques are the multivariate quantile delta mapping (MQDM) where the grids are used as variables to incorporate the spatial dependency structure of precipitation in the bias correction; empirical quantile mapping (EQM) and, the linear scaling (LS) approach. Several metrics that include first to fourth moments and extremes characterized by the frequency of heavy wet days and return periods during boreal summer were applied to score the performance of the BC techniques. Our results indicate a strong dependency of the relative performances of the BC techniques on the choice of the regional climate model (RCM), the region, the season, and the metrics of interest. Hence, each BC technique has relative strengths and weaknesses. The LS approach performs well in adjusting the first moment but tends to fall short for higher moments and extreme precipitation during boreal summer. Depending on the season, the region and the RCM considered, there is a trade-off between the relative performances of the EQM and the MQDM in adjusting the simulated precipitation biases. However, the MQDM performs well across all considered metrics. Overall, the MQDM outperforms the EQM in improving the higher moments and in capturing the observed return level of extreme summer precipitation, averaged over Germany.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Ibebuchi2023,
  author    = {Ibebuchi, Chibuike Chiedozie},
  title     = {Bias correction of climate model output for Germany},
  doi       = {10.25972/OPUS-31264},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-312647},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2023},
  abstract  = {Regional climate models (RCMs) are tools used to project future climate change at a regional scale. Despite their high horizontal resolution, RCMs are characterized by systematic biases relative to observations, which can result in unrealistic interpretations of future climate change signals. On the other hand, bias correction (BC) is a popular statistical post-processing technique applied to improve the usability of output from climate models. Like every other statistical technique, BC has its strengths and weaknesses. Hence, within the regional context of Germany, and for temperature and precipitation, this study is dedicated to the assessment of the impact of different BC techniques on the RCM output. The focuses are on the impact of BC on the RCM's statistical characterization, and physical consistency defined as the spatiotemporal consistency between the bias-corrected variable and the simulated physical mechanisms governing the variable, as well as the correlations between the bias-corrected variable and other (simulated) climate variables. Five BC techniques were applied in adjusting the systematic biases in temperature and precipitation RCM outputs. The BC techniques are linear scaling, empirical quantile mapping, univariate quantile delta mapping, multivariate quantile delta mapping that considers inter-site dependencies, and multivariate quantile delta mapping that considers inter-variable dependencies (MBCn). The results show that each BC technique adds value in reducing the biases in the statistics of the RCM output, though the added value depends on several factors such as the temporal resolution of the data, choice of RCM, climate variable, region, and the metric used in evaluating the BC technique. Further, the raw RCMs reproduced portions of the observed modes of atmospheric circulation in Western Europe, and the observed temperature, and precipitation meteorological patterns in Germany. After the BC, generally, the spatiotemporal configurations of the simulated meteorological patterns as well as the governing large-scale mechanisms were reproduced. However, at a more localized spatial scale for the individual meteorological patterns, the BC changed the simulated co-variability of some grids, especially for precipitation. Concerning the co-variability among the variables, a physically interpretable positive correlation was found between temperature and precipitation during boreal winter in both models and observations. For most grid boxes in the study domain and on average, the BC techniques that do not adjust inter-variable dependency did not notably change the simulated correlations between the climate variables. However, depending on the grid box, the (univariate) BC techniques tend to degrade the simulated temporal correlations between temperature and precipitation. Further, MBCn which adjusts biases in inter-variable dependency has the skill to improve the correlations between the simulated variables towards observations.},
  language  = {en}
}
@article{Ibebuchi2022,
  author    = {Ibebuchi, Chibuike Chiedozie},
  title     = {Patterns of atmospheric circulation in Western Europe linked to heavy rainfall in Germany: preliminary analysis into the 2021 heavy rainfall episode},
  series = {Theoretical and Applied Climatology},
  volume    = {148},
  journal   = {Theoretical and Applied Climatology},
  number    = {1-2},
  issn      = {0177-798X},
  doi       = {10.1007/s00704-022-03945-5},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-324100},
  pages     = {269-283},
  year      = {2022},
  abstract  = {The July 2021 heavy rainfall episode in parts of Western Europe caused devastating floods, specifically in Germany. This study examines circulation types (CTs) linked to extreme precipitation in Germany. It was investigated if the classified CTs can highlight the anomaly in synoptic patterns that contributed to the unusual July 2021 heavy rainfall in Germany. The North Atlantic Oscillation was found to be the major climatic mode related to the seasonal and inter-annual variations of most of the classified CTs. On average, wet (dry) conditions in large parts of Germany can be linked to westerly (northerly) moisture fluxes. During spring and summer seasons, the mid-latitude cyclone when located over the North Sea disrupts onshore moisture transport from the North Atlantic Ocean by westerlies driven by the North Atlantic subtropical anticyclone. The CT found to have the highest probability of being associated with above-average rainfall in large part of Germany features (i) enhancement and northward track of the cyclonic system over the Mediterranean; (ii) northward track of the North Atlantic anticyclone, further displacing poleward, the mid-latitude cyclone over the North Sea, enabling band of westerly moisture fluxes to penetrate Germany; (iii) cyclonic system over the Baltic Sea coupled with northeast fluxes of moisture to Germany; (iv) and unstable atmospheric conditions over Germany. In 2021, a spike was detected in the amplitude and frequency of occurrence of the aforementioned wet CT suggesting that in addition to the nearly stationary cut-off low over central Europe, during the July flood episode, anomalies in the CT contributed to the heavy rainfall event.},
  language  = {en}
}