TY - THES A1 - Linder, Susanne T1 - Der Einfluss von Lebensstilen auf den Energieverbrauch in privaten Haushalten im Bereich Wohnen am Beispiel der Stadt Stuttgart T1 - The influence of lifestyle on residential energy consumption – a case study of the city of Stuttgart N2 - Aufgrund der weltweit steigenden Energienachfrage und den gleichzeitig knapper werdenden natürlichen Ressourcen, muss Energie in Zukunft effizienter genutzt werden. Auch im Sektor der privaten Haushalte stellt sich deshalb die Frage, von welchen Faktoren der Energieverbrauch abhängt. Der Einfluss von technischen Faktoren wie Wärmedämmung von Gebäuden oder der Effizienzklasse von elektrischen Geräten auf den Heizenergie- bzw. Stromverbrauch in privaten Haushalten ist bereits bekannt. Interessant zu wissen ist jedoch auch, welchen Einfluss unterschiedliche Eigenschaften und Verhaltensweisen der Bewohner und damit welchen Einfluss der Lebensstil auf den Energieverbrauch hat. Um den Einfluss des Lebensstils auf den Energieverbrauch in privaten Haushalten im Bereich Wohnen zu untersuchen, wurden Daten anhand einer schriftlichen Haushaltsbefragung in ausgewählten Stadtvierteln in Stuttgart erhoben. Bei der Befragung kam ein bereichsspezifischer Lebensstilansatz zur Anwendung d.h. es wurden Fragen zu den einzelnen Lebensstilbereichen „Lebensform“, „Sozialstruktur“, „Energiesparverhalten“ und „Umwelt- und Energiebewusstsein“ gestellt. Anhand ausgewählter Variablen dieser Lebensstilbereiche wurden die Haushalte mit Hilfe der Clusteranalyse in Lebensstilgruppen des Strom- und Heizenergieverbrauchs eingeteilt. Ein Vergleich der Lebensstilgruppen des Stromverbrauchs zeigte, dass der Unterschied im Stromverbrauch v.a. durch die Anzahl der Personen im Haushalt bedingt ist. Die anderen Lebensstilbereiche wirken sich zwar auch auf den Stromverbrauch aus, sie rufen jedoch nur zwischen wenigen Gruppen signifikante Unterschiede im Stromverbrauch hervor. Bei den Lebensstilgruppen des Heizenergieverbrauchs zeichnet sich ein Einfluss des Lebensstilbereichs des „Energiesparverhaltens“ auf den Heizenergieverbrauch ab. Aufgrund der geringen Fallzahlen konnten die Unterschiede im Heizenergieverbrauch zwischen den Gruppen jedoch nicht auf Signifikanz getestet werden. Aus den Ergebnissen der Untersuchung wird deutlich, dass der Lebensstil einen Einfluss auf den Energieverbrauch in privaten Haushalten im Bereich Wohnen hat. Eine Einteilung der Haushalte in Lebensstilgruppen könnte somit Ansatzpunkte für ein Lebensstil-spezifisches Energiesparmarketing bieten. Um den Einfluss des Lebensstils auf den Energieverbrauch tiefergehend zu untersuchen, sollte der Einfluss von technischen Faktoren ganz ausgeschlossen und die einzelnen Lebensstilbereiche (v.a. das Energiesparverhalten) in den Analysen mit mehr Variablen berücksichtigt werden. N2 - Due to the increasing energy consumption and the growing scarcity of fossil fuels, energy efficiency is a crucial issue. Private households account for 30% of the energy consumption in Germany and thus, the question arises how to reduce the energy demand in this sector. Influences of technical factors like insulation of buildings, or the energy efficiency class of electrical appliances on the energy demand are already well known. However, little information exists on the influence of lifestyle on the energy demand that is the characteristics and the energy behaviour of households. In order to analyse the influence of lifestyle on energy demand in residences, a survey was conducted in selected urban districts of the city of Stuttgart, Germany. In the lifestyle analysis, the domains “household type”, “social structure”, “energy saving behaviour” and “environmental awareness” were targeted. Based on selected variables of these domains and a cluster analysis, the households were classified into different lifestyle groups of electricity and heat energy demand. The results show that variations in electricity consumption in the lifestyle groups are mainly caused by differences in the number of household members. The other lifestyle domains also affect the electricity demand; however, no significant differences between the individual lifestyle groups can be identified. The lifestyle groups of heat energy consumption display differences in the energy saving behaviour. However, due to the small sample size, significance tests could not be applied. The results demonstrate that lifestyle has a measurable influence on the residential energy consumption. Thus, marketing campaigns for energy saving should be based on lifestyle specific concepts to improve their success. Future research should try to fully exclude the influence of technical factors on the energy demand to be able to further determine the influence of the individual lifestyle domains. KW - Elektrizitätsverbrauch KW - Lebensstilanalyse KW - Clusteranalyse KW - Energiesparverhalten KW - lifestyle analysis KW - cluster analysis KW - energy saving behaviour KW - electricity consumption Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-74727 ER - TY - THES A1 - Fekete, Alexander T1 - Massenbewegungen im Elbursgebirge, Iran - im Spannungsfeld zwischen natürlicher Stabilität und anthropogener Beeinflussung T1 - Mass Movements in Alborz Mountains, Iran - an area of conflict between natural stability and human impact N2 - Massenbewegungen (in englischer Literatur landslides, in französischer Literatur glissements de terre) sind das Symptom von Hanginstabilitäten in einem Naturraum. Die Wahl des Überbegriffs Massenbewegungen und die Untergliederung der einzelnen Stadien des Prozessablaufs wurden im Rahmen eines pragmatischen Ansatzes dieser Arbeit neu festgelegt. Im Untersuchungsgebiet im Elbursgebirge im Norden des Iran stellen Massenbewegungen ein Phänomen dar, welches die Kulturlandschaft bedroht, aber auch durch sie selbst bedingt ist. In dieser Arbeit wurden Abhängigkeitsbeziehungen zwischen menschlichem Eingriff und natürlichem Stabilitätspotential untersucht. In einem heuristischen Ansatz wurden Faktoren analysiert, welche Massenbewegungen bedingen oder auslösen. Faktoren wie geologischer Untergrund, Bodenauflage, Hangneigung, Exposition, Hydrologie, Vegetationsbedeckung oder Straßenbau wirken in unterschiedlicher Weise auf die Verursachung von Massenbewegungen ein. Die Analyse der Tragweite und Relevanz dieser Faktoren erfolgte mittels einer Faktorenüberlagerung in einem Geographischen Informationssystem (GIS). Das GIS bildete die Schnittstelle für Fernerkundungsdaten, Kartenmaterial, Geländeaufnahme und das digitale Geländemodell (DEM, bzw. DTM). Neben Photos, Beschreibungen, GPS-Punkten und Bodenproben aus der Geländeaufnahme im Iran wurden CORONA- und LANDSAT-ETM+ - Satellitendaten sowie Klimaaufzeichnungen, Topographische und Geologische Karten auf ihre Aussagekraft hin analysiert. Durch Verschneidung der Datenebenen konnten Gefährdungszonen hinsichtlich Massenbewegungen ausgewiesen werden. Die Ergebnisse wurden mit den vorhandenen Befunden über aufgetretene Massenbewegungen überprüft. Die Übereinstimmung der Gefährdungszonen mit der Verteilung vorgefundener Massenbewegungsformen bestätigte die Richtigkeit des methodischen Vorgehens. Bei der Auswahl und Bearbeitung von Daten und Methodik lagen die Schwerpunkte im Anwendungsbezug und in der Qualitätssicherung. Zur Erstellung des digitalen Höhenmodells wurde ein eigener Ansatz zur Extraktion von Höhenlinien aus Topographischen Karten verfolgt. Das Ergebnis der Arbeit ist ein kostengünstiger, pragmatischer und übertragbarer Ansatz zur Bewertung des Gefährdungspotentials von Massenbewegungen. N2 - Mass movements (in English literature often referred to as landslides, in French Literature as glissements de terre) are symptoms of instability in natural environments. Within the scope of a pragmatic approach the key word 'mass movements' and its processual steps were newly defined. Mass movements are a phenomenon in the study area in Alborz mountains, Iran. They threaten human environments while at the same time they display results of human activity. The focus of this paper is directed on interdependences between human impact and areas that are prone to slope instability. In a heuristic approach factors that influence or trigger mass movements were analysed. These determining factors include the geology, soil cover, slope, aspect, hydrology, vegetationcover and roads. Analysis of intensity, extent and relevance was compiled by factor overlay technique in a Geographical Information System (GIS). Under the GIS environment, CORONA and LANDSAT-ETM+ satellite images, climatic data, topographical and geological maps, ground truth data and the digital elevation model (DEM) could be integrated. This resulted in a hazard zonation map of mass movements. The hazard zonation map was cross referenced with a sample of real occurences of mass movements. This step served to validate the derived model for mass movement hazard. Data and methods were selected and tested on the basis of quality and application ability. Extraction of contour lines from topographical maps was used as a faster and better way of creating the digital elevation model compared to digitalization. All methodical ways resulted into a pragmatic cost-effective and transferable approach of evaluating the hazard of mass movements. KW - Elbursgebirge KW - Massenbewegung KW - Massenbewegungen KW - Rutschungen KW - Gefahrenkarten KW - GIS KW - Höhenmodell KW - landslides KW - digital elevation model KW - Landsat KW - remote sensing KW - Iran Y1 - 2004 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-13576 ER -