TY - THES A1 - Steininger, Michael T1 - Deep Learning for Geospatial Environmental Regression T1 - Deep Learning für Regressionsmodelle mit georäumlichen Umweltdaten N2 - Environmental issues have emerged especially since humans burned fossil fuels, which led to air pollution and climate change that harm the environment. These issues’ substantial consequences evoked strong efforts towards assessing the state of our environment. Various environmental machine learning (ML) tasks aid these efforts. These tasks concern environmental data but are common ML tasks otherwise, i.e., datasets are split (training, validatition, test), hyperparameters are optimized on validation data, and test set metrics measure a model’s generalizability. This work focuses on the following environmental ML tasks: Regarding air pollution, land use regression (LUR) estimates air pollutant concentrations at locations where no measurements are available based on measured locations and each location’s land use (e.g., industry, streets). For LUR, this work uses data from London (modeled) and Zurich (measured). Concerning climate change, a common ML task is model output statistics (MOS), where a climate model’s output for a study area is altered to better fit Earth observations and provide more accurate climate data. This work uses the regional climate model (RCM) REMO and Earth observations from the E-OBS dataset for MOS. Another task regarding climate is grain size distribution interpolation where soil properties at locations without measurements are estimated based on the few measured locations. This can provide climate models with soil information, that is important for hydrology. For this task, data from Lower Franconia is used. Such environmental ML tasks commonly have a number of properties: (i) geospatiality, i.e., their data refers to locations relative to the Earth’s surface. (ii) The environmental variables to estimate or predict are usually continuous. (iii) Data can be imbalanced due to relatively rare extreme events (e.g., extreme precipitation). (iv) Multiple related potential target variables can be available per location, since measurement devices often contain different sensors. (v) Labels are spatially often only sparsely available since conducting measurements at all locations of interest is usually infeasible. These properties present challenges but also opportunities when designing ML methods for such tasks. In the past, environmental ML tasks have been tackled with conventional ML methods, such as linear regression or random forests (RFs). However, the field of ML has made tremendous leaps beyond these classic models through deep learning (DL). In DL, models use multiple layers of neurons, producing increasingly higher-level feature representations with growing layer depth. DL has made previously infeasible ML tasks feasible, improved the performance for many tasks in comparison to existing ML models significantly, and eliminated the need for manual feature engineering in some domains due to its ability to learn features from raw data. To harness these advantages for environmental domains it is promising to develop novel DL methods for environmental ML tasks. This thesis presents methods for dealing with special challenges and exploiting opportunities inherent to environmental ML tasks in conjunction with DL. To this end, the proposed methods explore the following techniques: (i) Convolutions as in convolutional neural networks (CNNs) to exploit reoccurring spatial patterns in geospatial data. (ii) Posing the problems as regression tasks to estimate the continuous variables. (iii) Density-based weighting to improve estimation performance for rare and extreme events. (iv) Multi-task learning to make use of multiple related target variables. (v) Semi–supervised learning to cope with label sparsity. Using these techniques, this thesis considers four research questions: (i) Can air pollution be estimated without manual feature engineering? This is answered positively by the introduction of the CNN-based LUR model MapLUR as well as the off-the-shelf LUR solution OpenLUR. (ii) Can colocated pollution data improve spatial air pollution models? Multi-task learning for LUR is developed for this, showing potential for improvements with colocated data. (iii) Can DL models improve the quality of climate model outputs? The proposed DL climate MOS architecture ConvMOS demonstrates this. Additionally, semi-supervised training of multilayer perceptrons (MLPs) for grain size distribution interpolation is presented, which can provide improved input data. (iv) Can DL models be taught to better estimate climate extremes? To this end, density-based weighting for imbalanced regression (DenseLoss) is proposed and applied to the DL architecture ConvMOS, improving climate extremes estimation. These methods show how especially DL techniques can be developed for environmental ML tasks with their special characteristics in mind. This allows for better models than previously possible with conventional ML, leading to more accurate assessment and better understanding of the state of our environment. N2 - Umweltprobleme sind vor allem seit der Verbrennung fossiler Brennstoffe durch den Menschen entstanden. Dies hat zu Luftverschmutzung und Klimawandel geführt, was die Umwelt schädigt. Die schwerwiegenden Folgen dieser Probleme haben starke Bestrebungen ausgelöst, den Zustand unserer Umwelt zu untersuchen. Verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens (ML) im Umweltbereich unterstützen diese Bestrebungen. Bei diesen Aufgaben handelt es sich um gewöhnliche ML-Aufgaben, z. B. werden die Datensätze aufgeteilt (Training, Validation, Test), Hyperparameter werden auf den Validierungsdaten optimiert, und die Metriken auf den Testdaten messen die Generalisierungsfähigkeit eines Modells, aber sie befassen sich mit Umweltdaten. Diese Arbeit konzentriert sich auf die folgenden Umwelt-ML-Aufgaben: In Bezug auf Luftverschmutzung schätzt Land Use Regression (LUR) die Luftschadstoffkonzentration an Orten, an denen keine Messungen verfügbar sind auf Basis von gemessenen Orten und der Landnutzung (z. B. Industrie, Straßen) der Orte. Für LUR werden in dieser Arbeit Daten aus London (modelliert) und Zürich (gemessen) verwendet. Im Zusammenhang mit dem Klimawandel ist eine häufige ML-Aufgabe Model Output Statistics (MOS), bei der die Ausgaben eines Klimamodells so angepasst werden, dass sie mit Erdbeobachtungen besser übereinstimmen. Dadurch werden genauere Klimadaten erzeugt. Diese Arbeit verwendet das regionale Klimamodell REMO und Erdbeobachtungen aus dem E-OBS-Datensatz für MOS. Eine weitere Aufgabe im Zusammenhang mit dem Klima ist die Interpolation von Korngrößenverteilungen. Hierbei werden Bodeneigenschaften an Orten ohne Messungen auf Basis von wenigen gemessenen Orten geschätzt, um Klimamodelle mit Bodeninformationen zu versorgen, die für die Hydrologie wichtig sind. Für diese Aufgabe werden in dieser Arbeit Bodenmessungen aus Unterfranken herangezogen. Solche Umwelt-ML-Aufgaben haben oft eine Reihe von Eigenschaften: (i) Georäumlichkeit, d. h. ihre Daten beziehen sich auf Standorte relativ zur Erdoberfläche. (ii) Die zu schätzenden oder vorherzusagenden Umweltvariablen sind normalerweise kontinuierlich. (iii) Daten können unbalanciert sein, was auf relativ seltene Extremereignisse (z. B. extreme Niederschläge) zurückzuführen ist. (iv) Pro Standort können mehrere verwandte potenzielle Zielvariablen verfügbar sein, da Messgeräte oft verschiedene Sensoren enthalten. (v) Zielwerte sind räumlich oft nur spärlich vorhanden, da die Durchführung von Messungen an allen gewünschten Orten in der Regel nicht möglich ist. Diese Eigenschaften stellen eine Herausforderung, aber auch eine Chance bei der Entwicklung von ML-Methoden für derlei Aufgaben dar. In der Vergangenheit wurden ML-Aufgaben im Umweltbereich mit konventionellen ML-Methoden angegangen, wie z. B. lineare Regression oder Random Forests (RFs). In den letzten Jahren hat der Bereich ML jedoch durch Deep Learning (DL) enorme Fortschritte über diese klassischen Modelle hinaus gemacht. Bei DL verwenden die Modelle mehrere Schichten von Neuronen, die mit zunehmender Schichtungstiefe immer abstraktere Merkmalsdarstellungen erzeugen. DL hat zuvor undurchführbare ML-Aufgaben realisierbar gemacht, die Leistung für viele Aufgaben im Vergleich zu bestehenden ML-Modellen erheblich verbessert und die Notwendigkeit für manuelles Feature-Engineering in einigen Bereichen aufgrund seiner Fähigkeit, Features aus Rohdaten zu lernen, eliminiert. Um diese Vorteile für ML-Aufgaben in der Umwelt nutzbar zu machen, ist es vielversprechend, geeignete DL-Methoden für diesen Bereich zu entwickeln. In dieser Arbeit werden Methoden zur Bewältigung der besonderen Herausforderungen und zur Nutzung der Möglichkeiten von Umwelt-ML-Aufgaben in Verbindung mit DL vorgestellt. Zu diesem Zweck werden in den vorgeschlagenen Methoden die folgenden Techniken untersucht: (i) Faltungen wie in Convolutional Neural Networks (CNNs), um wiederkehrende räumliche Muster in Geodaten zu nutzen. (ii) Probleme als Regressionsaufgaben stellen, um die kontinuierlichen Variablen zu schätzen. (iii) Dichtebasierte Gewichtung zur Verbesserung der Schätzungen bei seltenen und extremen Ereignissen. (iv) Multi-Task-Lernen, um mehrere verwandte Zielvariablen zu nutzen. (v) Halbüber- wachtes Lernen, um auch mit wenigen bekannten Zielwerten zurechtzukommen. Mithilfe dieser Techniken werden in der Arbeit vier Forschungsfragen untersucht: (i) Kann Luftverschmutzung ohne manuelles Feature Engineering geschätzt werden? Dies wird durch die Einführung des CNN-basierten LUR-Modells MapLUR sowie der automatisierten LUR–Lösung OpenLUR positiv beantwortet. (ii) Können kolokalisierte Verschmutzungsdaten räumliche Luftverschmutzungsmodelle verbessern? Hierfür wird Multi-Task-Learning für LUR entwickelt, das Potenzial für Verbesserungen mit kolokalisierten Daten zeigt. (iii) Können DL-Modelle die Qualität der Ausgaben von Klimamodellen verbessern? Die vorgeschlagene DL-MOS-Architektur ConvMOS demonstriert das. Zusätzlich wird halbüberwachtes Training von Multilayer Perceptrons (MLPs) für die Interpolation von Korngrößenverteilungen vorgestellt, das verbesserte Eingabedaten liefern kann. (iv) Kann man DL-Modellen beibringen, Klimaextreme besser abzuschätzen? Zu diesem Zweck wird eine dichtebasierte Gewichtung für unbalancierte Regression (DenseLoss) vorgeschlagen und auf die DL-Architektur ConvMOS angewendet, um die Schätzung von Klimaextremen zu verbessern. Diese Methoden zeigen, wie speziell DL-Techniken für Umwelt-ML-Aufgaben unter Berücksichtigung ihrer besonderen Eigenschaften entwickelt werden können. Dies ermöglicht bessere Modelle als konventionelles ML bisher erlaubt hat, was zu einer genaueren Bewertung und einem besseren Verständnis des Zustands unserer Umwelt führt. KW - Deep learning KW - Modellierung KW - Umwelt KW - Geospatial KW - Environmental KW - Regression KW - Neuronales Netz KW - Maschinelles Lernen KW - Geoinformationssystem Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-313121 ER - TY - THES A1 - Neuhäuser, Bettina T1 - Landslide Susceptibility and Climate Change Scenarios in Flysch Areas of the Eastern Alps T1 - GIS-basierte Rutschgefährdungsmodellierung unter Berücksichtigung von Klimaänderungsszenarien in Flysch-Gebieten des Wienerwaldes N2 - The topic of the present study focuses on landslide susceptibility assessment in the Northern Vienna Forest by GIS-based, statistic-probabilistic and deterministic modelling. The study is based on two complementary approaches for integrated landslide susceptibility assessment, which is not limited to one single methodology and its inherent assumptions. A statistic-probabilistic method is applied to the whole region of the Northern Vienna Forest. This regional model investigates the basic disposition for landslides under consideration of controlling factors, which are persistent and more or less constant over time. A deterministic method is applied on a larger scale in a sub-study site of the Hagenbach Valley. These detailed models aim to investigate the variable disposition as a function of substrate wetness, which is in turn dependent on meteorological conditions. A main aspect of the work is the development of various wetness scenarios, which consider short-term weather phenomena, like heavy or long-lasting rainfall, but which also investigate the influence of meteorological and climate conditions on slope stability, which may vary in mid-term and long-term. Furthermore, the assessment of the effects of climate change on the disposition for landslides is a major aspect of the study. Hence, average changes in air temperature and precipitation as predicted by Regional Climate Models are incorporated into modelling. In this context, it is tested whether changes in substrate wetness and thus in slope stability can be identified and quantified as a consequence of changed climate conditions. As further objective shallow slope movements are incorporated into disposition modelling. According to geomorphological and sedimentological studies, these quaternary sediments are essential for slope formation in the Vienna Forest. In general, it is assumed that landslides primarily occur in weathered flysch sandstones rich in marl. Field-based surveys, however, identified shallow landslide activity in the quaternary sediments covering the flysch bedrock in wide areas. Therefore, the influence of these sediments on slope dynamics is studied in the present work within GIS-based slope stability models. The results of the statistic-probabilistic landslide susceptibility assessment provide information on the basic disposition of the Northern Vienna Forest for landslides. The resulting regional susceptibility map reveals that the Northern Zone, a tectonic unit in the north of the study area, has extensive areas with the highest degree of landslide susceptibility. In this overthrust area in transition to the Molasse Zone there are geological units which are highly susceptible to landslides. The “Wolfpassing Formation” and the “Calcareous Klippen” of the Northern Zone show significant landslide densities. These geological zones start in the north near St. Andrä-Wördern and continue in south-western direction along the ridges of Tulbinger Kogel, Klosterberg, Frauenberg, and Eichberg. Statistical weighting carried out in the course of regional landslide susceptibility assessment provides information on the spatial relation between landslide processes and specific controlling factors. The modelling highlights the relevance of zones rich in clay within the flysch formations as controlling geofactor. The highest landslide susceptibility is calculated for the geological units, which contain layers of Gaultflysch rich in clay and shale. Furthermore, a close correlation between the distribution of landslides on the one hand and the spatial distribution of the fault system and nappe boundaries on the other hand is ascertained. Hence, the tectonic conditions can be seen as crucial controlling geofactor for landslide activity in the study area. In the proximity of drainage lines an increased landslide frequency is revealed. In combination with heavy rainfall, torrential discharge can occur in creeks and may cause instabilities in adjacent hillslopes. In addition, the model documents an enhancement of landslide susceptibility on north-west facing slopes. In comparison to meteorological data it is obvious that the north-west exposition corresponds to the prevailing wind direction of the study area. Therefore, north-west facing slopes might be exposed to enhanced advective rainfall amounts, which can increase substrate wetness and thus landslide susceptibility. The latter geofactors indicate the significance of meteorological and hydrological conditions for the occurrence of landslides in the study area. As described above, the regional assessment is based on controlling factors that are persistent over a long period of time and can therefore be considered as constant. On the contrary, the large-scale, physically based deterministic modelling investigates the disposition for landslides under variable humidity conditions in the substrate. In conclusion it can be stated that the disposition for slope instability is strongly varying in dependence of the humidity conditions in the substrate. A heavy rainfall event causes a drastic reduction of stable areas by 23% compared to monthly average wetness conditions in summer (July). In summary the wetness scenarios demonstrate, that apart from short-term weather conditions, like long-lasting or heavy rainfall, the long-term-development of substrate moisture has impact on slope stability. The more persistent, seasonally fluctuating wetness conditions show measureable influence on slope stability: As a consequence of increased topographic wetness in the winter month February there is an increase of instable areas by 5% in comparison with the summer month July. The modelling further revealed that quaternary sediments are more moisture sensitive and the influence of changing wetness conditions is stronger in these layers than in the bedrock. The results of modelling, which are based on climate change, indicate that a moderate change of slope stability on a monthly average is possible in comparison to the conditions of the climate normal period. An assumed average monthly temperature increase of 2°C in combination with a precipitation increase of 30% in the winter months lead to an augmentation of recharge of 7% in the model in comparison with the long-term average conditions. Due to this increased recharge, there is a slight increase of topographic wetness in the model. This wetness augmentation results in an extension of instable slope areas by 3% and a reduction of the stable slope areas proportional to this extension. This slightly increased instability reduces critical triggering thresholds for single rainfall events meaning that even lower precipitation amounts or intensities can cause instabilities. In contrast to the winter months, the incorporation of forecasted climate change into the modelling reveals a reduction of instable slope areas in favour of stable areas in the summer scenario. The forecasted average air temperature increase of 2.5°C in combination with a reduction of the average monthly precipitation amount of 15% drastically decreases substrate moisture. Consequently, instable slope areas are reduced by 11% of the study area. This effect on slope stability in the model mainly results from the reduced monthly rainfall amounts, but also from increased evapotranspiration as a consequence of the increased air temperature causing reduced recharge amounts. However, in spite of the monthly decrease of precipitation amounts, precipitation intensities are probable to rise according to climate studies. In this context the results of the modelling indicate, that a drastic, short-term increase of landslide disposition due to heavy rainfall events has to be expected more frequently in summer. The results of the complementary methods are then assembled. Based on this synthesis the following conclusion can be drawn: The regional landslide susceptibility assessment yields that hillslopes with an inclination of 26° to 31° are highly landslide prone. The physically based models indicate that in this slope gradient range the presence of quaternary sediments is of major importance for landslides. Therefore, it can be concluded that a considerable portion of known landslides mapped in flysch actually occurred in quaternary sediments. N2 - Das Thema der vorliegenden Arbeit umfasst die Beurteilung der Hangrutschungsgefährdung im nördlichen Wienerwald mit Hilfe von GIS-basierten, deterministischen und statistisch-probabilistischen Modellierungen. Für eine integrierte Beurteilung der Rutschanfälligkeit, welche nicht auf einen einzigen methodischen Ansatz und dessen inhärente Annahmen beschränkt ist, werden in dieser Arbeit zwei komplementäre Methoden durchgeführt. Die statistisch-probabilistische Methode wird auf die gesamte Region des nördlichen Wienerwalds angewandt. Dieses regionale Modell untersucht die Grunddisposition zur Entstehung von Rutschungen unter Berücksichtigung von Steuerungsfaktoren, die über einen längeren Zeitraum hinweg als konstant angesehen werden können. Die deterministische Methode wird in einem Detailgebiet im Hagenbachtal angewandt. Diese Detailmodellierungen zielen darauf ab, die variable Disposition für Rutschungen in Abhängigkeit von Substratfeuchte zu unter-suchen, die wiederum von meteorologischen Bedingungen abhängig ist. Ein Hauptaspekt der Arbeit ist dabei die Entwicklung von Feuchteszenarien, die sowohl kurzfristige Witterungsphänomene, wie langanhaltenden Niederschlag oder Starkregen, berücksichtigen, die aber auch den Einfluss von mittelfristig bis langfristig veränderlichen meteorologischen und klimatischen Faktoren auf die Hangstabilität untersuchen. Weiters ist die Abschätzung der Folgen der prognostizierten Klimaänderung auf die Rutschdisposition ein zentraler Aspekt der Arbeit. Dabei werden durchschnittliche monatliche Veränderungen der Lufttemperatur und des Niederschlages in den Modellierungen berück-sichtigt, wie sie durch Regionale Klimamodelle vorhergesagt werden. Hierbei soll geprüft werden, inwieweit Änderungen in der Substratfeuchte und der Hangstabilität als Folge von veränderten Klimabedingungen feststellbar und quantifizierbar sind. Ein weiteres Ziel ist die Berücksichtigung von flachgründigen Rutschungen in quartären Sedimenten im Rahmen der Dispositions-modellierung. Auf Grundlage geomorpho-logischer und sedimentologischer Studien kann davon ausgegangen werden, dass diese entscheidend die Hangentwicklung im Wienerwald beeinflussen. Bisher wurde allgemein davon ausgegangen, dass Rutschungen vor allem in den mergelreichen, verwitterten Sandsteinen des Flyschs entstehen. Gelände-basierte Untersuchungen identifizieren allerdings häufig Rutschungen in den quartären Deckschichten, welche weite Bereiche des Anstehenden überlagern. In der vorliegenden Arbeit wird daher der Einfluss dieser Sedimente auf die Hangdynamik innerhalb der GIS-basierten Stabilitätsmodelle untersucht. Die Ergebnisse der statistisch-probabilistischen Modellierung liefern Informationen über die Grunddisposition zur Rutschungsaktivität im nördlichen Wienerwald. Die resultierende Rutschanfälligkeitskarte zeigt, dass die Nordrandzone, eine tektonische Einheit im Norden des Untersuchungsgebietes, die ausgedehntesten Gebiete mit der höchsten Rutschanfälligkeit aufweist. In diesem Überschiebungsbereich zur Molassezone treten geologische Einheiten auf, die dem Modell zufolge als sehr rutschanfällig eingestuft werden. Die „Wolfpassing Formation“ und die „Kalkigen Klippen“ der Nordrandzone zeigen eine signifikant erhöhte Dichte an Rutschungen. Diese geologischen Einheiten beginnen im Norden in der Nähe von St. Andrä-Wördern und verlaufen weiter in Richtung Süd-Westen entlang der Bergrücken von Tulbinger Kogel, Klosterberg, Frauenberg und Eichberg. Die statistische Gewichtung, die im Zuge der regionalen Bewertung der Rutschanfälligkeit durchgeführt wird, liefert Informationen über den räumlichen Zusammenhang zwischen Rutschungen und den Steuerungsfaktoren. Die Modellierung hebt die Bedeutung von tonschieferreichen Schichten als Dispositions-faktor hervor. Die höchste Rutschanfälligkeit wird in den geologischen Einheiten berechnet, welche die tonschieferreichen Schichten des Gaultflysch enthalten. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Verbreitung von Rutschungen eng mit der räumlichen Verbreitung von Störungszonen und Deckengrenzen verbunden ist. Die tektonischen Bedingungen können daher als wesentlicher Steuerungsfaktor der Rutschungsaktivität im Untersuchungsgebiet angesehen werden. Eine erhöhte Häufigkeit von Massenbewegungen wird in unmittelbarer Nähe zum Gewässernetz festgestellt. In Verbindung mit starken Regenfällen kommt es im Untersuchungsgebiet zu wildbachähnlichen Abflüssen in den Gerinnen, wodurch in angrenzenden Hängen Instabilitäten auftreten können. Es wird ferner durch das Modell belegt, dass die Anfälligkeit für Rutschungen auf Nord-West exponierten Hängen erhöht ist. Der Vergleich mit meteorologischen Daten zeigt, dass die Nord-West-Hangexposition der dominierenden Windrichtung im Untersuchungsgebiet entspricht. Dadurch können entsprechend exponierte Hänge erhöhten advektiven Niederschlagsmengen ausgesetzt sein, welche die Bodenfeuchte und folglich die Rutschanfälligkeit erhöhen. Letztere Geofaktoren zeigen die Bedeutung der meteorologischen und hydrologischen Bedingungen für das Auftreten von Rutschungen im Untersuchungsgebiet. Wie oben beschrieben basiert das regionale Bewertungsmodell auf Steuerungsfaktoren, die über längere Zeit hinweg gleichbleibend sind und daher als konstant angesehen werden können. Im Gegensatz dazu wir durch physikalisch-basierte, deterministische Modellierungen die Disposition für Rutschungen unter variablen Feuchtebedingungen im Substrat untersucht. Zusammenfassend ist festzustellen, dass die Disposition zur Hanginstabilität im Untersuchungsgebiet stark in Abhängigkeit von der Substratfeuchte variiert. Ein Starkregen von 60mm/h kann eine Reduzierung der stabilen Bereiche um 23% im Vergleich zu durchschnittlichen monatlichen Feuchte-bedingungen im Sommer (Juli) verursachen. Insgesamt zeigen die Feuchteszenarien, dass neben kurzfristigen Witterungserscheinungen, wie langanhaltendem Niederschlag oder Starkregen, auch langfristige Feuchte-bedingungen im Substrat die Hangstabilität beeinflussen. So zeigen saisonal schwankende Feuchtebedingungen leichten aber messbaren Einfluss auf die Hangstabilität: Als Folge der erhöhten topographischen Feuchte im Wintermonat Februar ergibt sich eine Zunahme der instabilen Bereiche um 5% gegenüber dem Sommermonat Juli. Die Feuchteszenarien zeigen außerdem, dass die quartären Sedimente empfindlicher auf die wechselnden Feuchte-bedingungen reagieren, als das Flyschgestein. Die Ergebnisse der Modellierung, die auf prognostizierter Klimaänderung basiert, deuten darauf hin, dass eine moderate Änderung der Hangstabilität im Monatsdurchschnitt im Vergleich zu den Bedingungen in der Klimanormalperiode möglich ist. Eine angenommene durchschnittliche Erhöhung der Lufttemperatur um 2°C in Kombination mit einer um 30% erhöhten Niederschlagsmenge in den Wintermonaten führt im Modell zu einer Erhöhung des Grundwasserzuflusses um 7% gegenüber dem langjährigen Durchschnitt. Durch diesen erhöhten Zufluss zeigt sich im Modellvergleich eine leicht erhöhte topographische Feuchte im Winter. Diese Feuchtigkeitszunahme führt dazu, dass sich stabile Hangbereiche um rund 3% verringern und sich instabile Hangbereiche um den gleichen Betrag ausweiten. Diese leicht erhöhte Instabilität kann dazu führen, dass bereits geringere Niederschlagsmengen bzw. Intensitäten einzelner Regenereignisse eine Überschreitung der Grenzwerte im Stabilitätsgleichgewicht verursachen. Im Sommer ist hingegen unter Berücksichtigung prognostizierter Klimaänderungen eine Verringerung instabiler zugunsten stabiler Hangbereiche festzustellen. Die berücksichtigte durchschnittliche Erhöhung der Lufttemperatur um 2,5°C hat in Kombination mit einem Rückgang der durchschnittlichen Niederschlagsmenge um 15% eine erhöhte Trockenheit im Substrat zur Folge. Folglich weiten sich stabile Bereiche um rund 11% der Fläche des Untersuchungsgebietes aus. Dieser Effekt ergibt sich im Modell durch eine geringere Niederschlagsmenge, aber auch durch erhöhte Evapotranspiration in Folge des Temperaturanstieges und des dadurch verringerten Zuflusses. Allerdings gilt künftig, trotz insgesamt verringerter monatlicher Niederschlagsmengen im Sommer, eine Zunahme der Niederschlagsintensitäten als wahrscheinlich. In diesem Zusammenhang lassen die Modellierungsergebnisse den Schluss zu, dass häufiger mit einer kurzfristig drastisch erhöhten Rutschanfälligkeit durch Starkregen im Sommer zu rechnen ist. Die Ergebnisse der komplementären Methoden, werden anschließend zusammengeführt. Aus dieser Synthese kann folgendes Fazit gezogen werden: Die regionale Modellierung der Suszeptibilität ergibt, dass Hänge mit einer Neigung von 26° bis 31° hoch rutschanfällig sind. Die physikalisch-basierten Modellierungen deuten darauf hin, dass in diesem Hangneigungsbereich das Vorkommen quartärer Sedimente für Rutschungen von besonderer Bedeutung ist. Daher kann der Schluss gezogen werden, dass ein erheblicher Teil der im Flysch kartierten Rutschungen eigentlich in quartären Sedimenten aufgetreten sind. KW - Wienerwald KW - Klimaänderung KW - Erdrutsch KW - Landslide Susceptibility KW - GIS-based Modelling KW - Climate Change KW - Natural Hazards KW - Vienna Forest KW - Rutschung KW - Geoinformationssystem Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-108582 ER - TY - THES A1 - Sieber, Jeannette T1 - Impacts of Extreme Hydro-Meteorological Events on Electricity Generation and Possible Adaptation Measures – A GIS-based Approach for Corporate Risk Management and Enhanced Climate Mitigation Concepts in Germany T1 - Einflüsse extremer hydro-meteorologischer Ereignisse auf Elektrizitätserzeugung und mögliche Anpassungsmaßnahmen – ein GIS-basierter Ansatz für ein betriebliches Umweltrisikomanagement und erweiterte Klimaschutzkonzepte in Deutschland N2 - This thesis on the “Impacts of extreme hydro-meteorological events on electricity generation and possible adaptation measures – a GIS-based approach for corporate risk management and enhanced climate mitigation concepts in Germany” presents an identification of hydro-meteorological extreme events in Germany and their effects on electricity generating units, i.e. on conventional thermal and nuclear power plants as well as on installations of the renewable energies of hydropower, wind energy and photovoltaic installations. In addition, adaptation measures and strategies are named that help power plant operators to prepare for a changing climate. Due to the different requirements of large facility operators and local planners and owners of renewable energies, the work contains the two approaches of corporate risk management and climate mitigation concepts. A changing climate not only consists of a shift in mean values of weather parameters such as global and regional air temperature and precipitation, but may also result in more frequent and more severe single events such as extreme precipitation, tornadoes and thunderstorms. In two case studies, these findings are implemented into an adjusted general risk management structure. This is enhanced by the use of Geographical Information Systems (GIS) to accomplish a localisation of events and infrastructure. The first example gives insight into the consequences of ice throw from wind turbines and how climate mitigation concepts can act as a framework for an adapted, sustainable energy planning. The second example on the other hand highlights a GIS-based flood risk management for thermal power plants and the benefits of an adjusted corporate risk management cycle. The described approach leads to an integrated management of extreme hydro-meteorological events at power plant site respectively district level by combining two cycles of site-related and local planning in addition to GIS-based analyses. This is demonstrated as an example by the comparison of two districts in Germany. The practical outcome is a comprehensive support for decision-making processes. N2 - Die vorliegende Arbeit zum Thema “Einflüsse extremer hydro-meteorologischer Ereignisse auf Elektrizitätserzeugung und mögliche Anpassungsmaßnahmen – ein GIS-basierter Ansatz für ein betriebliches Umweltrisikomanagement und erweiterte Klimaschutzkonzepte in Deutschland” identifiziert zunächst die relevanten hydro-meteorologischen Ereignisse und ihre Auswirkungen auf elektrizitätserzeugende Einheiten in Deutschland. Dies sind hier konventionelle thermische Kraftwerke und Kernkraftwerke sowie die Installationen der Erneuerbaren Energien Wasserkraft, Windenergie und Photovoltaik. Im Anschluss werden Anpassungsmaßnahmen und strategien aufgezeigt, die es den Betreibern von Kraftwerken ermöglichen, sich auf ein sich veränderndes Klima vorzubereiten. Durch die verschiedenen Voraussetzungen für Betreiber großer Anlagen und die Regionalplanung und Besitzer von Anlagen Erneuerbarer Energien werden zwei Ansätze verfolgt. Der eine Ansatz beinhaltet betriebliches Umweltrisikomanagement, der andere beleuchtet den Aspekt Anpassung als Erweiterung von Klimaschutzkonzepten. Der Klimawandel in diesem Sinne beinhaltet nicht nur die Veränderungen in Mittelwerten, wie zum Beispiel der regionalen und globalen Lufttemperaturen oder des Niederschlages, sondern auch ein verändertes Verhalten von extremen Einzelereignissen, wie häufigere und schwerere Extremniederschläge, Tornados und Gewitter. In zwei Fallbeispielen werden diese Ergebnisse in eine Risikomanagementstruktur eingebunden und durch die Verwendung von Geographischen Informationssystemen (GIS) lokalisiert und erweitert. Das erste Beispiel zeigt die Konsequenzen von Eiswurf von Windenergieanlagen und wie Klimaschutzkonzepte als Rahmen für eine angepasste, nachhaltige Energieplanung dienen können. Das zweite Beispiel hebt die Notwendigkeit von GIS-gestützten Hochwasserrisikoanalysen für thermische Kraftwerke und die Vorteile eines angepassten betrieblichen Umweltrisikomanagements hervor. Die beschriebene Vorgehensweise kombiniert zwei Managementzyklen. Dabei werden die standortspezifische Planung und Regionalplanung sowie GIS-basierte Analysen verknüpft. Dies wird am Beispiel zweier Landkreise verdeutlicht. Das Resultat ist ein umfassender Ansatz zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen. KW - Deutschland KW - Klimaänderung KW - Geoinformationssystem KW - Elektrizitätserzeugung KW - Unwetter KW - Umweltgefährdung KW - Klimaschutz KW - Extremwetterereignisse KW - Klimaschutzkonzept KW - Landkreis KW - Risikoindex KW - Entscheidungsprozess KW - Wärmekraftwerk KW - Wetter KW - Energie KW - Klimaschutz KW - extreme weather event KW - adaptation KW - climate action plan KW - renewable energies KW - district Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-79000 ER - TY - THES A1 - Baumann, Sabine Christine T1 - Mapping, analysis, and interpretation of the glacier inventory data from Jotunheimen, South Norway, since the maximum of the 'Little Ice Age' T1 - Kartierung, Analyse und Interpretation der Gletscherinventardaten von Jotunheimen, Süd-Norwegen, seit dem Maximum der "Kleinen Eiszeit" N2 - Glacier outlines during the ‘Little Ice Age’ maximum in Jotunheimen were mapped by using remote sensing techniques (vertical aerial photos and satellite imagery), glacier outlines from the 1980s and 2003, a digital terrain model (DTM), geomorphological maps of individual glaciers, and field-GPS measurements. The related inventory data (surface area, minimum and maximum altitude) and several other variables (e.g. slope, range) were calculated automatically by using a geographical information system. The length of the glacier flowline was mapped manually based on the glacier outlines at the maximum of the ‘Little Ice Age’ and the DTM. The glacier data during the maximum of the ‘Little Ice Age’ were compared with the Norwegian glacier inventory of 2003. Based on the glacier inventories during the maximum of the ‘Little Ice Age’, the 1980s and 2003, a simple parameterization after HAEBERLI & HOELZLE (1995) was performed to estimate unmeasured glacier variables, as e.g. surface velocity or mean net mass balance. Input data were composed of surface glacier area, minimum and maximum elevation, and glacier length. The results of the parameterization were compared with the results of previous parameterizations in the European Alps and the Southern Alps of New Zealand (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). A relationship between these results of the inventories and of the parameterization and climate and climate changes was made. N2 - Die Gletscherumrisse während des Maximalstandes der „Kleinen Eiszeit“ in Jotunheimen wurden unter der Verwendung von Fernerkundungstechniken (vertikale Luftbilder und Satellitenbilder), von Gletscherumrissen aus den 1980er Jahren und von 2003, von einem digitalen Geländemodel (DTM), von geomorphologischen Karten einzelner Gletscher und von GPS-Messungen im Gelände kartiert. Die daraus erzielten Inventardaten (Gletscherfläche, minimale und maximale Höhe) und einige andere Variablen (z.B. Hangneigung, Höhendifferenz) wurden automatisch mit einem geographischen Informationssystem berechnet. Die Länge der Gletscherfließlinie wurde basierend auf den Gletscherumrissen zum Maximum der „Kleinen Eiszeit“ und dem DTM manuell kartiert. Die Gletscherdaten zum Maximalstand der „Kleinen Eiszeit“ wurden mit dem Gletscherinventar von 2003 verglichen. Basierend auf den letscherinventaren zum Maximum der „Kleinen Eiszeit“, von den 1980er Jahren und von 2003 wurde eine einfache Parametrisierung nach HAEBERLI & HOELZLE (1995) durchgeführt, um ungemessene Gletschervariablen, wie z.B. Oberflächengeschwindigkeit oder mittlere Netto-Massenbilanz, abzuschätzen. Eingabedaten bestanden aus Gletscherfläche, minimaler und maximale Höhe und der Gletscherlänge. Die Resultate der Parametrisierung wurden mit den Ergebnissen früherer Parametrisierungen aus den Europäischen Alpen und den Southern Alps auf Neuseeland verglichen (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). Eine Verbindung zwischen diesen Ergebnissen aus den Inventaren und der Parametrisierung und dem Klima und der Klimaänderung wurde hergestellt. KW - Gletscher KW - Gletscherrückzug KW - Norwegen KW - Kleine Eiszeit KW - Inventar KW - Parametrisierung KW - Klimaänderung KW - Klima KW - Fernerkundung KW - Satellitenfernerkundung KW - Geoinformationssystem KW - glacier KW - Little Ice Age KW - Norway (South) KW - inventory KW - parameterization Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-46320 ER - TY - THES A1 - Wegmann, Martin T1 - Analyse von räumlichen Landschaftsmustern und deren Determinanten mittels Fernerkundungsdaten : am Beispiel von Regenwaldfragmenten in Westafrika T1 - Analysis of spatial landscape pattern and determining factors by the means of remote sensing data N2 - In den letzten Jahrzehnten ist eine verstärkte Veränderung der Landoberfläche beobachtet worden. Diese Prozesse sind direkten und indirekten anthropogenen Einflüssen zuzuschreiben, wie Deforestation oder Klimawandel. Mit dieser Entwicklung geht der Verlust und die Fragmentation von naturnahen Flächen einher. Für das Fortbestehen von Populationen verschiedenster Organismen in einer derartig geformten Landschaft ist entscheidend, inwieweit die Migration zwischen bestehenden Fragmenten gewährleistet ist. Diese wird von der Eignung der umgebenden Landschaft beeinflusst. Im Kontext einer klimatischen Veränderung und verstärkter anthropogener Landnutzung ist die Analyse der räumlichen Anordnung von Habitatfragmenten und der Qualität der umgebenden Landschaft besonders für die globale Aufrechterhaltung der Biodiversität wichtig. Großräumige Muster der Landschaftsveränderung können mit Hilfe von Satellitendaten analysiert werden, da es nur diese ermöglichen die Landbedeckung flächendeckend, reproduzierbar und auf einer adäquaten räumlichen Auflösung zu kartieren. Besonders zeitlich hochaufgelöste Daten liefern wertvolle Informationen bezüglich der Dynamik der Landbedeckung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse der Fragmentation in Westafrika und der potentiellen Bedeutung von singulären Fragmenten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Biodiversität. Dafür wurden zeitlich hoch- und räumlich mittelaufgelöste Daten des Aufnahmesystems MODIS verwendet, mit denen für das Untersuchungsgebiet Westafrika die Landbedeckung klassifziert wurde. Für die darauf folgenden Analysen der räumlichen Konfiguration der Fragmente wurde der Fokus auf Regenwaldgebiete gelegt. Die Analyse von räumlichen Mustern der Regenwaldfragmente liefert weiterführende qualitative Informationen der individuellen Teilbereiche. Die räumliche Anordnung wurde sowohl mit etablierten Maßen als auch mittels in dieser Arbeit erstellter robuster und übertragbarer Indizes quantifiziert. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von aussagekräftigen Indizes, besonders, wenn sie alle benachbarten Fragmente und die Qualität der umgebenden Matrix berücksichtigen, die räumliche Differenzierung von Fragmenten verbessert. Jedoch ist die Anwendung dieser Maße abhängig von den Ansprüchen einer Art. Daher muss die artspezifische Perzeptionen der Landschaft auf der Basis der Indizes implementiert werden, da die Übertragung der Ergebnisse einzelner Indizes auf andere räumliche Auflösungen und andere Regionen nur begrenzt möglich war. Des Weiteren wurden potentielle Einflussfaktoren auf die räumlichen Muster mittels Neutraler Landschaftsmodelle untersucht. Hierbei ergaben sich je nach Region und Index unterschiedliche Ergebnisse, allerdings konnte der Einfluss anthropogen induzierter Veränderungen auf die Landbedeckung postuliert werden. Die große Bedeutung der räumlichen Attribution von Landbedeckungsklassen konnte in dieser Arbeit aufgezeigt werden. Der alleinige Fokus auf die Kartierung von z. B. Waldfragmenten ohne deren räumliche Anordnung zu berücksichtigen, kann zu falschen Schlüssen bezüglich deren ökologischen, hydrologischen und klimatologischen Bedeutung führen. N2 - In a century where climate change is unquestioned and the anthropogenic induced loss of habitats of many species has reached tremendous rates, it becomes important to analyse the effects of these changes. Especially the division of formerly continuous habitats into smaller parts and the resulting changes of area or shape are important due to their effects on e.g. viable populations sizes. Consequently does the connectivity between patches change, which is also influenced by the environmental condition inbetween patches. Generally, the loss and fragmentation of habitat will constrain species migration, which in the long run will result in less genetic diversity within populations and decline and potentially in a loss of biodiversity. Broad scale analysis of these changes can be achieved using satellite imagery due to their capabilities to deliver information repeatedly for a large area with an ecological adequate spatial resolution which can be used to generate a landcover map. This study focuses on the effects of habitat fragmentation in West Africa. The importance of patches for the retention of the overall landscape connectivity and therefore their importance for the maintenance of biodiversity is in the focus of this work. For the analysis of fragmentation on a landscape level, temporal high- and spatial low-resolution imagery provided by MODIS are used for the necessary landcover classification. The analyses focus on the rainforest in West Africa and use various established and novel indices to classify the fragments due to their spatial attributes. The novel indices invented in this study aimed at being transferrable to other region and species and at being robust and applicable on large data sets. Moreover Neutral Landscapemodels have been generated to analyse the behaviour of indices across different scales and spatial arrangments. This study showed, that the differentiation of fragments based on their spatial attributes can be achieved best using indices which incorporate all neigbouring patches and the quality of the surrounding landscape. However all indices and their application are highly depending on species specific habitat requirements and perception range as well as the spatial scale, when using spatial pattern analysis. Moreover, analysing the causes for the existing spatial patterns showed, that the factors explaining the existing patterns differed by region and used indices, but generally the human impact contributed to a high degree to the existing spatial arrangement of forest fragments. This study showed that using solely the extent of a certain landcover without considering their spatial arrangement might lead to wrong conclusions concerning its importance for biodiversity. The results depend highly on the complex interactions between spatial and thematic resolution of the landcover data, spatial arrangement of patches, the surrounding landscapes and species requirements which can be accounted for using the novel applied indices in this study. Hence the importance to analyse the spatial attributes of landcover data is shown in this study. KW - Fragmentierung KW - Fernerkundung KW - Geoinformationssystem KW - Regenwald KW - Fragmentation KW - räumliche Muster KW - Tropen KW - Fragmentatin KW - GIS KW - remote sensing KW - spatial pattern analysis Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-36532 ER - TY - THES A1 - Jung, Jürgen T1 - GIS-gestützte Rekonstruktion der neogenen Reliefentwicklung tektonisch beeinflusster Mittelgebirgslandschaften am Beispiel des Spessarts (NW-Bayern, SE-Hessen) T1 - GIS-based reconstruction of early tertiary landscape evolution of a tectonic modified upland region shown by the example of the Spessart (NW-Bayern, SE-Hessen) N2 - Klimatische wie auch strukturelle Einflüsse haben in einem sich wandelnden Wirkungsgefüge an der Reliefentwicklung des Spessarts mitgewirkt. Seit dem ausgehenden Jura wurde die mesozoische Gesteinsauflage zunächst unter tropoiden Bedingungen von undifferenzierten Verwitterungs- und Abtragungsprozessen sukzessive aufgearbeitet. Eine zunehmend differenzierte Formung und Inwertsetzung des strukturellen Inventars ist mindestens seit dem Untermiozän feststellbar. Klimatische Veränderungen, unterstützt von tektonischen Aktivitäten haben sich früher als in anderen Mittelgebirgsregionen auf die Reliefgestaltung ausgewirkt. Rheinische Elemente tektonischer Deformationen setzen sich bereits im Oligozän durch, wie Untersuchungen der Tonlagerstätte Klingenberg belegen. Die untermiozäne Reliefdifferenzierung wird anhand der Sedimente und Vulkanite des Schlüchterner Beckens deutlich. Sedimente der Hanau-Seligenstädter Senke liefern Hinweise über die Ausräumung der Sandsteinschichten im Vorderen Spessart und die Entwicklung der Sandsteinstufe. Durch restriktive Flächenbildung im Stufenvorland wurde die Sandsteinstufe lagekonstant herauspräpariert. Der im Bereich des Stufenhanges und der Auslieger-Inselberge verbreitete Sandstein-Saprolit belegt den morphogenetischen Zusammenhang mit der tropoiden Verwitterungsdynamik. Die jungtertiäre und pleistozäne Formung hat zu einer Akzentuierung, die holozänen Prozesse zu einer lokalen Nivellierung des Reliefs beigetragen. Mit Hilfe des Geographischen Informationssystems (GIS) wurden morphogenetisch relevante Parameter, z.B. das Formeninventar, tertiäre Verwitterungsbildungen oder die Tektonik erfasst und thematisch überlagert. Eine morphologische Landschaftsdifferenzierung des Spessarts wurde anhand Geomorphologischer Raumeinheiten erarbeitet. N2 - The continuously changing interplay of climatic and structural influences participated in the origin of the Spessart landscape. Since the Jurassic period the Mesozoic layers were deformed by undifferentiated alteration and denudation processes under tropoid conditions.An increasing landform differentiation and accentuation of structural elements is detectable for the lower Miocene period. Much earlier than in other upland regions climatic change, supported by tectonic activities, affected the shaping of landforms. Rhenish elements were already prominent in the Oligocene as demonstrated by analysis of the clay deposits of Klingenberg. The landform differentiation of the lower Miocene is indicated by deposits and volcanic rocks of the Schlüchtern basin. Deposits of the Hanau-Seligenstadt basin provide the information base for erosive processes in the western Spessart, which removed the sandstone layers and led to the development of an escarpment. By restrictive planation processes in the foreland the escarpment was modelled out stationary from the sandstone. Relicts of a deep reaching weathering mantle (Sandstone Saprolite) around inselbergs and on slopes demonstrate a morphological correlation with a tropoid climate. Morphological processes in the younger Tertiary and in the Pleistocene period are characterized by accentuation, following by periodical levelling-of in the relief in the Holocene. By using a geographical information system (GIS) important morphological parameters, e.g. landforms, relicts of weathering and tectonic were databased and analysed. A morphological classification of the geomorphologic landscape units in the Spessart has been created. KW - Spessart KW - Geomorphogenese KW - Geoinformationssystem KW - Spessart KW - Mittelgebirge KW - Tertiär KW - GIS KW - Geomorphologie KW - Spessart KW - upland region KW - Tertiary KW - GIS KW - Geomorphology Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-20961 ER - TY - THES A1 - Barthel, Roland T1 - Einsatz von Geoinformationssystemen (GIS) zur geologischen Standortbewertung T1 - Using geographic information systems (GIS) for site assessment and the analysis of the regional potential for heat extraction and heat storage in shallow underground up to depths of 200m in Lower Franconia, Northern Bavaria, Germany N2 - Die vorliegende Untersuchung befaßt sich mit den Einsatzmöglichkeiten von Geoinformationssystemen (GIS) bei der Bewertung von Einzelstandorten oder größeren zusammenhängenden Gebieten im Hinblick auf die Eignung zur thermischen Nutzung des flachen Untergrundes bis 200m Tiefe. Untersuchungsregion ist der Regierungsbezirk Unterfranken in Nordbayern (8500km2). Die durchgeführten Arbeiten beinhalten die Ermittlung, Sammlung und Organisation der für die Bewertung notwendigen Basisdaten, die Festlegung geeigneter Bewertungskriterien für die verschiedenen Verfahren der thermischen Nutzung und die Erarbeitung von Bewertungskonzeptionen. Unterschiedliche Bewertungsansätze wurden auf die Untersuchungsregion bzw. auf Ausschnitte angewendet und die Ergebnisse in Form einer qualitativen Aufwand-Nutzen-Analyse verglichen. Besonders eingehend wurden Möglichkeiten zur Erstellung von Übersichtsdarstellungen mittleren Maßstabs sowie ein „Expertensystemansatz" betrachtet, der eine interaktive, individuelle Standortanalyse ermöglicht. Für den Expertensystemansatz wurde eine entsprechende Anwendung in einer GIS-Umgebung (Avenue, ArcView GIS 3.2) programmiert. Wesentlicher Bestandteil beider Konzeptionen ist ein quasi-dreidimensionales geologisch-hydrogeologisches Untergrundmodell, das die Berücksichtigung der dreidimensionalen Verteilung der relevanten Untergrundparameter bei der Standortbewertung erlaubt. Die Arbeit beinhaltet eine Erläuterung der maßgeblichen Verfahren der thermischen Nutzung des Untergrundes unter besonderer Berücksichtigung der geologischen Anforderungen, eine Beschreibung der beteiligten geologischen, hydrogeologischen und physikalischen Parameter und Prozesse, eine Übersichtsdarstellung der geologischen Verhältnisse in Unterfranken sowie eine Einführung in die angewendeten GIS-Konzepte und Methoden. Zur thermischen Nutzung des flachen Untergrundes bis etwa 200m Tiefe bestehen prinzipiell zwei Möglichkeiten: die Gewinnung von Niedrigtemperaturwärme aus Boden und Grundwasser mit Hilfe von Wärmepumpen sowie die saisonale Speicherung von Solar- oder Überschußwärme in Erdwärmespeichern. Beide Verfahren sind auch zu Kühlzwecken einsetzbar. Obwohl entsprechende Techniken seit mehreren Jahrzehnten untersucht werden, sind thermische Nutzungen des flachen Untergrundes in Deutschland, verglichen mit anderen Ländern wie der Schweiz, Schweden oder den USA, bislang wenig verbreitet. Grund hierfür ist auch das Fehlen regionalspezifischer Untersuchungen, die den potentiellen Nutzern schon im Vorfeld ihrer Planungen die Möglichkeiten und Einschränkungen an ihrem Standort aufzeigen. Die Eignung eines Standorts wird durch naturräumliche Faktoren (geologisch-physikalische, klimatische und geomorphologische Bedingungen), infrastrukturelle Faktoren (Besiedlungsstruktur, Erschließung) und durch rechtliche Faktoren (Genehmigungsfragen, Nutzungsbedingungen) bestimmt. Insgesamt ergibt sich aus der Vielzahl von Einflußfaktoren ein komplexes System, das, da es vorrangig durch raumbezogene Parameter bestimmt ist, am sinnvollsten in einem GIS beschrieben und analysiert werden kann. Ein solches GIS muß zum einen die erforderlichen Basisdaten, zum anderen spezielle Analyseverfahren zur Verfügung stellen. Weiterhin müssen Kriterien vorhanden sein, die auf die in der Untersuchungsregion vorliegenden Verhältnisse anwendbar sind und eine aussagekräftige Beurteilung erlauben. Mit diesen drei Komponenten erhält der Benutzer des GIS die Möglichkeit, Bewertungen für eine vom ihm gewünschte Anlagenkonzeption an einem bestimmten Standort zu erstellen. Die Aufstellung angemessener Bewertungskriterien stellt dabei eine der wesentlichen Schwierigkeiten dar. Zusätzlich ist es bereichsweise schwierig oder gar unmöglich, die für die Analyse notwendigen Basisdaten bereitzustellen. Vergleichsweise unproblematisch ist dagegen die Festlegung angemessener Analyseverfahren. Der Schwerpunkt der Untersuchung lag auf der Beantwortung der Frage, inwieweit sich GIS sinnvoll bei der Standortbewertung für die thermische Nutzung des Untergrundes in Unterfranken einsetzen lassen. Dabei konnte festgestellt werden, daß der Einsatz von GIS für die Erstellung von Übersichtskarten mittleren Maßstabs des Potentials bis etwa 1:100.000 möglich und mit nicht allzu hohem Aufwand durchzuführen ist. Die Erstellung solcher Karten erscheint sinnvoll für die Information von Bürgern, planenden Firmen und Genehmigungsbehörden sowie zur Ermittlung des Potentials im Rahmen von überregionalen Planungen. Entsprechende Karten können gedruckt oder in digitalem Format verbreitet werden. Im Fall der digitalen Verbreitung ist eine interaktive Benutzerführung realisierbar. Solche Übersichtskarten bieten aber weder eine echte Hilfestellung für die Planung konkreter Projekte noch kann von ihnen eine rechtliche Sicherheit im Bezug auf Genehmigungsfragen erwartet werden. Ein deutlich höherer Arbeitsaufwand ist zur Erstellung von GIS-Anwendungen erforderlich, die konkret zur Anlagenplanung bei bereits festgelegtem oder noch zu ermittelndem Standort eingesetzt werden sollen. Da hier individuelle lage- und projektspezifische Gegebenheiten zu berücksichtigen und Informationen aus unterschiedlichen Fachgebieten zu verarbeiten sind, bietet es sich an, solche „Planungsinstrumente" in Form sogenannter „Expertensysteme" zu konzipieren. In einem solchen System wird die Eignung eines Standortes entsprechend einer vom Nutzer vorgegebenen Anlagenkonzeption individuell bestimmt. Der Vorteil eines solchen interaktiven Konzepts liegt darin, daß es weitaus flexibler ist als ein Kartenwerk, das im Allgemeinen nicht beliebig oft aktualisiert und an geänderte Anforderungen angepaßt werden kann. In das Expertensystem können Berechnungs- und Auslegungsprogramme, die Daten aus dem GIS beziehen, einbezogen werden. Grundvoraussetzung für eine aussagekräftige Beurteilung der geologisch- hydrogeologischen Situation innerhalb eines solchen Expertensystems ist ein dreidimensionales Untergrundmodell, das es ermöglicht, teufenabhängige Informationen über relevante Parameter am betrachteten Standort abzurufen und diese mit Hilfe von angepaßten Bewertungsalgorithmen zu verarbeiten. Die Detailtreue des Modells ist dabei gleichermaßen bestimmend für die Signifikanz der Bewertungsergebnisse, wie die angemessene Definition der Bewertungskriterien. In der vorliegenden Untersuchung wurde für einen neun Blätter der TK25 umfassenden Ausschnitt im südlichen Unterfranken ein entsprechendes Untergrundmodell erstellt. Die Erstellung eines anwendungstauglichen Expertensystems war im Rahmen dieser Untersuchung nicht möglich. Es wurde allerdings eine GIS-Anwendungen erstellt, die die grundlegenden Elemente eines Expertensystems beinhaltet. Dieses Programm ermöglicht es, Standortbewertungen für Einzelpunkte oder größere zusammenhängende Flächen zu berechnen und zusätzlich alle relevanten Informationen, die in der Datenbasis enthalten sind, abzurufen. Die Ergebnisse können kartenmäßig dargestellt oder in Form eines Ergebnisprotokolls ausgegeben werden. Der Schwerpunkt des Bewertungskonzepts wurde auf die Bewertung von Erdsondenwärmespeichern gelegt, es können aber auch Standortbewertungen für erdgekoppelte Wärmepumpenanlagen mit Erdsonden erstellt werden. Der Benutzer hat neben der Auswahl des zu bewertenden Verfahrens die Möglichkeit, die Tiefe, für die die Bewertung gültig sein soll, festzulegen. Darüberhinaus kann festgelegt werden, ob die Bewertung beispielsweise unter Einbeziehung rechtlicher Fragestellungen erfolgen soll. Es zeigt sich, daß von einem solchen System ein hoher Nutzen zu erwarten ist. Gleichzeitig ist der Aufwand zur Erstellung sehr hoch. Die Datenerhebung und –aufbereitung stellt dabei den weitaus größten Arbeitsaufwand dar. Ob es lohnend ist, entsprechende Expertensysteme für größere Gebiete zu erstellen, hängt von der zukünftigen Entwicklung der oberflächennahen thermischen Nutzung des Untergrundes ab. Derzeit scheint die Nachfrage, in Anbetracht der zu erwartenden Kosten, noch gering. Neben der grundsätzlichen Betrachtung der Einsatzmöglichkeiten von GIS, wurde das geologische Potential für thermische Nutzungen des flachen Untergrundes in Unterfranken untersucht. Es konnte gezeigt werden, daß für die Speicherung thermischer Energie im Untergrund mit vertikalen Erdsonden mäßig gute bis gute Voraussetzungen bestehen. Das Potential wird allerdings durch infrastrukturelle und vor allem rechtliche Einschränkungen gemindert. Dagegen sind die geologischen Verhältnisse für die Aquiferspeicherung ungeeignet. Die Gewinnung von Wärmeenergie aus dem Untergrund mit Hilfe von Wärmepumpen ist in Unterfranken aus geologischer Sicht in sehr vielen Bereichen möglich. Besonders geeignet sind vertikale Erdreichwärmetauscher (Erdsonden), die in fast allen Gebieten eingesetzt werden können. Viele Gebiete weisen sogar ausgesprochen günstige Voraussetzungen auf. Die Einsatzmöglichkeiten von grundwassergekoppelten Wärmepumpen beschränken sich dagegen auf die pleistozänen Aquifere der Flußtäler, die zwar aufgrund der hohen Besiedlungsdichte ein gesteigertes Nachfragepotential aufweisen, anderseits aber bereits intensiv für die Vorrang genießende Trinkwasserversorgung genutzt werden. Die Ergebnisse dieser Untersuchung gelten vorwiegend für den Raum Unterfranken. Sie sind aber weitgehend auch auf das Süddeutsche Schichtstufenland und andere, von mesozoischen Gesteinen geprägte Bereiche übertragbar. Deutliche Unterschiede bezüglich der geologisch-hydrogeologischen Situation bestehen dagegen z.B. im süddeutschen Molassebecken oder im gesamten Bereich der norddeutschen Tiefebene. Die entwickelten Bewertungskonzeptionen können letztlich an vielfältige geologische Verhältnisse angepaßt werden. Ihre Anwendung beschränkt sich dabei nicht auf die Verfahren der thermischen Nutzung des Untergrundes, sondern ist prinzipiell in allen Bereichen möglich, in denen eine geologisch-hydrogeologische Beurteilung des Untergrundes erforderlich ist. N2 - The objective of this thesis is to show how GIS can be used to assess single sites or larger areas with respect to their suitability for different geothermal applications that can be applied in low depths of up to 200m. The study area of about 8500km2 is located in the north-western region of Bavaria, Germany. The corresponding study included: the collection, input and organization of the relevant data, the definition of the criteria necessary for the suitability analysis and finally the development of several assessment concepts. A variety of approaches have been examined and applied to the study area. The different concepts were evaluated and analyzed regarding the relation between effort and use. The two most promising concepts were developed and studied in greater detail. The first of these concepts is a method to produce simple medium scale overview maps. The second is based on the concept of expert-systems. It provides a means for an interactive, site- and project-specific analysis of the geo- and hydrogeological situation at a location. A GIS application representing a small expert system was developed within ArcView GIS in Avenue. The most important part of this assessment concept is a three-dimensional geological underground model. This model is used to store and analyze the relevant three-dimensional distributed lithological thermal and hydrogeological properties of the subsoil. The thesis gives a brief description of the relevant geothermal techniques, a detailed explanation of the relevant geological, hydrogeological and thermophysical processes involved, a geological overview of Lower Franconia and an introduction to the GIS methods used. There are two ways of using the shallow underground up to a depth of 200m with geothermal techniques: The extraction of heat from rock or groundwater with Ground Source Heat Pumps (GSHP) and the seasonal storage of solar or waste heat in Underground Thermal Energy Storages (UTES). Both techniques can be used for cooling purposes as well. Despite the fact that these techniques have been investigated and applied for several decades now, their use in Germany compared to other countries like Sweden, Switzerland or the US is low. The suitability of a site for thermal use is influenced by a set of different parameters. First there are the criteria of the "natural" domain which include the geological and physical properties of the ground, as well as the geomorphologic and climatic conditions at the earth's surface. Secondly there are criteria of the "cultural" (or man made) domain, such as infrastructural and legal aspects. Due to dependencies and interactions, the resulting system, consisting of a set of many different criteria, turns out to be very complex. Since most of the parameters that influence the suitability and potential are spatially distributed, the idea of analyzing and processing them within a Geo information system is obvious and fitting. A GIS that is capable of analyzing the system described above should, in the first place, contain all the relevant data that affect the thermal use of the underground. Secondly is has to supply specific tools that facilitate the analysis of this data. These tools should be based on meaningful criteria that are defined on the basis of known facts and experiences. Data, tools and criteria are the three components of a GIS that are necessary for a site specific suitability analysis. To make the GIS usable for the public, the three components can be made accessible through customized user applications. The main objective of this thesis is to evaluate the benefit of GIS usage for the site assessment and analysis of the regional potential of the geothermal applications described above. It can be shown, that the application of GIS in producing maps of medium scale (1:100,000) is helpful. Such overview maps can be used to inform people who are involved in planning and designing energy systems, as well as clients or authorities that are concerned with approval and sponsorship. The term "map" used in the context of GIS includes digital maps that can be displayed and explored on screen. Therefore a distribution in digital form and an interactive user friendly application is possible. Printed maps are usually of limited use. GIS's, that are designed to produce overview maps are of little assistance in the planning of individual projects and are not equipped to reliably show legal restrictions. GIS's that can be used to support the planning and designing of individual geothermal applications require a much more detailed database and a more specialized assessment concept. Since the planning of individual projects involves knowledge from different fields, so-called expert systems are the obvious GIS concept. In an expert system, the suitability of a site can be analyzed and assessed individually, based on specific user requirements. Such interactive concepts are far more flexible than the map concept, because maps cannot be updated and adjusted to specific problems as often as might be necessary. Expert systems can include or be connected to specialized design applications. Such applications can be used to determine design parameters based on user input and information retrieved from the GIS. The most important requirement for a meaningful analysis of the geological and hydrogeological situation at a site is a database, that provides information on the relevant three dimensional (3D) distributed properties of the underground. Therefore a 3D underground model was created. The model, which has a horizontal resolution of 50m, covers an area of nine topographical maps (1200km2) in the vicinity of Würzburg. The vertical resolution depends on the individual thickness of the layers that form the model units. The realization of a full scale, "ready to use" expert system was not possible within the framework of this thesis. Instead a smaller application, that includes all the fundamental elements of an expert system, was programmed in ArcView GIS (Avenue). The program facilitates the assessment of single sites as well as the calculation of suitability distribution maps for larger areas. The user can choose between different geothermal applications (GSHP and duct TES) and determine the depth the assessment should be valid for. In addition he can choose whether legal aspects, ground water flow and other aspects should be included in the assessment procedure. The program also explores the GIS database and gathers all information that can be used in the planning process. It can be shown, that even a very basic expert system application can provide useful aid in planning shallow earth geothermal systems. However, the effort to build the database is very high. Data collection and input make up the biggest part of the work. The question, whether the development of ready to use, large scale expert systems makes sense, depends on the future prospects of the geothermal techniques mentioned. To date, the demand for systems like this is still too low. In addition to the theoretical examination of the use of GIS, the potential of geothermal applications in Lower Franconia was investigated. The investigation revealed, that the storage of heat in the underground using vertical heat exchangers (DTES) is viable in most areas of Lower Franconia with medium to good prospects. On the other hand the potential is limited by legal and infrastructural aspects. Aquifer Thermal Energy Storage (ATES) is not possible in the whole area of Lower Franconia because of the unfavorable hydrogeological conditions. The same applies to groundwater heat pumps, which can only be used in the pleistocene aquifer of the Main River valley. The Main River valley has high user potential because of its high population density. But, the aquifer is used for drinking water supply in most parts. The overall potential is therefor limited by legal restrictions. Extraction of heat with vertical heat exchangers is the most promising technique in Lower Franconia. There are only a few geological settings where they cannot be used. Again, legal aspects can prohibit the approval of projects in a considerable part of the region. The results of this study are at first valid for the conditions in Lower Franconia. They can also be applied to similar geological settings, that is: sedimentary environments with flat-lying fractured sandstones, siltstones, limestones and marls in areas with considerable regional groundwater flow. The use of the GIS concepts that were developed is not limited to geothermal applications though. They can be applied to a wide range of questions that require three dimensional analysis of geological features. KW - Unterfranken KW - Geoinformationssystem KW - Geothermik KW - Geothermische Energie KW - Nutzung KW - Prospektion KW - GIS KW - Wärmespeicherung KW - Erdwärmepumpen KW - Geothermie KW - Untergrundmodell KW - Expertensystem KW - Unterfranken KW - Geologie KW - Hydrogeologie KW - Bewertungsanalyse KW - GIS KW - Hydrogeology KW - Geology KW - Bavaria KW - geothermal energy KW - heat storage KW - UTES KW - GCHP KW - expert system Y1 - 2000 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-1179229 ER -