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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.
Der Einsatz von Geographischen Informationssystemen (GIS) bietet auch für die Geisteswissenschaften zahlreiche Ansätze zur Generierung von neuem Wissen. Die GIS-Software ist jedoch unterschiedlich geeignet für geisteswissenschaftliche Fragestellungen. Getestet wurden daher zwei kommerzielle und vier Open Source GIS-Programme: MapInfo, ArcGIS, Quantum GIS, gvSIG, DIVA-GIS und SAGA. MapInfo zeichnet sich besonders für GIS-Anfänger durch seine große Benutzerfreundlichkeit aus. Jedoch sind die Anschaffungskosten recht hoch. ArcGIS weist den größten Nutzungsumfang auf, wobei jedoch keine oder kaum eine „intuitive“ Nutzung möglich ist. Zudem sind die laufenden Kosten durch aufwändige Abo-Lizenzverträge besonders hoch. Quantum GIS ist eine freie Software, die benutzerfreundlich ist und auch Anfängern einen leichten Einstieg ermöglicht. Hunderte Erweiterungen machen Quantum GIS sehr leistungsstark und universal einsetzbar. gvSIG ist nicht ganz leicht zu bedienen, da zudem die Dokumentation nur fragmentarisch vorliegt. Der große Funktionsumfang macht es jedoch zu einem vollwertigen GIS, wenn auch manch ergänzende Funktion fehlt. DIVA-GIS ermöglicht einen schnellen Einstieg durch seine gute Dokumentation. Man gelangt jedoch recht bald an die Grenzen des Nutzungsumfangs durch die eingeschränkte Funktionalität. SAGA hingegen erfüllte alle hier gestellten Anforderungen, sodass es, trotz der geringeren Anzahl von Erweiterungen, zusammen mit Quantum GIS als Open Source eine echte Alternative zu kommerziellen GIS-Programmen darstellt.
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.
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.
Nach aktuellem Stand der Forschung ist die Dachbegrünung eine geeignete Klimaanpassungsmaßnahme, mit der die Folgen des rezenten Klimawandels in verdichteten und versiegelten Stadtgebieten abgeschwächt werden können. Vor dem Hintergrund schrumpfender Flächenreserven und wachsender Flächenkonkurrenz können auf Dächern alternative Flächenressourcen zur Expansion urbanen Grüns erschlossen werden. Zudem besitzt diese Begrünungsart vielfältige ökologische und ökonomische Vorteile (Kühlwirkung, Biodiversität, Wasserrückhaltung, Gebäudedämmung und -schutz). Mit Bebauungsplänen und Innenbereichssatzungen sowie Förderprogrammen und indirekter Förderung (gesplittete Abwassergebühren) stehen den Kommunen harte und weiche Instrumente zur Verfügung, um Gebäudeeigentümer für Dachbegrünungsmaßnahmen im Neubau, aber auch im Bestandsbau zu mobilisieren. Für eine Aktivierung bereits bestehender Dachflächen eignet sich besonders die Extensivbegrünung dank ihrer anspruchslosen Vegetation, des minimalen Pflegeaufwands sowie den geringeren statischen und formspezifischen Anforderungen an die Dachkonstruktion gegenüber der Intensivbegrünung. Auf Basis von Untersuchungen mit Fernerkundungsdaten und amtlichen Geodaten konnten für deutsche Groß- und Mittelstädte enorme Flächenpotentiale für die nachträgliche Dachbegrünung festgestellt werden. Zur Stadt Würzburg, in der als Hotspot des Klimawandels eine hohe Dringlichkeit für Klimaanpassungsmaßnahmen besteht, lagen bis dato keine Daten zu diesem Potential vor. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Luftbilder, Höhendaten (LiDAR) und amtliche Gebäudeumriss-Daten in einem Geoinformationssystem (GIS) zu einer dreidimensionalen Dachlandschaft verarbeitet, hinsichtlich relevanter Begrünungskriterien (Neigung, Homogenität, Größe, Funktion) analysiert und in Form von Karten, Bildern und Statistiken ausgegeben. Für das konkrete Untersuchungsgebiet der stadtklimatisch besonders kritischen Stadtbezirke Altstadt und Sanderau konnte eine empirische Grundlage zur Quantifizierung der Potentialfläche geschaffen werden. Rund ein Drittel der über 5.000 untersuchten innerstädtischen Dächer kommen mit einer Fläche von über 300.000 m² für eine nachträgliche Begrünung in Betracht. Zudem wurden Aussagen zur städtebaulichen Qualifizierung (Denkmalschutz) dieser Flächen getroffen und die Aktivierbarkeit mit dem einschlägigen stadtplanerischem Begrünungsinstrumentarium (Förderprogramm, Satzung bzw. Bebauungsplan) bewertet. So konnten die für die Umsetzung der geeigneten Dachflächen nötigen Förderkosten auf Basis der geltenden Förderrichtlinie approximiert werden. Zudem wurde unter Verwendung amtlicher Baustatistik und einschlägiger Bebauungspläne ein zeitlicher Horizont geschätzt, bis zu welchem sich Eigentümer an die Vorgaben einer hypothetischen Dachbegrünungssatzung anpassen würden. Die Arbeit bietet Anreize für die Methodik geoinformatischer Analysen sowie für städteplanerische Analyse- und Handlungsmöglichkeiten. Natürlich kann die fernerkundliche Messung keine bautechnische Begutachtung vor Ort ersetzen, sie kann aber im Vorfeld einen Eindruck der teils versteckten Flächenreserven kostengünstig und flächendeckend verschaffen und zudem die Möglichkeit darauf aufbauender Untersuchungen der ökologischen oder städtebaulichen Wirkung eröffnen.
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.
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.
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.
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.