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Krieg denken : Grundfragen zur politischen Theorie des Krieges im Anschluss an Carl von Clausewitz
(2006)
"Politische" Theorie des Krieges mag manchem als Widerspruch in sich erscheinen. So wird der Krieg heute auch in der Forschung gerade als das Scheitern aller politischen Bemühungen empfunden. Als etwas, das "nach" der Politik kommt. In Deutschland wird sich dem Thema Krieg daher meist von einem rechtstheoretischen oder einem ethisch-moralischen Standpunkt aus genähert. Ein rechtstheoretischer Ansatz kann jedoch nur darüber Auskunft geben, wann ein Krieg legal ist, der moraltheoretische, wann er legitim ist. Beides ist kaum geeignet, zu klären, welche Funktion der Krieg im politischen Prozess erfüllt. Die Grundlage dieser Arbeit ist die These, dass gerade derjenige, der Krieg nicht führen will, ihn stattdessen notwendigerweise denken muss: Um eine Vorstellung davon zu erhalten, warum Menschen Krieg führen und welchen Platz der Krieg in der Politik hat beziehungsweise welche Wechselwirkungen zwischen beiden existieren. In diesem Sinne hat niemand den Krieg so ausführlich gedacht wie Carl von Clausewitz (1770-1831). Bis heute bietet sein Werk "Vom Kriege" die einzige umfassende Theorie des Krieges. Ich bin der Ansicht, dass es für die Forschung ein lohnenswertes Unterfangen ist, zu prüfen, inwieweit Clausewitz' Ideen noch geeignet sind, die heutige Wirklichkeit des Krieges abzubilden und zu beschreiben; wo gegebenenfalls Anpassungen an die Gegenwart zwingend notwendig werden. Ich behaupte, dass künftige Ansätze zu einer politischen Theorie des Krieges adäquate Antworten auf die Grundfragen finden müssen, die bereits Clausewitz durch seine Ideen thematisiert hat. In diesem Sinne versuche ich in dieser Arbeit, wie Clausewitz den Krieg zu denken, um das diskursive Feld dieser Grundfragen vor dem Leser auszubreiten.
Burn severity was measured within the Mediterranean sclerophyll forests of south-west Western Australia (WA) using remote sensing data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The region of south-west WA is considered as a high fire prone landscape and is managed by the state government’s Department of Conservation and Land Management (CALM). Prescribed fuel reduction burning is used as a management tool in this region. The measurement of burn severity with remote sensing data focused on monitoring the success and impact of prescribed burning and wildfire in this environment. The high temporal resolution of MODIS with twice daily overpasses in this area was considered highly favourable, as opportunities for prescribed burning are temporally limited by climatic conditions. The Normalised Burn Ratio (NBR) was investigated to measure burn severity in the forested area of south-west WA. This index has its heritage based on data from the Landsat TM/ETM+ sensors (Key and Benson, 1999 [1],[2]) and was transferred from Landsat to MODIS data. The measurement principally addresses the biomass consumption due to fire, whereas the change detected between the pre-fire image and the post-fire image is quantified by the ÄNBR. The NBR and the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) have been applied to MODIS and Landsat TM/ETM+ data. The spectral properties and the index values of the remote sensing data have been analysed within different burnt areas. The influence of atmospheric and BRDF effects on MODIS data has been investigated by comparing uncorrected top of atmosphere reflectance and atmospheric and BRDF corrected reflectance. The definition of burn severity classes has been established in a field trip to the study area. However, heterogeneous fire behaviour and patchy distribution of different vegetation structure made field classification difficult. Ground truth data has been collected in two different types of vegetation structure present in the burnt area. The burn severity measurement of high resolution Landsat data was assessed based on ground truth data. However, field data was not sufficient for rigorous validation of remote sensing data. The NBR index images of both sensors have been calibrated based on training areas in the high resolution Landsat image. The burn severity classifications of both sensors are comparable, which demonstrates the feasibility of a burn severity measurement using moderate spatial resolution 250m MODIS data. The normalisation through index calculation reduced atmospheric and BRDF effects, and thus MODIS top of at-mosphere data has been considered suitable for the burn severity measurement. The NBR could not be uniformly applied, as different structures of vegetation influenced the range of index values. Furthermore, the index was sensitive to variability in moisture content. However, the study concluded that the NBR on MODIS data is a useful measure of burn severity in the forested area of south-west WA.
Massenbewegungen (in englischer Literatur landslides, in französischer Literatur glissements de terre) sind das Symptom von Hanginstabilitäten in einem Naturraum. Die Wahl des Überbegriffs Massenbewegungen und die Untergliederung der einzelnen Stadien des Prozessablaufs wurden im Rahmen eines pragmatischen Ansatzes dieser Arbeit neu festgelegt. Im Untersuchungsgebiet im Elbursgebirge im Norden des Iran stellen Massenbewegungen ein Phänomen dar, welches die Kulturlandschaft bedroht, aber auch durch sie selbst bedingt ist. In dieser Arbeit wurden Abhängigkeitsbeziehungen zwischen menschlichem Eingriff und natürlichem Stabilitätspotential untersucht. In einem heuristischen Ansatz wurden Faktoren analysiert, welche Massenbewegungen bedingen oder auslösen. Faktoren wie geologischer Untergrund, Bodenauflage, Hangneigung, Exposition, Hydrologie, Vegetationsbedeckung oder Straßenbau wirken in unterschiedlicher Weise auf die Verursachung von Massenbewegungen ein. Die Analyse der Tragweite und Relevanz dieser Faktoren erfolgte mittels einer Faktorenüberlagerung in einem Geographischen Informationssystem (GIS). Das GIS bildete die Schnittstelle für Fernerkundungsdaten, Kartenmaterial, Geländeaufnahme und das digitale Geländemodell (DEM, bzw. DTM). Neben Photos, Beschreibungen, GPS-Punkten und Bodenproben aus der Geländeaufnahme im Iran wurden CORONA- und LANDSAT-ETM+ - Satellitendaten sowie Klimaaufzeichnungen, Topographische und Geologische Karten auf ihre Aussagekraft hin analysiert. Durch Verschneidung der Datenebenen konnten Gefährdungszonen hinsichtlich Massenbewegungen ausgewiesen werden. Die Ergebnisse wurden mit den vorhandenen Befunden über aufgetretene Massenbewegungen überprüft. Die Übereinstimmung der Gefährdungszonen mit der Verteilung vorgefundener Massenbewegungsformen bestätigte die Richtigkeit des methodischen Vorgehens. Bei der Auswahl und Bearbeitung von Daten und Methodik lagen die Schwerpunkte im Anwendungsbezug und in der Qualitätssicherung. Zur Erstellung des digitalen Höhenmodells wurde ein eigener Ansatz zur Extraktion von Höhenlinien aus Topographischen Karten verfolgt. Das Ergebnis der Arbeit ist ein kostengünstiger, pragmatischer und übertragbarer Ansatz zur Bewertung des Gefährdungspotentials von Massenbewegungen.
Die vorliegende Arbeit ist in zwei Teile gegliedert, von denen der erste Teil den theoretischen Hintergrund und empirische Befunde zum Thema „Komplexes Problemlösen“ behandelt. Der zweite Teil beinhaltet Methodik und Ergebnisse der durchgeführten Untersuchung. Nach der Einleitung in Kapitel 1 werden in Kapitel 2 die „Grundkonzepte des Komplexen Problemlösens“ vorgestellt, wobei mit der Abgrenzung des Bereichs „Komplexes Problemlösen“ begonnen wird. Anschließend werden die Eigenschaften von komplexen Systemen und deren Anforderungen an Problemlöser beschrieben, wobei die Taxonomie1 von Dörner et al. (1994) zugrunde gelegt wird. In Kapitel 3 werden Modelle der Wissensrepräsentation und des Problemlösens vorgestellt. Dabei wird der Begriff der „Strategie“ diskutiert und im Zusammenhang mit verschiedenen allgemeinen Modellen des Problemlösens erläutert. Kapitel 4 behandelt das Konzept „Delegation“. Delegation wird in dieser Arbeit als Methode verwendet, um Versuchspersonen zur Formalisierung ihrer Strategien zu bewegen, wobei sie die Ausführung der Strategien gleichzeitig beobachten können. Es werden vor allem Befunde aus der Organisationspsychologie und Unternehmensführung berichtet und die Anwendung von Delegation in der Interaktion zwischen Mensch und künstlichem Agent erörtert. In Kapitel 5 werden Waldbrandsimulationen behandelt. Diese zählen zu den klassischen Simulationen, die zur Untersuchung von Komplexem Problemlösen verwendet werden. Zuerst wird auf computergestützte Simulation im Allgemeinen eingegangen, wobei Unterschiede zu traditionellen Untersuchungsmethoden angesprochen werden. Dabei wird auch die Bedeutung der Multiagentensimulation für die Komplexe Problemlöseforschung hervorgehoben. Anschließend wird Feuerverhalten und Feuerbekämpfung als Vorbild für Waldbrandsimulationen erläutert. Dadurch können sowohl Anhaltspunkte zur Beurteilung der Plausibilität als auch für die Implementierung einer Waldbrandsimulation gewonnen werden. Im Anschluss daran werden drei bekannte Beispiele für Waldbrandsimulationen vorgestellt, wobei auch auf domänen- bzw. simulationsspezifische Strategien eingegangen wird. In Kapitel 6 wird ein Überblick über verschiedene empirische Befunde aus dem Bereich des Komplexen Problemlösens gegeben. Diese betreffen sowohl Eigenschaften von komplexen Systemen als auch Merkmale des Problemlösers. In Kapitel 7 werden die wichtigsten Kritikpunkte und Probleme, mit denen die Komplexe Problemlöseforschung zu kämpfen hat, zusammengefasst. Die konkreten Fragestellungen der Untersuchung werden in Kapitel 8 vorgestellt, wobei Kapitel 9 und 10 erläutern, mit welcher Methodik diese Fragen untersucht werden. In diesem Zusammenhang wird auch die Simulationsumgebung SeSAm vorgestellt. Im folgenden Kapitel 11 wird auf die Eigenschaften der implementierten Waldbrandsimulation eingegangen. Kapitel 12 beschreibt den Aufbau und Ablauf der Untersuchung, mit der die Daten gewonnen werden, die in Kapitel 13 berichtet werden. Eine Diskussion der Befunde im Hinblick auf die Fragestellungen und ihre Bedeutung für die zukünftige Forschung erfolgt in Kapitel 14.