550 Geowissenschaften
Refine
Has Fulltext
- yes (28)
Is part of the Bibliography
- yes (28)
Year of publication
Document Type
- Doctoral Thesis (23)
- Master Thesis (3)
- Journal article (2)
Language
- German (28) (remove)
Keywords
- Fernerkundung (5)
- Modellierung (4)
- Anthropogene Klimaänderung (3)
- Klimaänderung (3)
- Optische Fernerkundung (3)
- Innovation (2)
- Klima (2)
- Klimawandel (2)
- Landschaftsentwicklung (2)
- Nachhaltigkeit (2)
Institute
- Institut für Geographie und Geologie (28) (remove)
Sonstige beteiligte Institutionen
Diese Arbeit widmet sich detaillierten stratigraphischen und paläopedologischen Studien an Löss-Paläoboden Sequenzen (LPS) im kontinentalen Nordosten Österreichs, im Lee der Böhmischen Masse relativ zur Westwindzone. Neben methodischen Erkenntnissen ergeben sich allgemeine Schlussfolgerungen über die Klima- und Landschaftsentwicklung während der letzten Million Jahre.
Die untersuchten Aufschlüsse liegen in der Region um Krems (Krems-Schießstätte, Paudorf, Stiefern) und in Stillfried. Einige sind weithin bekannt als ehemalige Typuslokalitäten der Quartärstratigraphie, aber nach fundamentalen Revisionen in den 1970er Jahren schwand das Interesse an diesen merklich. Die LPS befinden sich in Hanglage, so sind polygenetische Einheiten und Erosionslücken üblich. Als Archive einer komplexen geomorphologischen Entwicklung sind sie nicht geeignet für die Anwendung üblicher paläoklimatischer Proxies.
Um die Entstehung der untersuchten LPS zu verstehen, wurde ein multimethodischer Ansatz entwickelt, der detaillierte Untersuchungen von der Landschafts- bis auf die Mikroebene umfasst. Innovativ ist die Verwendung quantitativer Farbmessungen in hoher Auflösung zum Zwecke einer standardisierten Klassifikation von Profileinheiten. Detaillierte mikromorphologische Untersuchungen sind Basis für die Rekonstruktion des Wechselspiels aus äolischer Sedimentation, Pedogenese und Hangprozessen.
Die Korrelation der LPS basiert auf mehreren geochronologischen Ankerpunkten und ist zugleich Hinweis auf tiefgreifende morphologische Veränderungen in der Region Krems während des Pleistozäns. Im chronologischen Rahmen ergeben sich unter Anwendung des Konzepts der klimaphytomorphen Böden qualitative paläoklimatische Schlussfolgerungen:
Kräftig verwitterte Bodenhorizonte sind polygenetisch und nicht das Resultat feuchterer Klimabedingungen während dezidierter Entwicklungsphasen. Die Kontinentalität des Untersuchungsgebiets blieb währenden der letzten Million Jahre weitgehend bestehen, teils mit erhöhtem mediterranem Einfluss. Eine Dominanz atlantischer Feuchte beschränkt(e) sich auf die Regionen westlich der Böhmischen Masse. Die Paläoklimate des Untersuchungs-gebiets waren eher vergleichbar mit jenen des Pannonischen Beckens, obgleich die untersuchten Sequenzen keinen Hinweis auf den dort vermuteten Gradienten zunehmender Aridität zeigen. Interessant sind ferner zahlreiche gebleichte Horizonte innerhalb der Lösssedimente, die als Reste von Tundragleyen interpretiert werden. Diese sind im Löss des Pannonischen Becken nicht nachweisbar. Hieraus wird ein mitteleuropäischer Charakter kaltzeitlichen Klimas innerhalb des untersuchten Zeitrahmens gefolgert.
Das Ziel dieser Arbeit war neue Eingangsdaten für die Landoberflächenbeschreibung des regionalen Klimamodells REMO zu finden und ins Modell zu integrieren, um die Vorhersagequalität des Modells zu verbessern. Die neuen Daten wurden so in das Modell eingebaut, dass die bisherigen Daten weiterhin als Option verfügbar sind. Dadurch kann überprüft werden, ob und in welchem Umfang sich die von jedem Klimamodell benötigten Rahmendaten auf Modellergebnisse auswirken. Im Zuge der Arbeit wurden viele unterschiedliche Daten und Methoden zur Generierung neuer Parameter miteinander verglichen, denn neben dem Ersetzen der konstanten Eingangswerte für verschiedene Oberflächenparameter und den damit verbundenen Änderungen wurden als zusätzliche Verbesserung auch Veränderungen an der Parametrisierung des Bodens speziell in Hinblick auf die Bodentemperaturen in REMO vorgenommen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden die durch die verschiedenen Änderungen ausgelösten Auswirkungen für das CORDEX-Gebiet EUR-44 mit einer Auflösung von ca. 50km und für das in dem darin eingebetteten neu definierten Deutschlandgebiet GER-11 mit einer Auflösung von ca. 12km getestet sowie alle Änderungen anhand von verschiedenen Beobachtungsdatensätzen validiert.
Die vorgenommenen Arbeiten gliederten sich in drei Hauptteile. Der erste Teil bestand in dem vom eigentlichen Klimamodell unabhängigen Vergleich der verschiedenen Eingangsdaten auf unterschiedlichen Auflösungen und deren Performanz in allen Teilen der Erde, wobei ein besonderer Fokus auf der Qualität in den späteren Modellgebieten lag. Unter Berücksichtigung der Faktoren, wie einer globalen Verfügbarkeit der Daten, einer verbesserten räumlichen Auflösung und einer kostenlosen Nutzung der Daten sowie verschiedener Validationsergebnissen von anderen Studien, wurden in dieser Arbeit vier neue Topographiedatensätze (SRTM, ALOS, TANDEM und ASTER) und drei neue Bodendatensätze (FAOn, Soilgrid und HWSD) für die Verwendung im Präprozess von REMO aufbereitet und miteinander sowie mit den bisher in REMO verwendeten Daten verglichen. Auf Grundlage dieser Vergleichsstudien schieden bei den Topographiedaten die verwendeten Datensatz-Versionen von SRTM, ALOS und TANDEM für die in dieser Arbeit durchgeführten REMO-Läufe aus. Bei den neuen Bodendatensätzen wurde ausgenutzt, dass diese verschiedenen Bodeneigenschaften für unterschiedliche Tiefen als Karten zur Verfügung stellen. In REMO wurden bisher alle benötigten Bodenparameter abhängig von fünf verschiedenen Bodentexturklassen und einer zusätzlichen Torfklasse ausgewiesen und als konstant über die gesamte Modellbodensäule (bis ca. 10m) angenommen. Im zweiten Teil wurden auf Basis der im ersten Teil ausgewählten neuen Datensätze und den neu verfügbaren Bodenvariablen verschiedene Sensitivitätsstudien über das Beispieljahr 2000 durchgeführt. Dabei wurden verschiedene neue Parametrisierungen für die bisher aus der Textur abgeleiteten Bodenvariablen und die Parametrisierung von weiteren hydrologischen und thermalen Bodeneigenschaften verglichen. Ferner wurde aufgrund der neuen nicht über die Tiefe konstanten Bodeneigenschaften eine neue numerische Methode zur Berechnung der Bodentemperaturen der fünf Schichten in REMO getestet, welche wiederum andere Anpassungen erforderte. Der Test und die Auswahl der verschiedenen Datensatz- und Parametrisierungsversionen auf die Modellperformanz wurde in drei Experimentpläne unterteilt. Im ersten Plan wurden die Auswirkungen der ausgewählten Topographie- und Bodendatensätze überprüft. Der zweite Plan behandelte die Unterschiede der verschiedenen Parametrisierungsarten der Bodenvariablen hinsichtlich der verwendeten Variablen zur Berechnung der Bodeneigenschaften, der über die Tiefe variablen oder konstanten Eigenschaften und der verwendeten Berechnungsmethode der Bodentemperaturänderungen. Durch die Erkenntnisse aus diesen beiden Experimentplänen, die für beide Untersuchungsgebiete durchgeführt wurden, ergaben sich im dritten Plan weitere Parametrisierungsänderungen. Alle Änderungen dieses dritten Experimentplans wurden sukzessiv getestet, sodass der paarweise Vergleich von zwei aufeinanderfolgenden Modellläufen die Auswirkungen der Neuerung im jeweils zweiten Lauf widerspiegelt. Der letzte Teil der Arbeit bestand aus der Analyse von fünf längeren Modellläufen (2000-2018), die zur Überprüfung der Ergebnisse aus den Sensitivitätsstudien sowie zur Einschätzung der Performanz in weiteren teilweise extremen atmosphärischen Bedingungen durchgeführt wurden. Hierfür wurden die bisherige Modellversion von REMO (id01) für die beiden Untersuchungsgebiete EUR-44 und GER-11 als Referenzläufe, zwei aufgrund der Vergleichsergebnisse von Experimentplan 3 selektierte Modellversionen (id06 und id15a für GER-11) sowie die finale Version (id18a für GER-11), die alle vorgenommenen Änderungen dieser Arbeit enthält, ausgewählt.
Es stellte sich heraus, dass sowohl die neuen Topographiedaten als auch die neuen Bodendaten große Differenzen zu den bisherigen Daten in REMO haben. Zudem änderten sich die von diesen konstanten Eingangsdaten abgeleiteten Hilfsvariablen je nach verwendeter Parametrisierung sehr deutlich. Dies war besonders gut anhand der Bodenparameter zu erkennen. Sowohl die räumliche Verteilung als auch der Wertebereich der verschiedenen Modellversionen unterschieden sich stark. Eine Einschätzung der Qualität der resultierenden Parameter wurde jedoch dadurch erschwert, dass auch die verschiedenen zur Validierung herangezogenen Bodendatensätze für diese Parameter deutlich voneinander abweichen. Die finale Modellversion id18a ähnelte trotz der umfassenden Änderungen in den meisten Variablen den Ergebnissen der bisherigen REMO-Version. Je nach zeitlicher und räumlicher Aggregation sowie unterschiedlichen Regionen und Jahreszeiten wurden leichte Verbesserungen, aber auch leichte Verschlechterungen im Vergleich zu den klimatologischen Validationsdaten festgestellt. Größere Veränderungen im Vergleich zur bisherigen Modellversion konnten in den tieferen Bodenschichten aufgezeigt werden, welche allerdings aufgrund von fehlenden Validationsdaten nicht beurteilt werden konnten. Für alle 2m-Temperaturen konnte eine tendenzielle leichte Erwärmung im Vergleich zum bisherigen Modelllauf beobachtet werden, was sich einerseits negativ auf die ohnehin durchschnittlich zu hohe Minimumtemperatur, aber andererseits positiv auf die bisher zu niedrige Maximumtemperatur des Modells in den betrachteten Gebieten auswirkte. Im Niederschlagssignal und in den 10m-Windvariablen konnten keine signifikanten Änderungen nachgewiesen werden, obwohl die neue Topographie an manchen Stellen im Modellgebiet deutlich von der bisherigen abweicht. Des Weiteren variierte das Ranking der verschiedenen Modellversionen jeweils nach dem angewendeten Qualitätsindex.
Um diese Ergebnisse besser einordnen zu können, muss berücksichtigt werden, dass die neuen Daten für Modellgebiete mit 50 bzw. 12km räumlicher Auflösung und der damit verbundenen hydrostatischen Modellversion getestet wurden. Zudem sind vor allem in Fall der Topographie die bisher enthaltenen GTOPO-Daten (1km Auflösung) für die Aggregation auf diese gröbere Modellauflösung geeignet. Die bisherigen Bodendaten stoßen jedoch mit 50km Auflösung bereits an ihre Grenzen. Zusätzlich ist zu beachten, dass nicht nur die Mittelwerte dieser Daten, sondern auch deren Subgrid-Variabilität als Variablen im Modell für verschiedene Parametrisierungen verwendet werden. Daher ist es essentiell, dass die Eingangsdaten eine deutlich höhere Auflösung bereitstellen als die zur Modellierung definierte Auflösung. Für lokale Klimasimulationen mit Auflösungen im niedrigen Kilometerbereich spielen auch die Vertikalbewegungen (nicht-hydrostatische Modellversion) eine wichtige Rolle, die stark von der Topographie sowie deren horizontaler und vertikaler Änderungsrate beeinflusst werden, was die in dieser Arbeit eingebauten wesentlich höher aufgelösten Daten für die zukünftige Weiterentwicklung von REMO wertvoll machen kann.
Die imperiale Lebensweise westlicher Industrienationen, die sich durch ein permanentes Streben nach Wirtschaftswachstum ausdrückt, bringt den Planeten an die Grenzen seiner Tragfähigkeit. In den letzten Jahren wurden jedoch – bestärkt durch die Weltwirtschaftskrise 2007/08 – Alternativen zum Modell des permanenten Wachstums immer populärer, die sich anstatt auf ökonomischen Wohlstand vermehrt auf soziale und ökologische Belange des gesellschaftlichen Zusammenlebens fokussierten. Unter dem Begriff der Postwachstumsbewegung sammelten sich Ansätze, Ideen und Akteure, die gemeinsam für eine Zukunft fernab jeglicher Wachstumszwänge und innerhalb der planetaren Grenzen kämpfen.
Vor dem Hintergrund der zunehmenden sozialen und ökologischen Herausforderungen wurden nun erstmals sozial-ökologische Nischenakteure aus drei unterschiedlichen Bereichen der Postwachstumsbewegung gemeinsam in einem Forschungsvorhaben – unter besonderer Berücksichtigung gesellschaftlicher, organisatorischer und territorialer Einbettungsprozesse – untersucht. Eingebettet ist diese Untersuchung in den theoretisch-konzeptionellen Ansatz der sozial-ökologischen Transformation, deren inkrementeller Wandel mithilfe der Multi-Level-Perspektive beschrieben werden kann. Die Kombination dieses spezifischen theoretisch-konzeptionellen Ansatzes und der empirischen Erhebung ist das Alleinstellungsmerkmal der vorliegenden Untersuchung.
Es zeigte sich, dass alle untersuchten Nischenakteure eine deutlich progressive Unternehmungsphilosophie vertreten, die häufig in einer Unternehmungsorganisation mit flachen Hierarchien und konsensbasierten Entscheidungsfindungen mündet. Besonders gesellschaftliche Einbettungsprozesse bedingen den Erfolg oder Misserfolg der Nischenentwicklung. Organisatorische Einbettung kommt derweil vor allem im Aufbau weitreichender Netzwerkstrukturen zum Tragen, die die Innovationsfähigkeit und Stabilität der Nische unterstützen. Eine starke territoriale Einbettung steigert den lokal-regionalen Einfluss der Nischeninnovationen und generiert Rückhalt in der Bevölkerung.
Diese Dissertationsarbeit liefert einen Beitrag zur Erfassung und Bewertung von Degradationsprozessen im semi-humiden Süden Spaniens. Der erste Teil der Arbeit widmet sich der detaillierten physisch-geographischen Charakterisierung des Großraumes, um danach in dem kleinräumigen Einzugsgebiet des Arroyo del Alforzo, einem Tributär des Río Turón, zwei unterschiedliche Ansätze zur Erfassung von die degradationsbeeinflussenden Fatoren wie Landnutzungswechsel und Starkniederschlagsereignissen in diesem Raum zu untersuchen. Anhand von drei Satellitenbildern wurde der Landnutzungswechsel ermittelt und im Untersuchungsgebiet die Abhängigkeit zu den Hangneigungen untersucht. Vor dem Hintergrund, daß unterschiedlich starke Hangneigungen einen unterschiedlich starken Einfluss auf die Abtragsdynamik bei Niederschlägen hat, wurden anhand der Landnutzungsklassifizierungen in Kombination mit den Hangneigungnen sensible Räume ermittelt. Ein weiterer Ansatz ist die Untersuchung von Tagesniederschlagsdaten auf Starkniederschlagsereignisse, mit dem Ziel, diese zu separieren. Es galt die Annahme, daß diese Starkniederschlagsereignisse im Einzugsgebiet des Arroyo del Alforzo oberflächlichen Abfluss generieren und somit ein bedeutender Sedimenteintrag aus den sensiblen Bereichen des Untersuchungsgebiet in den Stausee Conde de Guadalhorce stattfindet. Mittels sedimentstratigraphischer Untersuchungen an den Sedimenten des 2006 gewonnenen Bohrkerns aus dem Mündungsbereich des Arroyo del Alforzo in den Stausee Conde de Guadalhorce sollte dieser Sedimenteintrag identifierziert werden und somit ein zeitlicher und räumlicher Rückschluss auf die die Abtragung beeinflussenden faktoren Landnutzungswechsel, Hangneigung und Niederschlag efolgen. Die Annahme, dass sich diese Rückschlüsse ziehen lassen können auf der Grundlage des Bindeglieds „Sedimentbohrung“ erwies sich jedoch als zu eng. In einer abschliessenden Bewertung wurde erläutert, daß durch eine gezielte methodische Ergänzung jedoch die Möglichkeit besteht, die Unsicherheiten, die durch eine räumlich wie zeitlich inkonsistente Datenlage der Niederschlagsdaten und die in einem Stausee herrschende spezielle Akkumulationsdynamik hervorgerufen wurde, beseitigt werden kann.
Bildung für nachhaltige Entwicklung setzt einen systematischen Ansatz voraus, der sozioökonomische Umweltaspekte in enge Beziehung zueinander setzt. Bildung für nachhaltige Entwicklung bedeutet also, die Komplexität von Phänomenen und deren Beziehung zueinander zu begreifen lernen und Schlüsselkompetenzen zu entwickeln, um aktiv, bewusst, verantwortungsvoll und kritisch an der Gestaltung der Gegenwart und der Zukunft teilzuhaben. Gegenstand vorliegender Forschungsarbeit ist die Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) aus Sicht der Geographie und im internationalen Vergleich zwischen der italienischen Stadt Padua in der Region Venetien und Würzburg in Bayern. Im Mittelpunkt stehen Aktivitäten und Projekte, die im formalen Bereich, d.h. in Kindergärten und Grundschulen, und im non-formalen Bereich, wie in Vereinen, Einrichtungen, lokale Körperschaften, durchgeführt wurden. Damit war die Voraussetzung geschaffen, das gesamte Spektrum an Angeboten und Möglichkeiten der Zusammenarbeit im Bereich BNE in den für die Fallstudie gewählten Städten zu erfassen, also einschließlich der Angebote von und der Angebote an die Schulen. Dem Forschungsverfahren liegt ein Fragebogen über die Wertesysteme und Wertvorstellungen von Erziehern und Lehrern in Bezug auf geographische Bildung zugrunde. Dabei stellt sich unter anderem heraus, dass der Zusammenhang zwischen BNE und geographischer Bildung kaum wahrgenommen wird. Diese Feststellung bestätigt sich im weiteren Verlauf des Untersuchungsverfahrens, das sich auf die Auswertung von dreizehn, aus der Fachliteratur und aus internationalen Dokumenten ausgewählten und behandelten BNE-Themen konzentriert. Die Ergebnisse zeigen, dass es in beiden Städten und in beiden Bereichen, im formalen wie im non-formalen, “ BNE-Best Practice” gibt und dass Themen mit Bezug zu Bildung zu Nachhaltigkeit gegenüber Themen mit Bezug zu entwicklungsbezogener Bildung der Vorzug gegeben wird. Weiter geht daraus hervor, dass in erster Linie Umweltaspekte behandelt werden, gefolgt von sozialen, während ökonomische Aspekte das Schlusslicht bilden. In Bezug auf das, was nachhaltige Entwicklung und BNE bedeuten, herrscht bei den Interviewpartnern ziemliche Unklarheit und ein geringes Bewusstsein. Im non-formalen Bereich Tätige wissen über die Grundlagen nachhaltiger Entwicklung Bescheid, bevorzugen jedoch die Bezeichnung “Umwelterziehung”, weil dieser Begriff für die Allgemeinheit angeblich besser verständlich ist. Die Mehrheit der Erzieher und Lehrer hingegen erkennt keinen Unterschied zwischen BNE und Umwelterziehung. Auch die staatlichen Lehrpläne und Richtlinien geben kaum Aufschluss darüber, was BNE ist. Manchmal wird BNE mit Umwelterziehung gleichgesetzt, dann ist sie wieder Teil davon, andere Male wird sie als Orientierungshilfe für Umwelterziehung empfohlen. Jedenfalls wird darin nichts anderes als Umwelterziehung damit in Verbindung gebracht. Die befragten Personen sind wesentlich mehr auf die “ Praxis” als auf die “ Theorie” bedacht. Sie führen interessante Projekte und Aktivitäten durch, sind sich aber des theoretischen Ansatzes, der BNE zugrunde liegt und der mit dem der Geographie in gar einigen Punkten konvergent ist, nicht wirklich bewusst. In diesem Sinne erschließt vorliegende Forschungsarbeit das Potential an Synergien von BNE und geographischer Bildung. Denn einerseits könnte die Geographie aufschlussreiche theoretische Überlegungen und Impulse liefern, andererseits könnte BNE den Anstoß zur Erneuerung geographischer Bildung geben und sie damit aus der gesellschaftlichen Isolation führen. Solche Grundüberlegungen sollten selbstverständlich auch in den Curricula – in Form der zur Verfügung stehenden Stundenzahl – ihren Niederschlag finden.
Der anthropogene Klimawandel ist eine der größten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine Hauptschwierigkeit liegt dabei in der Unsicherheit bezüglich der regionalen Änderung von Niederschlag und Temperatur. Hierdurch wird die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien deutlich erschwert.
In der vorliegenden Arbeit werden vier Evaluationsansätze mit insgesamt 13 Metriken für aktuelle globale (zwei Generationen) und regionale Klimamodelle entwickelt und verglichen, um anschließend eine Analyse der Projektionsunsicherheit vorzunehmen. Basierend auf den erstellten Modellbewertungen werden durch Gewichtung Aussagen über den Unsicherheitsbereich des zukünftigen Klimas getroffen. Die Evaluation der Modelle wird im Mittelmeerraum sowie in acht Unterregionen durchgeführt. Dabei wird der saisonale Trend von Temperatur und Niederschlag im Evaluationszeitraum 1960–2009 ausgewertet. Zusätzlich wird für bestimmte Metriken jeweils das klimatologische Mittel oder die harmonischen Zeitreiheneigenschaften evaluiert. Abschließend werden zum Test der Übertragbarkeit der Ergebnisse neben den Hauptuntersuchungsgebieten sechs global verteilte Regionen untersucht. Außerdem wird die zeitliche Konsistenz durch Analyse eines zweiten, leicht versetzten Evaluationszeitraums behandelt, sowie die Abhängigkeit der Modellbewertungen von verschiedenen Referenzdaten mit Hilfe von insgesamt drei Referenzdatensätzen untersucht.
Die Ergebnisse legen nahe, dass nahezu alle Metriken zur Modellevaluierung geeignet sind. Die Auswertung unterschiedlicher Variablen und Regionen erzeugt Modellbewertungen, die sich in den Kontext aktueller Forschungsergebnisse einfügen. So wurde die Leistung der globalen Klimamodelle der neusten Generation (2013) im Vergleich zur Vorgängergeneration (2007) im Schnitt ähnlich hoch bzw. in vielen Situationen auch stärker eingeordnet. Ein durchweg bestes Modell konnte nicht festgestellt werden. Der Großteil der entwickelten Metriken zeigt für ähnliche Situationen übereinstimmende Modellbewertungen. Bei der Gewichtung hat sich der Niederschlag als besonders geeignet herausgestellt. Grund hierfür sind die im Schnitt deutlichen Unterschiede der Modellleistungen in Zusammenhang mit einer geringeren Simulationsgüte. Umgekehrt zeigen die Metriken für die Modelle der Temperatur allgemein überwiegend hohe Evaluationsergebnisse, wodurch nur wenig Informationsgewinn durch Gewichtung erreicht werden kann. Während die Metriken gut für unterschiedliche Regionen und Skalenniveaus verwendet werden Evaluationszeiträume nicht grundsätzlich gegeben. Zusätzlich zeigen die Modellranglisten unterschiedlicher Regionen und Jahreszeiten häufig nur geringe Korrelationen. Dies gilt besonders für den Niederschlag. Bei der Temperatur sind hingegen leichte Übereinstimmungen auszumachen. Beim Vergleich der mittleren Ranglisten über alle Modellbewertungen und Situationen der Hauptregionen des Mittelmeerraums mit den Globalregionen besteht eine signifikante Korrelation von 0,39 für Temperatur, während sie für Niederschlag um null liegt. Dieses Ergebnis ist für alle drei verwendeten Referenzdatensätze im Mittelmeerraum gültig. So schwankt die Korrelation der Modellbewertungen des Niederschlags für unterschiedliche Referenzdatensätze immer um Null und die der Temperaturranglisten zwischen 0,36 und 0,44. Generell werden die Metriken als geeignete Evaluationswerkzeuge für Klimamodelle eingestuft. Daher können sie einen Beitrag zur Änderung des Unsicherheitsbereichs und damit zur Stärkung des Vertrauens in Klimaprojektionen leisten.
Die Abhängigkeit der Modellbewertungen von Region und Untersuchungszeitraum muss dabei jedoch berücksichtigt werden. So besitzt die Analyse der Konsistenz von Modellbewertungen sowie der Stärken und Schwächen der Klimamodelle großes Potential für folgende Studien, um das Vertrauen in Modellprojektionen weiter zu steigern.
Die Covid-19-Pandemie gilt in vielen gesellschaftlichen Teilbereichen als Beschleuniger für Transformationsprozesse. Auch im Bereich der Organisation urbaner Logistik und Einzelhandelslandschaften etablieren sich neue Akteur*innen und Funktionen. Logistiker*innen integrieren lokale Onlinemarktplätze in ihre Profile und der stationäre Einzelhandel generiert Wettbewerbsfähigkeit gegenüber großen Onlinehändler*innen über die Nutzung lokaler Radlogistiknetzwerke, mittels derer Lieferungen noch am Tag der Bestellung (Same-Day-Delivery) verteilt werden können. Damit leisten die involvierten Akteur*innen potenziell auch einen Beitrag zur Nachhaltigkeitstransformation im Bereich urbaner Logistiksysteme. Im Fokus steht das Fallbeispiel WüLivery, ein Kooperationsprojekt des Stadtmarketingvereins, der Wirtschaftsförderung, Radlogistiker*innen sowie Einzelhändler*innen in Würzburg, welches während des zweiten coronabedingten Lockdowns im November 2020 umgesetzt wurde. Die entstehenden Dynamiken und Organisationsformen werden auf Basis von 11 Expert*inneninterviews dargestellt und analysiert. Es kann gezeigt werden, dass städtische Akteur*innen grundlegende Mediator*innen für Transformationsprozesse darstellen und Einzelhändler*innen und lokale Onlinemarktplätze als Katalysator*innen fungieren können. Das ist auch vor dem Hintergrund planerischer und politischer Kommunikationsprozesse zur Legitimation neuer Verkehrsinfrastrukturen nutzbar, da die einzelnen Akteur*innengruppen in Austausch kommen und ein gesteigertes Bewusstsein für die jeweiligen Bedarfe entsteht.
Der Klimawandel und insbesondere die globale Erwärmung gehören aktuell zu den größten Herausforderungen an Politik und Wissenschaft. Steigende CO2-Emissionen sind hierbei maßgeblich für die Klimaerwärmung verantwortlich. Ein regulierender Faktor beim CO2-Austausch mit der Atmosphäre ist die Vegetation, welche als CO2-Senke aber auch als CO2-Quelle fungieren kann. Diese Funktionen können durch Analysen der Landbedeckungsänderung in Kombination mit Modellierungen der Kohlenstoffbilanz quantifiziert werden, was insbesondere von aktuellen und zukünftigen politischen Instrumenten wie CDM (Clean Development Mechanism) oder REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation) gefordert wird. Vor allem in Regionen mit starker Landbedeckungsänderung und hoher Bevölkerungsdichte sowie bei geringem Wissen über die Produktivität und CO2-Speicherpotentiale der Vegetation, bedarf es einer Erforschung und Quantifizierung der terrestrischen Kohlenstoffspeicher. Eine Region, für die dies in besonderem Maße zutrifft, ist Westafrika. Jüngste Studien haben gezeigt, dass sich einerseits die Folgen des Klimawandels und Umweltveränderungen sehr stark in Westafrika auswirken werden und andererseits Bevölkerungswachstum eine starke Änderung der Landbedeckung für die Nutzung als agrarische Fläche bewirkt hat. Folglich sind in dieser Region die terrestrischen Kohlenstoffspeicher durch Ausdehnung der Landwirtschaft und Waldrodung besonders gefährdet. Große Flächen agieren anstelle ihrer ursprünglichen Funktion als CO2-Senke bereits als CO2-Quelle. [...]
Es existieren regionale Unterschiede in der Nutzung von Photovoltaik-Anlagen (PV) in Baden-Württemberg. Die Bedeutung von Raumstruktur und Globalstrahlung für diese Unterschiede wurde großräumig untersucht. Es zeigte sich, dass die PV-Nutzung im ländlichen Raum Baden-Württembergs höher ist als im urbanen Raum. Dieser Zusammenhang gewann in den letzten Jahren an Bedeutung. Die Bedeutung der Globalstrahlung für die PV-Nutzung sank auf ein sehr niedriges Niveau. Weitere Untersuchungen wurden im Nordosten Baden-Württembergs durchgeführt, wo die Raumstruktur ländlich und die PV-Nutzung überdurchschnittlich hoch ist. Um die Ursachen der regionalen Unterschiede in der PV-Nutzung näher zu untersuchen, wurden qualitative Experteninterviews, Korrelationsanalysen und schriftliche Haushaltsbefragungen durchgeführt. Durch Experteninterviews wurden die Hauptakteure für die Diffusion von PV in der Untersuchungsregion identifiziert. Neben PV-Unternehmen sind dies Landwirte, Gemeinderäte und Bürgermeister sowie Energieagenturen. Landwirte nehmen eine Schlüsselrolle ein, da es für sie relativ leicht ist PV-Anlagen zu realisieren. Gemeinderäte und ihre Bürgermeister können PV-Anlagen auf öffentlichen Gebäuden realisieren. Energieagenturen bilden Diffusionsnetzwerke zwischen verschiedenen Akteuren. Eine Korrelationsanalyse deckte einige Faktoren auf, die mit den PV-Anlagen je Einwohner und Kommune in Heilbronn-Franken korrelieren. Diese Faktoren sind (i) Anteil der unter 18 Jährigen, (ii) Anteil der Einfamilienhäuser an den Wohngebäuden, (iii) Anteil der sozialversicherungspflichtigen Beschäftigten mit abgeschlossener Ausbildung, (iv) landwirtschaftliche Betriebe mit Viehhaltung je Einwohner, (v) Anteil der Mehrfamilien-häuser an den Wohngebäuden und (vi) Anteil der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten mit Hochschulabschluss. Durch eine Haushaltsbefragung wurden signifikante Unterschiede zwischen PV-Eigentümern und Nicht-Eigentümern aufgedeckt (Alter, Familienverhältnisse, Energieverhalten, PV-Informationskanäle, Einstellung zu PV). Bei formaler Bildung und Einkommen gab es keine signifikanten Unterschiede. Außerdem wurden signifikante Unterschiede zwischen einer Gemeinde mit hoher und einer mit niedriger PV-Nutzung erkannt (Energieverhalten, Notwendigkeit ökologischen Handels, Einstellung zu PV, lokale PV-Akteure). Andere Aspekte wiesen keine signifikanten Unterschiede auf (PV-Informationskanäle, Hinderungsgründe für den Kauf). Außerdem zeigte sich, dass die Diffusion von PV einen wichtigen lokalen Charakter hat (PV-Informationskanäle, lokale Märkte).
Verbleibende Unsicherheiten im Kohlenstoffhaushalt in Ökosystemen der hohen nördlichen Breiten können teilweise auf die Schwierigkeiten bei der Erfassung der räumlich und zeitlich hoch variablen Methanemissionsraten von Permafrostböden zurückgeführt werden. Methan ist ein global abundantes atmosphärisches Spurengas, welches signifikant zur Erwärmung der Atmosphäre beiträgt. Aufgrund der hohen Sensibilität des arktischen Bodenkohlenstoffreservoirs sowie der großen von Permafrost unterlagerten Landflächen sind arktische Gebiete am kritischsten von einem globalen Klimawandel betroffen. Diese Dissertation adressiert den Bedarf an Modellierungsansätzen für die Bestimmung der Quellstärke nordsibirischer permafrostbeeinflusster Ökosysteme der nassen polygonalen Tundra mit Hinblick auf die Methanemissionen auf regionalem Maßstab. Die Arbeit präsentiert eine methodische Struktur in welcher zwei prozessbasierte Modelle herangezogen werden, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Kompartimenten Pedosphäre, Biosphäre und Atmosphäre, welche zu Methanemissionen aus Permafrostböden führen, zu erfassen. Es wird ein Upscaling der Gesamtmethanflüsse auf ein größeres, von Permafrost unterlagertes Untersuchungsgebiet auf Basis eines prozessbasierten Modells durchgeführt. Das prozessbasierte Vegetationsmodell Biosphere Energy Hydrology Transfer Model (BETHY/DLR) wird für die Berechnung der Nettoprimärproduktion (NPP) arktischer Tundravegetation herangezogen. Die NPP ist ein Maß für die Substratverfügbarkeit der Methanproduktion und daher ein wichtiger Eingangsparameter für das zweite Modell: Das prozessbasierte Methanemissionsmodell wird anschließend verwendet, um die Methanflüsse einer gegebenen Bodensäule explizit zu berechnen. Dabei werden die Prozesse der Methanogenese, Methanotrophie sowie drei verschiedene Transportmechanismen – molekulare Diffusion, Gasblasenbildung und pflanzengebundener Transport durch vaskuläre Pflanzen – berücksichtigt. Das Methanemissionsmodell ist für Permafrostbedingungen modifiziert, indem das tägliche Auftauen des Permafrostbodens in der kurzen arktischen Vegetationsperiode berücksichtigt wird. Der Modellantrieb besteht aus meteorologischen Datensätzen des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Die Eingangsdatensätze werden mit Hilfe von in situ Messdaten validiert. Zusätzliche Eingangsdaten für beide Modelle werden aus Fernerkundungsdaten abgeleitet, welche mit Feldspektralmessungen validiert werden. Eine modifizierte Landklassifikation auf der Basis von Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Daten wird für die Ableitung von Informationen zu Feuchtgebietsverteilung und Vegetationsbedeckung herangezogen. Zeitserien der Auftautiefe werden zur Beschreibung des Auftauens bzw. Rückfrierens des Bodens verwendet. Diese Faktoren sind die Haupteinflussgrößen für die Modellierung von Methanemissionen aus permafrostbeeinflussten Tundraökosystemen. Die vorgestellten Modellergebnisse werden mittels Eddy-Kovarianz-Messungen der Methanflüsse validiert, welche während der Vegetationsperioden der Jahre 2003-2006 im südlichen Teil des Lena Deltas (72°N, 126°E) vom Alfred Wegener Institut für Polar- und Meeresforschung (AWI) durchgeführt wurden. Das Untersuchungsgebiet Lena Delta liegt an der Laptewsee in Nordostsibirien und ist durch Ökosysteme der arktischen nassen polygonalen Tundra sowie kalten kontinuierlichen Permafrost charakterisiert. Zeitlich integrierte Werte der modellierten Methanflüsse sowie der in situ Messungen zeigen gute Übereinstimmungen und weisen auf eine leichte Modellunterschätzung von etwa 10%.
Bewertung und Auswirkungen der Simulationsgüte führender Klimamoden in einem Multi-Modell Ensemble
(2013)
Der rezente und zukünftige Anstieg der atmosphärischen Treibhausgaskonzentration bedeutet für das terrestrische Klimasystem einen grundlegenden Wandel, der für die globale Gesellschaft schwer zu bewältigende Aufgaben und Herausforderungen bereit hält. Eine effektive, rühzeitige Anpassung an diesen Klimawandel profitiert dabei enorm von möglichst genauen Abschätzungen künftiger Klimaänderungen.
Das geeignete Werkzeug hierfür sind Gekoppelte Atmosphäre Ozean Modelle (AOGCMs). Für solche Fragestellungen müssen allerdings weitreichende Annahmen über die zukünftigen klimarelevanten Randbedingungen getroffen werden. Individuelle Fehler dieser Klimamodelle, die aus der nicht perfekten Abbildung der realen Verhältnisse und Prozesse resultieren, erhöhen die Unsicherheit langfristiger Klimaprojektionen. So unterscheiden sich die Aussagen verschiedener AOGCMs im Hinblick auf den zukünftigen Klimawandel insbesondere bei regionaler Betrachtung, deutlich. Als Absicherung gegen Modellfehler werden üblicherweise die Ergebnisse mehrerer AOGCMs, eines Ensembles an Modellen, kombiniert. Um die Abschätzung des Klimawandels zu präzisieren, wird in der vorliegenden Arbeit der Versuch unternommen, eine Bewertung der Modellperformance der 24 AOGCMs, die an der dritten Phase des Vergleichsprojekts für gekoppelte Modelle (CMIP3) teilgenommen haben, zu erstellen. Auf dieser Basis wird dann eine nummerische Gewichtung für die Kombination des Ensembles erstellt. Zunächst werden die von den AOGCMs simulierten Klimatologien für einige
grundlegende Klimaelemente mit den betreffenden klimatologien verschiedener Beobachtungsdatensätze quantitativ abgeglichen. Ein wichtiger methodischer Aspekt
hierbei ist, dass auch die Unsicherheit der Beobachtungen, konkret Unterschiede zwischen verschiedenen Datensätzen, berücksichtigt werden. So zeigt sich, dass die Aussagen, die aus solchen Ansätzen resultieren, von zu vielen Unsicherheiten in den Referenzdaten beeinträchtigt werden, um generelle Aussagen zur Qualität von AOGCMs zu treffen. Die Nutzung der Köppen-Geiger Klassifikation offenbart jedoch, dass die prinzipielle Verteilung der bekannten Klimatypen im kompletten CMIP3 in vergleichbar guter Qualität reproduziert wird. Als Bewertungskriterium wird daher hier die Fähigkeit der AOGCMs die großskalige natürliche Klimavariabilität, konkret die hochkomplexe gekoppelte
El Niño-Southern Oscillation (ENSO), realistisch abzubilden herangezogen. Es kann anhand verschiedener Aspekte des ENSO-Phänomens gezeigt werden, dass nicht alle AOGCMs hierzu mit gleicher Realitätsnähe in der Lage sind. Dies steht im Gegensatz zu den dominierenden Klimamoden der Außertropen, die modellübergreifend überzeugend repräsentiert werden. Die wichtigsten Moden werden, in globaler Betrachtung, in verschiedenen Beobachtungsdaten über einen neuen Ansatz identifiziert. So können für einige bekannte Zirkulationsmuster neue Indexdefinitionen gewonnen werden, die sich sowohl als äquivalent zu den Standardverfahren erweisen und im Vergleich zu diesen zudem eine deutliche Reduzierung
des Rechenaufwandes bedeuten. Andere bekannte Moden werden dagegen als weniger bedeutsame, regionale Zirkulationsmuster eingestuft. Die hier vorgestellte
Methode zur Beurteilung der Simulation von ENSO ist in guter Übereinstimmung mit anderen Ansätzen, ebenso die daraus folgende Bewertung der gesamten Performance
der AOGCMs. Das Spektrum des Southern Oscillation-Index (SOI) stellt somit eine aussagekräftige Kenngröße der Modellqualität dar.
Die Unterschiede in der Fähigkeit, das ENSO-System abzubilden, erweisen sich als signifikante Unsicherheitsquelle im Hinblick auf die zukünftige Entwicklung einiger fundamentaler und bedeutsamer Klimagrößen, konkret der globalen Mitteltemperatur,
des SOIs selbst, sowie des indischen Monsuns. Ebenso zeigen sich signifikante Unterschiede für regionale Klimaänderungen zwischen zwei Teilensembles des CMIP3, die auf Grundlage der entwickelten Bewertungsfunktion eingeteilt werden. Jedoch sind diese Effekte im Allgemeinen nicht mit den Auswirkungen der
anthropogenen Klimaänderungssignale im Multi-Modell Ensemble vergleichbar, die für die meisten Klimagrößen in einem robusten multivariaten Ansatz detektiert und
quantifiziert werden können. Entsprechend sind die effektiven Klimaänderungen, die sich bei der Kombination aller Simulationen als grundlegende Aussage des
CMIP3 unter den speziellen Randbedingungen ergeben nahezu unabhängig davon, ob alle Läufe mit dem gleichen Einfluss berücksichtigt werden, oder ob die erstellte nummerische Gewichtung verwendet wird. Als eine wesentliche Begründung hierfür kann die Spannbreite der Entwicklung des ENSO-Systems identifiziert werden. Dies
bedeutet größere Schwankungen in den Ergebnissen der Modelle mit funktionierendem ENSO, was den Stellenwert der natürlichen Variabilität als Unsicherheitsquelle
in Fragen des Klimawandels unterstreicht. Sowohl bei Betrachtung der Teilensembles als auch der Gewichtung wirken sich dadurch gegenläufige Trends im SOI
ausgleichend auf die Entwicklung anderer Klimagrößen aus, was insbesondere bei letzterem Vorgehen signifikante mittlere Effekte des Ansatzes, verglichen mit der
Verwendung des üblichen arithmetischen Multi-Modell Mittelwert, verhindert.
Beobachtung des Hydroxyl (OH*)-Airglow: Untersuchung von Klimasignalen und atmosphärischen Wellen
(2009)
Die obere Mesosphäre ist die Atmosphärenschicht, die von etwa 80-100 km Höhe reicht. Aufgrund der geringen Luftdichte – sie ist fünf bis sechs Größenordnungen geringer als an der Erdoberfläche – und der effektiven Abstrahlung von Wärme in den Weltraum („Strahlungskühlung“) wird generell angenommen, dass Klimasignale in diesem Höhenbereich sehr viel ausgeprägter sein sollten als in den unteren Atmosphärenschichten. Es wird daher erwartet, dass Beobachtungen in dieser Region der Atmosphäre eine frühzeitige Erkennung von Klimatrends mit guter statistischer Signifikanz erlauben sollten. Daten, die von diesen Messungen bereitgestellt werden, sind wichtig für die Weiterentwicklung und Verbesserung numerischer Klimamodelle, die die mittlere Atmosphäre abdecken. Dieser Höhenbereich der Atmosphäre ist messtechnisch jedoch nur schwer zugänglich. Die Dichte der Messnetze ist keinesfalls vergleichbar mit denen für die Beobachtung etwa der Stratosphäre oder der Troposphäre; Routinemessungen gibt es kaum. Direkte Messungen werden mit raketengestützten Instrumenten, indirekte Messungen über satellitengestützte und bodengebundene Techniken, wie z.B. Lidar, Radar und Spektroskopie, vorgenommen. Die vorliegende Arbeit basiert auf Daten des „GRound-based Infrared P-branch Spectrometer (GRIPS)“, das Infrarot-Emissionen aus der sogenannten OH*-Airglow-Schicht misst, aus denen die Temperatur in ~87 km Höhe abgeleitet werden kann. Neben anthropogenen Einflüssen auf das Klima gibt es natürliche Effekte, die Temperaturschwankungen in der oberen Mesosphäre verursachen können. Für die Interpretation experimenteller Daten ist das Verständnis dieser natürlichen Quellen der Variabilität wichtig. Daher wird mithilfe einer 25-jährigen Zeitreihe der über Wuppertal (51,3°N, 7,2°O) gemessenen OH*-Temperaturen die potentielle Wechselwirkung der Dynamik der oberen Mesosphäre mit der Sonnenaktivität untersucht. Eine Korrelation der Aktivität planetarer Wellen mit dem solaren Magnetfeld (22-jähriger solarer Hale-Zyklus) konnte festgestellt werden. Als möglicher physikalischer Mechanismus wird vorgeschlagen, dass der Ringstrom im Erdinnern und damit das interne Magnetfeld der Erde durch das solare Magnetfeld moduliert wird, was wiederum zu Modulationen des totalen Magnetfeldes im Erdinnern über die Kopplung elektromagnetischer Drehmomente zwischen dem Erdkern und dem Erdmantel führt. Als Folge sollte die Rotationsperiode der Erde – und damit die Aktivität planetarer Wellen – durch die solare Magnetfeldstärke moduliert sein. Der Aktivität planetarer Wellen ist zudem eine quasi-zweijährige Schwingung überlagert. Zumeist ist die Wellenaktivität verstärkt, wenn sich die Windrichtung des mittleren zonalen Windes der äquatorialen Quasi-Biennalen Oszillation (QBO) von einem Westwind zu einem Ostwind umkehrt. Darüber hinaus konnte festgestellt werden, dass die unregelmäßige Verteilung der Sonnenflecken auf der Sonnenscheibe aufgrund der Rotation der Sonne zu Fluktuationen der OH*-Temperatur führt. Häufig beobachtet werden ausgeprägte spektrale Komponenten in den OH*-Temperaturfluktuationen im Periodenbereich von 27 bis 31 Tagen. Diese Signaturen werden vorläufig auf die differentielle Rotation der Sonne zurückgeführt. Dynamische Prozesse wie z.B. atmosphärische Schwerewellen sind von großer Bedeutung für den Energiehaushalt der oberen Mesosphäre / unteren Thermosphäre (MLT-Region). Daher müssen sie in Klimamodellen berücksichtigt werden, was derzeit jedoch nur durch einfache Parametrisierungen bewerkstelligt werden kann. Um eine möglichst realistische Modellierung der großräumigen Zirkulationssysteme zu ermöglichen, ist die Kenntnis der Strukturfunktionen der Schwerewellen sowie ihre Quell- und Senkenstärken in Raum und Zeit erforderlich. Messungen von Schwerewellen sind daher unabdingbar. In der vorliegenden Arbeit werden im Rahmen von Fallstudien Temperatursignaturen untersucht, wie sie von Schwerewellen erzeugt werden. Verwendet werden hierfür zeitlich hoch aufgelöste OH*-Temperaturzeitreihen aufgenommen am Hohenpeißenberg (47,8°N, 11,0°O) und an der Zugspitze (47,5°N, 11,0°O). Durch den Alpenkamm induzierte Schwerewellen können identifiziert und Schwerewellenparameter wie beispielsweise die Ausbreitungsrichtung oder die Phasengeschwindigkeit quantifiziert werden. Messungen, aufgenommen von Bord des deutschen Forschungsschiffes „Polarstern“ im Golf von Biskaya (um 48°N, 6°O), werden mit satellitenbasierten Beobachtungen kombiniert. Es wird gezeigt, dass Schwerewellen, die von einem atlantischen Zyklon erzeugt werden, die Temperatur in der Mesopausenregion beeinflussen können. Das GRIPS-System ist ferner prinzipiell zur schnellen Erkennung von Naturgefahren wie z.B. Tsunamis, Erdbeben oder Vulkanaktivität geeignet, da solche Ereignisse Infraschall erzeugen, der wiederum erkennbare Temperaturfluktuationen in der OH*-Airglow-Schicht verursacht. Am Beispiel des Sumatra-Tsunamis von 2004 wird diese Möglichkeit quantitativ diskutiert.
Informationen über die Landbedeckung und die mit der anthropogenen Komponente verbundenen Landnutzung sind elementare Bestandteile für viele Bereiche der Politik, Wirtschaft und Wissenschaft. Darunter fallen beispielsweise die Strukurentwicklungsprogramme der EU, die Schadensregulierung im Versicherungswesen und die Modellierung von Stoffkreisläufen. CORINE Land Cover (CLC) wurde infolge eines erweiterten Bedarfs an einem europaweit harmonisierten Datensatz der Landoberfläche erstellt. Das CORINE Projekt weist für diese Arbeit eine hohe Relevanz durch die regelmäßigen Aktualisierungen von 10 Jahren, dem Einsatz der Daten in vielen europäischen und nationalen Institutionen und der guten Dokumentation der CORINE Nomenklatur auf. Die Erstellung der Daten basiert auf der computergestützten manuellen Interpretation, da automatische Verfahren durch die Komplexität der Aufgabenstellung und Thematik nicht in der Lage waren, den menschlichen Interpreten zu ersetzen. Diese Arbeit stellt eine Methodik vor, um CORINE Land Cover aus optischen Fernerkundungsdaten für eine kommende Aktualisierung abzuleiten. Hierzu dienen die Daten von CLC 1990 und der Fernerkundungsdatensatz Image 2000 als Grundlage, sowie die CLC 2000 Klassifikation als Referenz. Die entwickelte und in dem Softwarepaket gnosis implementierte Methodik wendet die objektorientierte Klassifikation in Kombination mit Theorien aus der menschlichen Bildwahrnehmung an. In diesen Theorien wird die Bildwahrnehmung als informationstechnischer Prozess gesehen, der den Klassifikationsprozess in die drei folgenden Subprozesse unterteilt: Bildsegmentierung, Merkmalsgenerierung und Klassenzuweisung. Die Bildsegmentierung generiert aus den untersten Bildprimitiven (Pixeln) bedeutungsvolle Bildsegmente. Diesen Bildsegmenten wird eine Anzahl von bildinvarianten Merkmalen aus den Fernerkundungsdaten für die Bestimmung der CLC Klasse zugewiesen. Dabei liegt die wichtigste Information in der Ableitung der Landbedeckung durch den überwachten Stützvektor-Klassifikator. Die Landoberfläche wird hierzu in zehn Basisklassen untergliedert, um weiteren Merkmalen einen semantischen Unterbau zu geben. Zur Bestimmung der anthropogenen Komponente von ausgewählten Landnutzungsklassen, wie beispielsweise Ackerland und Grünland, wird der phänologische Verlauf der Vegetation durch die Parameter temporale Variabilität und temporale Intensität beschrieben. Neben dem jahreszeitlichen Verlauf der Vegetation können Nachbarschaftsbeziehungen untersucht werden, um weitere anthropogene Klassen und heterogen aufgebaute Sammelklassen beschreiben zu können. Der Versiegelungsgrad als Beispiel für eine Reihe von unscharfen Merkmalen dient der weiteren Differenzierung der verschiedenen Siedlungsklassen aus CORINE LC. Mit Hilfe dieser Merkmale werden die CLC Klassen in abstrakter Form im Klassenkatalog (a-priori Wissensbasis) als Protoklassen beschrieben. Die eigentliche Objekterkennung basiert auf der Repräsentation der CORINE Objekte durch ihre einzelnen Bestandteile und vergleicht die gefundenen Strukturen mit der Wissensbasis. Semantisch homogen aufgebaute Klassen, wie Wälder und Siedlungen oder Protoklassen mit eindeutigen Merkmalen, beispielsweise zur Bestimmung von Grünland durch die Phänologie, können durch den bottom–up Ansatz identifiziert werden. Das übergeordnete CLC Objekt kann direkt aus den Bestandteilen zusammengebaut und einer Klasse zugewiesen werden. Semantisch heterogene Klassen, wie zum Beispiel bestimmte Sammelklassen (Komplexe Parzellenstrukur), können durch ihre Bestandteile validiert werden, indem die Bestandteile eines existierenden CLC Objektes mit der Wissensbasis auf Konsistenz untersucht werden (top–down Ansatz). Eine a-priori Datengrundlage ist für die Erkennung dieser Klassen essentiell. Die Untersuchung der drei Testgebiete (Frankfurt, Berlin, Oldenburg) zeigte, dass von der CORINE LC Nomenklatur 13 Klassen identifiziert und weiteren 14 Klassen validiert werden können. Zehn Klassen können durch diese Methodik aufgrund fehlender Merkmale oder Zusatzdaten nicht klassifiziert werden. Die Gesamtgenauigkeit der automatisierten Klassifikation für die Testgebiete beträgt zwischen 70% und 80% für die umgesetzten Klassen. Betrachtet man davon einzelne Klassen, wie Siedlungs-, Wald- oder Wasserklassen, wird aufgrund der verwendeten Merkmale eine Klassifikationsgenauigkeit von über 90% erreicht. Ein möglicher Einsatz der entwickelten Software gnosis liegt in der Unterstützung einer kommenden CORINE Aktualisierung durch die Prozessierung der identifizierbaren Klassen. Diese CLC Klassen müssen vom Interpreten nicht mehr überprüft werden. Für bestimmte CLC Klassen aus dem Top-down Ansatz wird der Interpret die letzte Entscheidung aus einer Auswahl von Klassen treffen müssen. Weiterhin können die berechneten Merkmale, wie die temporalen Eigenschaften und der Versiegelungsgrad dem Bearbeiter als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt werden. Der Einsatz dieser neu entwickelten Methode führt zu einer Optimierung des bestehenden Aufnahmeverfahrens durch die Integration von semi-automatisierten Prozessen.
Weltweit sind Trockengebiete in ständiger Veränderung, verursacht durch natürliche klimatische Schwankungen und oftmals durch Prozesse der Landdegradation. Auch weisen die meisten semi-ariden Naturräume eine große räumliche Heterogenität auf, hervorgerufen durch ein kleinräumiges Mosaik aus Gräsern, kleineren Sträuchern und Bereichen offenliegenden Bodens. Die Dichte der Vegetation wird primär vom pflanzenverfügbaren Wasser bestimmt, aber auch der Entwicklungs- und Degradationszustand der Böden sowie anthropogen bedingte Faktoren spielen hierbei eine Rolle. Zur Charakterisierung und Kartierung der Vegetation sowie zur Bewertung des Bodenerosionsrisikos und des Degradationszustands hat sich die Erhebung der Bedeckungsgrade von vitaler, photosynthetisch aktiver Vegetation (PV), von abgestorbener oder zeitweise vertrockneter und somit nicht photosynthetisch aktiver Vegetation (NPV) sowie von offenliegendem Boden als zweckmäßig herausgestellt. Die Nutzung der Fernerkundung für diese Aufgabe erfolgt zumeist nur für kleinmaßstäbige Kartierungen und – im Falle von Multispektralsensoren – unter Vernachlässigung nicht-photosynthetisch aktiver Vegetation. Die räumliche Variabilität der Vegetation-Boden-Mosaike liegt oftmals in der Größenordnung von wenigen Metern und somit unterhalb des räumlichen Auflösungsvermögens von Fernerkundungssystemen. Um dennoch die verschiedenen Anteile innerhalb eines Pixels identifizieren und quantifizieren zu können, sind Methoden der Subpixel-Klassifikation notwendig. In dieser Arbeit wird eine Methodik zur verbesserten und automatisierbaren Ableitung von Bodenbedeckungsgraden in semi-ariden Naturräumen vorgestellt. Hierzu wurde ein Verfahren zur linearen spektralen Entmischung in Form einer Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) entwickelt und umgesetzt. Durch diese Methodik kann explizit die spektrale Variabilität von Vegetation und Boden in das Mischungsmodellmiteinbezogen werden, und quantitative Anteile für die funktionalen Klassen PV, NPV und Boden innerhalb eines Pixels erfasst werden. Durch die räumliche Kartierung der verwendeten EM wird weiterhin eine thematische Klassifikation erreicht. Die hierfür benötigten Informationen können – wie im Falle der Spektren reiner Materialien (EM-Spektren) – aus den Bilddaten selbst abgeleitet werden, oder können – wie ein Geländemodell und die Information über den Scanwinkel – im Zuge der Vorprozessierung aus weiteren Datenquellen erzeugt werden. Hinsichtlich der automatisierten EM-Ableitung wird eine zweistufige Methodik eingesetzt, welche auf einer angepassten Version des Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC)-Verfahrens sowie der Analyse einer ersten Entmischungsiteration basiert. Die Klassifikation der gefundenen potentiellen EM erfolgt durch ein merkmalsbasiertes Verfahren. Weiterhin weisen nicht-photosynthetisch aktive Vegetation und Boden eine hohe spektrale Ähnlichkeit auf. Zur sicheren Trennung kann die Identifikation schmaler Absorptionsbanden dienen. Zu diesen zählen beispielsweise die Absorptionsbanden von Holozellulose und – je nach Bodentyp – Absorptionsbanden von Bodenmineralen. Auch die spektrale Variabilität der Klassen PV und NPV erfordert zur sicheren Unterscheidung die Verwendung biophysikalisch erklärbarer Merkmale im Spektrum. Hierzu zählen unter anderem die Stärke der Chlorophyll-Absorption, die Form und Lage der ’RedEdge’ und das Auftreten von Holozellulosebanden. Da diese spektrale Information bei herkömmlichen Entmischungsansätzen nicht berücksichtigt wird, erfolgt überwiegend eine Optimierung der Gesamtalbedo, was zu einer schlechten Trennung der Klassen führen kann. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit der MESMA-Ansatz dahingehend erweitert, dass spektrale Information in Form von identifizierten und parametrisierten Absorptionsbanden in den Entmischungsprozess mit einfließt und hierdurch das Potential hyperspektraler Datensätze besser genutzt werden kann. Auch wird in einer zusätzlichen Entmischungsiteration die räumliche Nachbarschaft betrachtet, um insbesondere die Verwendung des sinnvollsten Boden-EMs zu gewährleisten. Ein zusätzliches Problemfeld stellt die numerische Lösung des überbestimmten und oftmals schlecht konditionierten linearen Mischungsmodells dar. Hierzu kann durch die Verwendung des BVLS-Algorithmus und des Ausschlusses kritischer EM-Kombinationen eine numerisch stabile Lösung gefunden werden. Um die oftmals immense Rechenzeit von MESMA-Verfahren zu verkürzen, besteht die Möglichkeit einer iterativen EM-Auswahl und somit die Vermeidung einer Lösung des Mischungssystems durch Berechnung aller EM-Kombinationen (’Brute-Force’-Ansatz). Ein weiterer wichtiger Punkt ist die explizite pixelweise Angabe zur Zuverlässigkeit der Entmischungsergebnisse. Dies erfolgt auf Basis des Mischungsmodells selbst, durch den Vergleich zu empirischen Regressionsmodellen, durch die Berücksichtigung des lokalen Einfallswinkels sowie durch die Integration von Qualitätsangaben der Ausgangsdaten. Um das Verfahren systematisch und unter kontrollierten Bedingungen zu verifizieren und um den Einfluss verschiedener externer Parameter sowie die typischen Genauigkeiten auf einer breiten Datenbasis zu ermitteln, wird eine Simulationskette zur Erzeugung synthetischer Mischungen erstellt. In diese Simulationen fließen Feldspektren von Böden und Pflanzen verschiedener semi-arider Gebiete mit ein, um möglichst viele Fälle abdecken zu können. Die eigentliche Validierung erfolgt auf HyMap-Datensätzen des Naturparks ’Cabo de Gata’ in der andalusischen Provinz Almería sowie auf Messungen, die begleitend im Feld durchgeführt wurden. Hiermit konnte die Methodik auf ihre Genauigkeit unter den konkreten Anforderungen des Anwendungsbeispiels überprüft werden. Die erzielbare Genauigkeit dieser automatisierten Methodik liegt mit einem mittleren Fehler um rund 10% Abundanz absolut im selben Wertebereich oder nur geringfügig höher als die Ergebnisse publizierter manueller MESMA-Ansätze. Weiterhin konnten die typischen Genauigkeiten der Verifikation im Zuge der Validierung bestätigt werden. Den limitierenden Faktor des Ansatzes stellen in der Praxis fehlerhafte oder unvollständige EM-Modelle dar. Mit der vorgestellten Methodik ist somit die Möglichkeit gegeben, die Bedeckungsgrade quantitativ und automatisiert im Subpixelbereich zu erfassen.
Die mit dem Klimawandel einhergehenden Umweltveränderungen, wie steigende Temperaturen, Abnahme der Sommer- und Zunahme der Winterniederschläge, häufigere und längere Trockenperioden, zunehmende Starkniederschläge, Stürme und Hitzewellen betreffen besonders den Bodenwasserhaushalt in seiner zentralen Regelungsfunktion für den Landschaftswasserhaushalt. Von der Wasserverfügbarkeit im Boden hängen zu einem sehr hohen Grad auch die Erträge der Land- und Forstwirtschaft ab. Eine besonders große Bedeutung kommt dabei der Wasserspeicherkapazität der Böden zu, da während einer Trockenphase die effektiven Niederschläge den Wasserbedarf der Pflanzen nicht decken können und das bereits gespeicherte Bodenwasser das Überleben der Pflanzen sicherstellen kann. Für die land- und forstwirtschaftlichen Akteure sind in diesem Kontext quantitative und qualitative Aussagen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf den Boden essenziell, um die notwendigen Anpassungsmaßnahmen für ihre Betriebe treffen zu können.
Zielsetzungen der vorliegenden Arbeit bestehen darin, die Dynamik der Bodenfeuchte in unterfränkischen Böden besser zu verstehen, die Datenlage zum Verlauf der Bodenfeuchte zu verbessern und die Auswirkungen von prognostizierten klimatischen Parametern abschätzen zu können. Hierzu wurden an sechs für ihre jeweiligen Naturräume und hinsichtlich ihrer anthropogenen Nutzung charakteristischen Standorten meteorologisch-bodenhydrologische Messstationen installiert. Die Messstationen befinden sich in einem Rigosol auf Buntsandstein in einem Weinberg bei Bürgstadt sowie auf einer Parabraunerde im Lössgebiet bei Herchsheim unter Ackernutzung. Am Übergang von Muschelkalk in Keuper befinden sich die Stationen in Obbach, wo eine Braunerde unter Ackernutzung vorliegt und im Forst des Universitätswalds Sailershausen werden die Untersuchungen in einer Braunerde-Terra fusca durchgeführt. Im Forst befinden sich auch die Stationen in Oberrimbach mit Braunerden aus Sandsteinkeuper und in Willmars mit Braunerden aus Buntsandstein. Der Beobachtungszeitraum dieser Arbeit reicht von Juli 2018 bis November 2022. In diesen Zeitraum fiel die dreijährige Dürre von 2018 bis 2020, das Jahr 2021 mit einem durchschnittlichen Witterungsverlauf und das Dürrejahr 2022.
Das Langzeitmonitoring wurde von umfangreichen Gelände- und Laboranalysen der grundlegenden bodenkundlichen Parameter der Bodenprofile und der Standorte begleitet. Die bodengeographischen-geomorphologischen Standortanalysen bilden zusammen mit den qualitativen Auswertungen der Bodenfeuchtezeitreihen die Grundlage für Einschätzungen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf den Bodenwasserhaushalt. Verlässliche Aussagen zum Bodenwasserhaushalt können nur auf Grundlage von zeitlich und räumlich hoch aufgelösten Daten getroffen werden. Bodenfeuchtezeitreihen zusammen mit den bodenphysikalischen Daten lagen in dieser Datenqualität für Unterfranken bisher nur sehr vereinzelt vor.
Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass die untersuchten Böden entsprechend den jeweiligen naturräumlichen Gegebenheiten sehr unterschiedliche bodenhydrologische Eigenschaften aufweisen. Während langer Trockenphasen können beispielsweise die Parabraunerden am Standort Herchsheim wegen ihrer höheren Wasserspeicherkapazität die Pflanzen länger mit Wasser versorgen als die sandigen Braunerden am Standort Oberrimbach. Die Bodenfeuchteregime im Beobachtungszeitraum waren sehr stark vom Witterungsverlauf einzelner Jahre abhängig. Das Bodenfeuchteregime bei einem durchschnittlichen Witterungsverlauf wie in 2021 zeichnet sich durch eine langsame Abnahme der Bodenfeuchte ab Beginn der Vegetationsperiode im Frühjahr aus. Regelmäßige Niederschläge im Frühjahr füllen den oberflächennahen Bodenwasserspeicher immer wieder auf und sichern den Bodenwasservorrat in der Tiefe bis in den Hochsommer. Im Hochsommer können Pflanzen dann während der Trockenphasen ihren Wasserbedarf aus den tieferen Horizonten decken. Im Gegensatz dazu nimmt die Bodenfeuchte in Dürrejahren wie 2018 bis 2020 oder 2022 bereits im Frühjahr bis in die untersten Horizonte stark ab. Die nutzbare Feldkapazität ist zum Teil schon im Juni weitgehend ausgeschöpft, womit für spätere Trockenphasen kein Bodenwasser mehr zur Verfügung steht. Die Herbst- und Winterniederschläge sättigen den Bodenwasservorrat wieder bis zur Feldkapazität auf. Bei tiefreichender Erschöpfung des Bodenwassers wurde die Feldkapazität erst im Januar oder Februar erreicht.
Im Zuge der land- und forstwirtschaftlichen Nutzung ist eine gute Datenlage zu den bodenkundlichen und standörtlichen Gegebenheiten für klimaadaptierte Anpassungsstrategien essentiell. Wichtige Zielsetzungen bestehen grundsätzlich in der Erhaltung der Bodenfunktionen, in der Verbesserung der Infiltrationskapazität und Wasserspeicherkapazität. Hier kommt dem Boden als interaktive Austauschfläche zwischen den Sphären und damit dem Bodenschutz eine zentrale Bedeutung zu. Die in Zukunft erwarteten klimatischen Bedingungen stellen an jeden Boden andere Herausforderungen, welchen mit standörtlich abgestimmten Bodenschutzmaßnahmen begegnet werden kann.
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.
Die städtische Umwelt ist in steter Veränderung, vor allem durch den Bau, aber auch durch die Zerstörung von städtischen Elementen. Die formelle Entwicklung ist ein Prozess mit langen Planungszeiträumen und die bebaute Landschaft wirkt daher statisch. Dagegen unterliegen informelle oder spontane Siedlungen aufgrund ihrer stets unvollendeten städtischen Form einer hohen Dynamik – so wird in der Literatur berichtet. Allerdings sind Dynamik und die morphologischen Merkmale der physischen Transformation in solchen Siedlungen, die städtische Armut morphologisch repräsentieren, auf globaler Ebene bisher kaum mit einer konsistenten Datengrundlage empirisch untersucht worden. Hier setzt die vorliegende Arbeit an. Unter der Annahme, dass die erforschte zeitliche Dynamik in Europa geringer ausfällt, stellt sich die generelle Frage nach einer katalogisierten Erfassung physischer Wohnformen von Armut speziell in Europa. Denn Wohnformen der Armut werden oft ausschließlich mit dem ‚Globalen Süden‘ assoziiert, insbesondere durch die Darstellung von Slums. Tatsächlich ist Europa sogar die Wiege der Begriffe ‚Slum‘ und ‚Ghetto‘, die vor Jahrhunderten zur Beschreibung von Missständen und Unterdrückung auftauchten. Bis heute weist dieser facettenreiche Kontinent eine enorme Vielfalt an physischen Wohnformen der Armut auf, die ihre Wurzeln in unterschiedlichen Politiken, Kulturen, Geschichten und Lebensstilen haben. Um über diese genannten Aspekte Aufschluss zu erlangen, bedarf es u.a. der Bildanalyse durch Satellitenbilder. Diese Arbeit wird daher mittels Fernerkundung bzw. Erdbeobachtung (EO) sowie zusätzlicher Literaturrecherchen und einer empirischen Erhebung erstellt. Um Unsicherheiten konzeptionell und in der Erfassung offenzulegen, ist die Methode der manuellen Bildinterpretation von Armutsgebieten kritisch zu hinterfragen.
Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist eine bessere Wissensbasis über Armut zu schaffen, um Maßnahmen zur Reduzierung von Armut entwickeln zu können. Die Arbeit dient dabei als eine Antwort auf die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Es wird Grundlagenforschung betrieben, indem Wissenslücken in der Erdbeobachtung zu physisch-baulichen bzw. morphologischen Erscheinungen von Armut auf Gebäude-Ebene explorativ analysiert werden. Die Arbeit wird in drei Forschungsthemen bzw. Studienteile untergliedert:
Ziel des ersten Studienteils ist die globale raumzeitliche Erfassung von Dynamiken durch Anknüpfung an bisherige Kategorisierungen von Armutsgebieten. Die bisherige Wissenslücke soll gefüllt werden, indem über einen Zeitraum von etwa sieben Jahren in 16 dokumentierten Manifestationen städtischer Armut anhand von Erdbeobachtungsdaten eine zeitliche Analyse der bebauten Umwelt durchgeführt wird. Neben einer global verteilten Gebietsauswahl wird die visuelle Bildinterpretation (MVII) unter Verwendung von hochauflösenden optischen Satellitendaten genutzt. Dies geschieht in Kombination mit in-situ- und Google Street View-Bildern zur Ableitung von 3D-Stadtmodellen. Es werden physische Raumstrukturen anhand von sechs räumlichen morphologischen Variablen gemessen: Anzahl, Größe, Höhe, Ausrichtung und Dichte der Gebäude sowie Heterogenität der Bebauung. Diese ‚temporale Analyse‘ zeigt zunächst sowohl inter- als auch intra-urbane Unterschiede. Es lassen sich unterschiedliche, aber generell hohe morphologische Dynamiken zwischen den Untersuchungsgebieten finden. Dies drückt sich in vielfältiger Weise aus: von abgerissenen und rekonstruierten Gebieten bis hin zu solchen, wo Veränderungen innerhalb der gegebenen Strukturen auftreten. Geographisch gesehen resultiert in der Stichprobe eine fortgeschrittene Dynamik, insbesondere in Gebieten des Globalen Südens. Gleichzeitig lässt sich eine hohe räumliche Variabilität der morphologischen Transformationen innerhalb der untersuchten Gebiete beobachten. Trotz dieser teilweise hohen morphologischen Dynamik sind die räumlichen Muster von Gebäudefluchten, Straßen und Freiflächen überwiegend konstant. Diese ersten Ergebnisse deuten auf einen geringen Wandel in Europa hin, weshalb diese europäischen Armutsgebiete im folgenden Studienteil von Grund auf erhoben und kategorisiert werden.
Ziel des zweiten Studienteils ist die Erschaffung einer neuen Kategorisierung, speziell für das in der Wissenschaft unterrepräsentierte Europa. Die verschiedenen Formen nicht indizierter Wohnungsmorphologien werden erforscht und kategorisiert, um das bisherige globale wissenschaftliche ontologische Portfolio für Europa zu erweitern. Hinsichtlich dieses zweiten Studienteils bietet eine Literaturrecherche mit mehr als 1.000 gesichteten Artikeln die weitere Grundlage für den folgenden Fokus auf Europa. Auf der Recherche basierend werden mittels der manuellen visuellen Bildinterpretation (engl.: MVII) erneut Satellitendaten zur Erfassung der physischen Morphologien von Wohnformen genutzt. Weiterhin kommen selbst definierte geographische Indikatoren zu Lage, Struktur und formellem Status zum Einsatz. Darüber hinaus werden gesellschaftliche Hintergründe, die durch Begriffe wie ‚Ghetto‘, ‚Wohnwagenpark‘, ‚ethnische Enklave‘ oder ‚Flüchtlingslager‘ beschrieben werden, recherchiert und implementiert. Sie sollen als Erklärungsansatz für Armutsviertel in Europa dienen. Die Stichprobe der europäischen, insgesamt aber unbekannten Grundgesamtheit verdeutlicht eine große Vielfalt an physischen Formen: Es wird für Europa eine neue Kategorisierung von sechs Hauptklassen entwickelt, die von ‚einfachsten Wohnstätten‘ (z. B. Zelten) über ‚behelfsmäßige Unterkünfte ‘ (z. B. Baracken, Container) bis hin zu ‚mehrstöckigen Bauten‘ - als allgemeine Taxonomie der Wohnungsnot in Europa - reicht. Die Untersuchung zeigt verschiedene Wohnformen wie z. B. unterirdische oder mobile Typen, verfallene Wohnungen oder große Wohnsiedlungen, die die Armut im Europa des 21. Jahrhunderts widerspiegeln. Über die Wohnungsmorphologie hinaus werden diese Klassen durch die Struktur und ihren rechtlichen Status beschrieben - entweder als geplante oder als organisch-gewachsene bzw. weiterhin als formelle, informelle oder hybride (halblegale) Formen. Geographisch lassen sich diese ärmlichen Wohnformen sowohl in städtischen als auch in ländlichen Gebieten finden, mit einer Konzentration in Südeuropa. Der Hintergrund bei der Mehrheit der Morphologien betrifft Flüchtlinge, ethnische Minderheiten und sozioökonomisch benachteiligte Menschen - die ‚Unterprivilegierten‘.
Ziel des dritten Studienteils ist eine kritische Analyse der Methode. Zur Erfassung all dieser Siedlungen werden heutzutage Satellitenbilder aufgrund der Fortschritte bei den Bildklassifizierungsmethoden meist automatisch ausgewertet. Dennoch spielt die MVII noch immer eine wichtige Rolle, z.B. um Trainingsdaten für Machine-Learning-Algorithmen zu generieren oder für Validierungszwecke. In bestimmten städtischen Umgebungen jedoch, z.B. solchen mit höchster Dichte und struktureller Komplexität, fordern spektrale und textur-basierte Verflechtungen von überlappenden Dachstrukturen den menschlichen Interpreten immer noch heraus, wenn es darum geht einzelne Gebäudestrukturen zu erfassen. Die kognitive Wahrnehmung und die Erfahrung aus der realen Welt sind nach wie vor unumgänglich. Vor diesem Hintergrund zielt die Arbeit methodisch darauf ab, Unsicherheiten speziell bei der Kartierung zu quantifizieren und zu interpretieren. Kartiert werden Dachflächen als ‚Fußabdrücke‘ solcher Gebiete. Der Fokus liegt dabei auf der Übereinstimmung zwischen mehreren Bildinterpreten und welche Aspekte der Wahrnehmung und Elemente der Bildinterpretation die Kartierung beeinflussen. Um letztlich die Methode der MVII als drittes Ziel selbstkritisch zu reflektieren, werden Experimente als sogenannte ‚Unsicherheitsanalyse‘ geschaffen. Dabei digitalisieren zehn Testpersonen bzw. Probanden/Interpreten sechs komplexe Gebiete. Hierdurch werden quantitative Informationen über räumliche Variablen von Gebäuden erzielt, um systematisch die Konsistenz und Kongruenz der Ergebnisse zu überprüfen. Ein zusätzlicher Fragebogen liefert subjektive qualitative Informationen über weitere Schwierigkeiten. Da die Grundlage der hierfür bisher genutzten Kategorisierungen auf der subjektiven Bildinterpretation durch den Menschen beruht, müssen etwaige Unsicherheiten und damit Fehleranfälligkeiten offengelegt werden. Die Experimente zu dieser Unsicherheitsanalyse erfolgen quantifiziert und qualifiziert. Es lassen sich generell große Unterschiede zwischen den Kartierungsergebnissen der Probanden, aber eine hohe Konsistenz der Ergebnisse bei ein und demselben Probanden feststellen. Steigende Abweichungen korrelieren mit einer steigenden baustrukturellen (morphologischen) Komplexität. Ein hoher Grad an Individualität bei den Probanden äußert sich in Aspekten wie z.B. Zeitaufwand beim Kartieren, in-situ Vorkenntnissen oder Vorkenntnissen beim Umgang mit Geographischen Informationssystemen (GIS). Nennenswert ist hierbei, dass die jeweilige Datenquelle das Kartierungsverfahren meist beeinflusst. Mit dieser Studie soll also auch an der Stelle der angewandten Methodik eine weitere Wissenslücke gefüllt werden. Die bisherige Forschung komplexer urbaner Areale unter Nutzung der manuellen Bildinterpretation implementiert oftmals keine Unsicherheitsanalyse oder Quantifizierung von Kartierungsfehlern. Fernerkundungsstudien sollten künftig zur Validierung nicht nur zweifelsfrei auf MVII zurückgreifen können, sondern vielmehr sind Daten und Methoden notwendig, um Unsicherheiten auszuschließen.
Zusammenfassend trägt diese Arbeit zur bisher wenig erforschten morphologischen Dynamik von Armutsgebieten bei. Es werden inter- wie auch intra-urbane Unterschiede auf globaler Ebene präsentiert. Dabei sind allgemein hohe morphologische Transformationen zwischen den selektierten Gebieten festzustellen. Die Ergebnisse deuten auf einen grundlegenden Kenntnismangel in Europa hin, weshalb an dieser Stelle angeknüpft wird. Eine über Europa verteilte Stichprobe erlaubt eine neue morphologische Kategorisierung der großen Vielfalt an gefundenen physischen Formen. Die Menge an Gebieten erschließt sich in einer unbekannten Grundgesamtheit. Zur Datenaufbereitung bisheriger Analysen müssen Satellitenbilder manuell interpretiert werden. Das Verfahren birgt Unsicherheiten. Als kritische Selbstreflexion zeigt eine Reihe von Experimenten signifikante Unterschiede zwischen den Ergebnissen der Probanden auf, verdeutlicht jedoch bei ein und derselben Person Beständigkeit.