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The aim of our work was to investigate the habitat preferences of, and specific management measures for, the endangered spider species Eresus kollari Rossi 1846 and the eurytopic species Trochosa terricola Thorell 1856. For this purpose extensive field study data were collected for both spider species in the area of the nature reserve Lueneburg Heath. The ecological niches of the two spider species were also compared. The specific habitat preference of E. kollari was clarified and described in the course of the present studies. Heathland management measures that result in a thin organic layer on the ground, a high temperature at the depth of the spiders’ burrows (10 cm below ground level), and at the same time a relatively high heath cover satisfy the habitat requirements of E. kollari. Comparing the ecological niche of the stenotopic species E. kollari with that of the eurytopic species T. terricola in terms of habitat parameters demonstrated that the two species only differ in the following three factors: ‘tree cover’, ‘thickness of organic layer’ and ‘grass cover’. The reaction scheme of E. kollari appears as a subset of that of T. terricola. In this respect, E. kollari could serve not only as a characteristic species but also as an umbrella species in the Lueneburg Heath region. Against the background of the findings of the habitat modeling, management measures such as prescribed burning and choppering - carried out variably in space and time – seem to be particularly appropriate for maintaining E. kollari’s (but also T. terricola’s) microhabitat requirements in the long term. Due to the poor dispersal power of E. kollari some suitable habitats will probably not be re-colonized by the species. However, long-term monitoring as well as a recolonization experiment for this species should be carried out in the near future in areas providing suitable conditions for lasting conservation of E. kollari in this region of northwest Germany.
In my dissertation I explore conceptual and economic aspects of resilience, i.e. a system’s ability to maintain its basic functions and controls under disturbances. I provide methodological considerations on the conceptual level and general insights derived from stylized ecological-economic models. In doing so, I demonstrate how to frame resilience so as to economically evaluate and investigate it as an important property of ecological-economic systems. Is conceptual vagueness an asset or a liability? In chapter 1 I address this question by weighing arguments from philosophy of science and applying them to the concept of resilience. I first sketch the wide spectrum of resilience concepts that ranges from concise concepts to the vague perspective of “resilience thinking”. Subsequently, I set out the methodological arguments in favor and against conceptual vagueness. While traditional philosophy of science emphasizes precision and conceptual clarity as precondition for empirical science, alternative views highlight vagueness as fuel for creative and pragmatic problem-solving. Reviewing this discussion, I argue that a trade-off between vagueness and precision exists, which is to be solved differently depending on the research context. In some contexts research benefits from conceptual vagueness while in others it depends on precision. Assessing the specific example of “resilience thinking” in detail, I propose a restructuring of the conceptual framework which explicitly distinguishes descriptive and normative knowledge. Chapter 2 investigates the common assumption that the optimization problem within a simple selfprotection problem (spp) is convex. It is shown that the condition given in the literature to legitimate this assumption may have implausible consequences. Via a simple functional specification we analyze the (non-)convexity of the spp more thoroughly and find that for reasonable parameter values strict convexity may not be justified. In particular, we demonstrate numerically that full self-protection is often optimal. Neglecting these boundary solutions and analyzing only the comparative statics of interior maxima may entail misleading policy implications such as underinvestment in self-protection. Thus, we highlight the relevance of full self-protection as a policy option even for non-extreme losses. Chapter 3 starts from the observation that ecosystem resilience is often interpreted as insurance: by decreasing the probability of future drops in the provision of ecosystem services, resilience insures risk-averse ecosystem users against potential welfare losses. Using a general and stringent definition of “insurance” and a simple ecological-economic model, we derive the economic insurance value of ecosystem resilience and study how it depends on ecosystem properties, economic context, and the ecosystem user’s risk preferences. We show that (i) the insurance value of resilience is negative (positive) for low (high) levels of resilience, (ii) it increases with the level of resilience, and (iii) it is one additive component of the total economic value of resilience. Chapter 4 performs a model analysis to study the origins of limited resilience in coupled ecologicaleconomic systems. We demonstrate that under open access to ecosystems for profit-maximizing harvesting forms, the resilience properties of the system are essentially determined by consumer preferences for ecosystem services. In particular, we show that complementarity and relative importance of ecosystem services in consumption may significantly decrease the resilience of (almost) any given state of the system. We conclude that the role of consumer preferences and management institutions is not just to facilitate adaptation to, or transformation of, some natural dynamics of ecosystems. Rather, consumer preferences and management institutions are themselves important determinants of the fundamental dynamic characteristics of coupled ecological-economic systems, such as limited resilience. Chapter 5 describes how real option techniques and resilience thinking can be integrated to better understand and inform decision making around environmental risks within complex systems. Resilience thinking offers a promising framework for framing environmental risks posed through the non-linear responses of complex systems to natural and human-induced disturbance pressures. Real options techniques offer the potential to directly model such systems including consideration of the prospect that the passage of time opens new options while closing others. Examples are provided which illustrate the potential for integrated resilience and real options approaches to contribute to understanding and managing environmental risk.
Für viele Touristen stellen Sonne und Klima eines der Hauptmotive bzw. -bedürfnisse bei ihren Urlaubsreisen dar. Die vorliegen Arbeit untersucht die Bedeutung von Sonne und Klima auf das Reisever-halten aus der Perspektive verschiedener wissenschaftlicher Diszi-plinen. Zudem werden mit Hilfe einer empirischen Erhebung touri-stische Zielgruppen identifiziert und beschrieben. Es zeigt sich, dass die Sonnenaffinität der Gruppen unterschiedlich ist und es für die Anbieter verschiedene Wege gibt, diese erfolgreich anzusprechen.
Stoffstromnetzbasierte Optimalplanung des Ressourceneinsatzes industrieller Produktionssysteme
(2011)
Die Steigerung ihrer Ressourceneffizienz ist heute für viele Unternehmen des produzierenden Gewerbes sowohl aus Gründen des Umweltschutzes als auch zur Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit ein wichtiges Anliegen. Als ein in vielfältiger Hinsicht geeignetes Planungsinstrument für das industrielle Energie- und Stoffstrommanagement hat sich in den letzten Jahren die in den 1990er Jahren entwickelte Methode der Stoffstromnetze erwiesen. Ihr Manko besteht hauptsächlich darin, dass bislang keine automatische Suche nach Systemkonfigurationen mit optimalem Ressourcenverbrauch möglich ist. Gängige Optimierungsmethoden des Operations Research wie die mathematische Programmierung sind hierfür prinzipiell geeignet. Aufgrund ihres hohen Abstraktionsniveaus lassen sie sich jedoch nur schwer in betriebliche Planungsprozesse, insbesondere in mittelständischen Unternehmen, einbinden. Daher wird in dieser Arbeit eine neuartige Methode für die Optimalplanung industrieller Produktionssysteme entwickelt, die die Vorteile der Stoffstromnetze mit denen der Parameteroptimierung verbindet: die stoffstromnetzbasierte Optimalplanung. Als formale Schnittstelle zwischen Stoffstromanalyse und Operations Research wird durch die Einbettung eines Stoffstromnetzes in ein Parameteroptimierungsproblem das stoffstromnetzbasierte Optimierungsproblem (SSNOP) definiert. Dabei wird deutlich, dass aus der methodischen Integration nur dann ein sinnvolles Planungswerkzeug resultiert, wenn auch die jeweiligen Modellierungsparadigmen von Stoffstromanalyse und Optimalplanung miteinander verschmolzen werden. Das SSNOP ermöglicht daher nicht nur die angestrebte Erweiterung des Stoffstrommanagements um den Aspekt der automatischen Systemoptimierung. Es induziert darüber hinaus einen Perspektivwechsel von der traditionell eher beschreibenden zu einer entscheidungsorientierten Stoffstromanalyse. Nur durch die systematische Berücksichtigung der Freiheitsgrade eines Produktionssystems in Form von vorhandenen oder potenziellen Handlungs- und Gestaltungsspielräumen entstehen Stoffstrommodelle, die gleichzeitig als Optimierungsmodelle einsetzbar sind. Weiterhin werden in dieser Arbeit konkrete Lösungsansätze für das SSNOP untersucht. In Abhängigkeit von den Eigenschaften des eingebetteten Stoffstromnetzes gibt es zwei Möglichkeiten für die Optimierung: Einerseits die algebraische Reformulierung als mathematisches Programm, welches anschließend mit analytischen Optimierungsalgorithmen gelöst werden kann, andererseits die Anwendung direkter Suchalgorithmen im Rahmen einer simulationsbasierten Optimierung. Weiterhin wird ein Optimierungsmodul für eine stoffstromnetzbasierte Stoffstromanalysesoftware konzipiert, welches beide Lösungsansätze integriert. Mittels numerischer Experimente wird schließlich die Eignung verschiedener direkter Optimierungsalgorithmen zur Lösung des SSNOP untersucht.
Both practitioners and researchers alike assign considerable importance to innovation. However, the process of how innovation unfolds over time is still not well understood. It is the aim of this dissertation to introduce an elaborated picture of innovation processes over time and to discuss the implications of the dynamics of the innovation process for individuals working in innovative contexts, that is, leaders and team members of innovative teams. The first paper of lays the theoretical and empirical groundwork of my dissertation in demonstrating that within the boundaries of the gradual development of innovation activities over time innovation processes are recursive and highly dynamic. These dynamics make the innovation process a challenge for everyone involved in it. In the second and third paper of my dissertation, I discuss this challenge in greater detail for leaders and team members of innovative work teams. Thus, with this dissertation I do not only to give a more elaborate picture of how innovation projects unfold over time, but also describe the challenges attached to the innovation process and give first answers to the question of how individuals involved in this process may be able to master these challenges.
Als Fallstudie wird im ersten Paper der Einsatz der Szenarioanalyse als ein zentrales Element des Forschungsdesigns im Projekt „Sustainable University“ beleuchtet. Mit einem formalen Ansatz wurden Szenarien zum zukünftigen Umfeld der Hochschullandschaft entwickelt. Dieses Paper zeigt detailliert die notwendigen Denkschritte bei der Szenarioentwicklung auf und hilft zu verstehen, an welchen Punkten Integrationsschritte in Bezug auf Wissensarten und Perspektiven unterstützt und geleistet werden und somit auch (soziale) Lernprozesse gefördert werden können. Ferner werden die konkreten Ergebnisse der Szenarioanalyse vorgestellt und diskutiert. Zur Untersuchung von Lerneffekten wird die Methode der Szenarioanalyse in einen formalen Bildungskontext transferiert. Das zweite Paper leistet einen konzeptionellen Beitrag. Einleitend werden spezifische individuelle Kompetenzen diskutiert, die aus der Perspektive der Bildung für eine nachhaltige Entwicklung zum Umgang mit dem Klimawandel als komplexes Nachhaltigkeitsproblem und zu einer aktiven Teilnahme an Transformationsprozessen der Gesellschaft wichtig sind. Die Kompetenzen, wie proaktives Denken, der Umgang mit Unsicherheiten und unterschiedlichen Wissensbeständen sowie das vernetze Denken konnten hier beschrieben werden. Anschließend werden zwei Forschungsmethoden, der Syndromansatz und die Szenarioanalyse, für den Kontext der formalen Bildung nutzbar gemacht, und es wird theoretisch abgeleitet, wie in diesen Lernsettings die eingangs identifizierten Kompetenzen gefördert werden können. Die Szenarioanalyse bietet beispielsweise beim Denkschritt der Entwicklung von Zukunftsprojektionen großes Potential für Reflexionsprozesse oder die Integration von Wissen und Perspektiven zur Förderung der Kompetenz des proaktiven Denkens in Alternativen. Die diskursive Bewertung von Konsistenzen während der Szenarioerstellung birgt ähnliches Potential zur Förderung des vernetzten Denkens. Im dritten Paper wird ein Messinstrument für die Kompetenz des vernetzen Denkens (systems thinking) entwickelt. Es leistet einen empirischen Beitrag zur Lehr-Lernforschung, respektive zur Kompetenzmessung im Bereich der BNE. Dieses Instrument erfasst mit Hilfe eines Similarity Judgment Tests (SJT) den Grad der Vernetzung von Konzepten eines bestimmten Kontextes, in dem konkreten Fall von Aspekten des Klimawandels. In einer prä-post-Studie wurden zwei Kontroll und zwei Versuchsgruppen, die an dem zuvor genannten Lernsetting im Rahmen von Seminaren an der Leuphana Universität Lüneburg teilgenommen haben, empirisch begleitet. Auch wenn keine statistisch signifikanten Veränderungen des vernetzten Denkens der Teilnehmenden nachgewiesen werden konnten, bedeutet das nicht, dass die zuvor abgeleiteten Einflüsse der Szenarioanalyse widerlegt sind. Hier sind weitere Studien und die Weiterentwicklung des Messinstruments nötig. Zudem wurde nur ein Teil möglicher Einflüsse auf die Kompetenzentwicklung untersucht. Für die Szenarioanalyse als Lernsetting lässt sich schlussfolgern, dass zum einen der Moderation von Reflexions- und Diskussionsprozessen während unterschiedlicher Phasen eine sehr wichtige Rolle zukommt und sie einen wesentlichen Einfluss auf Lernprozesse hat. Zum anderen ist den Phasen, in denen Lernen stattfinden kann, genügend Zeit einzuräumen, so dass transdisziplinäre oder interdisziplinäre Forschungsprozesse mit der Methode Szenarioanalyse auch das Potential für Lernprozesse entfalten können. So kann mit Hilfe der Szenarioanalyse ein Setting geschaffen werden, in dem individuelle mentale Modelle und Handlungsmuster hinterfragt und Kompetenzen im Umgang mit komplexen Problemen gefördert werden, und somit individuelles und soziales Lernen für eine nachhaltige Entwicklung stattfinden kann.
