TY - GEN A1 - Bansard, Jennifer S. A1 - Pattberg, Philipp H. A1 - Widerberg, Oscar T1 - Cities to the rescue? BT - Assessing the performance of transnational municipal networks in global climate governance T2 - Postprints der Universität Potsdam Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe N2 - Despite the proliferation and promise of subnational climate initiatives, the institutional architecture of transnational municipal networks (TMNs) is not well understood. With a view to close this research gap, the article empirically assesses the assumption that TMNs are a viable substitute for ambitious international action under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). It addresses the aggregate phenomenon in terms of geographical distribution, central players, mitigation ambition and monitoring provisions. Examining thirteen networks, it finds that membership in TMNs is skewed toward Europe and North America while countries from the Global South are underrepresented; that only a minority of networks commit to quantified emission reductions and that these are not more ambitious than Parties to the UNFCCC; and finally that the monitoring provisions are fairly limited. In sum, the article shows that transnational municipal networks are not (yet) the representative, ambitious and transparent player they are thought to be. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 105 KW - climate change KW - cities and regions KW - urban politics KW - transnational networks Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-429806 SN - 1867-5808 IS - 105 SP - 229 EP - 246 ER - TY - THES A1 - Grimm-Seyfarth, Annegret T1 - Effects of climate change on a reptile community in arid Australia T1 - Auswirkungen von Klimawandel auf eine Reptiliengemeinschaft im ariden Australien BT - exploring mechanisms and processes in a hot, dry, and mysterious ecosystem BT - eine Untersuchung von Mechanismen und Prozessen in einem heißen, trockenen, und rätselhaften Ökosystem N2 - Dies ist eine kumulative Dissertation, die drei Originalstudien umfasst (eine publiziert, eine in Revision, eine eingereicht; Stand Dezember 2017). Sie untersucht, wie Reptilienarten im ariden Australien auf verschiedene klimatische Parameter verschiedener räumlicher Skalen reagieren und analysiert dabei zwei mögliche zugrunde liegende Hauptmechanismen: Thermoregulatorisches Verhalten und zwischenartliche Wechselwirkungen. In dieser Dissertation wurden umfassende, individuenbasierte Felddaten verschiedener trophischer Ebenen kombiniert mit ausgewählten Feldexperimenten, statistischen Analysen, und Vorhersagemodellen. Die hier erkannten Mechanismen und Prozesse können nun genutzt werden, um mögliche Veränderungen der ariden Reptiliengesellschaft in der Zukunft vorherzusagen. Dieses Wissen wird dazu beitragen, dass unser Grundverständnis über die Konsequenzen des globalen Wandels verbessert und Biodiversitätsverlust in diesem anfälligen Ökosystem verhindert wird. N2 - This is a cumulative dissertation comprising three original studies (one published, one in revision, one submitted; Effective December 2017) investigating how reptile species in arid Australia respond to various climatic parameters at different spatial scales and analysing the two potential main underlying mechanisms: thermoregulatory behaviour and species interactions. This dissertation combines extensive individual-based field data across trophic levels, selected field experiments, statistical analyses, and predictive modelling techniques. Mechanisms and processes detected in this dissertation can now be used to predict potential future changes in the community of arid-zone lizards. This knowledge will help improving our fundamental understanding of the consequences of global change and thereby prevent biodiversity loss in a vulnerable ecosystem. KW - Australien KW - Reptilien KW - Australia KW - reptiles KW - Populationsökologie KW - population ecology KW - Thermoregulationsverhalten KW - thermoregulatory behaviour KW - interspezifische Wechselwirkungen KW - interspecific interactions KW - Vorhersagemodelle KW - predictive modelling KW - Klimawandel KW - climate change KW - Wüste KW - desert Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-412655 ER - TY - THES A1 - Gudipudi, Venkata Ramana T1 - Cities and global sustainability T1 - Städte und globale Nachhaltigkeit BT - insights from emission and ecological efficiency BT - Einblicke von Emission und ökologischer Effizienz N2 - In the wake of 21st century, humanity witnessed a phenomenal raise of urban agglomerations as powerhouses for innovation and socioeconomic growth. Driving much of national (and in few instances even global) economy, such a gargantuan raise of cities is also accompanied by subsequent increase in energy, resource consumption and waste generation. Much of anthropogenic transformation of Earth's environment in terms of environmental pollution at local level to planetary scale in the form of climate change is currently taking place in cities. Projected to be crucibles for entire humanity by the end of this century, the ultimate fate of humanity predominantly lies in the hands of technological innovation, urbanites' attitudes towards energy/resource consumption and development pathways undertaken by current and future cities. Considering the unparalleled energy, resource consumption and emissions currently attributed to global cities, this thesis addresses these issues from an efficiency point of view. More specifically, this thesis addresses the influence of population size, density, economic geography and technology in improving urban greenhouse gas (GHG) emission efficiency and identifies the factors leading to improved eco-efficiency in cities. In order to investigate the in uence of these factors in improving emission and resource efficiency in cities, a multitude of freely available datasets were coupled with some novel methodologies and analytical approaches in this thesis. Merging the well-established Kaya Identity to the recently developed urban scaling laws, an Urban Kaya Relation is developed to identify whether large cities are more emission efficient and the intrinsic factors leading to such (in)efficiency. Applying Urban Kaya Relation to a global dataset of 61 cities in 12 countries, this thesis identifed that large cities in developed regions of the world will bring emission efficiency gains because of the better technologies implemented in these cities to produce and utilize energy consumption while the opposite is the case for cities in developing regions. Large cities in developing countries are less efficient mainly because of their affluence and lack of efficient technologies. Apart from the in uence of population size on emission efficiency, this thesis identified the crucial role played by population density in improving building and on-road transport sector related emission efficiency in cities. This is achieved by applying the City Clustering Algorithm (CCA) on two different gridded land use datasets and a standard emission inventory to attribute these sectoral emissions to all inhabited settlements in the USA. Results show that doubling the population density would entail a reduction in the total CO2 emissions in buildings and on-road sectors typically by at least 42 %. Irrespective of their population size and density, cities are often blamed for their intensive resource consumption that threatens not only local but also global sustainability. This thesis merged the concept of urban metabolism with benchmarking and identified cities which are eco-efficient. These cities enable better socioeconomic conditions while being less burden to the environment. Three environmental burden indicators (annual average NO2 concentration, per capita waste generation and water consumption) and two socioeconomic indicators (GDP per capita and employment ratio) for 88 most populous European cities are considered in this study. Using two different non-parametric ranking methods namely regression residual ranking and Data Envelopment Analysis (DEA), eco-efficient cities and their determining factors are identified. This in-depth analysis revealed that mature cities with well-established economic structures such as Munich, Stockholm and Oslo are eco-efficient. Further, correlations between objective eco-efficiency ranking with each of the indicator rankings and the ranking of urbanites' subjective perception about quality of life are analyzed. This analysis revealed that urbanites' perception about quality of life is not merely confined to the socioeconomic well-being but rather to their combination with lower environmental burden. In summary, the findings of this dissertation has three general conclusions for improving emission and ecological efficiency in cities. Firstly, large cities in emerging nations face a huge challenge with respect to improving their emission efficiency. The task in front of these cities is threefold: (1) deploying efficient technologies for the generation of electricity and improvement of public transportation to unlock their leap frogging potential, (2) addressing the issue of energy poverty and (3) ensuring that these cities do not develop similar energy consumption patterns with infrastructure lock-in behavior similar to those of cities in developed regions. Secondly, the on-going urban sprawl as a global phenomenon will decrease the emission efficiency within the building and transportation sector. Therefore, local policy makers should identify adequate fiscal and land use policies to curb urban sprawl. Lastly, since mature cities with well-established economic structures are more eco-efficient and urbanites' perception re ects its combination with decreasing environmental burden; there is a need to adopt and implement strategies which enable socioeconomic growth in cities whilst decreasing their environment burden. N2 - Im Laufe des 21. Jahrhunderts verzeichnete die Menschheit eine gewaltige Zunahme urbaner Agglomerationen als Motor für Innovation und soziökonomisches Wachstum. Angetrieben durch die nationale (und in wenigen Fällen auch globale) Wirtschaft, dieser gigantische Aufstieg der Städte ist allerdings auch mit einer Zunahme von Energie- und Ressourcenverbrauch sowie erhöhter Abfallerzeugung verbunden. Ein Großteil der anthropogenen Transformation der Umwelt in Form von Klimaveränderungen von der lokalen Ebene bis in die planetarische Dimension findet derzeit in Städten statt. Angenommen dass bis zum Ende des Jahrhunderts die gesamte Menschheit in einer Art Schmelztiegel miteinander verbunden sein wird, dann hängt ihr Schicksal von der Umsetzung innovativer und überlegender Entwicklungspfade heutiger und zukünftiger Städte ab. Angesichts des unvergleichlichen Energie- und Ressourcenverbrauchs sowie der Emissionen, die derzeit in Städten verursacht werden, befasst sich diese Arbeit mit genau diesen Fragen aus der Perspektive der Effizienz. Genauer gesagt, diese Arbeit befasst sich mit dem Einfluss der städtischen Größe, Dichte, Wirtschaftsgeographie und Technologie zur Verbesserung der Emissionseffizienz der städtischen Treibhausgase, mit dem Ziel die Faktoren, die zu einer Verbesserung der ökoeffizienz in Städten führt, zu identifizieren. Um den Einfluss dieser Faktoren auf die Verbesserung der Emissions- und Ressourceneffizienz in Städten zu untersuchen, wurden in dieser Arbeit eine Vielzahl von frei verfügbaren Datensätzen mit neuartigen Methoden und analytischen Ansätzen gekoppelt. Durch die Verschmelzung der bereits etablierten Kaya-Identität‘ mit den kürzlich entwickelten urbanen Skalierungsgesetzen wird eine ’urbane Kaya-Relation’ entwickelt, um herauszufinden, ob Großstädte emissionsärmer also effizienter sind und welche Faktoren zu dieser (In-)Effizienz führen. Dafür wurde die ’urbanen Kaya-Relation’ auf einen globalen Datensatz für 61 Städte in 12 Ländern angewendet. Die vorliegende Arbeit kommt zu dem Ergebnis, dass den Großstädten in den entwickelten Regionen der Welt Effizienzgewinne aufgrund des Einsatzes besserer Technologien für die Produktion und Nutzung von Energie gelingt, während für die Städte in Entwicklungsländern das Gegenteil gilt. Großstädte in Entwicklungsländern sind weniger effizient, vor allem wegen ihres Wohlstands und des Mangels an effizienten Technologien. Abgesehen vom Einfluss der Bevölkerungsgröße auf die Emissionseffizienz, zeigt diese Arbeit auch die entscheidende Rolle der Bevölkerungsdichte bei der Effizienzsteigerung im Bau- und Transportsektor. Dies wird durch die Anwendung des City Clustering Algorithmus (CCA) auf zwei verschiedene raster-basierte Landnutzungsdatensätze und ein Standard-Emissionskataster erreicht, um die sektoralen Emissionen allen bewohnten Siedlungen in den USA zuzuordnen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Verdoppelung der Bevölkerungsdichte eine Verringerung der CO2-Gesamtemissionen in Gebäuden und Straßenverkehrssektoren um typischerweise mindestens 42% bedeuten würde. Unabhängig von der Bevölkerungsgröße und -dichte werden Städte häufig für ihren intensiven Ressourcenverbrauch verantwortlich gemacht, der nicht nur die lokale, sondern auch die globale Nachhaltigkeit bedroht. Diese Arbeit verbindet das Konzept des urbanen Metabolismus mit Benchmarking und identifiziert Städten, die ökoeffizient sind. Diese Städte bieten bessere sozioökonomische Bedingungen und belasten die Umwelt weniger. In dieser Studie werden drei Indikatoren für die Umweltbelastung (jährliche durchschnittliche NO2-Konzentration, Abfallaufkommen pro Kopf und Wasserverbrauch) und zwei sozioökonomische Indikatoren (BIP pro Kopf und Beschäftigungsquote) für die 88 bevölkerungsreichsten europäischen Städte berücksichtigt. Mithilfe von zwei verschiedenen Rankingmethoden, einerseits dem regression residual ranking‘ und der Data Envelopment Analysis‘ (DEA), werden ökoeffiziente Städte und ihre Bestimmungsfaktoren identifiziert. Die gründliche Analyse ergab, dass die gewachsenen Städte mit etablierten städtischen Wirtschaften wie München, Stockholm und Oslo ökoeffizient sind. Weiterhin wurden Zusammenhänge zwischen objektiven ökoeffizienz Einstufungen (ranking) mit den Einstufungen hinsichtlich einzelner Indikatoren sowie der subjektiven Wahrnehmung der Stadtbewohner über ihre Lebensqualität analysiert. Diese Analyse ergab, dass sich die Wahrnehmung der Lebensqualität von Stadtbewohnern nicht nur auf das sozioökonomische Wohlergehen beschränkt, sondern auch auf die Kombination mit einer geringeren Umweltbelastung. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Ergebnisse dieser Dissertation drei generelle Schlussfolgerungen zur Verbesserung der Emissions- und ökoeffizienz in Städten enthalten. Erstens stehen Großstädte in Schwellenländern wie China, Indien und Brasilien vor einer großen Herausforderung, ihre Emissionseffizienz zu verbessern. Vor diesen Städten stehen drei Aufgaben: (1) Einsatz effizienter Technologien zur Stromerzeugung und Verbesserung des öffentlichen Verkehrs, (2) Bekämpfung der Energiearmut und (3) Sicherstellung, dass diese Städte keine Energiekonsummuster entwickeln, die dem infrastrukturellen Lock-in-Verhalten‘ der Städte in entwickelten Regionen ähneln. Zweitens wird die fortschreitende Zersiedelung der Städte als globales Phänomen die Emissionseffizienz im Bau- und Verkehrssektor verringern. Daher sollten die lokalen politischen Entscheidungsträger angemessene fiskal- und landnutzungspolitische Maßnahmen zur Eindämmung der Zersiedelung der Städte festlegen. Schließlich müssen Strategien verabschiedet und umgesetzt werden, die das sozioökonomische Wachstum in den Städten ermöglicht und gleichzeitig die Umweltbelastung verringert, wie es in den gewachsenen Städten bereits heute vorzufinden ist. KW - cities KW - climate change KW - urban efficiency KW - sustainable urban development KW - Städe KW - Klimawandel KW - Städte Effizienz KW - nachaltige Städteentwicklung Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-407113 ER - TY - GEN A1 - Kellermann, Patric A1 - Bubeck, Philip A1 - Kundela, Günther A1 - Dosio, Alessandro A1 - Thieken, Annegret T1 - Frequency analysis of critical meteorological conditions in a changing climate BT - assessing future implications for railway transportation in Austria N2 - Meteorological extreme events have great potential for damaging railway infrastructure and posing risks to the safety of train passengers. In the future, climate change will presumably have serious implications on meteorological hazards in the Alpine region. Hence, attaining insights on future frequencies of meteorological extremes with relevance for the railway operation in Austria is required in the context of a comprehensive and sustainable natural hazard management plan of the railway operator. In this study, possible impacts of climate change on the frequencies of so-called critical meteorological conditions (CMCs) between the periods 1961-1990 and 2011-2040 are analyzed. Thresholds for such CMCs have been defined by the railway operator and used in its weather monitoring and early warning system. First, the seasonal climate change signals for air temperature and precipitation in Austria are described on the basis of an ensemble of high-resolution Regional Climate Model (RCM) simulations for Europe. Subsequently, the RCM-ensemble was used to investigate changes in the frequency of CMCs. Finally, the sensitivity of results is analyzed with varying threshold values for the CMCs. Results give robust indications for an all-season air temperature rise, but show no clear tendency in average precipitation. The frequency analyses reveal an increase in intense rainfall events and heat waves, whereas heavy snowfall and cold days are likely to decrease. Furthermore, results indicate that frequencies of CMCs are rather sensitive to changes of thresholds. It thus emphasizes the importance to carefully define, validate, andif neededto adapt the thresholds that are used in the weather monitoring and warning system of the railway operator. For this, continuous and standardized documentation of damaging events and near-misses is a pre-requisite. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 358 KW - climate change KW - critical meteorological condition KW - frequency analysis KW - natural hazard management KW - railway transportation Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-400505 ER - TY - GEN A1 - Kormann, Christoph A1 - Bronstert, Axel A1 - Francke, Till A1 - Recknagel, Thomas A1 - Gräff, Thomas T1 - Model-Based attribution of high-resolution streamflow trends in two alpine basins of Western Austria N2 - Several trend studies have shown that hydrological conditions are changing considerably in the Alpine region. However, the reasons for these changes are only partially understood and trend analyses alone are not able to shed much light. Hydrological modelling is one possible way to identify the trend drivers, i.e., to attribute the detected streamflow trends, given that the model captures all important processes causing the trends. We modelled the hydrological conditions for two alpine catchments in western Austria (a large, mostly lower-altitude catchment with wide valley plains and a nested high-altitude, glaciated headwater catchment) with the distributed, physically-oriented WaSiM-ETH model, which includes a dynamical glacier module. The model was calibrated in a transient mode, i.e., not only on several standard goodness measures and glacier extents, but also in such a way that the simulated streamflow trends fit with the observed ones during the investigation period 1980 to 2007. With this approach, it was possible to separate streamflow components, identify the trends of flow components, and study their relation to trends in atmospheric variables. In addition to trends in annual averages, highly resolved trends for each Julian day were derived, since they proved powerful in an earlier, data-based attribution study. We were able to show that annual and highly resolved trends can be modelled sufficiently well. The results provide a holistic, year-round picture of the drivers of alpine streamflow changes: Higher-altitude catchments are strongly affected by earlier firn melt and snowmelt in spring and increased ice melt throughout the ablation season. Changes in lower-altitude areas are mostly caused by earlier and lower snowmelt volumes. All highly resolved trends in streamflow and its components show an explicit similarity to the local temperature trends. Finally, results indicate that evapotranspiration has been increasing in the lower altitudes during the study period. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 364 KW - trend attribution KW - trend detection KW - climate change KW - trend drivers KW - hydrological modelling KW - alpine catchments KW - streamflow KW - hydroclimatology Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-400641 ER - TY - THES A1 - Schibalski, Anett T1 - Statistical and process-based models for understanding species distributions in changing environments T1 - Statistische und prozessbasierte Modelle für die Verbreitung von Arten unter Umweltänderungen N2 - Understanding the distribution of species is fundamental for biodiversity conservation, ecosystem management, and increasingly also for climate impact assessment. The presence of a species in a given site depends on physiological limitations (abiotic factors), interactions with other species (biotic factors), migratory or dispersal processes (site accessibility) as well as the continuing effects of past events, e.g. disturbances (site legacy). Existing approaches to predict species distributions either (i) correlate observed species occurrences with environmental variables describing abiotic limitations, thus ignoring biotic interactions, dispersal and legacy effects (statistical species distribution model, SDM); or (ii) mechanistically model the variety of processes determining species distributions (process-based model, PBM). SDMs are widely used due to their easy applicability and ability to handle varied data qualities. But they fail to reproduce the dynamic response of species distributions to changing conditions. PBMs are expected to be superior in this respect, but they need very specific data unavailable for many species, and are often more complex and require more computational effort. More recently, hybrid models link the two approaches to combine their respective strengths. In this thesis, I apply and compare statistical and process-based approaches to predict species distributions, and I discuss their respective limitations, specifically for applications in changing environments. Detailed analyses of SDMs for boreal tree species in Finland reveal that nonclimatic predictors - edaphic properties and biotic interactions - are important limitations at the treeline, contesting the assumption of unrestricted, climatically induced range expansion. While the estimated SDMs are successful within their training data range, spatial and temporal model transfer fails. Mapping and comparing sampled predictor space among data subsets identifies spurious extrapolation as the plausible explanation for limited model transferability. Using these findings, I analyze the limited success of an established PBM (LPJ-GUESS) applied to the same problem. Examination of process representation and parameterization in the PBM identifies implemented processes to adjust (competition between species, disturbance) and missing processes that are crucial in boreal forests (nutrient limitation, forest management). Based on climatic correlations shifting over time, I stress the restricted temporal transferability of bioclimatic limits used in LPJ-GUESS and similar PBMs. By critically assessing the performance of SDM and PBM in this application, I demonstrate the importance of understanding the limitations of the applied methods. As a potential solution, I add a novel approach to the repertoire of existing hybrid models. By simulation experiments with an individual-based PBM which reproduces community dynamics resulting from biotic factors, dispersal and legacy effects, I assess the resilience of coastal vegetation to abrupt hydrological changes. According to the results of the resilience analysis, I then modify temporal SDM predictions, thereby transferring relevant process detail from PBM to SDM. The direction of knowledge transfer from PBM to SDM avoids disadvantages of current hybrid models and increases the applicability of the resulting model in long-term, large-scale applications. A further advantage of the proposed framework is its flexibility, as it is readily extended to other model types, disturbance definitions and response characteristics. Concluding, I argue that we already have a diverse range of promising modelling tools at hand, which can be refined further. But most importantly, they need to be applied more thoughtfully. Bearing their limitations in mind, combining their strengths and openly reporting underlying assumptions and uncertainties is the way forward. N2 - Wissen über die Verbreitung von Arten ist fundamental für die Erhaltung von Biodiversität, das Management von Ökosystemen und zunehmend auch für die Abschätzung der Folgen des Klimawandels. Das Vorkommen einer Art an einem Standort hängt ab von: physiologischen Grenzwerten (abiotischen Faktoren), Interaktionen mit anderen Arten (biotischen Faktoren), Ausbreitungsprozessen (Erreichbarkeit des Standorts) sowie Nachwirkungen vergangener Ereignisse, z.B. Störungen (Standortgeschichte). Modellansätze zur Vorhersage von Artverbreitungen (i) korrelieren entweder beobachtete Artvorkommen mit abiotischen Umweltvariablen und ignorieren damit biotische Interaktionen, Ausbreitung und Nachwirkungen (statistische Artverbreitungsmodelle, SDM); oder (ii) sie modellieren mechanistisch, wie sich die verschiedenen Prozesse auf Arten auswirken (prozessbasierte Modelle, PBM). SDMs sind weitverbreitet, da sie einfach anzuwenden sind und verschiedenste Datenqualitäten akzeptieren. Aber sie beschreiben nicht korrekt, wie Arten dynamisch auf Umweltänderungen reagieren. PBMs sind ihnen in dieser Hinsicht überlegen. Allerdings benötigen diese sehr spezifische Daten, welche für viele Arten nicht verfügbar sind. Zudem sind sie oft komplexer und benötigen mehr Rechenkapazität. Relativ neu ist der Ansatz des Hybridmodells, welches statistische und prozessbasierte Modelle verknüpft und so ihre jeweiligen Stärken vereint. In dieser Arbeit, nutze ich sowohl statistische als auch prozessbasierte Modelle, um die Verbreitung von Arten vorherzusagen, und ich diskutiere ihre jeweiligen Schwächen, besonders für die Anwendung im Klimawandelkontext. Eine detaillierte Analyse der SDMs für boreale Baumarten in Finnland zeigt, dass nicht-klimatische Variablen - Bodeneigenschaften und biotische Interaktionen - wichtige Faktoren an der Baumgrenze sind und daher die Reaktion von Arten auf Klimaänderungen beeinflussen. Während die SDMs innerhalb der Wertebereiche ihrer Trainingsdatensätze erfolgreich sind, scheitern Versuche, die Modelle auf andere Regionen oder in die Zukunft zu übertragen. Die Visualisierung und der Vergleich des abgedeckten Umweltraums zwischen den Teildatensätzen liefert eine plausible Erklärung: Extrapolation. Basierend auf diesen Ergebnissen, analysiere ich den bedingten Erfolg eines etablierten PBMs (LPJ-GUESS), das ich auf dieselbe Fragestellung anwende. Die Untersuchung der Prozessbeschreibungen im Modell sowie der Parametrisierung zeigen, dass bereits implementierte Prozesse angepasst werden müssen (Konkurrenz, Störungen) und dass für boreale Wälder entscheidende Prozesse fehlen (Nährstoffe, Bewirtschaftung). Mithilfe von klimatischen Schwellenwerten, die sich über die Zeit verschieben, betone ich die eingeschränkte Übertragbarkeit von bioklimatischen Grenzwerten in LPJ-GUESS und ähnlichen PBMs. Indem ich die Performance beider Methoden in dieser Anwendung kritisch beleuchte, zeige ich, wie wichtig es ist, sich der Grenzen jedes Modellansatzes bewusst zu sein. Als Lösungsmöglichkeit füge ich dem bestehenden Repertoire der Hybridmodelle einen neuen Ansatz hinzu. Mithilfe von Simulationsexperimenten mit einem individuenbasierten PBM, das erfolgreich die Dynamik von Artgemeinschaften beschreibt (resultierend aus biotischen Faktoren, Ausbreitung und Nachwirkungen), untersuche ich die Resilienz von Küstenvegetation auf abrupte Änderungen der Hydrologie. Entsprechend der Ergebnisse dieser Resilienzanalyse passe ich die zeitlichen Vorhersagen eines SDMs an und übertrage so das nötige Prozesswissen von PBM zu SDM. Die Übertragungsrichtung von PBM zu SDM umgeht die Nachteile bestehender Hybridmodelle und verbessert die Anwendbarkeit für langfristige, großflächige Berechnungen. Ein weiterer Vorteil des vorgestellten Konzepts ist seine Flexibilität, denn es lässt sich einfach auf andere Modellarten, andere Definitionen von Umweltstörungen sowie andere Vorhersagegrößen anwenden. Zusammenfassend argumentiere ich, dass uns bereits vielfältige, erfolgversprechende Modellansätze zur Verfügung stehen, die noch weiterentwickelt werden können. Vor allem aber müssen sie mit mehr Bedacht angewendet werden. Voran kommen wir, indem wir die Schwächen der Ansätze berücksichtigen, ihre Stärken in Hybridmodellen kombinieren und die zugrunde liegenden Annahmen und damit verbundene Unsicherheiten deutlich machen. KW - species distribution KW - Artverbreitung KW - climate change KW - Klimawandel KW - hybrid model KW - Hybridmodell Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-401482 ER -