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In der vorliegenden Arbeit erfolgte sowohl eine Analyse als auch eine Weiterentwicklung des Agrarökosystemmodells MONICA (Model for Nitrogen and Carbon in Agro-ecosystems) für Anwendungen im Rahmen des Energiepflanzenanbaus. Grundlage der Modellanalyse bildeten Sensitivitätsanalysen der Modellparameter mit jeweils unterschiedlichen Fragestellungen. Es wurde eine Methode implementiert, die für die effiziente Durchführung von Sensitivitätsanalysen für komplexe dynamische Ökosystemmodelle mit umfangreicher Parameteranzahl entwickelt wurde. Mittels der Sensitivitätsanalyse wurden sowohl für eine Modellkalibrierung relevante Parameter identifiziert als auch das Verhalten des Modells analysiert. Dazu wurden die Morris- und die Extended FAST-Methode miteinander kombiniert. Eine eigenständige Implementierung der beiden Methoden ermöglichte die Parallelisierung der Modellberechnungen und die Ausführung auf einem Computer-Cluster. Im ersten Schritt der Sensitivitätsanalyse erfolgte eine Analyse und ein Vergleich der Parametersensitivität für verschiedene Fruchtarten. Anschließend wurden diejenigen Parameter identifiziert, die für einzelne pflanzen- und bodenspezifische Modelloutputs sensitiv waren. In einer zusätzlichen Sensitivitätsanalyse wurde die Variabilität der Parametersensitivität hinsichtlich einzelner Modelloutputs in Abhängigkeit von der Simulationszeit untersucht. Darauf aufbauend wurde der Anwendungsumfang des Modells für die Simulation von Energiepflanzen durch fruchtartenspezifische Optimierung der Parameter erweitert. Dafür wurde ein allgemeiner Ansatz entwickelt, der eine Kalibrierung von MONICA unter Verwendung einer eingeschränkten Datenbasis ermöglichte. Für die entwickelten Modellparametersätze der untersuchten Fruchtarten erfolgte eine Validierung an unabhängigen Daten. Es wurde gezeigt, dass für die neuen Energiepflanzen mit MONICA sowohl eine gute Abbildung der Ertragsbildungs- als auch der Bodenwasserdynamik erzielt wird. Abschließend erfolgte eine theoretische Untersuchung verschiedener Ansätze zur Modellvereinfachung und deren Anwendbarkeit in MONICA. Zum einen wurden Ansätze zur Verbesserung des Quellcodes analysiert, die auf eine Verbesserung der Nutzung und Weiterentwickelbarkeit des Modells abzielten. Zum anderen wurden Möglichkeiten zur Vereinfachung der Modellanwendung durch Reduktion des Modellfunktionsumfangs vorgestellt.
Strategic Environmental Assessment (SEA) is a concept and a decision-making support tool. Based on its definitions, it is claimed that SEA can 1) contribute to the integration of environmental concerns into strategic decisions: policies, plans and programmes (PPPs); and that SEA 2) is a systematic process. Although these claims are widely acknowledged in SEA research and practice, they remain largely unsubstantiated empirically. To date, SEA research is dominated by qualitative-type approaches, investigating aspects of effectiveness, of context and of elements of good practice. Quantitative-type research has been rare, and often criticised on the basis that it is unable to capture and address the dynamic nature of PPP-making processes, i.e. the involvement of a wide range of actors, the input of new information and the existence of different views and interests, which give rise to uncertainty and unpredictability. Nevertheless, the potential of quantitative research in SEA has yet to be fully explored, and the extent to which SEA is meeting the two definitional claims mentioned above remains untested and undetermined. Within this context, this study aims to apply a quantitative research approach to SEA and verify the extent to which SEA contributes to environmental integration (EI) and the extent to which SEA behaves systematically. It achieves this by looking at UK practice as a case study. It applies questionnaire survey, correlation analysis and sensitivity analysis as methods of quantitative research approach. The findings of this research confirmed that quantitative methodologies can be successfully applied to evaluate the presence and quality of SEA procedures and their outputs. Furthermore, the degree of EI reflected in plans and programmes (PPs) because of the SEA, as reflected in the PP’s environmental objectives and indicators, can be quantitatively evaluated. However, to enhance this quantitative evaluation process, clearer and more precise environmental objectives are needed. Of the two definitional SEA claims evaluated, that (1) SEA contributes to EI in PPPs and that (2) SEA is a systematic process), there was weak evidence to support the claim that SEA significantly achieved EI within UK SEA practice. Of the second claim, it was concluded that the UK SEA process behaves as a systematic process composed of negative and positive feedbacks. Moreover, the UK SEA process is a stable system prone to over-development and with inadequate negative feedbacks to facilitate self-regulation of the SEA process towards a certain range of EI. Based on the findings, it is recommended that if SEA effectiveness and theory-building are to be enhanced, application of more quantitative methods and hypothetico-deductive paradigms of scientific enquiry should be applied in order to test and verify stated hypotheses. Application of other quantitative methods such as Factor Analysis and/or Principal Component Analysis should be considered in order to further establish the explanatory elements for EI achievement, and contributory roles of various SEA elements in achieving EI. Furthermore, quantitative approaches can facilitate calibrating of SEA reports and EI achieved, and enhance standardisation and quality control. It is further recommended that if SEA is to be understood as a systematic process with dynamic interactions amongst its elements, then further research needs to be conducted to improve follow-up mechanisms and establish quality hold points in order to enhance quality assurance. Specifically, more negative feedback loops or best practice standards and quality control hold points should be integrated into the SEA system in order for it to better self-regulate towards achieving a defined range of EI.