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Global human population growth is associated with many problems, such asrnfood and water provision, political conflicts, spread of diseases, and environmental destruction. The mitigation of these problems is mirrored in several global conventions and programs, some of which, however, are conflicting. Here, we discuss the conflicts between biodiversity conservation and disease eradication. Numerous health programs aim at eradicating pathogens, and many focus on the eradication of vectors, such as mosquitos or other parasites. As a case study, we focus on the "Pan African Tsetse and Trypanosomiasis Eradication Campaign," which aims at eradicating a pathogen (Trypanosoma) as well as its vector, the entire group of tsetse flies (Glossinidae). As the distribution of tsetse flies largely overlaps with the African hotspots of freshwater biodiversity, we argue for a strong consideration of environmental issues when applying vector control measures, especially the aerial applications of insecticides.rnFurthermore, we want to stimulate discussions on the value of speciesrnand whether full eradication of a pathogen or vector is justified at all. Finally, we call for a stronger harmonization of international conventions. Proper environmental impact assessments need to be conducted before control or eradication programs are carried out to minimize negative effects on biodiversity.
Avoiding aerial microfibre contamination of environmental samples is essential for reliable analyses when it comes to the detection of ubiquitous microplastics. Almost all laboratories have contamination problems which are largely unavoidable without investments in clean-air devices. Therefore, our study supplies an approach to assess background microfibre contamination of samples in the laboratory under particle-free air conditions. We tested aerial contamination of samples indoor, in a mobile laboratory, within a laboratory fume hood and on a clean bench with particles filtration during the examining process of a fish. The used clean bench reduced aerial microfibre contamination in our laboratory by 96.5%. This highlights the value of suitable clean-air devices for valid microplastic pollution data. Our results indicate, that pollution levels by microfibres have been overestimated and actual pollution levels may be many times lower. Accordingly, such clean-air devices are recommended for microplastic laboratory applications in future research work to significantly lower error rates.
Dry tropical forests undergo massive conversion and degradation processes. This also holds true for the extensive Miombo forests that cover large parts of Southern Africa. While the largest proportional area can be found in Angola, the country still struggles with food shortages, insufficient medical and educational supplies, as well as the ongoing reconstruction of infrastructure after 27 years of civil war. Especially in rural areas, the local population is therefore still heavily dependent on the consumption of natural resources, as well as subsistence agriculture. This leads, on one hand, to large areas of Miombo forests being converted for cultivation purposes, but on the other hand, to degradation processes due to the selective use of forest resources. While forest conversion in south-central rural Angola has already been quantitatively described, information about forest degradation is not yet available. This is due to the history of conflicts and the therewith connected research difficulties, as well as the remote location of this area. We apply an annual time series approach using Landsat data in south-central Angola not only to assess the current degradation status of the Miombo forests, but also to derive past developments reaching back to times of armed conflicts. We use the Disturbance Index based on tasseled cap transformation to exclude external influences like inter-annual variation of rainfall. Based on this time series, linear regression is calculated for forest areas unaffected by conversion, but also for the pre-conversion period of those areas that were used for cultivation purposes during the observation time. Metrics derived from linear regression are used to classify the study area according to their dominant modification processes.rnWe compare our results to MODIS latent integral trends and to further products to derive information on underlying drivers. Around 13% of the Miombo forests are affected by degradation processes, especially along streets, in villages, and close to existing agriculture. However, areas in presumably remote and dense forest areas are also affected to a significant extent. A comparison with MODIS derived fire ignition data shows that they are most likely affected by recurring fires and less by selective timber extraction. We confirm that areas that are used for agriculture are more heavily disturbed by selective use beforehand than those that remain unaffected by conversion. The results can be substantiated by the MODIS latent integral trends and we also show that due to extent and location, the assessment of forest conversion is most likely not sufficient to provide good estimates for the loss of natural resources.
Determining the exact position of a forest inventory plot—and hence the position of the sampled trees—is often hampered by a poor Global Navigation Satellite System (GNSS) signal quality beneath the forest canopy. Inaccurate geo-references hamper the performance of models that aim to retrieve useful information from spatially high remote sensing data (e.g., species classification or timber volume estimation). This restriction is even more severe on the level of individual trees. The objective of this study was to develop a post-processing strategy to improve the positional accuracy of GNSS-measured sample-plot centers and to develop a method to automatically match trees within a terrestrial sample plot to aerial detected trees. We propose a new method which uses a random forest classifier to estimate the matching probability of each terrestrial-reference and aerial detected tree pair, which gives the opportunity to assess the reliability of the results. We investigated 133 sample plots of the Third German National Forest Inventory (BWI, 2011"2012) within the German federal state of Rhineland-Palatinate. For training and objective validation, synthetic forest stands have been modeled using the Waldplaner 2.0 software. Our method has achieved an overall accuracy of 82.7% for co-registration and 89.1% for tree matching. With our method, 60% of the investigated plots could be successfully relocated. The probabilities provided by the algorithm are an objective indicator of the reliability of a specific result which could be incorporated into quantitative models to increase the performance of forest attribute estimations.
This paper describes the concept of the hyperspectral Earth-observing thermal infrared (TIR) satellite mission HiTeSEM (High-resolution Temperature and Spectral Emissivity Mapping). The scientific goal is to measure specific key variables from the biosphere, hydrosphere, pedosphere, and geosphere related to two global problems of significant societal relevance: food security and human health. The key variables comprise land and sea surface radiation temperature and emissivity, surface moisture, thermal inertia, evapotranspiration, soil minerals and grain size components, soil organic carbon, plant physiological variables, and heat fluxes. The retrieval of this information requires a TIR imaging system with adequate spatial and spectral resolutions and with day-night following observation capability. Another challenge is the monitoring of temporally high dynamic features like energy fluxes, which require adequate revisit time. The suggested solution is a sensor pointing concept to allow high revisit times for selected target regions (1"5 days at off-nadir). At the same time, global observations in the nadir direction are guaranteed with a lower temporal repeat cycle (>1 month). To account for the demand of a high spatial resolution for complex targets, it is suggested to combine in one optic (1) a hyperspectral TIR system with ~75 bands at 7.2"12.5 -µm (instrument NEDT 0.05 K"0.1 K) and a ground sampling distance (GSD) of 60 m, and (2) a panchromatic high-resolution TIR-imager with two channels (8.0"10.25 -µm and 10.25"12.5 -µm) and a GSD of 20 m. The identified science case requires a good correlation of the instrument orbit with Sentinel-2 (maximum delay of 1"3 days) to combine data from the visible and near infrared (VNIR), the shortwave infrared (SWIR) and TIR spectral regions and to refine parameter retrieval.
It is generally assumed that the temperature increase associated with global climate change will lead to increased thunderstorm intensity and associated heavy precipitation events. In the present study it is investigated whether the frequency of thunderstorm occurrences will in- or decrease and how the spatial distribution will change for the A1B scenario. The region of interest is Central Europe with a special focus on the Saar-Lor-Lux region (Saarland, Lorraine, Luxembourg) and Rhineland-Palatinate.Daily model data of the COSMO-CLM with a horizontal resolution of 4.5 km is used. The simulations were carried out for two different time slices: 1971"2000 (C20), and 2071"2100 (A1B). Thunderstorm indices are applied to detect thunderstorm-prone conditions and differences in their frequency of occurrence in the two thirty years timespans. The indices used are CAPE (Convective Available Potential Energy), SLI (Surface Lifted Index), and TSP (Thunderstorm Severity Potential).The investigation of the present and future thunderstorm conducive conditions show a significant increase of non-thunderstorm conditions. The regional averaged thunderstorm frequencies will decrease in general, but only in the Alps a potential increase in thunderstorm occurrences and intensity is found. The comparison between time slices of 10 and 30 years length show that the number of gridpoints with significant signals increases only slightly. In order to get a robust signal for severe thunderstorm, an extension to more than 75 years would be necessary.
Erosion durch Regen und Wind schädigt fruchtbare Bodensubstanz irreversibel, verursacht weltweit riesige ökologische und sozio-ökonomische Schäden und ist eines der Hauptanliegen bezüglich Ökosystemdienstleistungen und Nahrungsmittelsicherheit. Die Quantifizierung von Abtragsraten ist immer noch höchst spekulativ, und fehlende empirische Daten führen zu großen Unsicherheiten von Risikoanalysemodellen. Als ein wesentlicher Grund für diese Unsicherheiten wird in dieser Arbeit die Prozesse der Beeinflussung von Wassererosion durch Wind und, im Speziellen, die Erosionsleistung von windbeeinflussten Regentropfen im Gegensatz zu windlosen Tropfen inklusive unterschiedlicher Oberflächenparameter beleuchtet. Der Forschungsansatz war experimentell-empirisch und beinhaltete die Entwicklung und Formulierung der Forschungshypothesen, die Konzeption und Durchführung von Experimenten mit einem mobilen Wind-Regenkanal, die Probenverarbeitung und Analyse sowie Interpretation der Daten. Die Arbeit gliedert sich in die Teile 1. "Bodenerosionsexperimente zu windbeeinflusstem Regen auf autochthonen und naturähnlichen Böden", 2. "Experimente zu Substratpartikeltransport durch windbeeinflussten Tropfenschlag" und 3. "Zusammenführung der Freiland- und Labortests". 1. Tests auf autochthonen degradierten Böden im semiariden Südspanien sowie auf kohäsionslosem sandigen Substrat wurden durchgeführt, um die relativen Auswirkungen von windbeeinflusstem Regen auf Oberflächenabflussbildung und Erosion zu untersuchen und zu quantifizieren. In der überwiegenden Anzahl der Versuche wurde klar eine Erhöhung der Erosionsraten festgestellt, was die Forschungshypothese, windbeeinflusster Regen sei erosiver als windloser Regen, deutlich bestätigte. Neben den stark erhöhten wurden auch niedrigere Abtragswerte gemessen, was zum einen die ausnehmende Relevanz der Oberflächenstrukturen und damit von in-situ- Experimenten belegte, zum anderen auf eine Erhöhung der Variabilität der Erosionsprozesse deutete. Diese Variabilität scheint zuzunehmen mit der Erhöhung der beteiligten Faktoren. 2. Ein sehr spezialisiertes Versuchsdesign wurde entwickelt und eingesetzt, um explizite Messungen der Tropfenschlagprozesse mit und ohne Windeinfluss durchzuführen. Getestet wurden die Erosionsagenzien Regen, Wind und windbeeinflusster Regen sowie drei Neigungen, drei Rauheiten und zwei Substrate. Alle Messergebnisse zeigten eine klare windinduzierte Erhöhung der Erosion um bis zu zwei Größenordnungen gegenüber windlosem Tropfenschlag und Wind. Windbeeinflusster Regen wird durch die gesteigerte Transportmenge und Weite als wesentlicher Erosionsfaktor bestätigt und ist damit ein Schlüsselparameter bei der Quantifizierung von globaler Bodenerosion, Erstellung von Sedimentbudgets und bei der Erforschung von Connectivity. Die Daten sind von hervorragender Qualität und sowohl für anspruchsvollere Analysemethoden (multivariate Statistik) als auch für Modellierungsansätze geeignet. 3. Eine Synthese aus Feld- und Laborversuchen (darunter auch ein bis dato unveröffentlichtes Versuchsset) inklusive einer statistischen Analyse bestätigt WDR als den herausragenden Faktor, der alle anderen Faktoren überlagert. Die Zusammenführung der beiden komplementären Experimentgruppen bringt die Forschungsreihe zu windbeeinflusstem Regen auf eine weiterführende Ebene, indem die Messergebnisse in einen ökologischen Zusammenhang gesetzt werden. Eine vorsichtige Projektion auf Landschaftsebene ermöglicht einen Einblick in die Risikobewertung von Bodenerosion durch windbeeinflussten Regen. Es wird deutlich, dass er sich gerade auch im Zusammenhang mit den durch den Klimawandel verstärkt auftretenden Regensturmereignissen katastrophal auf Bodenerosionsraten auszuwirken kann und dringend in die Bodenerosionsmodellierung integriert werden muss.
Earth observation (EO) is a prerequisite for sustainable land use management, and the open-data Landsat mission is at the forefront of this development. However, increasing data volumes have led to a "digital-divide", and consequently, it is key to develop methods that account for the most data-intensive processing steps, then used for the generation and provision of analysis-ready, standardized, higher-level (Level 2 and Level 3) baseline products for enhanced uptake in environmental monitoring systems. Accordingly, the overarching research task of this dissertation was to develop such a framework with a special emphasis on the yet under-researched drylands of Southern Africa. A fully automatic and memory-resident radiometric preprocessing streamline (Level 2) was implemented. The method was applied to the complete Angolan, Zambian, Zimbabwean, Botswanan, and Namibian Landsat record, amounting 58,731 images with a total data volume of nearly 15 TB. Cloud/shadow detection capabilities were improved for drylands. An integrated correction of atmospheric, topographic and bidirectional effects was implemented, based on radiative theory with corrections for multiple scatterings, and adjacency effects, as well as including a multilayered toolset for estimating aerosol optical depth over persistent dark targets or by falling back on a spatio-temporal climatology. Topographic and bidirectional effects were reduced with a semi-empirical C-correction and a global set of correction parameters, respectively. Gridding and reprojection were already included to facilitate easy and efficient further processing. The selection of phenologically similar observations is a key monitoring requirement for multi-temporal analyses, and hence, the generation of Level 3 products that realize phenological normalization on the pixel-level was pursued. As a prerequisite, coarse resolution Land Surface Phenology (LSP) was derived in a first step, then spatially refined by fusing it with a small number of Level 2 images. For this purpose, a novel data fusion technique was developed, wherein a focal filter based approach employs multi-scale and source prediction proxies. Phenologically normalized composites (Level 3) were generated by coupling the target day (i.e. the main compositing criterion) to the input LSP. The approach was demonstrated by generating peak, end and minimum of season composites, and by comparing these with static composites (fixed target day). It was shown that the phenological normalization accounts for terrain- and land cover class-induced LSP differences, and the use of Level 2 inputs enables a wide range of monitoring options, among them the detection of within state processes like forest degradation. In summary, the developed preprocessing framework is capable of generating several analysis-ready baseline EO satellite products. These datasets can be used for regional case studies, but may also be directly integrated into more operational monitoring systems " e.g. in support of the Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD) incentive. In reference to IEEE copyrighted material which is used with permission in this thesis, the IEEE does not endorse any of Trier University's products or services. Internal or personal use of this material is permitted. If interested in reprinting/republishing IEEE copyrighted material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution, please go to http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/rights_link.html to learn how to obtain a License from RightsLink.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Darstellung gemeinsamer Projekte von Hotelunternehmen und Hochschulen mit hotelspezifischen Studienangeboten. Infolge der demografischen Entwicklungen sowie des Wertewandels gewinnen Personalgewinnung und Mitarbeiterloyalisierung zunehmend an Bedeutung und werden zu einem Wettbewerbsparameter der Hotellerie. Für diese essentielle Herausforderung sind Hotelbetriebe mit engagierter Mitarbeiterförderung gefragt. Viele Hochschulen haben neue Studiengänge im Tourismus, Event- oder Hotelmanagementbereich praxisorientiert aufgelegt, um der Skepsis der Hotellerie entgegen zu wirken und um zugleich den Erwartungen der Studenten gerecht zu werden. Viele der Studenten wären potenzielle Auszubildende, die sich bei der Abwägung allerdings für die Studienoption entschieden haben. Daher ist es wichtig, in enger Kooperation mit den hierzu passenden Institutionen und Bildungsträgern, vor allem praxisnahe Studienmodelle für sich verändernde Erwartungen der Bewerber mit modernen Lehrinhalten zu entwickeln und erfolgreich am Markt zu platzieren. Daher verfolgt diese Arbeit den Ansatz, adäquate Kriterien und Faktoren für den Erfolg vertraglich vereinbarter Kooperationen zwischen Hotelketten und Hochschulen zu analysieren und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die große Anzahl an Kooperationen macht deutlich, dass die Notwendigkeit für die Hotellerie, sich im Bereich der Mitarbeitergewinnung, -bindung und -entwicklung mit akademischen Partnern zusammen zu schließen, bei einer ansteigenden Zahl von Hotelgruppen nachvollzogen wird. Durch die zurückhaltende Vermarktung vieler Kooperationsmodelle ist deren Bekanntheit jedoch begrenzt und dadurch auch deren positive Auswirkungen auf das Image der Hotellerie. Gleichwohl sind in der Bildungslandschaft steigende Studentenzahlen und eine Vermehrung der Studiengänge bei gleichzeitig gravierender Abnahme der Zahl berufsfachlich Ausgebildeter erkennbar. Die Kooperationsmodelle sind daher ein sinnvolles Instrument, um auf diese Marktentwicklungen zu reagieren, wobei ihre Bedeutung primär von Unternehmen mit strategischer Personalpolitik erkannt wird. Daraus wurde die "Typologie privilegierter Bildungspartnerschaften" mit einer Bandbreite von zehn Kooperationstypen entwickelt. Damit werden unterschiedliche Intensitäten der partnerschaftlichen Bildungselemente ebenso deutlich wie ein individualisiertes "Faktoren-Phasenmodell", dass die Prozessstruktur der Kooperationsentwicklung abbildet. Je nach Enge der Zusammenarbeit, nach Unternehmens- und Hochschulphilosophie und entsprechend der Erfahrungen mit Kooperationen entstehen vor allem Verpflichtungen und Herausforderungen in der aktiven Gestaltung und verlässlichen Kommunikation in einem Kooperationsmodell. Eine Schlüsselrolle nimmt der persönlich verantwortliche Koordinator ein, der als Garant für eine effiziente Organisation und Professionalität angesehen wird. Daraus ableitend sind die Erfolgsfaktoren im ASP-Modell herausgefiltert worden: Attraktivität, Sicherheit und Persönlichkeit machen den Erfolg einer privilegierten Bildungspartnerschaft aus. Bestätigt wurde zudem, dass die Erfahrung der beiden Partner einer Kooperation zueinander passen muss und eine klare Zielvereinbarung mit Fixierung der Pflichten und Aufgaben erforderlich ist. Ein hoher Qualitätsanspruch, Transparenz und Prozesseffizienz ergänzen dies und machen deutlich, dass der Bildungsbereich als Teil der Personalpolitik eines Unternehmens sensibel und anspruchsvoll zugleich ist. Die Verankerung auf der Führungsebene eines Unternehmens ist entscheidend, um durch ein Signal nach innen und außen den Stellenwert einer Bildungsallianz zu verdeutlichen. Wenn aus Lernen und Wissen wirtschaftliche Vorteile erarbeitet werden können, wird Bildung noch mehr als Markenkern eines guten Arbeitgebers interpretiert. Auf dieser Grundlage wird der Gedanke der Personalentwicklung durch den Ansatz fortwährender Mitarbeiterbildung perfektioniert und der Lösungsansatz einer "privilegierten Bildungspartnerschaft" legt den Grundstein dafür. Nachwuchskräfteförderung wird zum strategischen Mittel der Mitarbeiterbindung und zur Vermeidung kostenintensiver Vakanzen, zudem sichern Netzwerke Fachwissen und stärken das Unternehmensimage. Mit privilegierten Bildungspartnerschaften werden geeignete Modelle vorgestellt, um einsatzfreudige Mitarbeiter zu halten und sie gleichzeitig auf den nächsten Karriereschritt vorzubereiten. Die vorliegende Ausarbeitung liefert einen Diskussionsbeitrag zum besseren gegenseitigen Verständnis einer Symbiose aus Hotelkette und Hochschule im Bildungsbereich sowie erfolgreiche Konzeptideen für vielfältige Netzwerkstrukturen.
Die organische Bodensubstanz (OBS) ist eine fundamentale Steuergröße aller biogeochemischen Prozesse und steht in engem Zusammenhang zu Kohlenstoffkreisläufen und globalem Klima. Die derzeitige Herausforderung der Ökosystemforschung ist die Identifizierung der für die Bodenqualität relevanten Bioindikatoren und deren Erfassung mit Methoden, die eine nachhaltige Nutzung der OBS in großem Maßstab überwachen und damit zu globalen Erderkundungsprogrammen beitragen können. Die fernerkundliche Technik der Vis-NIR Spektroskopie ist eine bewährte Methode für die Beurteilung und das Monitoring von Böden, wobei ihr Potential bezüglich der Erfassung biologischer und mikrobieller Bodenparameter bisher umstritten ist. Das Ziel der vorgestellten Arbeit war die quantitative und qualitative Untersuchung der OBS von Ackeroberböden mit unterschiedlichen Methoden und variierender raumzeitlicher Auflösung sowie die anschließende Bewertung des Potentials non-invasiver, spektroskopischer Methoden zur Erfassung ausgewählter Parameter dieser OBS. Dafür wurde zunächst eine umfassende lokale Datenbank aus chemischen, physikalischen und biologischen Bodenparametern und dazugehörigen Bodenspektren einer sehr heterogenen geologischen Region mit gemäßigten Klima im Südwesten Deutschlands erstellt. Auf dieser Grundlage wurde dann das Potential der Bodenspektroskopie zur Erfassung und Schätzung von Feld- und Geländedaten ausgewählter OBS Parameter untersucht. Zusätzlich wurde das Optimierungspotential der Vorhersagemodelle durch statistische Vorverarbeitung der spektralen Daten getestet. Die Güte der Vorhersagewahrscheinlichkeit gebräuchlicher fernerkundlicher Bodenparameter (OC, N) konnte für im Labor erhobene Hyperspektralmessungen durch statistische Optimierungstechniken wie Variablenselektion und Wavelet-Transformation verbessert werden. Ein zusätzliches Datenset mit mikrobiellen/labilen OBS Parametern und Felddaten wurde untersucht um zu beurteilen, ob Bodenspektren zur Vorhersage genutzt werden können. Hierzu wurden mikrobieller Kohlenstoff (MBC), gelöster organischer Kohlenstoff (DOC), heißwasserlöslicher Kohlenstoff (HWEC), Chlorophyll α (Chl α) und Phospholipid-Fettsäuren (PLFAs) herangezogen. Für MBC und DOC konnte abhängig von Tiefe und Jahreszeit eine mittlere Güte der Vorhersagewahrscheinlichkeit erreicht werden, wobei zwischen hohen und niedrigen Konzentration unterschieden werden konnte. Vorhersagen für OC und PLFAs (Gesamt-PLFA-Gehalt sowie die mikrobiellen Gruppen der Bakterien, Pilze und Algen) waren nicht möglich. Die beste Prognosewahrscheinlichkeit konnte für das Chlorophyll der Grünalgen an der Bodenoberfläche (0-1cm Bodentiefe) erzielt werden, welches durch Korrelation mit MBC vermutlich auch für dessen gute Vorhersagewahrscheinlichkeit verantwortlich war. Schätzungen des Gesamtgehaltes der OBS, abgeleitet durch OC, waren hingegen nicht möglich, was der hohen Dynamik der mikrobiellen OBS Parameter an der Bodenoberfläche zuzuschreiben ist. Das schränkt die Repräsentativität der spektralen Messung der Bodenoberfläche zeitlich ein. Die statistische Optimierungstechnik der Variablenselektion konnte für die Felddaten nur zu einer geringen Verbesserung der Vorhersagemodelle führen. Die Untersuchung zur Herkunft der organischen Bestandteile und ihrer Auswirkungen auf die Quantität und Qualität der OBS konnte die mikrobielle Nekromasse und die Gruppe der Bodenalgen als zwei mögliche weitere signifikante Quellen für die Entstehung und Beständigkeit der OBS identifizieren. Insgesamt wird der mikrobielle Beitrag zur OBS höher als gemeinhin angenommen eingestuft. Der Einfluss mikrobieller Bestandteile konnte für die OBS Menge, speziell in der mineralassoziierten Fraktion der OBS in Ackeroberböden, sowie für die OBS Qualität hinsichtlich der Korrelation von mikrobiellen Kohlenhydraten und OBS Stabilität gezeigt werden. Die genaue Quantifizierung dieser OBS Parameter und ihre Bedeutung für die OBS Dynamik sowie ihre Prognostizierbarkeit mittels spektroskopischer Methoden ist noch nicht vollständig geklärt. Für eine abschließende Beurteilung sind deshalb weitere Studien notwendig.