Grundlage der Arbeit stellten zwei Arbeitshypothesen dar, die es zu überprüfen galt. Die beiden Arbeitshypothesen wurden aufgrund einer Beobachtung eines Phänomens im Freiland formuliert, da bei scheinbar unterschiedlich starkem Reblausbesatzes im Boden kein direkter Zusammenhang zu einer schädigenden Wirkung dieses Stressphänomens (Reblausbefall) hergestellt werden konnte. Im Gegenteil traten die schädigenden Wirkungen des Reblausbefalls in Form von Rückgangserscheinungen eher in Rebflächen auf, die einer mangelhaften Bewirtschaftung oder Bestandsführung unterlagen. Zur Klärung dieses Phänomens wurden daher die beiden (A., B.) folgenden Hypothesen aufgestellt, die es zu überprüfen galt: A.: Die in mit Unterlagsrebsorten der Kreuzung V. berlandieri x V. riparia zu beobachtenden Rückgangserscheinungen in Rebanlagen mit Reblausvorkommen werden nicht allein durch die Saugtätigkeit der Reblaus an den Rebwurzeln verursacht; eine direkte Korrelation zwischen Reblausdichte und Ausmaß der Rückgangserscheinungen an infizierten Reben besteht nicht. B.: Das Ausmaß möglicher Rückgangserscheinungen ist abhängig von der Bewirtschaftung des Rebbestands, wobei der Bodenbewirtschaftung eine maßgebliche Rolle zukommt. Um diese Hypothesen zu überprüfen wurde ableitend von den Zielen der Arbeit ein Reblausbonitursystem zur Erfassung der Reblausabudanz im Freiland im Boden erarbeitet. Die besonderen Schwierigkeiten bei der Erfassung des Reblausbefalls im Boden aufgrund des stark variierenden Wurzelsystems der Rebe und dem ebenfalls stark schwankenden Reblausbefalls an der Wurzel der Rebe wurde mit dem Reblausbonitursystem (Grabungen) Rechnung getragen, sodass ein valides System zur Beurteilung des Reblausbefalls auch im jahreszeitlichen Verlauf erstellt worden konnte. Damit wurde ein Reblausbonitursystem geschaffen, das auch in praktischer Anwendung durchführbar ist und somit mit seiner höheren möglichen Replikationsrate bei der Probenentnahme dem stark variierenden Charakter des Reblausbefalls im Boden Rechnung trägt. Um Rückgangserscheinungen in einem Weinberg nachhaltig analysieren zu können, wurde ein Wuchsbonitursystem evaluiert. Dieses System beurteilt alle Reben einer Rebfläche innerhalb eines einfachen für den Menschen kognitiv sehr gut verarbeitenden Bewertungssystem zum Wuchs der Reben. Damit ist eine Erfassung einer sehr großen Datenmenge zur Beurteilung des Wuchses auf einem Rebfeld möglich. Die Korrelation des mit dem System ermittelten Wuchses zu vielen Leistungsparametern der Rebe und den Gegebenheiten auf den Versuchsflächen zeigt die hohe Validität des Wuchsbonitursystems auf. Auch konnten Wuchsunterschiede in sehr differierenden Versuchsfeldern mit dieser Methode deutlich belegt werden. Damit wurde deutlich, dass mit dieser Wuchsboniturmethode die Rückgangserscheinungen in einer Rebfläche erkannt und analysiert werden konnten. Somit konnten mit den beiden Instrumenten der Wuchs- und Reblausbonitur die beiden Arbeitshypothesen dahingehend belegt werden, dass unter Verwendung der Unterlagensorten der Kreuzungskombination V. berlandieri x V. riparia kein Zusammenhang zwischen der Reblausdichte im Boden und Rückgangserscheinungen der Rebe vorliegen. Darüber hinaus konnte belegt werden, dass in Erweiterung dieser Erkenntnis das Ausmaß der Rückganserscheinungen bei Reben maßgeblich von der Art der Bewirtschaftung abhängt und somit deutlich abzutrennen ist vom Einfluss des Reblausbefalls. Vor allem konnte durch die vorliegende Arbeit unter Einbeziehung des Wuchsbonitursystems eine Methode erarbeitet werden, die in Zukunft bei der Beurteilung von Fernerkundungsdaten ein nützliches Instrument darstellt, um die wirklichen Gegebenheiten hinsichtlich des Wuchses der Reben auf Weinbergsflächen mit den berechneten Werten zu Wuchsindizes zu korrelieren.

We consider irreversible investment problems where an agent decides if and when to invest in a project which generates a perpetual flow of profits after paying some investment cost. The agent observes the profits which follow a geometric Brownian motion with possibly time-dependent drift. Moreover, she discounts future profits as well as the investment cost. In the classical model introduced by Dixit and Pindyck (1994, Chapter 6, Section 1), the drift is constant and known to the agent. Even though this assumption is convenient for their analysis, it is generally unrealistic. In this thesis, we consider three variants of the classical model which turn out to be two-dimensional optimal stopping problems: Unknown drift, a jump of the drift at a fixed time, and a jump of the drift at an exponentially distributed time. For all variants, the optimal investment decision only depends on the current profits and the current state of the respective additional feature, which is either the current updated belief on the true state of the drift, the remaining time until the drift jumps, or the current state of the drift. Precisely, we characterize the optimal stopping time by a continuous and monotonic boundary function mapping the state of the additional feature on the minimal stopping trigger for the profit process. To achieve these results and to derive the boundary function, we employ the following two approaches: For unknown drift and a jump of the drift at a fixed time, we compute the boundary function numerically by a nonlinear integral equation. This approach requires establishing several properties of the boundary function and the value function such as monotonicity and continuity. Since the agent’s payoff not only depends on the current state of the profit process but also on the state of the additional feature, many standard arguments to derive these properties are not applicable. Instead, our proofs build on a method to connect the value functions for different initial profit levels and initial states of the additional feature. Based on this, we show that the value function solves the associated free boundary problem. Next, we derive a nonlinear integral equation whose unique solution is the boundary function. Utilizing this, we compute the boundary function numerically via a fixed-point iteration in combination with a Monte-Carlo method. For a jump of the drift at an exponentially distributed time and in a special case for unknown drift, we determine the boundary function by a nonlinear equation which, for the latter variant, even yields an analytical expression. We reduce both problems to a family of parameterized one-dimensional optimal stopping problems whose optimal thresholds characterize the boundary function. For each sub-problem, we solve the associated free boundary problem and verify that its solution corresponds to the value function. This way, we establish a nonlinear equation for the threshold. Additionally, we numerically analyze the influence of parameter variation on the optimal investment behavior for every variant. Particularly, we analyze the value of information in the case of unknown drift and, for the same expected jump time, compare the models whose drift jumps at a fixed or an exponentially distributed time.