Raum- und Umweltwissenschaften
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This dissertation develops a rationale of how to use fossil data in solving biogeographical and ecological problems. It is argued that large amounts of fossil data of high quality can be used to document the evolutionary processes (the origin, development, formation and dynamics) of Arealsystems, which can be divided into six stages in North America: the Refugium Stage (before 15,000 years ago: > 15 ka), the Dispersal Stage (from 8,000 to 15,000 years ago: 8.0 - 15 ka), the Developing Stage (from 3,000 to 8,000 years ago: 3.0 - 8.0 ka), the Transitional Stage (from 1,000 to 3,000 years ago: 1 - 3 ka), the Primitive Stage (from 5,00 to 1,000 years ago: 0.5 - 1 ka) and the Human Disturbing Stage (during the last 500 years: < 0.5 ka). The division into these six stages is based on geostatistical analysis of the FAUNMAP database that contains 43,851 fossil records collected from 1860 to 1994 in North America. Fossil data are one of the best materials to test the glacial refugia theory. Glacial refugia represent areas where flora and fauna were preserved during the glacial period, characterized by richness in species and endemic species at present. This means that these (endemic) species should have distributed purely or primarily in these areas during the glacial period. The refugia can therefore be identified by fossil records of that period. If it is not the case, the richness in (endemic) species may not be the result of the glacial refugia. By exploring where mammals lived during the Refugium Stage (> 15 ka), seven refugia in North America can be identified: the California Refugium, the Mexico Refugium, the Florida Refugium, the Appalachia Refugium, the Great Basin Refugium, the Rocky Mountain Refugium and the Great Lake Refugium. The first five refugia coincide well with De Lattin- dispersal centers recognized by biogeographical methods using data on modern distributions. The individuals of a species are not evenly distributed over its Arealsystem. Brown- Hot Spots Model shows that in most cases there is an enormous variation in abundance within an areal of a species: In a census, zero or only a very few individuals occur at most sample locations, but tens or hundreds are found at a few sample sites. Locations where only a few individuals can be sampled in a survey are called "cool spots", and sites where tens or hundreds of individuals can be observed in a survey are called "hot spots". Many areas within the areal are uninhabited, which are called "holes". This model has direct implications for analyzing fossil data: Hot spots have a much higher local population density than cool spots. The chances to discover fossil individuals of a species are much higher in sediments located in a "hot spot" area than in a "cool spot" area. Therefore much higher MNIs (Minimum Number of Individuals) of the species should be found in fossil localities located in the hot spot than in the cool spot area. There are only a few hot spots but many cool spots within an areal of a single hypothetical species, consequently only a few fossil sites can provide with much high MNIs, whereas most other sites can only provide with very low MNIs. This prediction has been proved to be true by analysis of 70 species in FAUMAP containing over 100 fossil records. The temporal and spatial variation in abundance can be reconstructed from the temporospatial distribution of the MNIs of a species over its Arealsystem. Areas with no fossil records from the last thousands of years may be holes, and sites with much higher MNIs may be hot spots, while locations with low MNIs may be cool spots. Although the hot spots of many species can remain unchanged in an area over thousands of years, our study shows that a large shift of hot spots occurred mainly around 1,500-1,000 years ago. There are three directions of movement: from the west side to the east side of the Rockies, from the East of the USA to the east side of the Rockies and from the west side of the Rockies to the Southwest of the USA. The first two directions of shift are called Lewis and Clark- pattern, which can be verified with the observations mad by Lewis and Clark during their expedition in 1805-1806. The historical process of this pattern may well explain the 200-year-old puzzle why big game then abundant on the east side were rare on the west side of the Rocky Mountains noted by modern ecologists and biogeographers. The third direction of shift is called Bayham- pattern. This pattern can be tested by the model of Late Holocene resource intensification first described by Frank E. Bayham. The historical process creating the Bayham pattern will challenge the classic explanation of the Late Holocene resource intensification. An environmental change model has been proposed to account for the shift of hot spots. Implications of glacial refugia and hot spots areas for wildlife management and effective conservation are discussed. Suggestions for paleontologists and zooarchaeologists regarding how to provide more valuable information in their future excavation and research for other disciplines are given.
Im Mittelpunkt dieser Untersuchung stand die in der Umweltbeobachtung bestehende Diskrepanz zwischen dem Wunsch nach flächendeckender Information und der Tatsache, dass meist nur punktuell und stichprobenartig Information erhoben wird. Über das Zusammenführen von unterschiedlichsten Informationen über die Umwelt wurde die Frage der räumlichen Übertragbarkeit von Umweltdaten und die Leistungsfähigkeit von Umweltdaten untersucht. Zur Überprüfung der Hypothese, dass die in einem bestimmten Ökosystemtyp ermittelten Ergebnisse auf andere Vertreter desselben Ökosystemtyps übertragbar sind, wurden PAK gewählt, die als Indikatoren für die luftgetragene stoffliche Immission dienen. Grundlegend für den Untersuchungsansatz war die Annahme, dass die ökologisch-strukturelle Ausstattung eines Ökosystems auch einen bestimmenden Einfluss auf die stoffliche "Belastung" in diesem Ökosystem hat. Dazu wurden zunächst Hinweise auf ein Faktorengefüge erarbeitet, welches den Stoffeintrag bestimmen und welches die ökologisch-struktuelle Ausstattung im Hinblick auf die Zielsetzung in einem ausreichenden Maße beschreiben kann. Die erarbeiteten Faktoren gehören zu den Komplexen Klima, Topographie, Flächennutzung und Biometrie. Entsprechend dem Untersuchungsansatz wurde nach einem Modell gesucht, das den funktionalen Zusammenhang zwischen Faktoren zur Beschreibung der ökologisch-strukturellen Ausstattung der Gebiete und der entsprechenden PAK-Immission annähert. Für diesen Anwendungsfall ist der Netztyp des GRNN (General Regression Neural Network) besonders gut geeignet. Mit Hilfe des Modells wurden Prognosen der PAK-Immission für fünf Ökosysteme in Deutschland berechnet. Die Validierung dieser Ergebnisse erfolgte anhand von rückstandsanalytischen Untersuchungen an einjährigen Fichtentrieben aus diesen Gebieten. Über die Modellbildung mit unterschiedlichen Input-Sets wurden die für die PAK-Immission relevanten Faktoren herausgearbeitet. Es konnte gezeigt werden, dass sich das gewählte Modell für die Frage der räumlichen Übertragbarkeit eignet, wobei hinsichtlich der Güte der Prognose deutliche Unterschiede zwischen den beiden Gruppen leichtflüchtige und schwerflüchtige PAK bestehen. Zudem bestehen qualitative Unter-schiede hinsichtlich der Prognosen zwischen den Gebieten, da durch die bisherige ökologisch-strukturelle Beschreibung wahrscheinlich einige die Immission bestimmende oder beeinflussende Faktoren nicht oder nicht ausreichend berücksichtigt wurden. Insgesamt wurde durch den gewählten Ansatz auch die Leistungsfähigkeit von Umweltdaten aus unterschiedlichen Monitoring- und Untersuchungsprogrammen durch deren gemeinsame Auswertung verdeutlicht.
Die Zahl der (potenziellen) Kunden der Dienstleistungsbranche Tourismus und deren Ver-teilung im Raum wird durch eine Vielzahl von Ursachen (Bedürfnis- und Verhaltens-dimension der Tourismusforschung) bestimmt. Das sind z. B. auch Beweggründe, Bedürf-nisse, Motive oder auch Motivkomplexe. Die Kenntnis dieser Bedürfnisse und Verhaltens-weisen von Reisenden und deren Anforderungen an die offerierte Leistung sind dabei eine zentrale Voraussetzung für eine zielgruppengerechte Marktbearbeitung. Ein wichtiger Bestandteil dieser notwendigen Zielgruppenorientierung ist die Marktsegmentierung, deren Aufgabe darin besteht, den relevanten Markt in intern möglichst homogene und untereinander heterogene Teilmärkte aufzuteilen. Eine Segmentierung des Tourismusmarktes erfolgte bislang vornehmlich anhand verschiedener Einschränkungen. Aufgrund der geringen Aus-sagekraft der bisherigen Ansätze für das durch umfangreiche Motivkomplexe geprägte Reise-verhalten der Nachfrager erweist sich allerdings eine zielgruppenspezifische Markt-bearbeitung auf Basis derartiger Lösungen als nur bedingt möglich. Dieser Kritik Rechnung tragend wurde ein ganzheitlicher Segmentierungsansatz entwickelt, der an möglichst zahl-reichen Ausprägungsformen des Reiseverhaltens ansetzt, alle vier klassischen Markt-erfassungsansätze verbindet und damit Handlungsempfehlungen für eine breit angelegte zielgruppenspezifische Marktbearbeitung aufzeigt. Eine weitere Neuerung bezieht sich auf die Anwendung einer multivariaten Baumanalyse, um Zielgruppen im Tourismus zu differen-zieren. Dieses Analyseverfahren erlaubt die gemeinsame Analyse mehrerer Variablen und von Variablen jedes Skalenniveaus. Dazu wurden mehr als 6.000 mündlich geführte Interviews, die mittels einer Zielgebiets-befragung 1997-1999 in Rheinland-Pfalz erhoben wurden, ausgewertet. Das Hauptaugenmerk lag dabei auf der multivariaten Analyse mit Hilfe des sogenannten CHAID-Algorithmus. Es handelt sich dabei um eine Art Baumdiagramm, welches erstmalig als Instrument der touristischen Zielgruppenplanung mittels Segmentbildung und Profilerstellung eingesetzt und daher als Alternative zu Cluster- und Diskriminanzanalyse charakterisiert wird. Dabei kann eine Vielzahl verschiedenartiger Typisierungen untersucht werden, wie etwa die Typisierung der Reisenden mit hohem Reisestellenwert (z. B. der Haupturlauber), mit ausgeprägter Besuchshäufigkeit bzw. Zielgebietserfahrung, mit hoher Rückkehrbereitschaft, außergewöhnlicher Zufriedenheit oder des kaufkräftigen Urlaubers. Abschließend erfolgt die Beurteilung der Ergebnisse bezüglich der praktischen Bedeutung für das Rheinland-Pfalz-Marketing.