Die Dislocatio abomasi gehört gegenwärtig zu den häufigsten nicht infektiösen Krankheiten bei Kühen mit höherer Leistung. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Vorkommen und Ursachen der DA in den Regionen Paderboprner Land und Münsterland zu untersuchen und Blutparameter festzulegen, die für ein Screening von Stoffwechselerkrankungen mit Schwerpunkt auf DA vielversprechend sind und in wie fern das Testsystem mit den bereits evaluierten "cut off`s" sich zur Bewertung von des Stoffwechsels anbietet. Dazu wurden am 3. d p.p. im Zeitraum März bis November 2003 von insgesamt 144 Kühen der Rasse Holstein- Frisian aus 16 Betrieben entnommen und auf folgende Laborparameter untersucht: Protein (Prot), Bilirubin (Bili), Natrium (Na), Kalium (K), Chlorid (Cl), Calcium (Ca), Phosphat (Phos), Harnstoff (Hst), Cholesterol (Chol), Butterhydroxybutyrat (BHB), Aspartat- Aminotransferase (AST), Gamma-Glutamyltransferase (GGT), Glutamatdehydrogenase (GLDH), Creatinkinase (CK), Freie Fettsäuren (FFS) und Magnesium (Mg). Die Kühe wurden in Gruppen eingeteilt basieren auf aufgetretenen Erkrankungen: Dislocatio abomasi (DA), Milchfieber (MF), Retentio secundinarum (RS), Kühe ohne klinischen und labordiagnostischen Befunden waren Kontrollgruppe (KG). Verwendet wurden Kontingenutafeln und univariate Chi- Quadrat Test, um Sensitifität, 1-Spezifität, positive und negative Likelihood ratio sowie prediktive Werte zu ermitteln. Durch die eigenen Ergebnisse kann die Annahme aufrecht erhalten werden, daßder DA eine Belastung des Energie- und Fettstoffwechsels vorangeht. Später an DA erkrankte Kühe wiesen signifikant höhere FFS- und BHB- Konzentrationen auf als gesunde (x=818 µmol/l bzw. x=1,78 mmol/l; p< 0,01 bzw. 0,001). Sensitifität und 1-Spezifität der FFS ist 100% und 58% (Grenzwert 500 µmol/l). Sensitifität undf 1-Spezifität von BHB (Grenzwert 0,6 mmol/l) ist 91% und 68%. Wechsel des "cut off" zu 0,85 mmol/l führt zu einer Halbierung der 1-Spezifität bei BHB (Sensitifität 91%, 1-Spezifität 36%). Einen Bezug zur Erkrankung wiesen FFS,CK, GLDH, AST, Prot und Hst auf(p<0,05). Ungünstige prediktive Werte führten zu ungeeigneten DA- Screeningparametern. Zu bemerken ist ein signifikanter Unterschied der CK zwischen an DA erkrankten Kühen ("cut off" 250 U/l; Sensitifität 64%, 1-Spezifität 22%; p<0,001) und der Kontrollgruppe (x=320 U/l). Der Anteil erhöht sich jedoch auf 82% bei einem Grenzwert > 185 U/l (Sensitifität 0,82, 1-Spezifität 0,29). Ein moderater Anstieg der Bilirubin-Konzentration (x=11,1 µmol/l; p=0,034) zeigte eine geringe Leberbelastung an. AST- Aktivität (x=16 U/l; p<0,01)ist signifikant erhöht bei später an DA erkrankenden Kühen gegenüber der Kontrollgruppe (86 U/l).Sensitifität und 1-Spezifität betrugen 100% und 59%. FFS, BHB und AST können als Parameter geeignet sein die Prävalenz der DA in einer Herde gut einzuschätzen, jedoch gilt eine geringe Anzahl beprobter Tiere als limitierender Faktor. Andererseits kann diese Studie als Basis für die Entwicklung von Modellen gelten, die geeignter sind als Testsystem.

Diese Dissertation untersucht die Verwendung von Performance-Informationen („Kennzahlen“) durch Führungskräfte in der öffentlichen Verwaltung. Unter „Verwendung“ wird dabei die zweckorientierte Nutzung der Daten verstanden, um zu steuern, zu lernen und öffentliche Leistungen zu verbessern. Die zentrale Frage der Arbeit lautet: Wie können Unterschiede bei der Verwendung von Performance-Informationen erklärt werden? Um diese Frage zu beantworten, wird die bereits existierende Literatur strukturiert ausgewertet. Forschungslücken werden aufgezeigt und eigene Ansätze vorgestellt, wie diese geschlossen werden können. Der erste Teil der Dissertation untersucht den Einfluss von Manager-bezogenen Faktoren auf die Nutzung von Performance-Daten, die bislang in der Forschung noch keine Berücksichtigung gefunden haben. Der zweite Abschnitt testet ein modifiziertes Modell aus der Psychologie, das auf der Annahme basiert, dass die Verwendung von Performance-Informationen ein bewusstes und durchdachtes Verhalten darstellt. Der dritte Teil untersucht, inwieweit sich die Erklärungen für die Nutzung von Performance-Informationen unterscheiden, wenn wir diese nicht nur als Kennzahlen definieren, sondern ebenfalls andere Quellen von „unsystematischem“ Feedback berücksichtigen. Die empirischen Ergebnisse der Arbeit basieren auf einer Umfrage aus dem Jahr 2011. Im Rahmen dieses Surveys habe ich die mittleren Manager (Amtsleiter und Fachbereichsleiter) aus acht ausgewählten Bereichen aller kreisfreien Städte in Deutschland befragt (n=954). Zur Auswertung der Daten wurden die Verfahren Faktorenanalyse, Multiple Regressionsanalyse und Strukturgleichungsmodellierung eingesetzt. Meine Forschung förderte unter anderem vier Erkenntnisse zu Tage, die durch ähnliche Befunde der verschiedenen Teile der Dissertation abgesichert sind: 1) Die Verwendung von Performance-Daten kann als bewusstes Verhalten von Führungskräften modelliert werden, das durch deren Einstellung sowie durch die Einstellung ihres sozialen Umfeldes bestimmt wird. 2) Häufige Nutzer von Performance-Informationen zeigen überraschenderweise keine generelle Präferenz für das abstrakt-analytische Verarbeiten von Informationen. Stattdessen bevorzugen sie, Informationen durch persönliche Interaktionen aufzunehmen. 3) Manager, die sich früh im Rahmen der Ermittlung von Performance-Informationen engagieren, nutzen diese später auch häufiger, um Entscheidungen zu treffen. 4) Performance-Berichte sind nur eine Informationsquelle unter vielen. Verwaltungsmanager präferieren verbales Feedback von Insidern sowie das Feedback von wichtigen externen Stakeholdern gegenüber systematischen Performance-Daten. Die Dissertation erklärt diese Befunde theoretisch und verdeutlicht deren Implikationen für Theorie und Praxis. / The dissertation examines the use of performance information by public managers. “Use” is conceptualized as purposeful utilization in order to steer, learn, and improve public services. The main research question is: Why do public managers use performance information? To answer this question, I systematically review the existing literature, identify research gaps and introduce the approach of my dissertation. The first part deals with manager-related variables that might affect performance information use but which have thus far been disregarded. The second part models performance data use by applying a theory from social psychology which is based on the assumption that this management behavior is conscious and reasoned. The third part examines the extent to which explanations of performance information use vary if we include others sources of “unsystematic” feedback in our analysis. The empirical results are based on survey data from 2011. I surveyed middle managers from eight selected divisions of all German cities with county status (n=954). To analyze the data, I used factor analysis, multiple regression analysis, and structural equation modeling. My research resulted in four major findings: 1) The use of performance information can be modeled as a reasoned behavior which is determined by the attitude of the managers and of their immediate peers. 2) Regular users of performance data surprisingly are not generally inclined to analyze abstract data but rather prefer gathering information through personal interaction. 3) Managers who take on ownership of performance information at an early stage in the measurement process are also more likely to use this data when it is reported to them. 4) Performance reports are only one source of information among many. Public managers prefer verbal feedback from insiders and feedback from external stakeholders over systematic performance reports. The dissertation explains these findings using a deductive approach and discusses their implications for theory and practice.

Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf die Möglichkeiten der effizienten Informationsübermittlung von krankheitsbezogenen Informationen durch Krankenkassen. Schwerpunkt der Betrachtung ist die Frage, durch welche Ansätze und durch welche Methoden die Informationsübermittlung von Krankenkassen verbessert werden kann. Als krankheitsbezogene Informationen werden Informationen verstanden, die der Patient benötigt, um eine bereits eingetretene Krankheit zu bewältigen. Diesem Ansatz liegen die Konzepte der Compliance, des Empowerment und des High Involvement zu Grunde. Als Zielgruppen von Krankenkassen werde jene Versichertengruppen definiert, die von einer Krankheit betroffen sind, und die so einen besonderen Nutzen von krankheitsbezogenen Informationen haben. Zunächst wird die Notwendigkeit von ausführlichen Informationen für Patienten dargestellt und die Anforderungen an die Qualität der Informationen beschrieben. Es folgt eine Darstellung der politischen und rechtlichen Rahmenbedingungen für Patienteninformation in Deutschland. Es werden Kriterien dargestellt, die den Bedarf an gesundheitlichen Informationen wesentlich beeinflussen. Ferner wird die jeweilige Eignung von Medien und Informationskanälen in Bezug auf die Übermittlung krankheitsbezogener Informationen durch eine gesetzliche Krankenkasse diskutiert. Um die zur Verfügung stehenden Informationskanäle effizient und zielgruppenorientiert einsetzen zu können, werden die Möglichkeiten von Marktsegmentierung und Zielgruppenbildung auf gesetzliche Krankenkassen übertragen. Es folgt eine exemplarische Zielgruppenbildung anhand von Daten einer Beispielkrankenkasse.Die so identifizierten Zielgruppen werden insbesondere auf ihr Mediennutzungsverhalten hin untersucht. Die Ergebnisse münden in einer Darstellung, welche Informationskanäle in welcher Weise von einer Krankenkasse eingesetzt werden können, um der jeweiligen Zielgruppe krankheitsbezogene Informationen zur Verfügung zu stellen.

Die Dislocatio abomasi gehört gegenwärtig zu den häufigsten nicht infektiösen Krankheiten bei Kühen mit höherer Leistung. Ziel der vorliegenden Arbeit war es, Vorkommen und Ursachen der DA in den Regionen Paderboprner Land und Münsterland zu untersuchen und Blutparameter festzulegen, die für ein Screening von Stoffwechselerkrankungen mit Schwerpunkt auf DA vielversprechend sind und in wie fern das Testsystem mit den bereits evaluierten "cut off`s" sich zur Bewertung von des Stoffwechsels anbietet. Dazu wurden am 3. d p.p. im Zeitraum März bis November 2003 von insgesamt 144 Kühen der Rasse Holstein- Frisian aus 16 Betrieben entnommen und auf folgende Laborparameter untersucht: Protein (Prot), Bilirubin (Bili), Natrium (Na), Kalium (K), Chlorid (Cl), Calcium (Ca), Phosphat (Phos), Harnstoff (Hst), Cholesterol (Chol), Butterhydroxybutyrat (BHB), Aspartat- Aminotransferase (AST), Gamma-Glutamyltransferase (GGT), Glutamatdehydrogenase (GLDH), Creatinkinase (CK), Freie Fettsäuren (FFS) und Magnesium (Mg). Die Kühe wurden in Gruppen eingeteilt basieren auf aufgetretenen Erkrankungen: Dislocatio abomasi (DA), Milchfieber (MF), Retentio secundinarum (RS), Kühe ohne klinischen und labordiagnostischen Befunden waren Kontrollgruppe (KG). Verwendet wurden Kontingenutafeln und univariate Chi- Quadrat Test, um Sensitifität, 1-Spezifität, positive und negative Likelihood ratio sowie prediktive Werte zu ermitteln. Durch die eigenen Ergebnisse kann die Annahme aufrecht erhalten werden, daßder DA eine Belastung des Energie- und Fettstoffwechsels vorangeht. Später an DA erkrankte Kühe wiesen signifikant höhere FFS- und BHB- Konzentrationen auf als gesunde (x=818 µmol/l bzw. x=1,78 mmol/l; p< 0,01 bzw. 0,001). Sensitifität und 1-Spezifität der FFS ist 100% und 58% (Grenzwert 500 µmol/l). Sensitifität undf 1-Spezifität von BHB (Grenzwert 0,6 mmol/l) ist 91% und 68%. Wechsel des "cut off" zu 0,85 mmol/l führt zu einer Halbierung der 1-Spezifität bei BHB (Sensitifität 91%, 1-Spezifität 36%). Einen Bezug zur Erkrankung wiesen FFS,CK, GLDH, AST, Prot und Hst auf(p<0,05). Ungünstige prediktive Werte führten zu ungeeigneten DA- Screeningparametern. Zu bemerken ist ein signifikanter Unterschied der CK zwischen an DA erkrankten Kühen ("cut off" 250 U/l; Sensitifität 64%, 1-Spezifität 22%; p<0,001) und der Kontrollgruppe (x=320 U/l). Der Anteil erhöht sich jedoch auf 82% bei einem Grenzwert > 185 U/l (Sensitifität 0,82, 1-Spezifität 0,29). Ein moderater Anstieg der Bilirubin-Konzentration (x=11,1 µmol/l; p=0,034) zeigte eine geringe Leberbelastung an. AST- Aktivität (x=16 U/l; p<0,01)ist signifikant erhöht bei später an DA erkrankenden Kühen gegenüber der Kontrollgruppe (86 U/l).Sensitifität und 1-Spezifität betrugen 100% und 59%. FFS, BHB und AST können als Parameter geeignet sein die Prävalenz der DA in einer Herde gut einzuschätzen, jedoch gilt eine geringe Anzahl beprobter Tiere als limitierender Faktor. Andererseits kann diese Studie als Basis für die Entwicklung von Modellen gelten, die geeignter sind als Testsystem.

Forecasting is an important analysis technique to support decisions and functionalities in many application domains. While the employed statistical models often provide a sufficient accuracy, recent developments pose new challenges to the forecasting process. Typically the available time for estimating the forecast models and providing accurate predictions is significantly decreasing. This is especially an issue in the energy domain, where forecast models often consider external influences to provide a high accuracy. As a result, these models exhibit a higher number of parameters, resulting in increased estimation efforts. Also, in the energy domain new measurements are constantly appended to the time series, requiring a continuous adaptation of the models to new developments. This typically involves a parameter re-estimation, which is often almost as expensive as the initial estimation, conflicting with the requirement for fast forecast computation. To address these challenges, we present a framework that allows a more efficient integration of external information. First, external information are handled in a separate model, because their linear and non-linear relationships are more stable and thus, they can be excluded from most forecast model adaptations. Second, we directly optimize the separate model using feature selection and dimension reduction techniques. Our evaluation shows that our approach allows an efficient integration of external information and thus, an increased forecasting accuracy, while reducing the re-estimation efforts.

Die auf Markowitz (1952) zurückgehende Portfoliotheorie ist ohne jeden Zweifel ein bedeutender Themenbereich der modernen finanzwirtschaftlichen Forschung. Zentral beschäftigt sich dieser Bereich mit der Frage, wie ein Anleger sein Vermögen auf unterschiedliche Anlagewerte verteilen soll. Als Ergebnis stellt sich ein optimales Verhältnis aus Rendite und Risiko heraus, wobei das Risiko ausschließlich durch die Varianz der Portfoliorendite erfasst wird. Konkrete Anwendungen dieses Konzeptes erzielen jedoch aufgrund von Schätzfehlern und Stationaritätsannahmen bei der Erwartungsbildung enttäuschende Resultate, speziell im Vergleich zu passiven Anlagestrategien. Die vorliegende Arbeit greift nun beide Aspekte parallel auf. Zum einem werden neben der Varianz auch weitere höhere Momente der Portfoliorenditeverteilung in der optimalen Asset Allokation berücksichtigt, zum anderen werden an Stelle von historischen Renditezeitreihen implizite Informationen aus dem Optionsmarkt für die Erwartungsbildung genutzt. Die Arbeit leistet hierzu methodische, theoretische und empirische Beiträge. Es wird aufgezeigt, wie implizite Informationen in der Asset Allokation mit höheren Momenten zur Anwendung kommen und, im Rahmen von umfangreichen empirischen Studien, dass im Vergleich zur Erwartungsbildung auf Basis historischer Renditezeitreihen implizite Informationen in der Asset Allokation vorzuziehen sind.

L’établissement d’un lexique dans le règne des végétaux et dans le contexte spécifique de la communauté des Beri constitue un élément important offrant un certain nombre d’informations linguistiques, culturelles, scientifiques ou techniques.

Im Bereich der städtebasierten siedlungsstrukturellen Analysen spielen Gebäudedaten mit Informationen zur Gebäudenutzung und dem Gebäudetyp eine wichtige Rolle. Auf diesen Daten basiert die Modellierung von demografischen und sozioökonomischen Kenngrößen, welche bei Aufgaben der Siedlungsentwicklung oder in der Infrastrukturplanung zum Einsatz kommen. Vonseiten der amtlichen Vermessungsanstalten stehen kleinräumige und flächendeckende Daten zur Gebäudenutzung nur in begrenztem Umfang zur Verfügung. Eine darauf aufbauende Bevölkerungsabschätzung ist aus diesem Grund nur eingeschränkt möglich. Das Ziel dieser Arbeit war es, die Integration von nutzergenerierten Geodaten aus dem OpenStreetMap (OSM) Projekt für den Einsatz zur Abschätzung gebäudebasierter Bevölkerungs- und Wohnungszahlen zu untersuchen. Der Fokus liegt dabei besonders auf der Abgrenzung von Wohn- und Nichtwohnnutzung innerhalb von Gebäuden. Diese Informationen sind in den amtlichen Geobasisdaten nicht zu finden, können jedoch aus OSM Punkt- und Polygondaten extrahiert werden. Hauptgegenstand der Untersuchung ist die Entwicklung eines Modells zur Integration der Nichtwohnnutzungsinformationen aus OSM, welches Gewerbeinformationen anhand der OSM-Tags analysiert. Dazu war neben einer geeigneten Typologie, die Festlegung von Regeln zur Verarbeitung mehrerer Gewerbe in einem amtlichen Gebäude notwendig. Über räumliche Verschneidungen der Datensätze erfolgt die eigentliche Datenintegration. Zur Umsetzung des Modells wurden drei Python-Skripte erarbeitet, welche alle notwendigen Vorverarbeitungsschritte und anschließenden Modellberechnungen automatisiert durchführen. Zusätzlich zur Bestimmung des Nichtwohnnutzungsanteiles in den Gebäuden, fand eine Wohnung- und Bevölkerungsabschätzung mittels gebäudetypischer Kenngrößen auf Gebäudebasis statt. Mittels der Abschätzungsergebnisse ohne und mit OSM-Gewerbeinformationen, konnte eine Bewertung dieser Methode erfolgen. Eine Beurteilung der Qualität des Modells im Vergleich zur Realität benötigt geeignete Validierungsdaten. Diese wurden in Form von baublockbezogenen statistischen Einwohner- und Wohnungszahlen von der Stadt Dresden bereitgestellt und zur Ergebnisdiskussion herangezogen. Regionale Unterschiede konnten anhand von Übersichts- und Detailkarten sowie statistischen Analysen herausgearbeitet werden.:Inhaltsverzeichnis ............................................................................. I Abkürzungsverzeichnis ..................................................................... V Abbildungsverzeichnis ...................................................................... VII Tabellenverzeichnis .......................................................................... IX 1 Einleitung ...................................................................................... 11 1.1 Motivation ................................................................................... 11 1.2 Zielstellung und Aufbau der Arbeit ............................................. 12 2 Theoretische und praktische Grundlagen ...................................... 15 2.1 Räumliche Modellierung der Siedlungsstruktur ........................... 15 2.1.1 Siedlungsstrukturelle Begriffe ................................................. 15 2.1.2 Räumliche Daten ..................................................................... 18 2.2 Semantische Integration ............................................................ 23 2.2.1 Interoperabilität ...................................................................... 24 2.2.2 Datenintegration ..................................................................... 25 2.3 Semantik in Geodaten ................................................................ 28 2.3.1 Attributierung in OpenStreetMap ............................................. 28 2.3.2 Nutzungsinformationen in amtlichen Geobasisdaten ............... 31 3 Modellierung sozioökonomischer Kenngrößen ............................... 33 3.1 Bedarf an kleinräumigen Nutzungsinformationen ....................... 33 3.2 Modellierungsansätze ................................................................. 35 3.2.1 Ableitung sozioökonomischer Daten aus der Fernerkundung .. 35 3.2.2 Modellierung mit Hilfe von Geobasisdaten ............................... 36 3.3 Vorteile und Mängel der vorgestellten Ansätze .......................... 40 3.4 Möglichkeiten von OSM zur Verbesserung der Modellierung ....... 42 4 Methodik ........................................................................................ 43 4.1 Herangehensweise ..................................................................... 43 4.2 Flächen- und Gebäudenutzungen in amtlichen und OSM-Daten .. 44 4.2.1 Typologie der Flächen- und Gebäudenutzung .......................... 44 4.2.2 Typologie der Flächenbeanspruchung von Gewerben .............. 47 4.3 Modell zur Abschätzung des Nichtwohnnutzungsanteils ............. 50 4.3.1 Gebäudetypische Kenngrößen ................................................. 51 4.3.2 Vorgehensweise ...................................................................... 52 5 Daten ............................................................................................. 55 5.1 Untersuchungsgebiet .................................................................. 55 5.2 OpenStreetMap ........................................................................... 56 5.3 Amtliche Geobasisdaten .............................................................. 57 6 Praktische Umsetzung .................................................................... 59 6.1 Datenmanagement ...................................................................... 59 6.1.1 Eingesetzte Software ............................................................... 59 6.1.2 OSM-Import .............................................................................. 60 6.1.3 Datenorganisation ................................................................... 64 6.2 Praktische Umsetzung des Modell zur Abschätzung des Nichtwohnnutzungsanteils ................................................................ 65 6.2.1 Vorverarbeitung ....................................................................... 65 6.2.2 Modellberechnungen und Bevölkerungsabschätzung .............. 74 6.3 Validierung des Modells .............................................................. 79 6.3.1 Validierungsdaten .................................................................... 79 6.3.2 Durchführung ........................................................................... 80 7 Ergebnisse ..................................................................................... 83 7.1 Untersuchung zur Vollständigkeit der semantischen Informationen anhand der Gewerbe POI .......................................................................................................... 83 7.1.1 Datengrundlagen ..................................................................... 84 7.1.2 Gewerbevergleich durch zufällige Straßenwahl ........................ 84 7.1.3 Gezielter Gewerbevergleich durch Ortsbegehung .................... 86 7.2 Charakterisierung des Ergebnisdatensatzes .............................. 88 7.3 Validierung .................................................................................. 91 7.4 Ergebnisvisualisierung ................................................................ 93 8 Ergebnisdiskussion ........................................................................ 97 8.1 Kleinräumige Betrachtung ........................................................... 97 8.2 Dateninkonsistenz ...................................................................... 101 8.3 Methodische Schwächen und Stärken ........................................ 103 8.4 Weitere Analysemöglichkeiten .................................................... 104 9 Zusammenfassung ........................................................................ 105 9.1 Fazit ........................................................................................... 105 9.2 Ausblick ...................................................................................... 106 Literaturverzeichnis .......................................................................... 109 A Anhang .......................................................................................... 115 Anhang 1: IÖR Flächenschema ......................................................... 115 Anhang 2: Flächen- und Gebäudenutzungstypologie........................ 116 Anhang 3: Klassifikationsschema nach (Burckhardt, 2012) .............. 118 Anhang 4: Skript-Auszug 1 - Datenverarbeitung in der OSM-Punktdatei ................................................................................ 120 Anhang 5: Skript-Auszug 2 - Die Funktion „calculateGWTotal“ .......... 121 Anhang 6: Karten - Untersuchungsgebiet Dresden in 1:100.000 ..... 122 Anhang 7: CD-Inhalt ......................................................................... 122 / Building data with information of building uses and building types play an important role for city-based settlement structure analyses. The estimation of demographic and socio-economic parameters is based on this data. They were used in the field of settlement development or in infrastructure planning. The availability of area-wide and small-scale data of building uses from surveying authorities is limited. For this reason, the estimation of population based on this data cannot be realised sufficiently. Therefore, it was the aim of this research paper to analyse the integration of user-generated geodata from OpenStreetMap (OSM)-project for estimating building-based population and housing units. The research focuses on the separation of residential and non-residential usage within buildings. Not being detected in official geodatasets, the information can be retrieved from OSM-point and polygondata. The development of a model for the integration of non-residential information from OSM is the main subject of this research. It contains the analyses of commercial information out of the OSM Tags. Besides an appropriate typology specifications are necessary to process multiple businesses within one official building. The actual data integration occurs with the help of spatial intersections between the datasets. The implementation of the model is based on three Python-scripts, executing all pre-processing and following calculation steps automatically. In addition to the identification of non-residential building-parts, an estimation of population and housing units per building, based on typical building parameters took place. By means of the estimation results with and without OSM-information it was possible to valuate this method. Validation data is necessary to measure the quality of the model in comparison to reality. This datasets was provided by the City of Dresden, consisting of statistical population and building unit numbers based on building blocks, and used for the discussion of the results. To describe regional differences, maps with overview and detailed scales as well as statistical schemata where used.:Inhaltsverzeichnis ............................................................................. I Abkürzungsverzeichnis ..................................................................... V Abbildungsverzeichnis ...................................................................... VII Tabellenverzeichnis .......................................................................... IX 1 Einleitung ...................................................................................... 11 1.1 Motivation ................................................................................... 11 1.2 Zielstellung und Aufbau der Arbeit ............................................. 12 2 Theoretische und praktische Grundlagen ...................................... 15 2.1 Räumliche Modellierung der Siedlungsstruktur ........................... 15 2.1.1 Siedlungsstrukturelle Begriffe ................................................. 15 2.1.2 Räumliche Daten ..................................................................... 18 2.2 Semantische Integration ............................................................ 23 2.2.1 Interoperabilität ...................................................................... 24 2.2.2 Datenintegration ..................................................................... 25 2.3 Semantik in Geodaten ................................................................ 28 2.3.1 Attributierung in OpenStreetMap ............................................. 28 2.3.2 Nutzungsinformationen in amtlichen Geobasisdaten ............... 31 3 Modellierung sozioökonomischer Kenngrößen ............................... 33 3.1 Bedarf an kleinräumigen Nutzungsinformationen ....................... 33 3.2 Modellierungsansätze ................................................................. 35 3.2.1 Ableitung sozioökonomischer Daten aus der Fernerkundung .. 35 3.2.2 Modellierung mit Hilfe von Geobasisdaten ............................... 36 3.3 Vorteile und Mängel der vorgestellten Ansätze .......................... 40 3.4 Möglichkeiten von OSM zur Verbesserung der Modellierung ....... 42 4 Methodik ........................................................................................ 43 4.1 Herangehensweise ..................................................................... 43 4.2 Flächen- und Gebäudenutzungen in amtlichen und OSM-Daten .. 44 4.2.1 Typologie der Flächen- und Gebäudenutzung .......................... 44 4.2.2 Typologie der Flächenbeanspruchung von Gewerben .............. 47 4.3 Modell zur Abschätzung des Nichtwohnnutzungsanteils ............. 50 4.3.1 Gebäudetypische Kenngrößen ................................................. 51 4.3.2 Vorgehensweise ...................................................................... 52 5 Daten ............................................................................................. 55 5.1 Untersuchungsgebiet .................................................................. 55 5.2 OpenStreetMap ........................................................................... 56 5.3 Amtliche Geobasisdaten .............................................................. 57 6 Praktische Umsetzung .................................................................... 59 6.1 Datenmanagement ...................................................................... 59 6.1.1 Eingesetzte Software ............................................................... 59 6.1.2 OSM-Import .............................................................................. 60 6.1.3 Datenorganisation ................................................................... 64 6.2 Praktische Umsetzung des Modell zur Abschätzung des Nichtwohnnutzungsanteils ................................................................ 65 6.2.1 Vorverarbeitung ....................................................................... 65 6.2.2 Modellberechnungen und Bevölkerungsabschätzung .............. 74 6.3 Validierung des Modells .............................................................. 79 6.3.1 Validierungsdaten .................................................................... 79 6.3.2 Durchführung ........................................................................... 80 7 Ergebnisse ..................................................................................... 83 7.1 Untersuchung zur Vollständigkeit der semantischen Informationen anhand der Gewerbe POI .......................................................................................................... 83 7.1.1 Datengrundlagen ..................................................................... 84 7.1.2 Gewerbevergleich durch zufällige Straßenwahl ........................ 84 7.1.3 Gezielter Gewerbevergleich durch Ortsbegehung .................... 86 7.2 Charakterisierung des Ergebnisdatensatzes .............................. 88 7.3 Validierung .................................................................................. 91 7.4 Ergebnisvisualisierung ................................................................ 93 8 Ergebnisdiskussion ........................................................................ 97 8.1 Kleinräumige Betrachtung ........................................................... 97 8.2 Dateninkonsistenz ...................................................................... 101 8.3 Methodische Schwächen und Stärken ........................................ 103 8.4 Weitere Analysemöglichkeiten .................................................... 104 9 Zusammenfassung ........................................................................ 105 9.1 Fazit ........................................................................................... 105 9.2 Ausblick ...................................................................................... 106 Literaturverzeichnis .......................................................................... 109 A Anhang .......................................................................................... 115 Anhang 1: IÖR Flächenschema ......................................................... 115 Anhang 2: Flächen- und Gebäudenutzungstypologie........................ 116 Anhang 3: Klassifikationsschema nach (Burckhardt, 2012) .............. 118 Anhang 4: Skript-Auszug 1 - Datenverarbeitung in der OSM-Punktdatei ................................................................................ 120 Anhang 5: Skript-Auszug 2 - Die Funktion „calculateGWTotal“ .......... 121 Anhang 6: Karten - Untersuchungsgebiet Dresden in 1:100.000 ..... 122 Anhang 7: CD-Inhalt ......................................................................... 122

Seit der Nahrungsmittelpreiskrise 2007/08 ist die Volatilität von Nahrungsmittelpreisen wieder als wichtiges Thema in der politischen Diskussion aufgetaucht. Nicht nur die Beobachtung eines steigenden Preisniveaus, sondern auch der scheinbare Anstieg der Volatilität auf Schlüsselmärkten (vor allem Getreide) hat viele Studien sowohl auf konzeptioneller als auch auf empirischer Ebene ausgelöst. Da Menschen, insbesondere in Entwicklungsländern, unter hohen und instabilen Preisen leiden, ist diese Entwicklung als globales Problem und ein Haupthindernis zur Bekämpfung von Hunger und Mangelernährung erkannt worden. Diese Doktorarbeit hat das Ziel, zu der Debatte beizutragen, wie am besten mit Preisvolatilität auf Agrarmärkten umzugehen ist. Um einen umfassenden Überblick über Agrarpreisvolatilität, ihre Ursachen und die Möglichkeiten, betroffenen Marktteilnehmern sinnvoll zu helfen, zu geben, konzentriert sich diese Arbeit auf drei bedeutende Aspekte, welche die drei Hauptkapitel dieser kumulativen Dissertation bilden: Kapitel 2 hat das Ziel, die Frage, wie sich Volatilität seit der Nahrungsmittelpreiskrise 2007/08 entwickelt hat, robust zu beantworten. Generelle Unterschiede im Volatilitätslevel, der Volatilität der Volatilität und der Persistenz der Volatilität werden für ein Set von realisierten, GARCH-Modell basierten und impliziten Volatilitäten auf drei Agrarmärkten – Weizen, Mais und Sojabohnen – betrachtet. Darüber hinaus werden verbreitete Aussagen bezüglich des Anstiegs der Volatilität seit der Nahrungsmittelpreiskrise 2007/08 und weitere relevante Aspekte wie die Veränderung der Persistenz der Volatilität und die Quantifizierung des Anstiegs hinsichtlich einer robusten Schlussfolgerung geprüft. Kapitel 3 identifiziert die Treiber von Volatilität für verschiedene Ölsaaten und pflanzliche Ölmärkte. Das Kapitel liefert eine Untersuchung der gemeinsamen Effekte von fundamentalen Volatilitätstreibern und der Übertragungseffekte zwischen verwandten Märkten. Kapitel 4 stellt ein Set von verwandten Risikomaßen vor, um die detaillierte Struktur der Volatilität in Agrarmärkten zu charakterisieren. Diese Maße erlauben die Zerlegung einer allgemeinen Preisbewegung in „große“ Veränderungen mit möglicherweise schwerwiegenden ökonomischen Konsequenzen und „normale“ Veränderungen. Es werden zukunftsgerichtete Schätzer der Risikomaße abgeleitet, die die Erwartungen des Marktes über zukünftige Bewegungen der Rohwarenpreise aus aktuellen Optionspreisen extrahieren. Eine empirische Studie für wichtige Getreidemärkte demonstriert die Vorhersagekraft der impliziten Schätzer. Insgesamt zeigt die Doktorarbeit, dass Risikomanagement und die Abmilderung der Effekte erhöhter Preisvolatilität nur dann wirkungsvoll ist, wenn man sich bewusst ist, welche Agrarmärkte betroffen sind, mit welcher genauen Art von Preisrisiko man konfrontiert ist und somit welche Gruppe von Marktteilnehmern Schutz benötigt und wenn das Risiko frühzeitig erkannt wird, um hilfreiche Maßnahmen zu unternehmen.

Die Arbeit zielt darauf ab, ein tieferes Verständnis darüber zu schaffen, wodurch die Verwendung von Performance-Informationen in der öffentlichen Verwaltung bestimmt wird. Ausgehend von einer Literaturrecherche zu den wichtigsten theoretischen Erklärungen für die Verwendung von Performance-Informationen wird ein Analyseraster entwickelt, anhand dessen der Grad der Informationsverwendung in der Verwaltung operationalisiert wird. Anschließend wird eine Fallstudie über die Berliner Sozialhilfeverwaltung durchgeführt. Es kann gezeigt werden, dass verschiedene Verwaltungsakteure desselben Politikbereichs heterogene Präferenzen besitzen und sich folglich auch ihre Erwartungen an Performance-Informationen unterscheiden: Da beispielsweise die Sozialämter in den Berliner Bezirken hauptsächlich im „operativen Tagesgeschäft“ involviert sind, richtet sich ihr Hauptaugenmerk auf Kennzahlen, die diese Perspektive abdecken. Demgegenüber liegt etwa auf der Landesseite das Augenmerkt der Senatsverwaltung für Finanzen mehr auf den Kosteninformationen, da hier die Steuerung über die Globalsummenzuweisung an die Bezirke erfolgt. Es lassen sich verschiedene Indizien finden, um die Verwendung dieser Daten erklären zu können. Es wird festgestellt, dass der Schwerpunkt bislang eindimensional auf den Finanzdaten liegt. Die Verwendung lässt sich vor allem durch die subjektive politische Brisanz bestimmter Daten sowie durch die Einstellung der Führungskräfte gegenüber einer performance-basierten Steuerungsphilosophie erklären. / While there is a vast number of (often prescriptive) literature on the organization of performance management systems and the potential perils and pitfalls, little is known about how performance management is actually “lived” in the context of the German public administration. This contribution sheds light on the question how performance information is used in the social welfare administration of the German capital city of Berlin. After narrowing down the most important terms and concepts, a literature review on theoretical aspects on performance information use is carried out in order to develop an analytical framework. Afterwards, performance information use is illustrated with a case study whereby a triangulation of methods (analysis of official documents and expert interviews) is applied. The findings are that first and foremost financial information is used. It depends on the administrative level (central financial administration, central social administration and administration in the city districts) which kind of performance information actually is used most often. A further result is that the variance in the use of performance information can be explained best with the factor of available knowledge – both on professional and on technical side. Due to the severe financial situation Berlin is facing and because of an overrepresentation of cost accountants with a background in business studies, a chance for policy change is seen only to a very limited extent.