Stuttgart, Univ., Diss., 2005.

Techn. Universiẗat, Diss., 2005--Dresden.

Universiẗat, Diss., 2004--Würzburg. / Erscheinungsjahr an der Haupttitelstelle: 2003.

Die vorliegende Ausgabe beschäftigt sich mit dem Thema Treibhausgas-Controlling auf Unternehmensebene in ausgewählten Branchen. Es gilt festzustellen, ob bereits eine einheitliche Erfassung in den Unternehmen vorgenommen wird, wie ein Treibhausgas-Controlling zur Steuerung der Treibhausgasemissionen in den Unternehmen aufgebaut sein müsste und wieweit ein Treibhausgas-Controlling bereits in den Unternehmen implementiert ist. Es sollen Ansätze und Instrumente eines Treibhausgas-Controllings erläutert werden. Für die Ermittlung der aktuellen Situation der Erfassung der Treibhausgasemissionen und der Installierung eines Treibhausgas-Controllings in den Unternehmen wird beispielhaft die chemische Industrie analysiert. Aufbauend auf den theoretischen Untersuchungen und den Ergebnissen der empirischen Studie sollte ein spezifisches Kennzahlensystem für Treibhausgasemissionen entwickelt werden. Aus den klimapolitischen Regelungen und Ansprüchen anderer Stakeholder ergibt sich für die Unternehmen die Aufforderung ihre Treibhausgasemissionen zu verringern. Der erste Schritt für eine Reduktion ist eine Erfassung der Treibhausgasemissionen in den Unternehmen. Als Hilfe bei der Erfassung für Unternehmen stehen einen Vielzahl von Leitfäden zur Verfügung, wobei kein einheitlicher Standard für Unternehmen vorhanden ist. Die Unternehmenspraxis stellt sich nach Analyse der untersuchten Unternehmen sehr unterschiedlich dar. Die meisten Unternehmen erfassen schon Teile ihrer Emissionen. Von einer weitgehend vollständigen Erfassung sind aber alle Unternehmen noch entfernt. Aus der empirischen Studie in der chemischen Industrie geht ebenfalls hervor, dass die Unternehmen einen allgemeingültigen Erfassungsstandard für Treibhausgasemissionen wünschen.

Die vorliegende Ausgabe beschäftigt sich mit dem Thema Treibhausgas-Controlling auf Unternehmensebene in ausgewählten Branchen. Es gilt festzustellen, ob bereits eine einheitliche Erfassung in den Unternehmen vorgenommen wird, wie ein Treibhausgas-Controlling zur Steuerung der Treibhausgasemissionen in den Unternehmen aufgebaut sein müsste und wieweit ein Treibhausgas-Controlling bereits in den Unternehmen implementiert ist. Es sollen Ansätze und Instrumente eines Treibhausgas-Controllings erläutert werden. Für die Ermittlung der aktuellen Situation der Erfassung der Treibhausgasemissionen und der Installierung eines Treibhausgas-Controllings in den Unternehmen wird beispielhaft die chemische Industrie analysiert. Aufbauend auf den theoretischen Untersuchungen und den Ergebnissen der empirischen Studie sollte ein spezifisches Kennzahlensystem für Treibhausgasemissionen entwickelt werden. Aus den klimapolitischen Regelungen und Ansprüchen anderer Stakeholder ergibt sich für die Unternehmen die Aufforderung ihre Treibhausgasemissionen zu verringern. Der erste Schritt für eine Reduktion ist eine Erfassung der Treibhausgasemissionen in den Unternehmen. Als Hilfe bei der Erfassung für Unternehmen stehen einen Vielzahl von Leitfäden zur Verfügung, wobei kein einheitlicher Standard für Unternehmen vorhanden ist. Die Unternehmenspraxis stellt sich nach Analyse der untersuchten Unternehmen sehr unterschiedlich dar. Die meisten Unternehmen erfassen schon Teile ihrer Emissionen. Von einer weitgehend vollständigen Erfassung sind aber alle Unternehmen noch entfernt. Aus der empirischen Studie in der chemischen Industrie geht ebenfalls hervor, dass die Unternehmen einen allgemeingültigen Erfassungsstandard für Treibhausgasemissionen wünschen.

<p> We present an application of imprecise probability theory to the quantification of uncertainty in the integrated assessment of climate change. Our work is motivated by the fact that uncertainty about climate change is pervasive, and therefore requires a thorough treatment in the integrated assessment process. Classical probability theory faces some severe difficulties in this respect, since it cannot capture very poor states of information in a satisfactory manner. A more general framework is provided by imprecise probability theory, which offers a similarly firm evidential and behavioural foundation, while at the same time allowing to capture more diverse states of information. An imprecise probability describes the information in terms of lower and upper bounds on probability.</p> <p> For the purpose of our imprecise probability analysis, we construct a diffusion ocean energy balance climate model that parameterises the global mean temperature response to secular trends in the radiative forcing in terms of climate sensitivity and effective vertical ocean heat diffusivity. We compare the model behaviour to the 20th century temperature record in order to derive a likelihood function for these two parameters and the forcing strength of anthropogenic sulphate aerosols. Results show a strong positive correlation between climate sensitivity and ocean heat diffusivity, and between climate sensitivity and absolute strength of the sulphate forcing.</p> <p> We identify two suitable imprecise probability classes for an efficient representation of the uncertainty about the climate model parameters and provide an algorithm to construct a belief function for the prior parameter uncertainty from a set of probability constraints that can be deduced from the literature or observational data. For the purpose of updating the prior with the likelihood function, we establish a methodological framework that allows us to perform the updating procedure efficiently for two different updating rules: Dempster's rule of conditioning and the Generalised Bayes' rule. Dempster's rule yields a posterior belief function in good qualitative agreement with previous studies that tried to constrain climate sensitivity and sulphate aerosol cooling. In contrast, we are not able to produce meaningful imprecise posterior probability bounds from the application of the Generalised Bayes' Rule. We can attribute this result mainly to our choice of representing the prior uncertainty by a belief function.</p> <p> We project the Dempster-updated belief function for the climate model parameters onto estimates of future global mean temperature change under several emissions scenarios for the 21st century, and several long-term stabilisation policies. Within the limitations of our analysis we find that it requires a stringent stabilisation level of around 450 ppm carbon dioxide equivalent concentration to obtain a non-negligible lower probability of limiting the warming to 2 degrees Celsius. We discuss several frameworks of decision-making under ambiguity and show that they can lead to a variety of, possibly imprecise, climate policy recommendations. We find, however, that poor states of information do not necessarily impede a useful policy advice.</p> <p> We conclude that imprecise probabilities constitute indeed a promising candidate for the adequate treatment of uncertainty in the integrated assessment of climate change. We have constructed prior belief functions that allow much weaker assumptions on the prior state of information than a prior probability would require and, nevertheless, can be propagated through the entire assessment process. As a caveat, the updating issue needs further investigation. Belief functions constitute only a sensible choice for the prior uncertainty representation if more restrictive updating rules than the Generalised Bayes'Rule are available.</p> / <p> Diese Arbeit untersucht die Eignung der Theorie der unscharfen Wahrscheinlichkeiten für die Beschreibung der Unsicherheit in der integrierten Analyse des Klimawandels. Die wissenschaftliche Unsicherheit bezüglich vieler Aspekte des Klimawandels ist beträchtlich, so dass ihre angemessene Beschreibung von großer Wichtigkeit ist. Die klassische Wahrscheinlichkeitstheorie weist in diesem Zusammenhang einige Probleme auf, da sie Zustände sehr geringer Information nicht zufriedenstellend beschreiben kann. Die unscharfe Wahrscheinlichkeitstheorie bietet ein gleichermaßen fundiertes Theoriegebäude, welches jedoch eine größere Flexibilität bei der Beschreibung verschiedenartiger Informationszustände erlaubt. Unscharfe Wahrscheinlichkeiten erfassen solche Informationszustände durch die Spezifizierung von unteren und oberen Grenzen an zulässige Werte der Wahrscheinlichkeit.</p> <p> Unsere Analyse des Klimawandels beruht auf einem Energiebilanzmodell mit diffusivem Ozean, welches die globale Temperaturantwort auf eine Änderung der Strahlungsbilanz in Abhängigkeit von zwei Parametern beschreibt: die Klimasensitivität, und die effektive vertikale Wärmediffusivität im Ozean. Wir vergleichen das Modellverhalten mit den Temperaturmessungen des 20. Jahrhunderts, um eine sogenannte Likelihood-Funktion für die Hypothesen zu diesen beiden Parametern sowie dem kühlenden Einfluss der Sulfataerosole zu ermitteln. Im Ergebnis zeigt sich eine stark positive Korrelation zwischen Klimasensitivität und Wärmediffusivität im Ozean, und Klimasensitivität und kühlendem Einfluss der Sulfataerosole.</p> <p> Für die effiziente Beschreibung der Parameterunsicherheit ziehen wir zwei geeignete Modelltypen aus der unscharfen Wahrscheinlichkeitstheorie heran. Wir formulieren einen Algorithmus, der den Informationsgehalt beider Modelle durch eine sogenannte Belief-Funktion beschreibt. Mit Hilfe dieses Algorithmus konstruieren wir Belief-Funktionen für die A-priori-Parameterunsicherheit auf der Grundlage von divergierenden Wahrscheinlichkeitsschätzungen in der Literatur bzw. Beobachtungsdaten. Wir leiten eine Methode her, um die A-priori-Belief-Funktion im Lichte der Likelihood-Funktion zu aktualisieren. Dabei ziehen wir zwei verschiedene Regeln zur Durchführung des Lernprozesses in Betracht: die Dempstersche Regel und die verallgemeinerte Bayessche Regel. Durch Anwendung der Dempsterschen Regel erhalten wir eineA-posteriori-Belief-Funktion, deren Informationsgehalt qualitativ mit den Ergebnissen bisheriger Studien übereinstimmt, die eine Einschränkung der Unsicherheit über die Klimasensitivität und die kühlende Wirkung der Sulfataerosole versucht haben. Im Gegensatz dazu finden wir bei Anwendung der verallgemeinerten Bayesschen Regel keine sinnvollen unteren und oberen Grenzen an die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit. Wir stellen fest, dass dieses Resultat maßgeblich durch die Wahl einer Belief-Funktion zur Beschreibung der A-priori-Unsicherheit bedingt ist.</p> <p> Die A-posteriori-Belief-Funktion für die Modellparameter, die wir aus der Anwendung der Dempsterschen Regel erhalten haben, wird zur Abschätzung des zukünftigen Temperaturanstiegs eingesetzt. Wir betrachten verschiedene Emissionsszenarien für das 21. Jahrhundert sowie verschiedene Stabilisierungsziele für den Treibhausgasgehalt in der Atmosphäre. Im Rahmen unserer Analyse finden wir, dass sehr strikte Stabilisierungsziele im Bereich einer Kohlendioxid-Äquivalentkonzentration von ca. 450 ppm in der Atmosphäre notwendig sind, um nicht eine vernachlässigbar kleine untere Wahrscheinlichkeit für die Begrenzung der Erwärmung auf 2 Grad Celsius zu erhalten. Wir diskutieren verschiedene Kriterien für die Entscheidungsfindung unter unscharfer Wahrscheinlichkeit, und zeigen dass sie zu verschiedenen teilweise unscharfen Politikempfehlungen führen können. Nichtsdestotrotz stellen wir fest, dass eine klare Politikempfehlung auch bei Zuständen schwacher Information möglich sein kann.</p> <p> Wir schließen, dass unscharfe Wahrscheinlichkeiten tatsächlich ein geeignetes Mittel zur Beschreibung der Unsicherheit in der integrierten Analyse des Klimawandels darstellen. Wir haben Algorithmen zur Generierung und Weiterverarbeitung von Belief-Funktionen etabliert, die eine deutlich größere A-priori-Unsicherheit beschreiben können, als durch eine A-priori-Wahrscheinlichkeit möglich wäre. Allerdings erfordert die Frage des Lernprozesses für unscharfe Wahrscheinlichkeiten eine weitergehende Untersuchung. Belief-Funktionen stellen nur dann eine vernünftige Wahl für die Beschreibung der A-priori-Unsicherheit dar, wenn striktere Regeln als die verallgemeinerte Bayessche Regel für den Lernprozess gerechtfertigt werden können.</p>

Welche Strategien verfolgen die Bundesregierung und die Bundesländer der Bundesrepublik Deutschland, um den anthropogen bedingten Treibhauseffekt zu mindern und etwaige Folgen abzuwenden? Für die vorliegende Analyse ist diese Frage der Ausgangpunkt. Es wird ein Überblick über die jeweiligen Klimaschutzstrategien und den Grad der Zielerreichung gegeben. Ziel dieser Arbeit ist die Veröffentlichung der Ergebnisse im Internet auf der Domain www.klimastrategie.de. Den Klimaschutzanstrengungen zugrunde liegende Dokumente der Bundesländer und des Bundes werden, soweit veröffentlicht, vollständig im Internet dokumentiert.:1. Einleitung 2. Vorgehensweise 3. Zusammenfassung 4. Die Klimaschutzstrategie der deutschen Bundesregierung 5. Die Klimaschutzstrategien der deutschen Bundesländer 5.1. Umweltökonomische Gesamtrechung der Länder (UGR) 5.2. Die Klimaschutzstrategie im Land Baden-Württemberg 5.3. Die Klimaschutzstrategie im Freistaat Bayern 5.4. Die Klimaschutzstrategie im Land Berlin 5.5. Die Klimaschutzstrategie im Land Brandenburg 5.6. Die Klimaschutzstrategie im Land Bremen 5.7. Die Klimaschutzstrategie in der Freien und Hansestadt Hamburg 5.8. Die Klimaschutzstrategie im Land Hessen 5.9. Die Klimaschutzstrategie im Land Mecklenburg-Vorpommern 5.10. Die Klimaschutzstrategie im Land Niedersachsen 5.11. Die Klimaschutzstrategie im Land Nordrhein-Westfalen 5.12. Die Klimaschutzstrategie im Land Rheinland-Pfalz 5.13. Die Klimaschutzstrategie im Saarland 5.14. Die Klimaschutzstrategie im Freistaat Sachsen 5.15. Die Klimaschutzstrategie im Land Sachsen-Anhalt 5.16. Die Klimaschutzstrategie im Land Schleswig-Holstein 5.17. Die Klimaschutzstrategie im Freistaat Thüringen 5.18. Der Sektor Verkehr in den Klimaschutzstrategien 6. Fazit 7. Das Internetportal klimastrategie.de 8. Quellenverzeichnis