In einer zunehmend komplexen und dynamischen Welt sind Unternehmen mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert: Permanenter technologischer Fortschritt, verschärfter globaler Wettbewerb bei simultan knapper werdenden Ressourcen. Neben der Gewinnung von Rohstoffen und Energieträgern sind auch die Beschaffung von Information und geeigneten Personen (Stichwort demographischer Wandel) zunehmend heraufordernd. Gleichzeitig wird von Unternehmen die Übernahme von gesellschaftlicher und ökologischer Verantwortung verstärkt eingefordert. Diese Entwicklungen sorgen in ihrer Gänze dafür, dass Unternehmen Nachhaltigkeit nicht mehr als „grünen“ Zusatz, sondern als strategische Notwendigkeit begreifen. Nachhaltigkeit zielt als integratives Gesamtkonzept auf die sogenannte Triple-Bottom-Line aus interdependenter ökonomischer, ökologischer und sozialer Nachhaltigkeit, so dass die Beschäftigung mit dem Themengebiet eine besondere Komplexität aufweist. Gleichzeitig erlaubt die Durchdringung sämtlicher Lebens- und Wirtschaftsbereiche mit Informationstechnik und Informationstechnologie (IT) die Nutzung von IT als Enabler für die Erreichung von Nachhaltigkeit. Da für IT aber auch Ressourcen genutzt werden, muss auch die IT selbst Gegenstand von Nachhaltigkeitsbemühungen sein. In der vorliegenden Schrift wird dies adressiert, indem untersucht wird wie nachhaltige IT genutzt werden kann, um Unternehmen nachhaltiger zu gestalten. Dabei wird unter dem Begriff Nachhaltige IT sowohl IT als Enabler für wie auch als Gegenstand von Nachhaltigkeitsbemühungen inkludiert. In einem ersten Schritt wird der Status Quo in Forschung und Praxis der Wirtschaftsinformatik untersucht. Darauf aufbauend werden konkrete Artefakte konstruiert und diskutiert, bevor schließlich die Fragestellung untersucht wird, wie nachhaltige IT auf der Ebene der (IT-)Führung, insbesondere durch Weiterbildung und IT-Governance, verankert werden kann.

Diese kumulative Dissertation richtet sich sowohl an die Wissenschaft als auch an die Unternehmenspraxis. Das übergeordnete Ziel ist, in dem Feld der nachhaltigen Logistik, Entwicklungsperspektiven und Handlungsempfehlungen zu eruieren, wobei der Fokus auf dem Einsatz von Informationssystemen als Untersuchungsobjekt liegt. Durch die Verwendung etablierter Forschungsmethoden wird die wissenschaftliche Rigorosität sichergestellt. Neben der Verwendung wissenschaftlicher Literatur werden an mehreren Stellen Fallstudien und Experteninterviews integriert, so dass das Wissen der Praxis ebenfalls eingebunden wird und somit u. a. die Relevanz der Forschung sichergestellt wird. Im Rahmen dieser Arbeit werden Methoden, Modelle und Applikationen entwickelt, welche zur Beantwortung der folgenden übergeordneten Forschungsfragen herangezogen werden: 1. Was ist der aktuelle Status Quo des IKT Einsatzes in der nachhaltigen Logistik und welche Forschungslücken existieren? 2. Wie kann Nachhaltigkeit in Logistik-Unternehmen oder für logistische Dienstleistungen gemessen und bewertet werden und welche Handlungsempfehlungen ergeben sich aus der Bewertung? 3. Wie kann die nachhaltige Erwartungshaltung der Kunden in die strategischen und operativen Ziele eines Logistik-Dienstleisters überführt werden? 4. Welchen Einfluss hat die Digitalisierung auf die (nachhaltige) Logistik? Im Rahmen der ersten Forschungsfrage wurden offenen Forschungsfragen als auch neue Trends in der Forschung (u.a. mit Hilfe des entwickelten ScienceMiners) eruiert. Diese Erkenntnisse bildeten auch die Basis für die Forschung in den weiteren Beiträgen. Für die Beantwortung der zweiten Forschungsfrage wurde ein Portal entwickelt, mit dem (Logistik-)Unternehmen ihr Umweltmanagement bewerten können und Handlungsempfehlungen zur Verbesserung aufgezeigt bekommen. Zudem wurde eine Methode zur Messung der Erwartungshaltung der Kunden (Forschungsfrage 3) entwickelt. Diese Erwartungen können anschließend in die strategischen und über eine Zielkostenrechnung in die operativen Ziele des Logistik-Dienstleisters überführt werden. Der Einfluss der Digitalisierung auf die (nachhaltige) Logistik (vierte Forschungsfrage) wurde zum einen zum Thema Big Data und zum anderen mit dem Fokus auf Crowd Logistics ermittelt. Als Ergebnis wurde ein (Referenz-)Geschäftsmodell für die nachhaltige Implementierung von Crowd Logistics Dienstleitungen entwickelt. Forschungslücken und offene Forschungsfragen wurden zuletzt in Form einer Forschungsagenda zusammengeführt. Die einzelnen Forschungsbeiträge leisten somit sowohl einen Beitrag zur wissenschaftlichen Forschung als auch zum besseren Verständnis der Unternehmenspraxis. Die Ergebnisse der einzelnen Beiträge als auch dieser Dissertation im Gesamten können als Grundlage für weitere Forschung dienen.

In 1995, the Second International Biosphere Reserve Congress in Seville resulted in a set of new regulations that spurred a significant paradigm shift in the UNESCO Man and Bio-sphere (MAB) Programme, reconceptualizing the research programme as a modern instrument for the dual mandate of nature conservation and sustainable development. But almost 20 years later, a large proportion of biosphere reserves designated before 1996 still did not comply with the new regulations. In 2013, the International Coordination Council of the MAB Programme announced the ‘Exit Strategy’ to assess, monitor and improve the quality of the World Network of Biosphere Reserves. However, the strategy also meant that 266 biosphere reserves in 76 member states were faced with the possibility of exclusion from the world network. This study presents a global assessment of the challenges that result from the Exit Strategy and the Process of Excellence and Enhancement that follows. Specifically, it investigates the differences in quality management strategies and the periodic review processes of various biosphere reserves, the effects of those quality management strategies on the MAB Programme and on the 76 directly affected member states, and the interlinkages between the MAB Programme and other UNESCO designations for nature conservation: the natural World Heritage Sites and the Global Geoparks. Semi-structured expert interviews were conducted with 31 participants in 21 different countries, representing all UN regions. To showcase the diversity of the World Network of Bio-sphere Reserves, 20 country-specific case studies are presented, highlighting the challenges of implementing the biosphere reserve concept and, more specifically, the periodic review process. Information gleaned from the experts was transcribed and evaluated using a qualitative content analysis method. The results of this study demonstrate major differences worldwide in the implementation biosphere reserves, especially in the case of the national affiliation of the MAB Programme, the legal recognition of biosphere reserves in national legislation, the usage of the term ‘bio-sphere reserve’ and the governance structures of the biosphere reserves. Of those represented by the case studies, the four countries with the highest number of voluntary biosphere reserves withdrawals after 2013, Australia, Austria, Bulgaria and the United States of America, show that the Exit Strategy contributed to the streamlining and quality enhancement of the world network. The biosphere reserves in those countries were strictly nature conservation areas without human settlements and were designated as such in the 1970s and 1980s. Only post-Seville biosphere reserves remain in those countries. Some experts have pointed out that there appears to be competition for political attention and funding between the three UNESCO labels for nature conservation. While a combination of the designation of biosphere reserves and World Heritage Sites in one place is favoured by experts, Global Geoparks and Biosphere Reserves are seen as being in competition with each other. This study concludes that quality enhancement strategies were fundamental to improving the credibility and coherence of the MAB Programme. Most pre-Seville biosphere reserves were adapted or the member states were encouraged to withdraw them voluntarily. Challenges in implementing the Exit Strategy were not unique to individual countries but applied equally to all member states with pre-Seville sites. Over the course of the quality enhancement process, many UNESCO member states have become more involved with the MAB Programme, which has led to rejuvenation of the national biosphere reserves network in many countries. / Im Jahr 1995 führte der zweite internationale Kongress für Biosphärenreservate in Sevilla zu einer Reihe neuer Richtlinien, die einen bedeutenden Paradigmenwechsel im UNESCO-Programm „Der Mensch und die Biosphäre“ (MAB) einleiteten und das bestehende For-schungsprogramm in ein modernes Instrument für das doppelte Mandat des Naturschutzes und der nachhaltigen Entwicklung entwickelte. Doch fast 20 Jahre später entsprach ein gro-ßer Teil der vor 1996 ausgewiesenen Biosphärenreservate immer noch nicht den neuen Vorschriften. Im Jahr 2013 verkündete der Internationale Koordinierungsrat des MAB-Programms die „Exit-Strategie“ zur Evaluierung, Monitoring und Qualitätsverbesserung des Weltnetzes der Biosphärenreservate. Die Exit-Strategie bedeutete jedoch auch, dass 266 Biosphärenreservate in 76 Mitgliedsstaaten mit der Möglichkeit des Ausschlusses aus dem Weltnetz konfrontiert wurden. Diese Studie präsentiert eine globale Bewertung der Herausforderungen, die sich aus der Exit-Strategie und dem darauffolgenden Prozess der Exzellenz und Aufwertung ergeben. Es werden insbesondere die Unterschiede in den Qualitätsmanagementstrategien und den pe-riodischen Überprüfungsprozessen der verschiedenen Biosphärenreservate, die Auswir-kungen dieser Qualitätsmanagementstrategien auf das MAB-Programm und auf die 76 di-rekt betroffenen Mitgliedsstaaten sowie die Verflechtungen zwischen dem MAB-Programm und anderen UNESCO-Naturschutzsiegeln untersucht: die Weltnaturerbestätten und die Globalen Geoparks. Es wurden halbstrukturierte Experteninterviews mit 31 Teilnehmern aus 21 verschiede-nen Ländern geführt, die alle UN-Regionen repräsentieren. Um die Vielfalt des Weltnetzes der Biosphärenreservate zu veranschaulichen, werden 20 länderspezifische Fallstudien vor-gestellt, in denen die Herausforderungen bei der Umsetzung des Biosphärenreservatskon-zepts und insbesondere des periodischen Überprüfungsprozesses beleuchtet werden. Die von den Experten gesammelten Informationen wurden transkribiert und mit Hilfe einer qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass es weltweit große Unterschiede bei der Imple-mentierung von Biosphärenreservaten gibt, insbesondere was die nationale Zuständigkeit für das MAB-Programm, die rechtliche Verankerung von Biosphärenreservaten in der na-tionalen Gesetzgebung, die Verwendung des Begriffs „Biosphärenreservat“ und die Gover-nancestrukturen der Biosphärenreservate betrifft. Von den Fallbeispielländern dieser Ar-beit zeigen die vier Nationen mit den meisten freiwilligen Rücknahmen von Biosphä-renreservaten aus dem Weltnetzwerk nach 2013, nämlich Australien, Österreich, Bulgarien und die Vereinigten Staaten von Amerika, dass die Exit-Strategie zur Vereinheitlichung und Qualitätsverbesserung des Weltnetzes beigetragen hat. Die Biosphärenreservate in diesen Ländern waren reine Naturschutzgebiete ohne menschliche Besiedlung und wurden in den 1970er und 1980er Jahren als solche ausgewiesen. In diesen Ländern gibt es nur noch Bio-sphärenreservate, die den Qualitätsstandards nach der Konferenz von Sevilla im Jahr 1995 entsprechen. Einige Experten haben darauf hingewiesen, dass es zwischen den drei UNE-SCO-Naturschutzsiegeln einen Wettbewerb um politische Aufmerksamkeit und Finanzie-rung gibt. Während eine Kombination von Biosphärenreservaten und Weltnaturerbe-stätten an einem Ort von Experten favorisiert wird, werden Globale Geoparks und Biosphä-renreservate als miteinander konkurrierend angesehen. Diese Arbeit kommt zu dem Schluss, dass die eingeführten Strategien zur Qualitätsver-besserung von grundlegender Bedeutung waren, um die Glaubwürdigkeit und Kohärenz des MAB-Programms zu verbessern. Die meisten Biosphärenreservate aus der ersten Gene-ration vor der Sevilla-Konferenz wurden angepasst oder die Mitgliedsstaaten wurden ermu-tigt, diese freiwillig aus dem Weltnetzwerk zurückzuziehen. Die Herausforderungen bei der Umsetzung der Exit-Strategie waren nicht auf einzelne Länder beschränkt, sondern betra-fen alle Mitgliedstaaten mit Biosphärenreservaten aus der Zeit vor Sevilla gleichermaßen. Im Zuge der Qualitätssteigerung haben sich viele UNESCO-Mitgliedstaaten stärker im MAB-Programm engagiert, was in vielen Ländern zu einer Belebung der nationalen Bio-sphärenreservatsnetzwerke geführt hat. / The Seville Strategy spurred a signifi cant paradigm shift in UNESCO’s MAB Programme, re-conceptualising the research programme as a modern tool for the dual mandate of nature conservation and sustainable development. However, many biosphere reserves failed to comply with the new regulations and in 2013 the ‘Exit Strategy’ was announced to improve the quality of the global network. This study presents a global assessment of the implementation of the quality enhancement strategies, highlighting signifi cant differences worldwide through 20 country-specifi c case studies. It concludes that the strategies have been fundamental in improving the credibility and coherence of the MAB Programme. Challenges in the implementation were not unique to individual countries but were common to all Member States with pre-Seville sites, and in many states the process has led to a rejuvenation of national biosphere reserve networks.

In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Mehrwegsystemkonzepte in der Gastronomie vorgestellt. Mithilfe einer Umfrage und Verpackungsprüfungen der Wärmeabgabe und -speicherung sowie Dichtheitsprüfungen werden theoretische als auch praktische Erkenntnisse gezogen. Die Ergebnisse dieser Arbeit können von Gastronom:innen genutzt werden, um die Auswahl eines zu ihnen passenden Systems zu erleichtern, indem sie die nutzerfreundlichsten und beliebtesten Systeme und Produkte anhand der Umfrage und den Verpackungsprüfungen aufzeigen.:Bibliografischer Nachweis Inhaltsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1. Einleitung 2. Theoretische Grundlagen 2.1. Gesetzliche Vorschriften 2.2. Grauzonen in der Gesetzgebung 2.3. Voraussetzungen im Betrieb für das Anbieten einer Mehrweglösung 2.4. Mehrwegsystemkonzepte 2.4.1. Bring-your-own-System 2.4.2. Inselsysteme 2.4.3. Poolsysteme 2.4.4. Verbundsystem 2.5. Mehrwegsysteme in Deutschland 2.5.1. Inselsystemanbieter 2.5.1.1. City Cup Aalen 2.5.1.2. Bleib deinem Becher treu 2.5.1.3. Hannoccino 2.5.2. Poolsystemanbieter 2.5.2.1. Tiffin Loop 2.5.2.2. Vytal 2.5.2.3. Relevo 2.5.2.4. CUNA 2.5.2.5. reCIRCLE 2.5.2.6. RECUP 2.5.2.7. FairCup 2.5.2.8. Sykell 2.5.3. Verbundsystemanbieter 2.5.3.1. Tchibo 2.5.3.2. McDonald’s 3. Methodisches Vorgehen 3.1. Umfrage „Mehrwegsysteme für Takeaway-Verpackungen in der Gastronomie' 3.2. Verpackungsprüfungen 3.2.1. Dichtheitsprüfungen 3.2.2. Wärmeabgabe und Wärmespeicherung 4. Beurteilung und Interpretation der Ergebnisse 5. Fazit und Ausblick Literaturverzeichnis Unterschriebene Selbstständigkeitserklärung Anhang

Accurate crop monitoring in response to climate change at a regional or field scale plays a significant role in developing agricultural policies, improving food security, forecasting, and analysing global trade trends. Climate change is expected to significantly impact agriculture, with shifts in temperature, precipitation patterns, and extreme weather events negatively affecting crop yields, soil fertility, water availability, biodiversity, and crop growing conditions. Remote sensing (RS) can provide valuable information combined with crop growth models (CGMs) for yield assessment by monitoring crop development, detecting crop changes, and assessing the impact of climate change on crop yields. This dissertation aims to investigate the potential of RS data on modelling long-term crop yields of winter wheat (WW) and oil seed rape (OSR) for the Free State of Bavaria (70,550 km2 ), Germany. The first chapter of the dissertation describes the reasons favouring the importance of accurate crop yield predictions for achieving sustainability in agriculture. Chapter second explores the accuracy assessment of the synthetic RS data by fusing NDVIs of two high spatial resolution data (high pair) (Landsat (30 m, 16-days; L) and Sentinel-2 (10 m, 5–6 days; S), with four low spatial resolution data (low pair) (MOD13Q1 (250 m, 16-days), MCD43A4 (500 m, one day), MOD09GQ (250 m, one-day), and MOD09Q1 (250 m, 8-days)) using the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), which fills regions' cloud or shadow gaps without losing spatial information. The chapter finds that both L-MOD13Q1 (R2 = 0.62, RMSE = 0.11) and S-MOD13Q1 (R2 = 0.68, RMSE = 0.13) are more suitable for agricultural monitoring than the other synthetic products fused. Chapter third explores the ability of the synthetic spatiotemporal datasets (obtained in chapter 2) to accurately map and monitor crop yields of WW and OSR at a regional scale. The chapter investigates and discusses the optimal spatial (10 m, 30 m, or 250 m), temporal (8 or 16-day) and CGMs (World Food Studies (WOFOST), and the semi-empiric light use efficiency approach (LUE)) for accurate crop yield estimations of both crop types. Chapter third observes that the observations of high temporal resolution (8-day) products of both S-MOD13Q1 and L-MOD13Q1 play a significant role in accurately measuring the yield of WW and OSR. The chapter investigates that the simple light use efficiency (LUE) model (R2 = 0.77 and relative RMSE (RRMSE) = 8.17%) that required fewer input parameters to simulate crop yield is highly accurate, reliable, and more precise than the complex WOFOST model (R2 = 0.66 and RRMSE = 11.35%) with higher input parameters. Chapter four researches the relationship of spatiotemporal fusion modelling using STRAFM on crop yield prediction for WW and OSR using the LUE model for Bavaria from 2001 to 2019. The chapter states the high positive correlation coefficient (R) = 0.81 and R = 0.77 between the yearly R2 of synthetic accuracy and modelled yield accuracy for WW and OSR from 2001 to 2019, respectively. The chapter analyses the impact of climate variables on crop yield predictions by observing an increase in R2 (0.79 (WW)/0.86 (OSR)) and a decrease in RMSE (4.51/2.57 dt/ha) when the climate effect is included in the model. The fifth chapter suggests that the coupling of the LUE model to the random forest (RF) model can further reduce the relative root mean square error (RRMSE) from -8% (WW) and -1.6% (OSR) and increase the R2 by 14.3% (for both WW and OSR), compared to results just relying on LUE. The same chapter concludes that satellite-based crop biomass, solar radiation, and temperature are the most influential variables in the yield prediction of both crop types. Chapter six attempts to discuss both pros and cons of RS technology while analysing the impact of land use diversity on crop-modelled biomass of WW and OSR. The chapter finds that the modelled biomass of both crops is positively impacted by land use diversity to the radius of 450 (Shannon Diversity Index ~0.75) and 1050 m (~0.75), respectively. The chapter also discusses the future implications by stating that including some dependent factors (such as the management practices used, soil health, pest management, and pollinators) could improve the relationship of RS-modelled crop yields with biodiversity. Lastly, chapter seven discusses testing the scope of new sensors such as unmanned aerial vehicles, hyperspectral sensors, or Sentinel-1 SAR in RS for achieving accurate crop yield predictions for precision farming. In addition, the chapter highlights the significance of artificial intelligence (AI) or deep learning (DL) in obtaining higher crop yield accuracies. / Die genaue Überwachung von Nutzpflanzen als Reaktion auf den Klimawandel auf regionaler oder feldbezogener Ebene spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Agrarpolitiken, der Verbesserung der Ernährungssicherheit, der Erstellung von Prognosen und der Analyse von Trends im Welthandel. Es wird erwartet, dass sich der Klimawandel erheblich auf die Landwirtschaft auswirken wird, da sich Verschiebungen bei den Temperaturen, Niederschlagsmustern und extremen Wetterereignissen negativ auf die Ernteerträge, die Bodenfruchtbarkeit, die Wasserverfügbarkeit, die Artenvielfalt und die Anbaubedingungen auswirken werden. Die Fernerkundung (RS) kann in Kombination mit Wachstumsmodellen (CGM) wertvolle Informationen für die Ertragsbewertung liefern, indem sie die Entwicklung von Pflanzen überwacht, Veränderungen bei den Pflanzen erkennt und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Ernteerträge bewertet. Ziel dieser Dissertation ist es, das Potenzial von RS-Daten für die Modellierung langfristiger Ernteerträge von Winterweizen (WW) und Ölraps (OSR) für den Freistaat Bayern (70.550 km2 ), Deutschland, zu untersuchen. Das erste Kapitel der Dissertation beschreibt die Gründe, die für die Bedeutung genauer Ernteertragsvorhersagen für die Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft sprechen. Das zweite Kapitel befasst sich mit der Bewertung der Genauigkeit der synthetischen RS Daten durch die Fusion der NDVIs von zwei Daten mit hoher räumlicher Auflösung (hohes Paar) (Landsat (30 m, 16 Tage; L) und Sentinel-2 (10 m, 5-6 Tage; S) mit vier Daten mit geringer räumlicher Auflösung (niedriges Paar) (MOD13Q1 (250 m, 16 Tage), MCD43A4 (500 m, ein Tag), MOD09GQ (250 m, ein Tag) und MOD09Q1 (250 m, 8 Tage)) unter Verwendung des räumlich und zeitlich adaptiven Reflexionsfusionsmodells (STARFM), das Wolken- oder Schattenlücken in Regionen füllt, ohne räumliche Informationen zu verlieren. In diesem Kapitel wird festgestellt, dass sowohl L-MOD13Q1 (R2 = 0,62, RMSE = 0,11) als auch S-MOD13Q1 (R2 = 0,68, RMSE = 0,13) für die Überwachung der Landwirtschaft besser geeignet sind als die anderen fusionierten synthetischen Produkte. Im dritten Kapitel wird untersucht, inwieweit die (in Kapitel 2 gewonnenen) synthetischen raum-zeitlichen Datensätze geeignet sind, die Ernteerträge von WW und OSR auf regionaler Ebene genau zu kartieren und zu überwachen. Das Kapitel untersucht und diskutiert die optimalen räumlichen (10 m, 30 m oder 250 m),zeitlichen (8 oder 16 Tage) und CGMs (World Food Studies (WOFOST) und den semi-empirischen Ansatz der Lichtnutzungseffizienz (LUE)) für genaue Ertragsschätzungen beider Kulturarten. Im dritten Kapitel wird festgestellt, dass die Beobachtung von Produkten mit hoher zeitlicher Auflösung (8 Tage) sowohl des S-MOD13Q1 als auch des L-MOD13Q1 eine wichtige Rolle bei der genauen Messung des Ertrags von WW und OSR spielt. In diesem Kapitel wird untersucht, dass das einfache Modell der Lichtnutzungseffizienz (LUE) (R2 = 0,77 und relativer RMSE (RRMSE) = 8,17 %), das weniger Eingabeparameter zur Simulation des Ernteertrags benötigt, sehr genau, zuverlässig und präziser ist als das komplexe WOFOST-Modell (R2 = 0,66 und RRMSE = 11,35 %) mit höheren Eingabeparametern. In Kapitel vier wird der Zusammenhang zwischen der raum-zeitlichen Fusionsmodellierung mit STRAFM und der Ertragsvorhersage für WW und OSR mit dem LUE-Modell für Bayern von 2001 bis 2019 untersucht. Das Kapitel stellt den hohen positiven Korrelationskoeffizienten (R) = 0,81 und R = 0,77 zwischen dem jährlichen R2 der synthetischen Genauigkeit und der modellierten Ertragsgenauigkeit für WW bzw. OSR von 2001 bis 2019 fest. In diesem Kapitel werden die Auswirkungen der Klimavariablen auf die Ertragsvorhersagen analysiert, wobei ein Anstieg des R2 (0,79 (WW)/0,86 (OSR)) und eine Verringerung des RMSE (4,51/2,57 dt/ha) festgestellt werden, wenn der Klimaeffekt in das Modell einbezogen wird. Das fünfte Kapitel deutet darauf hin, dass die Kopplung des LUE-Modells mit dem Random-Forest-Modell (RF) den relativen mittleren quadratischen Fehler (RRMSE) von -8 % (WW) und -1,6 % (OSR) weiter reduzieren und das R2 um 14,3 % (sowohl für WW als auch für OSR) erhöhen kann, verglichen mit Ergebnissen, die nur auf LUE beruhen. Das gleiche Kapitel kommt zu dem Schluss, dass die satellitengestützte Pflanzenbiomasse, die Sonneneinstrahlung und die Temperatur die einflussreichsten Variablen bei der Ertragsvorhersage für beide Kulturarten sind. In Kapitel sechs wird versucht, sowohl die Vor- als auch die Nachteile der RS-Technologie zu erörtern, indem die Auswirkungen der unterschiedlichen Landnutzung auf die modellierte Biomasse von WW und OSR analysiert werden. In diesem Kapitel wird festgestellt, dass die modellierte Biomasse beider Kulturen durch die Landnutzungsvielfalt bis zu einem Radius von 450 (Shannon Diversity Index ~0,75) bzw. 1050 m (~0,75) positiv beeinflusst wird. In diesem Kapitel werden auch künftige Auswirkungen erörtert, indem festgestellt wird, dass die Einbeziehung einiger abhängiger Faktoren (wie die angewandten Bewirtschaftungsmethoden, die Bodengesundheit, die Schädlingsbekämpfung und die Bestäuber) die Beziehung zwischen den mit RS modellierten Ernteerträgen und der biologischen Vielfalt verbessern könnte. Im siebten Kapitel schließlich wird die Erprobung neuer Sensoren wie unbemannte Luftfahrzeuge, hyperspektrale Sensoren oder Sentinel-1 SAR in der RS erörtert, um genaue Ertragsvorhersagen für die Präzisionslandwirtschaft zu erreichen. Darüber hinaus wird in diesem Kapitel die Bedeutung der künstlichen Intelligenz (KI) oder des Deep Learning (DL) für die Erzielung einer höheren Genauigkeit der Ernteerträge hervorgehoben.

Das hygroskopische Verhalten von Holz wird im Kontext zahlreicher Anwendungen des Materials zumeist negativ interpretiert. Durch einen grundlegenden Perspektivwechsel werden Potenziale und Lösungsansätze sichtbar, die interessante Zukunftsperspektiven für das reaktive Phänomen des Werkstoffes eröffnen. Im Rahmen einer Masterthesis im Studiengang Architektur wurde ein Konzept entwickelt, welches das Quell- und Schwindverhalten zur Realisierung klimasensitiver Verschattungselemente aus Bi-Layer-Holzfurnieren nutzen möchte. Die feuchte- und temperaturbedingten Formänderungen von Holz sind vom Maß der Feuchtezufuhr, vom Schnittbereich des Holzes und von dessen Struktur abhängig. Vor dem Hintergrund des natürlichen Ursprungs des Materials resultiert daraus ein kaum vorhersagbares Verformungsverhalten. Das Projekt folgt der Idee, die Formänderung durch die Kombination von zwei Furnierarten maßgeblich zu beeinflussen. Durch eine schubsteife Verklebung der Furniere eröffnet sich ein weites Feld an Kombinationsmöglichkeiten von Parametern (Furnierdicke, Faserausrichtung, Dimension), um zunächst deutlich weniger streuende Ergebnisse zu erzielen. Um das Krümmungsverhalten der Bi-Layer zu untersuchen, wurde eine Versuchsserie von sechs Kombinationsvarianten mit jeweils zwei Proben pro Variante konzipiert und in einem Klimaschrank mit drei Versuchsarten durchgeführt. Im Ergebnis der Versuche konnte die Eingangsthese plausibilisiert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse zeigen erhebliche Potenziale das Materialverhalten kalkulierbar und skalierbar zu machen. Auf der Basis der Messwerte und der per 3D-Scan aufgenommenen Biegeverhalten wurde ein parametrisches Simulationsmodell erzeugt und genutzt, um den Anwendungsansatz als Verschattungspaneele in der Architektur an einer Musterfassade zu veranschaulichen.

Accurate crop monitoring in response to climate change at a regional or field scale plays a significant role in developing agricultural policies, improving food security, forecasting, and analysing global trade trends. Climate change is expected to significantly impact agriculture, with shifts in temperature, precipitation patterns, and extreme weather events negatively affecting crop yields, soil fertility, water availability, biodiversity, and crop growing conditions. Remote sensing (RS) can provide valuable information combined with crop growth models (CGMs) for yield assessment by monitoring crop development, detecting crop changes, and assessing the impact of climate change on crop yields. This dissertation aims to investigate the potential of RS data on modelling long-term crop yields of winter wheat (WW) and oil seed rape (OSR) for the Free State of Bavaria (70,550 km2), Germany. The first chapter of the dissertation describes the reasons favouring the importance of accurate crop yield predictions for achieving sustainability in agriculture. Chapter second explores the accuracy assessment of the synthetic RS data by fusing NDVIs of two high spatial resolution data (high pair) (Landsat (30 m, 16-days; L) and Sentinel-2 (10 m, 5–6 days; S), with four low spatial resolution data (low pair) (MOD13Q1 (250 m, 16-days), MCD43A4 (500 m, one day), MOD09GQ (250 m, one-day), and MOD09Q1 (250 m, 8-days)) using the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), which fills regions' cloud or shadow gaps without losing spatial information. The chapter finds that both L-MOD13Q1 (R2 = 0.62, RMSE = 0.11) and S-MOD13Q1 (R2 = 0.68, RMSE = 0.13) are more suitable for agricultural monitoring than the other synthetic products fused. Chapter third explores the ability of the synthetic spatiotemporal datasets (obtained in chapter 2) to accurately map and monitor crop yields of WW and OSR at a regional scale. The chapter investigates and discusses the optimal spatial (10 m, 30 m, or 250 m), temporal (8 or 16-day) and CGMs (World Food Studies (WOFOST), and the semi-empiric light use efficiency approach (LUE)) for accurate crop yield estimations of both crop types. Chapter third observes that the observations of high temporal resolution (8-day) products of both S-MOD13Q1 and L-MOD13Q1 play a significant role in accurately measuring the yield of WW and OSR. The chapter investigates that the simple light use efficiency (LUE) model (R2 = 0.77 and relative RMSE (RRMSE) = 8.17%) that required fewer input parameters to simulate crop yield is highly accurate, reliable, and more precise than the complex WOFOST model (R2 = 0.66 and RRMSE = 11.35%) with higher input parameters. Chapter four researches the relationship of spatiotemporal fusion modelling using STRAFM on crop yield prediction for WW and OSR using the LUE model for Bavaria from 2001 to 2019. The chapter states the high positive correlation coefficient (R) = 0.81 and R = 0.77 between the yearly R2 of synthetic accuracy and modelled yield accuracy for WW and OSR from 2001 to 2019, respectively. The chapter analyses the impact of climate variables on crop yield predictions by observing an increase in R2 (0.79 (WW)/0.86 (OSR)) and a decrease in RMSE (4.51/2.57 dt/ha) when the climate effect is included in the model. The fifth chapter suggests that the coupling of the LUE model to the random forest (RF) model can further reduce the relative root mean square error (RRMSE) from -8% (WW) and -1.6% (OSR) and increase the R2 by 14.3% (for both WW and OSR), compared to results just relying on LUE. The same chapter concludes that satellite-based crop biomass, solar radiation, and temperature are the most influential variables in the yield prediction of both crop types. Chapter six attempts to discuss both pros and cons of RS technology while analysing the impact of land use diversity on crop-modelled biomass of WW and OSR. The chapter finds that the modelled biomass of both crops is positively impacted by land use diversity to the radius of 450 (Shannon Diversity Index ~0.75) and 1050 m (~0.75), respectively. The chapter also discusses the future implications by stating that including some dependent factors (such as the management practices used, soil health, pest management, and pollinators) could improve the relationship of RS-modelled crop yields with biodiversity. Lastly, chapter seven discusses testing the scope of new sensors such as unmanned aerial vehicles, hyperspectral sensors, or Sentinel-1 SAR in RS for achieving accurate crop yield predictions for precision farming. In addition, the chapter highlights the significance of artificial intelligence (AI) or deep learning (DL) in obtaining higher crop yield accuracies. / Die genaue Überwachung von Nutzpflanzen als Reaktion auf den Klimawandel auf regionaler oder feldbezogener Ebene spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Agrarpolitiken, der Verbesserung der Ernährungssicherheit, der Erstellung von Prognosen und der Analyse von Trends im Welthandel. Es wird erwartet, dass sich der Klimawandel erheblich auf die Landwirtschaft auswirken wird, da sich Verschiebungen bei den Temperaturen, Niederschlagsmustern und extremen Wetterereignissen negativ auf die Ernteerträge, die Bodenfruchtbarkeit, die Wasserverfügbarkeit, die Artenvielfalt und die Anbaubedingungen auswirken werden. Die Fernerkundung (RS) kann in Kombination mit Wachstumsmodellen (CGM) wertvolle Informationen für die Ertragsbewertung liefern, indem sie die Entwicklung von Pflanzen überwacht, Veränderungen bei den Pflanzen erkennt und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Ernteerträge bewertet. Ziel dieser Dissertation ist es, das Potenzial von RS-Daten für die Modellierung langfristiger Ernteerträge von Winterweizen (WW) und Ölraps (OSR) für den Freistaat Bayern (70.550 km2 ), Deutschland, zu untersuchen. Das erste Kapitel der Dissertation beschreibt die Gründe, die für die Bedeutung genauer Ernteertragsvorhersagen für die Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft sprechen. Das zweite Kapitel befasst sich mit der Bewertung der Genauigkeit der synthetischen RS Daten durch die Fusion der NDVIs von zwei Daten mit hoher räumlicher Auflösung (hohes Paar) (Landsat (30 m, 16 Tage; L) und Sentinel-2 (10 m, 5-6 Tage; S) mit vier Daten mit geringer räumlicher Auflösung (niedriges Paar) (MOD13Q1 (250 m, 16 Tage), MCD43A4 (500 m, ein Tag), MOD09GQ (250 m, ein Tag) und MOD09Q1 (250 m, 8 Tage)) unter Verwendung des räumlich und zeitlich adaptiven Reflexionsfusionsmodells (STARFM), das Wolken- oder Schattenlücken in Regionen füllt, ohne räumliche Informationen zu verlieren. In diesem Kapitel wird festgestellt, dass sowohl L-MOD13Q1 (R2 = 0,62, RMSE = 0,11) als auch S-MOD13Q1 (R2 = 0,68, RMSE = 0,13) für die Überwachung der Landwirtschaft besser geeignet sind als die anderen fusionierten synthetischen Produkte. Im dritten Kapitel wird untersucht, inwieweit die (in Kapitel 2 gewonnenen) synthetischen raum-zeitlichen Datensätze geeignet sind, die Ernteerträge von WW und OSR auf regionaler Ebene genau zu kartieren und zu überwachen. Das Kapitel untersucht und diskutiert die optimalen räumlichen (10 m, 30 m oder 250 m),zeitlichen (8 oder 16 Tage) und CGMs (World Food Studies (WOFOST) und den semi-empirischen Ansatz der Lichtnutzungseffizienz (LUE)) für genaue Ertragsschätzungen beider Kulturarten. Im dritten Kapitel wird festgestellt, dass die Beobachtung von Produkten mit hoher zeitlicher Auflösung (8 Tage) sowohl des S-MOD13Q1 als auch des L-MOD13Q1 eine wichtige Rolle bei der genauen Messung des Ertrags von WW und OSR spielt. In diesem Kapitel wird untersucht, dass das einfache Modell der Lichtnutzungseffizienz (LUE) (R2 = 0,77 und relativer RMSE (RRMSE) = 8,17 %), das weniger Eingabeparameter zur Simulation des Ernteertrags benötigt, sehr genau, zuverlässig und präziser ist als das komplexe WOFOST-Modell (R2 = 0,66 und RRMSE = 11,35 %) mit höheren Eingabeparametern. In Kapitel vier wird der Zusammenhang zwischen der raum-zeitlichen Fusionsmodellierung mit STRAFM und der Ertragsvorhersage für WW und OSR mit dem LUE-Modell für Bayern von 2001 bis 2019 untersucht. Das Kapitel stellt den hohen positiven Korrelationskoeffizienten (R) = 0,81 und R = 0,77 zwischen dem jährlichen R2 der synthetischen Genauigkeit und der modellierten Ertragsgenauigkeit für WW bzw. OSR von 2001 bis 2019 fest. In diesem Kapitel werden die Auswirkungen der Klimavariablen auf die Ertragsvorhersagen analysiert, wobei ein Anstieg des R2 (0,79 (WW)/0,86 (OSR)) und eine Verringerung des RMSE (4,51/2,57 dt/ha) festgestellt werden, wenn der Klimaeffekt in das Modell einbezogen wird. Das fünfte Kapitel deutet darauf hin, dass die Kopplung des LUE-Modells mit dem Random-Forest-Modell (RF) den relativen mittleren quadratischen Fehler (RRMSE) von -8 % (WW) und -1,6 % (OSR) weiter reduzieren und das R2 um 14,3 % (sowohl für WW als auch für OSR) erhöhen kann, verglichen mit Ergebnissen, die nur auf LUE beruhen. Das gleiche Kapitel kommt zu dem Schluss, dass die satellitengestützte Pflanzenbiomasse, die Sonneneinstrahlung und die Temperatur die einflussreichsten Variablen bei der Ertragsvorhersage für beide Kulturarten sind. In Kapitel sechs wird versucht, sowohl die Vor- als auch die Nachteile der RS-Technologie zu erörtern, indem die Auswirkungen der unterschiedlichen Landnutzung auf die modellierte Biomasse von WW und OSR analysiert werden. In diesem Kapitel wird festgestellt, dass die modellierte Biomasse beider Kulturen durch die Landnutzungsvielfalt bis zu einem Radius von 450 (Shannon Diversity Index ~0,75) bzw. 1050 m (~0,75) positiv beeinflusst wird. In diesem Kapitel werden auch künftige Auswirkungen erörtert, indem festgestellt wird, dass die Einbeziehung einiger abhängiger Faktoren (wie die angewandten Bewirtschaftungsmethoden, die Bodengesundheit, die Schädlingsbekämpfung und die Bestäuber) die Beziehung zwischen den mit RS modellierten Ernteerträgen und der biologischen Vielfalt verbessern könnte. Im siebten Kapitel schließlich wird die Erprobung neuer Sensoren wie unbemannte Luftfahrzeuge, hyperspektrale Sensoren oder Sentinel-1 SAR in der RS erörtert, um genaue Ertragsvorhersagen für die Präzisionslandwirtschaft zu erreichen. Darüber hinaus wird in diesem Kapitel die Bedeutung der künstlichen Intelligenz (KI) oder des Deep Learning (DL) für die Erzielung einer höheren Genauigkeit der Ernteerträge hervorgehoben.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Umsetzung der Saatgutbibliotheken in den Öf-fentlichen Bibliotheken Deutschlands. Weil es sich hierbei um einen unerforschten Bereich handelt, sollen die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Saatgutbibliotheken anhand der Er-fassung grundlegender Daten über die Motivation, den Aufbau und die Finanzierung, die Aus-leihe, den Bestand, die Erschließung und Präsentation, die Zuständigkeit, die Veranstaltungs- und Öffentlichkeitsarbeit und die Evaluation erarbeitet werden.:Abbildungsverzeichnis 4 1 Einführung 6 2 Theoretische Einordnung 9 2.1 Begriff Saatgutbibliothek 9 2.2 Gründe für Saatgutbibliotheken 13 2.2.1 Kurze Geschichte der Saatgutproduktion 13 2.2.2 Samenfeste Sorten versus Hybridsorten 14 2.2.3 Ziele einer Saatgutbibliothek 15 2.3 Gründe für die Umsetzung einer Saatgutbibliothek in einer Öffentlichen Bibliothek . 17 2.3.1 Agenda 2030 17 2.3.2 Grüne Bibliothek 20 2.3.3 Sharing Economy 21 2.3.4 Bibliothek als Dritter Ort 23 2.4 Entwicklung der Saatgutbibliotheken in Bibliotheken 25 2.4.1 Saatgutbibliotheken außerhalb von Deutschland 25 2.4.2 Projekte und Beispiele in Deutschland 28 2.5 Was muss bei der Umsetzung einer Saatgutbibliothek beachtet werden? 30 3 Methode 34 3.1 Ermittlung der Befragungsteilnehmenden 34 3.2 Vor- und Nachteile der Methode 38 3.3 Erstellung des Fragebogens 39 3.4 Durchführung der Online-Befragung 40 3.5 Reflektion der Durchführung und des Fragebogens 41 4 Ergebnisse der Befragung 43 4.1 Allgemeines 43 4.2 Motivation 44 4.3 Aufbau 46 4.3.1 Partner 46 4.3.2 Finanzierung 46 4.4 Ausleihe 47 4.5 Bestand 50 4.6 Erschließung und Präsentation 53 4.7 Zuständigkeit 56 4.8 Veranstaltungs- und Öffentlichkeitsarbeit 57 4.9 Evaluation 59 4.10 Bemerkungen 62 5 Ergebnisdiskussion 63 6 Fazit 70 Literatur- und Quellenverzeichnis 72 Selbstständigkeitserklärung 82 Anhang 83

Urban Sustainability can be measured in differenz ways. This article focuses on density of public space and transport. With a normative point of view, it shows how density and an easy-to-approach-transportation-system can facilitate the development of a creative city.

Nach der Berücksichtigung einzelner Stakeholder-Interessen und der Einführung allgemein anzuwendender Umweltmanagementsysteme, stehen die Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Umweltleistung zu messen. Seit 1997 widmet sich die Professur für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Betriebliche Umweltökonomie der Technischen Universität Dresden, der Frage, wie Umweltleistung und ökologischer Erfolg eines Unternehmens zu messen sind. Dieses Working Paper will einen Ausschnitt dieser Forschungsaktivitäten der Professur darstellen, indem es vier Fragen beantwortet: 1. Wie können Umweltleistung und ökologischer Erfolg als Begriffe verwendet werden? - Ergebnisse einer Expertenbefragung 2. Wie wurde der Ansatz des Environmental Performance Measurement weiterentwickelt? - Vorstellung des softwaregestützten Controllinginstruments EPM-KOMPAS 3. Welche Daten zur Umweltleistungsmessung liegen im Maschinen- und Anlagenbau und in der Chemischen Industrie vor? - Vorstellung zweier empirischer Studien aus den Jahren 1999 und 2003 4. Welche Charakteristika sollte jeder Ansatz zur Umweltleistungsmessung in Unternehmen aufweisen? - Vorstellung eines Grundrezeptes