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Modeling the climate change impacts on global coffee production

Bunn, Christian 27 October 2015 (has links)
Die Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf die globale Kaffeeproduktion in einem integriertem Modell war das Ziel dieser Arbeit. Der vorwiegende Teil der globalen Kaffeeproduktion stammt von zwei Arten: dem hitzeempfindlichen Coffea arabica (Arabica) Strauch und vom frostempfindlichen Coffea canephora (Robusta). Eine zunehmende Zahl Studien zeigt, dass der Klimawandel bereits heute die Produktion mindert. Maschinenlernklassifizierung wurde hier genutzt um ein Modell der globalen Klima-Kaffee-Wechselwirkungen zu entwickeln. Zur Integration der modellierten Klimafolgen mit ökonomischen Faktoren war ein detailliertes Wissen über die räumliche Verteilung der Kaffeeproduktion notwendig. Da existierende Datensätze unzureichend waren, wurde ein neuer methodischer Ansatz auf der Grundlage der maschinenlern-basierten Anbaueignungsklassifizierung entwickelt. Diese beiden Schritte waren Voraussetzung für die Inklusion eines Modells des Kaffeesektors in dem räumlich expliziten partiellen Gleichgewichtsmodell Globiom. Auf der Hälfte der heute für den Anbau geeigneten Fläche muss bis 2050 2,5-mal so viel Kaffee produziert werden um die zukünftige Nachfrage zu sättigen. Niedrigere Ernten und höhere Preise werden das Volumen des Kaffeemarktes um über 5 Mio. Tonnen pro Jahr reduzieren. Dieser Verlust entspricht dem Marktvolumen im Modellbasisjahr. Kaffeeproduktion wird zukünftig in höheren Lagen angebaut werden müssen, sofern dort landwirtschaftliche Fläche zur Verfügung steht. Die Produktion wird größtenteils innerhalb der gegenwärtigen Breitengrade bleiben, aber wichtige Produzenten, wie Brasilien und Vietnam werden Probleme haben wettbewerbsfähig zu bleiben mit weniger betroffenen Ländern in Ost-Afrika. Modellunsicherheit auf lokaler Ebene erschwert jedoch die Entwicklung eindeutiger Anpassungsempfehlungen. Es wird also auch in Zukunft Kaffee geben, aber dieser Kaffee wird von geringerer Qualität sein und mehr kosten. / To model the impacts of climate change on global coffee production in an integrated modeling framework was the objective of this thesis. The majority of coffee is produced using either one of two species which form a single market: the heat sensitive Coffea arabica (Arabica) and the cold sensitive Coffea canephora (Robusta). Recently, evidence is increasing that climate change has begun to affect production. Machine learning classification was used to develop a global biophysical impacts model for both coffee species. Integrating these biophysical effects with demand side effects required a detailed understanding of the spatial distribution of coffee production. Because existing datasets were found to be insufficient a novel methodology was developed that built upon the machine learning classification of coffee suitability. These two steps were preconditions to include a model of the coffee sector in the spatially explicit partial equilibrium modeling framework Globiom. On only half the area that is currently available for coffee production by 2050 2.5-times as much coffee will have to be produced to meet future demand. Reduced yields and increased prices were shown to reduce the coffee market by more than 5million tons per year, equivalent to the size of the baseyear market volume. Coffee production will migrate to higher elevations where area is available for agricultural production. Production will remain within current latitudinal ranges but major producers like Brazil and Vietnam will struggle to remain competitive with relatively less affected countries in East Africa. Substantial uncertainty about the impacts on local scale prevails and impedes the development of unambiguous adaptation strategies. Thus, there will be coffee on the table in 2050, but it will be of lower quality and will cost more.
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Economics of nitrogen fertilization: Site-specific application, risk implications, and greenhouse gas emissions

Karatay, Yusuf Nadi 18 February 2020 (has links)
In Anbetracht des Kompromisses zwischen der Erzielung des höchsten Gewinns und der geringsten Umweltbelastung ist ein tiefes Verständnis der ökonomischen Folgen der Stickstoff (N) Düngung erforderlich. Die vorliegende Doktorarbeit liefert umfassende Einblicke in (i) die Auswirkungen des standortspezifischen N-Managements (SSNM) auf die Rentabilität und Risikominderung, (ii) die Auswirkungen von Unsicherheiten und Risikoeinflüssen auf optimale N-Düngergaben und (iii) das Potenzial und die Kosten der Vermeidung von Treibhausgas (THG) Emissionen durch N-Düngereduktion. Ein Modellierungsansatz wurde entwickelt, um die Wirkung von Ertrag und Proteingehalt, Wirtschafts- und Risikoauswirkungen sowie THG-Emissionen auf die N-Düngung zu simulieren. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass SSNM die Wirtschaftlichkeit verbessert, indem es eine höhere Weizenqualität und damit Preisprämien erzielt. SSNM reduziert das Risiko, die Backqualität nicht zu erreichen, und es gibt keine wesentlichen Nachteile beim Verlustrisikomanagement im Vergleich zum einheitlichen Management. Preisprämien für eine höhere Weizenqualität bieten Anreize für höhere N-Düngergaben. Prämien verflachen die Gewinnfunktion weiter, was unzureichende Argumente für eine Absenkung des N-Inputs aus der Wirtschaftlichkeitssicht liefert, selbst bei einer hohen Risikoaversion der Landwirte. Eine moderate Reduzierung der mineralischen N-Düngung kann die THG-Emissionen bei moderaten Opportunitätskosten mindern. Die THG-Vermeidung durch N-Düngereduktion in einer bestimmten Region kann unter Berücksichtigung kultur- und ertragszonenspezifischer Ertragswirkungen optimiert werden. Insgesamt liefert diese Arbeit wichtige Erkenntnisse über die Chancen und Nachteile der Anpassung der N-Düngergaben. Darüber hinaus leistet sie einen direkten Beitrag zur Identifizierung von kosten- und risikoeffizienten N-Managementoptionen und bildet die Grundlage für effektive politische Ansätze zur THG-Vermeidung durch selektive N-Düngereduktion. / Considering the tradeoff between achieving the highest profit and causing the lowest environmental impact, there is a need for a profound understanding of the economic consequences of nitrogen (N) fertilizer application. The present doctoral research provides comprehensive insights into (i) effects of site-specific N management (SSNM) on profitability and risk mitigation; (ii) impacts of uncertainties and risk implications on optimal N fertilizer rates; and (iii) potential and costs of mitigating greenhouse gas (GHG) emissions by N fertilizer reduction. A modelling approach was developed to simulate the response of yield, protein, economic and risk implications, and GHG emissions to N fertilizer application. Findings of the thesis show that SSNM improves profitability by achieving higher grain quality, thus, price premiums. SSNM reduces the risk of not reaching the baking grain quality and poses no considerable disadvantage on downside risk management compared to uniform management. Price premiums for higher wheat quality provide incentives for higher N input rates. Premiums further flatten the profit function, giving insufficient arguments for lowering N input from a farm profitability perspective, even in presence of high risk aversion of farmers. Moderate reduction of mineral N fertilizer can mitigate GHG emissions at moderate opportunity costs. GHG mitigation by N fertilizer reduction in a given region can be optimized considering crop and yield-zone-specific yield responses. Overall, this thesis provides important insights on chances and drawbacks of adjusting N fertilizer rates. Moreover, it makes a direct contribution in identifying cost- and risk-efficient N management options and provides a basis for effective policy approaches to reduce GHG emissions by selective N fertilizer reduction.
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Analyzing Transactions in Linked Value Chains of Wastewater Treatment and Crop Production

Maaß, Oliver 12 July 2019 (has links)
In dieser Dissertation wird der Einfluss von Transaktionen zur Wiederverwendung von Nährstoffen und gereinigtem kommunalen Abwasser auf die Wertschöpfungsketten der Abwasserbehandlung und Pflanzenproduktion untersucht. Ziel ist es, Kosten und Nutzen sowie die Wertschöpfung von Transaktionen in verknüpften Wertschöpfungsketten der Abwasserbehandlung und Pflanzenproduktion zu analysieren. Darüber hinaus wird untersucht, wie Transaktionen und Interdependenzen zwischen Akteuren in verknüpften Wertschöpfungsketten die lokalen Governance-Strukturen für die Wiederverwendung von Abwasser beeinflussen. Die Analyse wird hauptsächlich durch das Wertschöpfungskettenkonzept, das Konzept der Kreislaufwirtschaft und die Theorie der Transaktionskostenökonomie geleitet. Mit verschiedenen Methoden, wie der Kosten-Nutzen-Analyse, der Wertschöpfungskettenanalyse und der Transaktionskostenanalyse, werden zwei Fallstudien in Deutschland untersucht: (1) die Fällung von Struvit (Magnesium-Ammonium-Phosphat) und dessen Verwendung als Dünger in Berlin-Brandenburg und (2) das Modell der landwirtschaftlichen Abwasserwiederverwendung in Braunschweig. Die Ergebnisse zeigen, dass die Wiederverwendung von Nährstoffen und Abwasser zu geringeren Kosten für die Abwasserbehandlung, höherer Rentabilität und Wertschöpfung in der Pflanzenproduktion und zu einem hohen Anteil an regionaler Wertschöpfung führen. Die Ergebnisse verdeutlichen aber auch, dass die Wiederverwendung von Abwasser zu Einschränkungen, Verdrängungseffekten und Veränderungen in der Verteilung der Wertschöpfung führen kann. Des Weiteren zeigen die Ergebnisse, dass differenzierte Governance-Strukturen erforderlich sind, um den unterschiedlichen Eigenschaften der Transaktionen zwischen Abwasserbehandlung und der Pflanzenproduktion gerecht zu werden. Interdependenzen zwischen Abwasseranbietern und Landwirten erhöhen den Bedarf an hybriden und hierarchischen Elementen in den Governance-Strukuren für die Wiederverwendung von Abwasser. / This dissertation explores the impact of transactions for reusing nutrients and treated municipal wastewater on the value chains of wastewater treatment and crop production. It aims to analyze what costs and benefits and what added-value can result from transactions in linked value chains of wastewater treatment and crop production. Furthermore, it aims to analyze how transactions and interdependences between actors in linked value chains shape the governance structures for reusing wastewater at the local level. The analysis is mainly guided by the value chain concept, the concept of the circular economy and the theory of transaction costs economics. Different methods including cost-benefit analysis, value chain analysis and transaction cost analysis are used to investigate two case studies located in Germany: (1) the precipitation of struvite (magnesium ammonium phosphate) in the wastewater treatment plant in Waßmannsdorf and its application as fertilizer in Berlin-Brandenburg, and (2) the agricultural wastewater reuse scheme of the Wastewater Association Braunschweig. The results show that transactions for reusing nutrients and wastewater result in the development of linked regional value chains with lower costs of wastewater treatment, higher profitability and added-value in crop production, and a high share of regional added-value. However, the results also highlight that the reuse of wastewater can lead to restrictions (e.g., cultivation bans on certain crops), crowding out effects and changes in the distribution of the added-value. Furthermore, the findings suggest that different governance structures are needed to match the different properties of the transactions between wastewater treatment and crop production. Interdependences resulting from transactions between wastewater providers and farmers increase the need for hybrid and hierarchical elements in the governance structures for reusing wastewater.

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