Techn. University, Diss., 2004--München.

A core topic of the German transport industry is currently the imminent shortage of drivers in freight and passenger traffic. This result to the mismatch between the retiring and advancing professional drivers. First, the present study provides an overview of the key conditions as the challenges by demographic change and the economic importance of the transport sector. Likewise, the working conditions and training are discussed. By structural features and the high cost pressure, the industry shows incapable even to provide enough qualified junior staff. The analysis is based on recognized time-series data of traffic volume and engaged professional drivers from the past 16 years. To account for the interaction of these parameters, they are expressed by a specially created indicator. The data obtained are evaluated using appropriate statistical methods. The subsequent prognosis it possible to estimate from existing official traffic prognosis the prospective driver\'s demand.:Inhalt Tabellenverzeichnis III Tabellenverzeichnis (Anhang) III Abbildungsverzeichnis IV Abbildungsverzeichnis (Anhang) IV Abkürzungsverzeichnis V Abstract VI 1. Einleitung 1 2. Diskussionsgrundlagen 2 2.1 Begriffsbestimmungen 2 2.2 Der demographische Wandel in Deutschland 2 2.3 Volkswirtschaftliche Bedeutung 4 2.4 Entwicklung der Verkehrsleistung 6 2.5 Entwicklung der Beschäftigtenzahlen 10 2.5.1 Arbeitsmarktdaten der Bundesagentur für Arbeit 10 2.5.2 Arbeitsmarktdaten des IAB 11 2.5.3 Arbeitsmarktdaten des BAG 12 2.5.4 Gegenüberstellung und Bewertung 12 2.6 Attraktivität des Berufsbildes 14 2.7 Ausbildung und Berufseinstieg 16 3. Ökonometrische Analyse 19 3.1 Vorüberlegungen 19 3.2 Methodik von Zeitreihenanalysen und Modellformulierung 22 3.3 Entwicklung eines ökonometrischen Modells 23 3.3.1 Entwicklung einer Prognose 32 3.3.2 Übertragung auf die Anzahl der Beschäftigten 34 3.3.3 Weitere Anwendungsmöglichkeiten des Modells 36 4. Rückschlüsse auf den Begriff des Fachkräftemangels 37 4.1 Gegenmaßnahmen 37 5. Schlussfolgerungen 39 Anhang: VI Quellenverzeichnis XIII / Ein Kernthema der deutschen Transportwirtschaft ist zurzeit der drohende Fahrermangel im Güter- und Personenverkehr. Dieser resultiert aus dem Missverhältnis zwischen den ausscheidenden und nachrückenden Berufskraftfahrern. Die vorliegende Arbeit bietet zunächst einen Überblick über die entscheidenden Rahmenbedingungen wie den Herausforderungen durch den demografischen Wandel und der wirtschaftlichen Bedeutung des Transportsektors. Ebenso werden auch die Arbeitsbedingungen und Ausbildungsmaßnahmen diskutiert. Durch strukturelle Merkmale und den hohen Kostendruck zeigt sich die Branche selbst kaum in der Lage, selbst für ausreichend qualifizierte Nachwuchskräfte zu sorgen. Die Analyse stützt sich auf anerkannte Zeitreihendaten der Verkehrsleistung und der beschäftigten Berufskraftfahrer aus den letzten 15 Jahren. Um die Wechselwirkungen dieser Parameter zu berücksichtigen, werden diese durch einen eigens kreierten Indikator ausgedrückt. Die gewonnenen Daten werden mit geeigneten statistischen Methoden ausgewertet. Die anschließende Prognose ermöglicht es, aus bestehenden amtlichen Verkehrsprognosen den voraussichtlichen Fahrerbedarf abzuschätzen.:Inhalt Tabellenverzeichnis III Tabellenverzeichnis (Anhang) III Abbildungsverzeichnis IV Abbildungsverzeichnis (Anhang) IV Abkürzungsverzeichnis V Abstract VI 1. Einleitung 1 2. Diskussionsgrundlagen 2 2.1 Begriffsbestimmungen 2 2.2 Der demographische Wandel in Deutschland 2 2.3 Volkswirtschaftliche Bedeutung 4 2.4 Entwicklung der Verkehrsleistung 6 2.5 Entwicklung der Beschäftigtenzahlen 10 2.5.1 Arbeitsmarktdaten der Bundesagentur für Arbeit 10 2.5.2 Arbeitsmarktdaten des IAB 11 2.5.3 Arbeitsmarktdaten des BAG 12 2.5.4 Gegenüberstellung und Bewertung 12 2.6 Attraktivität des Berufsbildes 14 2.7 Ausbildung und Berufseinstieg 16 3. Ökonometrische Analyse 19 3.1 Vorüberlegungen 19 3.2 Methodik von Zeitreihenanalysen und Modellformulierung 22 3.3 Entwicklung eines ökonometrischen Modells 23 3.3.1 Entwicklung einer Prognose 32 3.3.2 Übertragung auf die Anzahl der Beschäftigten 34 3.3.3 Weitere Anwendungsmöglichkeiten des Modells 36 4. Rückschlüsse auf den Begriff des Fachkräftemangels 37 4.1 Gegenmaßnahmen 37 5. Schlussfolgerungen 39 Anhang: VI Quellenverzeichnis XIII

Im Rahmen der Arbeit wurden die minutengenauen Daten des Regelleistungsbedarfs (Summe aus Sekundärregelleistung und Minutenreserve) der Monate April bis Dezember des Jahres 2009 einer Regelzone einer Zeitreihenanalyse unterzogen und in Komponenten gemäß dem klassischen Komponentenmodell zerlegt. Diese sind die Trendkomponente, ermittelt durch einen gleitenden Durchschnitt mit der Länge einer Stunde, weiterhin zwei periodische Komponenten mit der Periodenlänge einer Stunde sowie der Periodenlänge eines Tages und die Restkomponente, welche mit einem ARIMA(2,1,5)-Prozess modelliert wurde. In der Zukunft sollte das erstellte Modell des Regelleistungsbedarfs durch Hinzunahme einer jahreszeitlichen Komponente noch verbessert werden. Dies war im Rahmen der Arbeit nicht möglich, da keine Daten über einen Zeitraum von mehreren Jahren vorhanden waren. Zusätzlich kann geprüft werden, inwiefern mit dem Komponentenmodell Prognosen durchführbar sind. Dafür sollte die Trendkomponente anders gewählt werden, da sich der hier gewählte Weg zu sehr an den Daten orientiert. Der zweite Teil der Aufgabenstellung dieser Arbeit bestand im Identifizieren inhaltlicher Komponenten, also möglicher Zusammenhänge zwischen dem Regelleistungsbedarf und verschiedenen denkbaren Ursachen. Als potentielle Ursachen wurden der Lastverlauf sowie die Windenergieeinspeisung untersucht. Zwischen der Zeitreihe des Lastverlaufs und der des Regelleistungsbedarfs bestand eine leichte positive Korrelation, zwischen der Zeitreihe der Windenergieeinspeisung und der des Regelleistungsbedarfs eine geringe negative Korrelation.

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University, Diss--Frankfurt (Main), 2007.

Im Rahmen der Arbeit wurden die minutengenauen Daten des Regelleistungsbedarfs (Summe aus Sekundärregelleistung und Minutenreserve) der Monate April bis Dezember des Jahres 2009 einer Regelzone einer Zeitreihenanalyse unterzogen und in Komponenten gemäß dem klassischen Komponentenmodell zerlegt. Diese sind die Trendkomponente, ermittelt durch einen gleitenden Durchschnitt mit der Länge einer Stunde, weiterhin zwei periodische Komponenten mit der Periodenlänge einer Stunde sowie der Periodenlänge eines Tages und die Restkomponente, welche mit einem ARIMA(2,1,5)-Prozess modelliert wurde. In der Zukunft sollte das erstellte Modell des Regelleistungsbedarfs durch Hinzunahme einer jahreszeitlichen Komponente noch verbessert werden. Dies war im Rahmen der Arbeit nicht möglich, da keine Daten über einen Zeitraum von mehreren Jahren vorhanden waren. Zusätzlich kann geprüft werden, inwiefern mit dem Komponentenmodell Prognosen durchführbar sind. Dafür sollte die Trendkomponente anders gewählt werden, da sich der hier gewählte Weg zu sehr an den Daten orientiert. Der zweite Teil der Aufgabenstellung dieser Arbeit bestand im Identifizieren inhaltlicher Komponenten, also möglicher Zusammenhänge zwischen dem Regelleistungsbedarf und verschiedenen denkbaren Ursachen. Als potentielle Ursachen wurden der Lastverlauf sowie die Windenergieeinspeisung untersucht. Zwischen der Zeitreihe des Lastverlaufs und der des Regelleistungsbedarfs bestand eine leichte positive Korrelation, zwischen der Zeitreihe der Windenergieeinspeisung und der des Regelleistungsbedarfs eine geringe negative Korrelation.:Einleitung 1 Ausgangssituation und technische Gegebenheiten 2 Mathematische Grundlagen 3 Analyse der Regelleistungsdaten 4 Zusammenfassung und Ausblick

Die Brasilianische Savanne, auch bekannt als der Cerrado, bedeckt ca. 24% der Landoberfläche Brasiliens. Der Cerrado ist von einer einzigartigen Biodiversität und einem starken Gradienten in der Vegetationsstruktur gekennzeichnet. Großflächige Landnutzungsveränderungen haben dazu geführt, dass annähernd die Hälfte der Cerrado in bewirtschaftetes Land umgewandelt wurde. Die Kartierung ökologischer Prozesse ist nützlich, um naturschutzpolitische Entscheidungen auf räumlich explizite Informationen zu stützen, sowie um das Verständnis der Ökosystemdynamik zu verbessern. Neue Erdbeobachtungssensoren, frei verfügbare Daten, sowie Fortschritte in der Datenverarbeitung ermöglichen erstmalig die großflächige Erfassung saisonaler Vegetationsdynamiken mit hohem räumlichen Detail. In dieser Arbeit wird der Mehrwert von Landsat-basierten Landoberflächenphänologischen (LSP) Metriken, für die Charakterisierung der Cerrado-Vegetation, hinsichtlich ihrer strukturellen und phänologischen Diversität, sowie zur Schätzung des oberirdischen Kohlenstoffgehaltes (AGC), analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass LSP-Metriken die saisonale Vegetatiosdynamik erfassen und für die Kartierung von Vegetationsphysiognomien nützlich sind, wobei hier die Grenzen der Einteilung von Vegetationsgradienten in diskrete Klassen erreicht wurden. Basierend auf Ähnlichkeiten in LSP wurden LSP Archetypen definiert, welche die Erfassung und Darstellung der phänologischen Diversität im gesamten Cerrado ermöglichten und somit zur Optimierung aktueller Kartierungskonzepte beitragen können. LSP-Metriken ermöglichten die räumlich explizite Quantifizierung von AGC in drei Untersuchungsgebieten und sollten bei zukünftigen Kohlenstoffschätzungen berücksichtigt werden. Die Erkenntnisse dieser Dissertation zeigen die Vorteile und Nutzungsmöglichkeiten von LSP Metriken im Bereich der Ökosystemüberwachung und haben demnach direkte Implikationen für die Entwicklung und Bewertung nachhaltiger Landnutzungsstrategien. / The Brazilian savanna, known as the Cerrado, covers around 24% of Brazil. It is characterized by a unique biodiversity and a strong gradient in vegetation structure. Land-use changes have led to almost half of the Cerrado being converted into cultivated land. The mapping of ecological processes is, therefore, an important prerequisite for supporting nature conservation policies based on spatially explicit information and for deepening our understanding of ecosystem dynamics. New sensors, freely available data, and advances in data processing allow the analysis of large data sets and thus for the first time to capture seasonal vegetation dynamics over large extents with a high spatial detail. This thesis aimed to analyze the benefits of Landsat based land surface phenological (LSP) metrics, for the characterization of Cerrado vegetation, regarding its structural and phenological diversity, and to assess their relation to above ground carbon. The results revealed that LSP metrics enable to capture the seasonal dynamics of photosynthetically active vegetation and are beneficial for the mapping of vegetation physiognomies. However, the results also revealed limitations of hard classification approaches for mapping vegetation gradients in complex ecosystems. Based on similarities in LSP metrics, which were for the first time derived for the whole extent of the Cerrado, LSP archetypes were proposed, which revealed the spatial patterns of LSP diversity at a 30 m spatial resolution and offer potential to enhance current mapping concepts. Further, LSP metrics facilitated the spatially explicit quantification of AGC in three study areas in the central Cerrado and should thus be considered as a valuable variable for future carbon estimations. Overall, the insights highlight that Landsat based LSP metrics are beneficial for ecosystem monitoring approaches, which are crucial to design sustainable land management strategies that maintain key ecosystem functions and services.

Informationsthermodynamik ist der aktuelle Trend in der statistischen Physik. Es ist die theoretische Konstruktion eines einheitlichen Rahmens für die Beschreibung der Nichtgleichgewichtsmerkmale stochastischer dynamischer Systeme, wie die Dissipation der Arbeit und die Irreversibilität von Trajektorien, unter Verwendung der Sprache der Fluktuationstheoreme und der Informationstheorie. Die modellunabhängige Natur von Information und Irreversibilität ermöglicht eine breite Anwendbarkeit der Theorie auf allgemeinere (nichtphysikalische) Modelle aus der Systembiologie und der quantitativen Finanzmathematik, in denen asymmetrische Wechselwirkungen und Nichtlinearitäten allgegenwärtig sind. Insbesondere interessieren wir uns für Zeitreihe, die aus Messungen gewonnen werden oder aus einer Zeitdiskretisierung kontinuierlicher Modelle resultieren. In dieser Arbeit untersuchen wir die Irreversibilität von Zeitreihen unter Berücksichtigung der statistischen Eigenschaften ihrer Zeitumkehrung, und leiten daraus ein Fluktuationstheorem ab, das für Signal-Antwort-Modelle gilt, und das Irreversibilität sowie bedingte Informationen mit der Vergangenheit verknüpft. Interagierende Systeme tauschen kontinuierlich Informationen aus und beeinflussen sich gegenseitig. Intuitiv ist der kausale Einfluss der Effekt dieser Wechselwirkungen, der im Hinblick auf den Informationsfluss über die Zeit beobachtet werden kann, aber seine quantitative Definition wird in der Fachgemeinschaft immer noch diskutiert. Wir wenden insbesondere das Schema der partiellen Informationszerlegung (PID) an, das kürzlich definiert wurde, um synergistische und redundante Effekte aus informationstheoretischen Maßen zu entfernen. Hier schlagen wir unsere PID vor und diskutieren die resultierende Definition des kausalen Einflusses für den Sonderfall linearer Signal-Antwort-Modelle. / Information thermodynamics is the current trend in statistical physics. It is the theoretical research of a unified framework for the description of nonequilibrium features of stochastic dynamical systems like work dissipation and the irreversibility of trajectories, using the language of fluctuation theorems and information theory. The model-independent nature of information and irreversibility allows a wide applicability of the theory to more general (nonphysical) models from systems biology and quantitative finance, where asymmetric interactions and nonlinearities are ubiquitous. In particular, we are interested in time series obtained from measurements or resulting from a time discretization of continuous models. In this thesis we study the irreversibility of time series considering the statistical properties of their time-reversal, and we derive a fluctuation theorem that holds for time series of signal-response models, and that links irreversibility and conditional information towards past. Interacting systems continuously share information while influencing each other dynamics. Intuitively, the causal influence is the effect of those interactions observed in terms of information flow over time, but its quantitative definition is still under debate in the community. In particular, we adopt the scheme of partial information decomposition (PID), that was recently defined in the attempt to remove synergistic and redundant effects from information-theoretic measures. Here we propose our PID, and motivate the resulting definition of causal influence for the special case of linear signal-response models. The thermodynamic role of causal influences can only be discussed for time series of linear signal-response models in the continuous limit, and its generalization to general time series remains in our opinion the open problem in information thermodynamics.

Gegenstand der Dissertation bildet eine echte Zeitreihenuntersuchung eines Tiefland-Buchenwaldes im nordostdeutschen Tiefland. Dieser Wald wurde Ende der 1920er Jahre aus der forstlichen Nutzung entlassen und entstand aus einem Anfang des 19. Jahrhunderts stockenden Eichenwald. Ende der 1950er bzw. der 1960er Jahre wurden drei kompakte Versuchsflächen zur Erfassung der Bestockungsstruktur in dem vorherrschenden Altbaum-Hallenstadium eingerichtet. Im Jahre 2012 gelang es diese alten Versuchsflächen zu identifizieren und einer Wiederholungsinventur zu unterziehen. Der Buchenwald hatte sich zwischenzeitlich erneuert und zu drei unterschiedlichen Tiefland-Buchenwaldökosystemen entwickelt. Als Voraussetzung für die Veränderungsanalyse der Bestockung und des Totholzes wurde eine georeferenzierte Arbeitsweise (EPSG Code 25833) gewählt. Dies ermöglichte die Nutzung des digitalen Geländemodells DGM 2m, historischer und aktueller Luftbilder und Laserdaten, und daraus abgeleiteter normalisierter Oberflächenmodelle zur Visualisierung der stattgefundenen Waldentwicklung. Aufbauend auf georeferenzierten standörtlich-vegetationskundlichen Untersuchungen konnten mittels geostatistischer und statistischer Verfahren die standörtlichen Ursachen für die natürliche Entwicklung der drei unterschiedlichen Buchen(misch)waldökosysteme herausgearbeitet werden. Eine populationsgenetische Inventur der Buchen, Winter- und Sommerlinden sowie eine lichtökologische Studie ergänzt die Untersuchung. / The subject of this dissertation is a real time series investigation of a lowland beech forest in the north-eastern lowlands of Germany. This forest was released from forestry at the end of the 1920s and emerged from an oak forest that had felled at the beginning of the 19th century. At the end of the 1950s and 1960s, three compact experimental areas were set up to record the stocking structure in the predominant old tree hall stage. In 2012, it was possible to identify these old experimental areas and to subject them to a repeat inventory. The beech forest had meanwhile been renewed and developed into three different lowland beech forest ecosystems. A georeferenced working method (EPSG Code 25833) was chosen as a prerequisite for the change analysis of the stocking and deadwood. This enabled the use of the digital terrain model DGM 2m, historical and current aerial photographs and laser data, and derived normalized surface models to visualize the forest development. Based on georeferenced site-vegetation investigations, geostatistical and statistical methods were used to identify the local causes for the natural development of the three different beech (mixed) forest ecosystems. A population genetic inventory of the beeches, winter and summer lime trees as well as a light-ecological study completed the investigation.

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