Landwirtschaftliche Expansion und Intensivierung treiben die Umwandlung natürlicher Ökosysteme weltweit. Bis heute ist unklar, inwieweit politische Maßnahmen negative Folgen für die Umwelt minimieren können. Die Kombination mit Szenarien-Analysen kann ein Rahmen zur Unterstützung von Planungsprozessen schaffen, um potentielle Auswirkungen von politischen Maßnahmen zu erforschen. Das Ziel dieser Dissertation war es, die Triebkräfte der Veränderung von Argentiniens Agrarlandschaften zu verstehen, potentielle zukünftige Landnutzungsveränderungen zu analysieren und den Einfluss ökonomischer und naturschutzbezogener politischer Maßnahmen auf diese zu erfassen. Im ersten Teil der Dissertation wurden die Triebkräfte landwirtschaftlichen Landnutzungswandels mittels eines Nettoertrags-Modells ermittelt. Danach wurde der Einfluss von ökonomischen und naturschutzbezogenen Maßnahmen auf zukünftige Landnutzungsveränderungen sowie auf die Konnektivität von Waldgebieten mit Hilfe von Landnutzungs-Szenarien analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass landwirtschaftliche Intensivierung von ökonomischen Maßnahmen getrieben ist, während landwirtschaftliche Expansion durch naturräumliche Eigenschaften und Zonierungsprogramme jenseits der Profitmaximierung determiniert wird. Politische Maßnahmen mögen einen geringeren Einfluss auf Landnutzungswandel haben als bisher erwartet. Die Entwicklung von Agrarland konzentriert sich auf Gebiete mit hoher Priorität für den Umweltschutz. Zonierungsprogramme wie das Argentinische Waldgesetz stellen wirkungsvolle Maßnahmen dar, um umweltschädigenden Entwicklungen vorzubeugen. Die Erkenntnisse zeigen, dass Naturschutz nicht zwingend im Konflikt mit ökonomischer Entwicklung steht, denn mittels Landschaftsplanung kann die Konnektivität von Waldgebieten auch unter gleichbleibenden Abholzungsraten bewahrt werden. Die Dissertation zeigt den Mehrwert von a-priori Evaluierungen der potentiellen Einflüsse von Maßnahmen auf Landnutzungswandel. / Agricultural expansion and intensification drive the conversion of natural areas worldwide. Yet, it is not clear where and how much production would need to expand and intensify to meet future demands and how policies may help minimizing environmental trade-offs. Particularly the latter requires an understanding of the underlying forces that drive agricultural land-use changes. This offers a framework for planners and decision makers to explore potential impacts from policies, especially in very dynamic regions. Argentina, where agricultural expansion and intensification result in dramatic conversions of natural areas, is a good example of a dynamic human-environment system. The goal of this thesis was to understand the drivers of agricultural land-use change and to explore future trajectories of land-use change, and how economic and conservation policies may impact them. This thesis examines drivers of agricultural land-use changes using a net returns model of agricultural production. Then, it evaluates the effects of economic and conservation policies on future land-use changes and on the connectivity of forests by developing scenarios of future land-use change. Results highlight that agricultural intensification in Argentina is driven by economic interventions, whereas agricultural expansion primarily responds to environmental characteristics and zonation programs. Economic policies may have less power in governing land use changes than previously thought, as results suggest that there are other factors, than profit maximization, influencing land conversions. Future agricultural development would occur in priority areas for conservation in Argentina, but zonation policies, such as the Forest Law, appear to be powerful in limiting potential environmental trade-offs. Conservation planning does not necessarily need to conflict with economic development, since under similar deforestation rates; landscape planning can preserve forest connectivity in the Chaco.

The interest in renewables for energy has increased in the last 2-3 decades because of the negative environmental impact caused by the burning of fossil fuels, the raising prices of traditional fuels, the dependence on foreign oil, and the decrease in fossil fuels resources. Biomass energy represents one of the most promising alternatives. Many studies worldwide were devoted to investigate growth and yield of short rotation forestry plantations for energetic use and several empirical and process-based models were developed to predict the potential production of biomass. The current work was concentrated on modelling site productivity (potential of biomass production) of specific poplar clones planted on arable Saxon land under different stocking densities. Empirical data collected from several experimental areas were used. Site productivity has been predicted depending on stand age and site variables using a two-step model. In step one age and site variables were used to model stand dominant height and in step two the constructed dominant height was involved with stocking density to predict stand oven dried biomass. Depending on data availability the model was parameterized for four different groups of poplar clones: Androscoggin (clone Androscoggin), Matrix (Matrix and hybrid 275), Max (Max 1 …Max 5) and Münden (clone Münden). Both stand dominant height and stand dry biomass were modelled for ages 2 – 9 years for clone groups: Matrix and Max and for ages 2 – 7 years for clone groups: Androscoggin and Münden. The model has been tested and validated using several statistical and graphical methods. The relative bias (ē %) in the dominant height estimates ranged between 0.5 % > ē % > - 0.5 % in all clone groups and had a maximum bias of 10.41 % in stand biomass estimates. Model accuracy (mx %) in the dominant height estimates ranged between 12.25 and 17.56 % and between 8.05 and 27.32 % in stand biomass estimates. Two different scenarios were presented to show the potential of biomass that can be produced from poplar plantations on arable and former fallow Saxon lands at different stocking densities. ArcGIS has been used to visualize model application results. In order to produce a mean annual increment ≥ 8 [dry t/ha/a] from poplar plantations (Max group) for more than 50 % of arable or former fallow lands in the first rotation at least 9 years are required under stocking density of 4000 stems/ha and 7 years for both stocking densities 8333 and 10,000 stems/ha. / Die Nachfrage nach Holz für energetische Zwecke nimmt in Deutschland und ganz Europa zu. Um diesen Bedarf künftig besser befriedigen zu können, müssen verstärkt Ressourcen aus verschiedenen Quellen wie z. B. Holz aus Niederwäldern oder Durchforstungsreserven im Hochwald mobilisiert und ergänzend Holz in Kurzumtriebsflächen produziert werden (Guericke, M. 2006). Ziel dieser Arbeit war es, das Ertragspotential von Pappelklonen in Kurzumtriebsplantagen unterschiedlicher Baumdichte auf sächsischen Ackerflächen zu untersuchen. Hierzu wurden die potentiellen Erträge anhand empirischer, auf verschiedenen Versuchsflächen erhobener Daten modelliert. Zur Schätzung des Ertragspotentials wurde ein zweistufiges Modell entwickelt: Im ersten Schritt erfolgte die Modellierung der Oberhöhe eines Bestandes (ho, m) in Abhängigkeit von Bestandesalter und Standortfaktoren unter Verwendung einer multiplen linearen Regressionsanalyse, dabei wurden Bestimmtheitsmaße (R²) von 0,975 bis 0,989 erreicht. In einem zweiten Schritt lässt sich dann der Biomassevorrat [tatro/ha/a] mittels nichtlinearer Regressionsanalyse durch die Bestandesoberhöhe schätzen. Das Bestimmtheitsmaß von R² ≥ 0,933 weist auch hier auf eine hohe Anpassungsgüte hin. Die Modellparametrisierung erfolgte für folgende vier Gruppen von Pappelklonen: • Max-Gruppe: Klone Max 1, Max 2, Max 3, Max 4 und Max 5, Altersbereich 2 – 9 Jahre, Baumdichten von 1150 – 13000 Stämmen/ha; • Matrix-Gruppe: Klon Matrix und Hybride 275, Altersbereich 2 – 9 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha; • Androscoggin-Gruppe: Klon Androscoggin, Altersbereich 2 – 7 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha; und • Münden-Gruppe: Klon Münden, Altersbereich 2 – 7 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha. Die Güte des Modells wurde mit Hilfe verschiedener statistischer Verfahren überprüft. Bei der Validierung anhand des Datensatzes, welcher für die Modellkonstruktion Verwendung fand, zeigte das Modell eine Verzerrung bzw. einen Bias von 0,5 % > ē % > - 0,5 % bei der Bestandesoberhöhenschätzung und einen maximalen Bias von 10,41 % bei der Schätzung der Bestandesbiomasse. Die Treffgenauigkeit (mx %) des Modells hingegen variierte zwischen 12,25 % und 17,56 % bzw. 8,05 und 27,32 % (bei Schätzung der Bestandesoberhöhe bzw. der Bestandesbiomasse). Zudem wies das Modell keinen systematischen Fehler zwischen den geschätzten und den realen Werten auf. Bei der Validierung mit einem unabhängigen Datensatz betrug die Treffgenauigkeit (mx %) für die Schätzung der Bestandsoberhöhe und des Biomassevorrates 15,72 bzw. 26,68 %. Um das Ertragspotenzial von Pappelplantagen für die gesamte sächsische Ackerfläche bzw. die gesamte ehemalige Stilllegungsfläche zu bestimmen, wurden die zu Schätzung erforderlichen Standortvariablen auf Gemeindebasis kalkuliert, mittels ArcGIS dargestellt sowie Simulationsrechungen für verschiedene Bestandsdichten vorgenommen und ebenfalls visualisiert. Den Ergebnissen der Simulationsrechnungen zufolge wäre bei einer Stammzahl von 4000 N/ha eine Rotationslänge von 9 Jahren, bei 8333 bis 10.000 N/ha von 7 Jahren erforderlich, um einen durchschnittlichen Gesamtzuwachs (dGz) von ≥ 8 [tatro/ha/a] auf mehr als 50 % der sächsischen Ackerflächen bzw. ehemaligen Stilllegungsflächen in erster Rotation zu erreichen. Würde die gesamte ehemalige sächsische Stilllegungsfläche mit einer Baumdichte von 10.000 Stämmen/ha bepflanzt werden, könnten Pappelplantagen im Alter 9 einen dGz von 520.000 [tatro/a] (entsprechend 250.000 Kubikmeter Diesel) erreichen. Bei Bestockung aller sächsischen Ackerflächen würde sich der Ertrag auf bis zu 9.087.000 [tatro/a] (entsprechend 4.367.000 Kubikmeter Diesel) erhöhen.

Die Nachfrage nach Agrarprodukten hat rapide zugenommen, besonders in schnell wachsenden Volkswirtschaften. Agrarimporte nach China gestiegen, trotz der vielfach gestiegenen Inlandsproduktion seit der Reform und Öffnung 1978. Jedoch ging die Steigerung der Agrarproduktion einher mit hohen Umweltkosten, zum einen durch eine massive Erhöhung der Inputintensität und zum anderen durch die Veränderung der Anbaumuster. In dieser Arbeit habe ich umwelt- und sozioökonomische Daten auf Kreis-Ebene analysiert, um ein grundliegendes quantitatives Verständnis der Muster, Determinanten und Ursachen der landwirtschaftlichen Landnutzungsveränderung in China von 1980 bis 2011 zu entwickeln. In Kapitel II und III habe ich die Veränderung der Anbaumuster der Hauptkultur auf Kreisebene zusammengefasst. Ich habe diese Daten mittels explorativer Geodatenanalyse und räumlich expliziter Panel-Regression untersucht, um raum-zeitliche Determinanten der Änderung in Anbaufläche und Ertrag der Hauptkultur zu identifizieren. In Kapitel IV nutzte ich diese Daten, um die Veränderung der Technischen Effizienz in der Pflanzenproduktion mit Hilfe eines stochastischen Grenzansatzes zu ermitteln, wiederum durch den Einsatz einer räumlich-ökonometrischen Panel-Analyse. Insgesamt hat sich die räumliche Konzentration von Hauptkulturen erhöht. Haupteinflussfaktor für diese Entwicklung war die Bevölkerung. Diese Analyse beleuchtet die Muster und Treiber des agrarwirtschaftlichen Landnutzungswandel für gesamt China und gibt Einblicke in die Brennpunkte des Wandels in Landnutzungsumfang und –intensität. Außerdem zeigten die Elastizitäten der Input-Veränderungen einen Trend in der Pflanzenproduktionsintensität von traditionell zu wissenschaftlich-technologischen Eingriffen. Die Ergebnisse können zur Einwicklung räumlich ausgerichteter Landnutzungspolitiken in China beitragen. Sie stellen außerdem wichtige Fallbeweise für den globalen Landnutzungswandel zur Verfügung. / Abstract Demand for agricultural products has been increasing at an unprecedented pace, particularly in rapidly growing economies such as China. Agricultural imports to China have soared despite domestic production increasing manifold since reforming and opening in 1978. However, the increase in agricultural production in China involved high environmental costs, brought about by massively increasing input intensity and by the transition in cropping patterns. In this thesis, I analysed environmental and socioeconomic data at county level to develop a solid quantitative understanding of patterns, determinants, and causes of agricultural land-use changes across all of China from 1980 to 2011. In Chapter II and Chapter III, I summarized the changes in patterns of the main crops at county level. I then examined these data with exploratory spatial data analysis and spatially explicit panel regressions in order to identify the spatial and temporal determinants of changes in area and yield of major crops. In chapter IV, I used the same dataset, but focussed on changes in technical efficiency in crop production using a stochastic frontier approach, again by employing spatial econometric panel analysis. Overall, the spatial concentration of the major crops increased, with population the main determinant for this trend. Furthermore, modern inputs, including machinery and fertilizer, were increasingly important in crop production, and land use efficiency increased slightly and varied temporally and spatially. This analysis shed light on the patterns and drivers of agricultural land-system change for all of China, including insights on hotspots of changes in land use extent and intensity. Besides, the elasticity of input changes showed the growth of crop production was shift from traditional farming practices to modern. This study is valuable to inform and spatially target land-use policies in China and provide important case evidence for global land-use change.

The interest in renewables for energy has increased in the last 2-3 decades because of the negative environmental impact caused by the burning of fossil fuels, the raising prices of traditional fuels, the dependence on foreign oil, and the decrease in fossil fuels resources. Biomass energy represents one of the most promising alternatives. Many studies worldwide were devoted to investigate growth and yield of short rotation forestry plantations for energetic use and several empirical and process-based models were developed to predict the potential production of biomass. The current work was concentrated on modelling site productivity (potential of biomass production) of specific poplar clones planted on arable Saxon land under different stocking densities. Empirical data collected from several experimental areas were used. Site productivity has been predicted depending on stand age and site variables using a two-step model. In step one age and site variables were used to model stand dominant height and in step two the constructed dominant height was involved with stocking density to predict stand oven dried biomass. Depending on data availability the model was parameterized for four different groups of poplar clones: Androscoggin (clone Androscoggin), Matrix (Matrix and hybrid 275), Max (Max 1 …Max 5) and Münden (clone Münden). Both stand dominant height and stand dry biomass were modelled for ages 2 – 9 years for clone groups: Matrix and Max and for ages 2 – 7 years for clone groups: Androscoggin and Münden. The model has been tested and validated using several statistical and graphical methods. The relative bias (ē %) in the dominant height estimates ranged between 0.5 % > ē % > - 0.5 % in all clone groups and had a maximum bias of 10.41 % in stand biomass estimates. Model accuracy (mx %) in the dominant height estimates ranged between 12.25 and 17.56 % and between 8.05 and 27.32 % in stand biomass estimates. Two different scenarios were presented to show the potential of biomass that can be produced from poplar plantations on arable and former fallow Saxon lands at different stocking densities. ArcGIS has been used to visualize model application results. In order to produce a mean annual increment ≥ 8 [dry t/ha/a] from poplar plantations (Max group) for more than 50 % of arable or former fallow lands in the first rotation at least 9 years are required under stocking density of 4000 stems/ha and 7 years for both stocking densities 8333 and 10,000 stems/ha. / Die Nachfrage nach Holz für energetische Zwecke nimmt in Deutschland und ganz Europa zu. Um diesen Bedarf künftig besser befriedigen zu können, müssen verstärkt Ressourcen aus verschiedenen Quellen wie z. B. Holz aus Niederwäldern oder Durchforstungsreserven im Hochwald mobilisiert und ergänzend Holz in Kurzumtriebsflächen produziert werden (Guericke, M. 2006). Ziel dieser Arbeit war es, das Ertragspotential von Pappelklonen in Kurzumtriebsplantagen unterschiedlicher Baumdichte auf sächsischen Ackerflächen zu untersuchen. Hierzu wurden die potentiellen Erträge anhand empirischer, auf verschiedenen Versuchsflächen erhobener Daten modelliert. Zur Schätzung des Ertragspotentials wurde ein zweistufiges Modell entwickelt: Im ersten Schritt erfolgte die Modellierung der Oberhöhe eines Bestandes (ho, m) in Abhängigkeit von Bestandesalter und Standortfaktoren unter Verwendung einer multiplen linearen Regressionsanalyse, dabei wurden Bestimmtheitsmaße (R²) von 0,975 bis 0,989 erreicht. In einem zweiten Schritt lässt sich dann der Biomassevorrat [tatro/ha/a] mittels nichtlinearer Regressionsanalyse durch die Bestandesoberhöhe schätzen. Das Bestimmtheitsmaß von R² ≥ 0,933 weist auch hier auf eine hohe Anpassungsgüte hin. Die Modellparametrisierung erfolgte für folgende vier Gruppen von Pappelklonen: • Max-Gruppe: Klone Max 1, Max 2, Max 3, Max 4 und Max 5, Altersbereich 2 – 9 Jahre, Baumdichten von 1150 – 13000 Stämmen/ha; • Matrix-Gruppe: Klon Matrix und Hybride 275, Altersbereich 2 – 9 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha; • Androscoggin-Gruppe: Klon Androscoggin, Altersbereich 2 – 7 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha; und • Münden-Gruppe: Klon Münden, Altersbereich 2 – 7 Jahre, Baumdichte 1550 Stämme/ha. Die Güte des Modells wurde mit Hilfe verschiedener statistischer Verfahren überprüft. Bei der Validierung anhand des Datensatzes, welcher für die Modellkonstruktion Verwendung fand, zeigte das Modell eine Verzerrung bzw. einen Bias von 0,5 % > ē % > - 0,5 % bei der Bestandesoberhöhenschätzung und einen maximalen Bias von 10,41 % bei der Schätzung der Bestandesbiomasse. Die Treffgenauigkeit (mx %) des Modells hingegen variierte zwischen 12,25 % und 17,56 % bzw. 8,05 und 27,32 % (bei Schätzung der Bestandesoberhöhe bzw. der Bestandesbiomasse). Zudem wies das Modell keinen systematischen Fehler zwischen den geschätzten und den realen Werten auf. Bei der Validierung mit einem unabhängigen Datensatz betrug die Treffgenauigkeit (mx %) für die Schätzung der Bestandsoberhöhe und des Biomassevorrates 15,72 bzw. 26,68 %. Um das Ertragspotenzial von Pappelplantagen für die gesamte sächsische Ackerfläche bzw. die gesamte ehemalige Stilllegungsfläche zu bestimmen, wurden die zu Schätzung erforderlichen Standortvariablen auf Gemeindebasis kalkuliert, mittels ArcGIS dargestellt sowie Simulationsrechungen für verschiedene Bestandsdichten vorgenommen und ebenfalls visualisiert. Den Ergebnissen der Simulationsrechnungen zufolge wäre bei einer Stammzahl von 4000 N/ha eine Rotationslänge von 9 Jahren, bei 8333 bis 10.000 N/ha von 7 Jahren erforderlich, um einen durchschnittlichen Gesamtzuwachs (dGz) von ≥ 8 [tatro/ha/a] auf mehr als 50 % der sächsischen Ackerflächen bzw. ehemaligen Stilllegungsflächen in erster Rotation zu erreichen. Würde die gesamte ehemalige sächsische Stilllegungsfläche mit einer Baumdichte von 10.000 Stämmen/ha bepflanzt werden, könnten Pappelplantagen im Alter 9 einen dGz von 520.000 [tatro/a] (entsprechend 250.000 Kubikmeter Diesel) erreichen. Bei Bestockung aller sächsischen Ackerflächen würde sich der Ertrag auf bis zu 9.087.000 [tatro/a] (entsprechend 4.367.000 Kubikmeter Diesel) erhöhen.

Dieses Jahr bitten wir um Unterstützung für ein Gartenprojekt in Tamil Nadu. Wir hoffen nicht nur auf ausreichend Spenden, sondern wünschen uns, dass wir mit diesem Projekt die Beziehung zur Partnerkirche des Leipziger Missionswerkes in Indien vertiefen können. Wir haben deshalb zum fünften Mal Begleitmaterial entwickelt. Die Bausteine in diesem Heft können Sie im Kindergarten, bei der Christenlehre oder im Kindergottesdienst verwenden. Angelehnt an die Adventszeit finden Sie vier Themenblöcke: Andachten, Geschichten, Lieder, Rezepte, Spiele und Bastelideen, die natürlich auch außerhalb der Adventszeit benutzt werden können.

Die Landwirtschaft liefert einen Großteil der Nahrungsmittel und Rohstoffe für den menschlichen Verbrauch und wird aufgrund globaler Dynamiken des Bevölkerungswachstums, Änderungen der Ernährungszusammensetzung und Auswirkungen des Klimawandels herausgefordert. Gleichzeitig hat die intensive landwirtschaftliche Produktion oft erhebliche Auswirkungen auf die Leistungen und Funktionen von Ökosystemen. Agrarökosystemmodelle können verwendet werden, um Auswirkungen der Landwirtschaft über verschiedene zeitliche und räumliche Skalen zu quantifizieren. Globale Bewertungen werden jedoch durch die begrenzte Verfügbarkeit von Daten einzelner agronomischer Maßnahmen und dem Wissen über die damit verbundenen biophysikalischen und biogeochemischen Prozesse erschwert. Ziel dieser Doktorarbeit ist es, das Verständnis über Anforderungen an Daten von landwirtschaftlichen Produktionssystemen und deren Anwendungsmethoden in globalen Modellierungsstudien zu erweitern. Darüber hinaus zielt diese Doktorarbeit darauf ab die Arten, räumliche Ausdehnung, Umweltwirkung und Potenziale von unterschiedlichen Bewirtschaftungsmethoden auf globalem Ackerland abzuschätzen. Die Ergebnisse der ersten Studie zeigen, inwiefern die Aggregation von rasterzellenbasiert simulierten Ernteerträgen zu national und globalen Durchschnittserträgen mit vier unterschiedlichen Datenprodukten zu Unsicherheiten von ~10 % führen kann. Der zweite Forschungsartikel präsentiert eine Klassifikation von sechs Bodenbearbeitungssystemen, deren Kartierung und ermittelten Merkmale zur Parametrisierung in globalen Agrarökosystemmodell verwendet werden können. Zuletzt werden mit Hilfe des globalem Modells LPJml5.0- tillage-cc die biophysikalischen Auswirkungen von Zwischenfruchtanbau im Vergleich zu Schwarzbrache auf die Kohlenstoff-, Stickstoff- und Wasserdynamiken abgeschätzt. Die Ergebnisse der Thesis zeigen Potenziale von und Trade-offs zwischen ackerbaulichen Bewirtschaftungsmethoden und deren globaler Modellierung auf. / Agricultural production provides a major share of food, feed, fiber, and fuel for anthropogenic usage, and is challenged by projected increasing demand due to dynamics of population growth, changes in dietary compositions, and climate change impacts. At the same time, intensive agricultural production practices have environmental externalities, which negatively affect ecosystems’ services and functions. Agroecosystem models can be used to quantify impacts of cropland use across various temporal and spatial scales, but global assessments are hampered by the limited availability of land management data and of knowledge regarding associated biophysical and biogeochemical processes and functions. The objective of the thesis is to increase the understanding of agricultural management data requirements and implications for their usages in global modeling studies. Further, the thesis aims to identify types, spatial distribution, as well as to estimate impacts, and potentials of cropland management practices to support sustainable development. In the first study, it was assessed in which way the application of different harvested crop area datasets for the national and global aggregation of modeled crop yield outputs from the grid cell to country and global scale, induces average uncertainty of ~10 % to the results. The second study presents a global classification of six soil management systems whereas the derived mapping and characteristics can be used for parameterization across a range of intensity levels in global land use modeling studies. In the third study different cropland management practices were assessed using LPJml5.0-tillage-cc, with a modified code for the representation of cover crops growing as grass on cropland between two consecutive main crop growing seasons. The thesis’ findings reveal potential and trade-offs of land management practices and their impact assessment using global agroecosystem models.

Politische und sozioökonomische Rahmenbedingungen haben entscheidenden Einfluss auf Landnutzungswandel; die relative Bedeutung dieser Faktoren untereinander ist jedoch oftmals unklar. Ziel dieser Arbeit ist es, durch die Untersuchung der Auswirkungen der politischen und sozioökonomischen Transformation auf Landnutzungswandel in Osteuropa zu einem besseren Verständnis solcher übergreifenden Einflussfaktoren beizutragen. Am Beispiel des Dreiländerecks Polen-Slowakei-Ukraine in den Karpaten wurden hierzu grenzüberschreitende Landschaftsvergleiche durchgeführt, da solche Vergleiche die Entkopplung der Faktoren allgemeiner Landnutzungstrends von Faktoren länderspezifischer Veränderungen ermöglichen. Darüber hinaus sind die Auswirkungen postsozialistischen Landschaftswandels auf die Karpaten, einem Gebiet mit einzigartigem ökologischen Wert, bisher weitestgehend unerforscht. Mit Hilfe von Landsat TM/ETM+ Satellitendaten aus dem Jahr 2000 wurden rezente Landschaftsunterschiede zwischen Ländern quantifiziert. Auf der Basis von Bildern von 1986-2000 wurde anschliessend überprüft, ob Länderunterschiede auf sozialistischen oder post-sozialistischen Landschaftswandel zurückführbar sind. Die Ergebnisse dieser Analysen zeigten weit verbreiteten Landnutzungswandel nach 1989 als Folge von sich verschlechternden wirtschaftlichen Bedingungen, geschwächten Institutionen und gesellschaftlichem Wandel. Die Länder unterschieden sich jedoch auch deutlich hinsichtlich Forstveränderungen, Brachfallung und Parzellierung von Ackerland. Diese Unterschiede lassen sich durch verschiedene Besitzverhältnisse, Bewirtschaftungsformen und Landreformen erklären. Während sich Polen und die Slowakei landschaftlich seit 1989 annähern, entfernt sich die Ukraine zunehmend. Diese Arbeit unterstreicht die Bedeutung ökonomischer und institutioneller Veränderungen für Landschaftswandel und zeigt, wie unterschiedliche Besitzstrukturen und Landreformen Landschaftswandel beeinflussen. / Broad-scale political and socio-economic conditions are powerful determinants of land use change. Yet, their relative importance is unclear. The main goal of this thesis was to increase the understanding of such broad-scale drivers of land use change by studying how Eastern Europe’s landscapes were affected by the political and socio-economic transition after the fall of the Iron Curtain in 1989. The border triangle of Poland, Slovakia, and Ukraine in the Carpathians was selected as a study area, because cross-border comparisons of land use change allow for decoupling overall trends in the transition period from country specific changes. Moreover, the Carpathians are of exceptional ecological value, but little is known about land use effects on these ecosystems after 1989. Post-socialist land use change was quantified based on Landsat TM/ETM+ images by (1) comparing contemporary (year 2000) landscapes among countries, and (2) using images from 1986 to 2000 to investigate whether differences originated from socialist or post-socialist land use change. Results indicated that forest change, farmland abandonment, and farmland parcelization were widespread in the transition period, likely due to worsening economic conditions, weakened institutions, and societal change. However, land use trends also differed strongly among the three countries due to dissimilar land ownership patterns, land management practices, and land reforms. Poland and Slovakia converged in the transition period in terms of land cover, while Ukraine clearly diverged. This thesis provided compelling evidence of the importance of economic and institutional change for land use change and underpinned the pivotal role of ownership patterns and land management policies. These factors were important to understand land use change in Eastern Europe, and they are likely equally important elsewhere.

Energie und Rohstoffe auf Basis von Biomasse gelten als wichtiger Beitrag, um den anthropogen begründeten Klimawandel zu mindern. Diese publikationsbasierte Arbeit analysiert, inwiefern Aussagen über Vorzüglichkeit von Biomassenutzung im direkten Vergleich oder auch in komplexeren wirtschaftlichen Nutzungssystemen durch Unsicherheiten in den Treibhausgasemissionen (THG) oder durch die Anwendung der Bewertungsmethodik beeinflusst werden. Eine Fallstudie zur stationären Biostromerzeugung aus der Vergasung von Pappelhackschnitzeln zeigte mittels Monte-Carlo-Analyse, dass dieser Biostrom trotz Unsicherheiten weniger THG emittiert bzw. sogar Kohlendioxid sequestrieren könnte. Die zweite Fallstudie analysierte Biomassenutzung im Systemzusammenhang. Sie bezog neben THG-Emissionen als Bewertungskriterien sowohl den Bedarf an Agrarfläche als auch an fossilen Ressourcen mit ein. Für das Beispiel der Häuserdämmung mittels Hanffasern oder Styropor konnte aus den drei Kriterien auch unter Berücksichtigung mehrerer Szenarien keine eindeutige Vorzugslösung der Biomassenutzung abgeleitet werden. Basierend auf dem Produktivitätskonzept stellt der dritte Beitrag mit CUDe (Carbon Utilization Degree) einen Ansatz vor, wie die Nutzungseffizienz des in der Biomasse bereitgestellten Kohlenstoffs bewertet werden könnte. THG-Minderungsrechnungen erfordern eine fundierte Kenntnis der Methode als auch des Produktionssystems in seinem regionalen Kontext. Als Landnutzungseffekte sollten neben Änderungen im Bodenkohlenstoffgehalt auch Unterschiede in Lachgas-Hintergrundemissionen von annuellen gegenüber mehrjährigen Kulturen berücksichtigt werden. Trade-Offs sprechen dafür, Biomassenutzungssysteme nicht nur hinsichtlich Klimawirksamkeit zu optimieren. Ergänzend könnte Kohlenstoff auch als Ressource betrachtet und mit Effizienzkriterien bewertet werden. Biomassenutzung ließe sich so optimieren, dass gemeinsam mit Klimaschutz weitere aktuelle Handlungsfelder adressiert werden. / Biomass-based energy and materials are considered important for the mitigation of human-induced climate change and as relevant bioeconomic feedstock. This publication-based dissertation aims to contribute to the discussion about the reliability of mitigation assessment of biomass applications in an increasingly bio-based, low-carbon economy that also fulfils sustainability constraints of resource conservation. It analysed how preference of biomass use in direct comparison as well as in larger economic context is affected by single uncertainties as well as by mitigation calculation methods. A case study on stationary bioelectricity generation from poplar wood chip gasification with a Monte Carlo approach showed that such bioelectricity could emit less greenhouse gases (GHG) or even sequester carbon despite existing uncertainties. The second case study analysed biomass use in a systemic context. Besides GHG emissions also resource demand of cropland and fossil fuels were used to assess two strategies to isolate buildings. From the three criteria, none of the strategies would clearly be preferred. The third case study presented an approach to assess the efficiency of biomass carbon use (CUDe; Carbon Utilization Degree) and applied it exemplarily to a biogas and a hemp insulation system. GHG mitigation analyses of biomass use must be performed with profound knowledge of the methodology and the biomass system in its regional context. In land use change assessment, emissions resulting from deviating nitrous oxide baselines from annual and perennial crops should be considered in addition to carbon stock changes. Optimization of biomass applications only with respect to GHG emissions (or other single criteria) might overlook trade-offs. However, multi-criteria analyses might yield ambiguous results. A resource-efficient viewpoint on biogenic carbon use instead of its sole GHG implications might help to foster a transformation to bio-based, low-carbon economies.

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