Das weltweite Bevölkerungswachstum und die fortschreitende Verstädterung führen zu einer Zunahme des Stadtverkehrs. Parallel dazu wirkt sich der Klimawandel negativ auf urbane Räume aus. Dadurch treten urbane Umweltbelastungen häufiger, länger und intensiver auf. Konsekutiv verstärken sich die negativen Auswirkungen multipler Umweltbelastungen wie Lärm, Feinstaub und Hitzebelastung auf die Stadtbewohner. Die Beobachtung und Analyse dieser Auswirkungen und die Umsetzung entsprechender Schutz- und Anpassungsmaßnahmen nehmen einen immer größeren Stellenwert in der umweltbezogenen Stadtforschung ein. Eine dafür notwendige Bestimmung der individuellen Exposition gegenüber urbanen Umweltbelastungen wird bisher jedoch vernachlässigt, da derzeitige Methoden auf stationären Messungen oder Modellierungen beruhen. Damit kann keine zufriedenstellende Bewertung einer individuellen Exposition erfolgen, welche durch die alltägliche Mobilität der Stadtbewohner zeitlich und räumlich variiert. Die Erhebung der individuellen Belastung ist jedoch sowohl für kurzfristige Anpassungsmaßnahmen relevant, als auch für langfristige Untersuchungen von umweltbedingten Gesundheitseffekten essentiell. Um dieses Problem zu lösen, wurden jedoch erst in den letzten Jahren empirische Methoden entwickelt. Um zudem das Bewusstsein und die Anpassungsmotivation von exponierten Personen zu verstehen, muss nicht nur die objektive Expositionsintensität bekannt sein, sondern auch die subjektiv wahrgenommene Belastung. Smartphone-basierte Methoden ermöglichen die Integration beider Perspektiven. In dieser Arbeit wird deshalb ein dynamischer Messansatz entwickelt, der anhand einer explorativen Studie mit Fahrradfahrern evaluiert wird. Daraus werden Implikationen für eine geographische Expositionsforschung abgeleitet.

Benzotriazoles (BTs) such as 1H-benzotriazole (1H-BT), 5-methyl-1H-benzotriazole (5Me-BT) and 4-methyl-1H-benzotriazole (4Me-BT) have a wide range of industrial applications. BTs are present for example in dishwasher detergents, in automotive antifreeze formulations and aircraft de-icing/anti-icing fluids (ADAF) as corrosion inhibitors. BTs belong to the group of “emerging contaminants” that have got in recent years more and more in the focus of environmental scientists, policy makers and the general public. These compounds are ubiquitous and highly mobile in the aquatic environment. It has been already shown that BTs have negative effects on aquatic organisms. The objective of the present study was among others to monitor 1H-BT, 4Me-BT and 5Me-BT in river- and wastewater. River water samples were taken from five rivers in the Hengstbach/Schwarzbach catchment area, a medium-sized catchment area of about 400 km². River water grab samples were taken during six different sampling. The aim of this monitoring study was to get a seasonal catchment-wide overview on measured concentrations and mass loads of BTs. BTs concentrations were determined in 24-hours influent composite samples taken on different month from three wastewater influents in Germany. In addition, 2-hours composite influent samples collected during one day in April were analyzed to determine the daily periodic emissions of BTs mass flows. Moreover, ADAF used at German airports and three dishwasher detergent tablets commonly used in Germany were analyzed for the presence of BTs to study the distribution pattern of those compounds in different products. An analytical method based on SPE and GC-MS has been developed and optimized for the determination of the presence of the corrosion inhibitors 1H-BT, 4Me-BT and 5Me-BT in environmental samples.

Die Europäische Wasserrahmenrichtlinie schuf einen rechtlichen Rahmen, der die Mitgliedsstaaten zum Schutz der Wasserressourcen verpflichtete. Das Ziel ist das Erreichen eines guten ökologischen und chemischen Zustandes der europäischen Gewässer. Ein besonderes Augenmerk fiel in jüngerer Zeit auf die Rolle von Arzneimitteln als unerwünschte Chemikalien in der Umwelt. Arzneimittelwirkstoffe und ihre Rückstände konnten in vielen europäischen Gewässern nachgewiesen werden. Über die Auswirkung einer chronischen Exposition von Wasserorganismen auf Arzneimittelwirkstoffen ist nur wenig bekannt. Das künstliche Östrogen 17a-Ethinylestradiol (EE2) sorgt für Kontroversen, da es zur Aufnahme in die Liste der prioritären Stoffe der Wasserrahmenrichtlinie vorgeschlagen wurde. Der dazugehörige vorgeschlagene Grenzwert für Oberflächengewässer beträgt 35 pg/L als Jahresdurchschnitts-Umweltqualitätsnorm (JD-UQN). Einerseits gibt es Zweifel, ob der Grenzwert eingehalten werden kann und andererseits ist die Analytik bisher nicht in der Lage, EE2-Konzentrationen in dieser Größenordnung verlässlich messen zu können. Da keine Messwerte zur Gewässerbelastung durch EE2 existieren, hatte meine Arbeit das Ziel, den Einfluss der Abflussvarianz auf die EE2-Konzentration im Wasser zu untersuchen und zu prüfen, ob die Einhaltung des Grenzwerts möglich ist. Der Eintrag und Verbleib von EE2 wurde mittels des räumlich expliziten Modellsystems GREAT-ER in den deutschen Einzugsgebieten Ruhr und Main modelliert. Die damit berechneten EE2-Frachten im Gewässer wurden benutzt, um an ausgewählten Messstellen eine Simulation der Variabilität der EE2-Konzentrationen zu ermöglichen. Dazu wurde die Abflussvariabilität an den Messstellen anhand von langjährigen Pegeldatenreihen geschätzt. Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere in den Hauptläufen der Flüsse mit deutlichen Überschreitungen der JD-UQN in den Monaten von Mai bis Oktober zu rechnen ist. Mittels Monte Carlo-Simulation wurde das Risiko quantifiziert, wie häufig die JD-UQN im Jahresmittel überschritten würde. Für die Messstellen im Hauptlauf des Mains und im Unterlauf der Ruhr wurde ermittelt, dass dort mit hoher Sicherheit die JD-UQN nicht eingehalten werden kann. Auch an Messstellen, die im Jahresmittel den Grenzwert nicht überschritten, konnten häufige Überschreitungen des Grenzwerts in den Sommermonaten beobachtet werden. Die Zeiträume waren dabei lang genug, um relevant für chronische Effekte auf Wasserorganismen zu sein. Die durch die Oberflächengewässerverordnung vorgegebene Überwachung der JD-UQN erscheint daher für EE2 nicht sinnvoll. In Deutschland werden große Mengen von jodhaltigen Röntgenkontrastmitteln (JRKM) verbraucht (rund 370 Tonnen in 2009), die unverändert und in gesamter Menge über das kommunale Abwasser in Oberflächengewässer gelangten. JRKM sind nach Stand der Forschung toxikologisch unbedenklich, stellen aber aufgrund der teilweise hohen Konzentrationen im Bereich von ug/L eine Gefahr für die Trinkwasserversorgung dar. Trotz der hohen Verbrauchsmenge war bisher wenig über Emissionsmuster und Verbrauch von JRKM bekannt. Ziel der Arbeit war es daher, Informationen über den Verbrauch in medizinischen Einrichtungen zu sammeln und ein geeignetes Modell zu identifizieren, mit dem der Eintrag von JRKM in die Umwelt modelliert werden kann. Zu diesem Zweck wurden Modellansätze aus der Literatur als auch ein selbstentwickelter Ansatz im Modellsystem GREAT-ER implementiert und in den Einzugsgebieten Main und Ruhr simuliert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Anzahl der Computertomographen als Proxygrößen zur räumlichen Aufteilung von JRKM-Emissionen verwendet werden kann. Rund zwei Drittel der jährlichen in Deutschland verbrauchten JRKM entfallen dabei nach eigenen Abschätzungen auf Krankenhäuser. Außerdem wurde gezeigt, dass der Nachweis von JRKM mittels Stichprobenmessungen in Gewässern und Kläranlagen in vielen Fällen keine belastbaren Aussagen liefert, da der Eintrag von wenig genutzten JRKM stark ereignisgetriebenen ist. Darüber hinaus konnten regionale Unterschiede in den Verbrauchsmengen identifiziert werden, die vermutlich auf lokal vorherrschende Präferenzen für einzelne JRKM zurück zu führen sind.

Bei dem für die Energiewende nötigen Ausbau der Windenergie können negative Wirkungen für Mensch und Natur auftreten. Diese stellen typischerweise externe Kosten dar und sind davon abhängig, wo im Raum Windenergieanlagen errichtet werden. Politikoptionen zur räumlichen Steuerung des Windenergieausbaus können anhand ihrer allokativen Effizienz bewertet werden. Dabei geht es um die sozialen Kosten (d. h. Kosten und Nutzen) der Allokationen, zu denen es mit den Politikoptionen kommt. Vor diesem Hintergrund lautet die übergeordnete Forschungsfrage dieser Arbeit: Wie sind verschiedene Politikoptionen zur räumlichen Steuerung des Windenergieausbaus insbesondere hinsichtlich ihrer allokativen Effizienz (d. h. der sozialen Kosten der resultierenden Allokationen) ökologisch-ökonomisch zu bewerten? Dabei werden neben den standortspezifischen Stromertragsmöglichkeiten zwei in Deutschland besonders intensiv diskutierte Umweltwirkungen von Windenergieanlagen berücksichtigt: Belastungen für Anwohner*innen und für den Rotmilan, eine potenziell durch Kollisionen mit Windenergieanlagen bedrohte Greifvogelart. Als Politikoptionen werden ordnungsrechtlich wirkende Mindestabstandsregelungen für Siedlungsgebiete bzw. Rotmilanhorste betrachtet sowie ökonomische Steuerungsansätze, die Positionierungsanreize für Investoren setzen, und Instrumentenmixe aus beiden Instrumententypen. Besonderes wird untersucht, wie die Politikoptionen einzuschätzen sind, wenn der Regulierer Informationsdefizite zu den Umweltwirkungen von Anlagen hat. Analysiert werden die Politikoptionen mit einem räumlich-expliziten ökologisch-ökonomischen Modellierungsansatz. Damit werden für die verschiedenen Politikoptionen Allokationen als Folge gewinnorientierter Investitionsentscheidungen modelliert, diese Allokationen ökologisch-ökonomisch bewertet und damit die Politikoptionen hinsichtlich ihrer allokativen Effizienz beurteilt. Angewendet wird der Modellierungsansatz für Sachsen und ein Energiemengenziel zur Windstromerzeugung für das Jahr 2030. Zentrale Ergebnisse sind: (1) Mit Mindestabstandsvorgaben kann eine hinsichtlich der sozialen Kosten optimale Allokation nicht erreicht werden. (2) Durch Verschärfungen von Mindestabstandsvorgaben können zwar die jeweils adressierten externen Kosten gemindert werden, aber gleichzeitig andere Kosten erhöht werden, wobei keine pauschale Aussage zum Vorzeichen der Gesamtwirkung möglich ist. (3) Im Vergleich zu uniformen Siedlungsmindestabständen können differenzierte, die für unterschiedliche Siedlungstypen unterschiedlich restriktiv sind, eine deutlich höhere allokative Effizienz aufweisen. (4) Mit einer alleinigen ökonomischen Anreizsteuerung ist bei Informationsdefiziten des Regulierers in der Praxis nicht mit allokativen Effizienzvorteilen gegenüber Mindestabstandsregelungen zu rechnen. (5) Mit einem Instrumentenmix aus einem Rotmilanhorstmindestabstand und ökonomischen Anreizen zur Adressierung möglicher Belastungen für Anwohner*innen kann im Falle von Informationsdefiziten des Regulierers bei einer bestimmten Ausgestaltung ein allokativer Effizienzvorteil gegenüber den mono-instrumentellen Ansätzen erwartet werden.

Spatial Aspects of Chemical Exposure Assessment: A Tool for River Networks. Chemical exposure assessment has gained increasing attention in recent years. Its methodologies have enabled scientists and policy-makers to understand exposure paths and to identify environmental compartments of concern. Mathematical models are used for the prediction of a chemical's concentration in a certain compartment and in some cases also for predicting the duration or time of highest load. With the Geo-referenced Regional Exposure Assessment Tool for European Rivers (GREAT-ER) spatial aspects of regional exposure assessment are addressed for the "down-the-drain" path of consumer chemicals such as detergents. On the basis of a carefully developed simulation model (Boeije, 1999), this thesis describes the concept and realization of the developed software tool GREAT-ER. With data composition and processing on the one hand and application and analysis on the other hand, two crucial aspects in spatial exposure assessment are identified and discussed. Geo-referenced real-world data are not readily available in a usable form. An intermediate format is defined to separate the tasks of an initial preparation of raw data from the final aggregation leading to a directly usable data set. It is shown that the latter step can be fully automated and thus efficiently supports an iterative procedure of data quality improvement. The application of GREAT-ER to the substances LAS (readily degradable) and boron (inert) in four Yorkshire catchments demonstrates the ability to predict mean final effluent and in-stream concentrations with an average error of less than a factor of 2. Furthermore, regional summaries and risk characterization add useful information to judging a regional response to the (potential) release of a substance. In conclusion, the development and application of GREAT-ER has proven that geo-referenced exposure assessment is possible with regard to both quality and practicability. Future activities should focus on gaining further experiences in performing simulations, improving the tool itself and extending its abilities. Finally the integration of further models should be evaluated.

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Die Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, welche Aspekte auf die Infrastrukturentwicklung im Abwasserbereich und insbesondere die Verbreitung alternativer Technologien auf Haushaltsebene Einfluss nehmen. Dabei werden technische, ökologische, ökonomische und soziale Wechselwirkungen zwischen der dezentralen und der zentralen Entsorgung berücksichtigt. Der Fokus liegt dabei auf dem ländlichen Raum der neuen Bundesländer. Es wird ein Simulationsmodell entwickelt, das das Verständnis über die Relevanz von Unsicherheiten in der Abwasserbeseitigung verbessern und eine Bewertung möglicher Maßnahmen hinsichtlich der Wirkung auf Gewässerschutz und Wirtschaftlichkeit erlauben soll. Zu diesem Zweck werden verschiedene Szenarien analysiert. Es zeigt sich zum einen, dass eine Verringerung der Ablauffrachten aus dezentralen Anlagen durch eine Reihe von Maßnahmen möglich ist, die in Abhängigkeit von den Rahmenbedingungen (Einsparpotenziale, Eigenkapitalausstattung, Umweltbewusstsein etc.) unterschiedlich wirken und daher auch situationsabhängig einzusetzen sind. Dazu gehören etwa die Entwicklung von Förderinstrumenten und Finanzierungsmodellen, ökologische Kampagnen, die Bekanntmachung von Investitionstätigkeiten, die frühzeitige Information über rechtliche Veränderungen und der gezielte Einsatz von Sanierungsanordnungen. Zum anderen können bei der zentralen Entsorgung gerade im ländlichen Raum Auslastungs- und Finanzierungsprobleme entstehen, die den weiteren Ausbau der zentralen Infrastruktur gefährden. Die Szenarien zeigen, dass daher bei der Infrastrukturplanung Unsicherheiten der Bevölkerungsentwicklung und insbesondere des spezifischen Abwasseranfalls berücksichtigt werden müssen. Eine zentrale Entsorgung ist im ländlichen Raum zu sozialverträglichen Gebühren nur unter erheblichem Fördermitteleinsatz möglich. Wichtigste Maßnahme zur Abschwächung der positiven Rückkopplung aus steigenden Gebühren und sinkendem Abwasseranfall ist die Erhebung von Grundgebühren.

A fundamental change in societal values and economic structures is required to address increasing pressures on ecosystems and natural resources. Transition research has developed in the last decades to analyze the co-dynamics of technological, institutional, social and economic elements in the provision of key functions such as energy, water and food supply. This doctoral dissertation provides conceptual and methodological contributions to the pro-active governance of sustainability transitions. Three research gaps are identified that are addressed in this dissertation. First, a comprehensive conceptualization of learning in sustainability transitions is currently missing that comprises learning at multiple societal levels (ranging from individuals to policy-actors). Learning concepts are often not explicitly discussed in transition research even though learning is considered as fundamental for innovation processes, niche formation and development as well as breakthrough and diffusion of innovations. Second, methods for the analysis and design of transition governance processes are lacking that specify case-specific intervention points and roles of actors in the implementation of innovations. Third, participatory modeling approaches are only applied to a limited extent in transition research despite a high potential for supporting communication and learning. The conceptualization of multi-level learning developed in this doctoral research conceptualizes learning at different societal levels as specific learning contexts ranging from individual and group contexts to organizational and policy contexts. The conceptual framework further differentiates between learning processes, intensity, objects, outcomes, subjects and factors, allowing for a more detailed analysis of learning within and across learning contexts. Thus, learning contexts can be linked by processes that involve actors from different learning contexts (e.g., community groups and policy-makers), as well as exchanges of physical aspects, institutions and knowledge (in the form of ‘learning factors’). This research has also provided a classification of model uses in transition research that supports a purposeful discussion of the opportunities of modeling and promising future research directions. The methodology developed in this doctoral research aims at the analysis and design of transition governance processes by specifying the various opportunities to contribute to sustainability transitions through purposeful action at different societal levels, as well as related roles of stakeholders in implementing such processes of change. The methodology combines different streams of previous research: 1) a participatory modeling approach to identify problem perceptions, case-specific sustainability innovations as well as related implementation barriers, drivers and responsibilities; 2) a systematic review to identify supportive and impeding learning factors from the general literature that can complement case-specific factors; and 3) a method for the analysis and design of case-specific transition governance processes. Three case studies in Canada (topic: sustainable food systems), Cyprus (water-energy-food nexus) and Germany (sustainable heating supply) have been selected to test and iteratively develop the methodology described above. The results for each case study reveal that there are learning objects (i.e., learning requirements) in all learning contexts, which underscores the importance of multi-level learning in sustainability transitions, ranging from the individual to the group, organizational and policy levels. Actors have various opportunities to actively facilitate societal transformations towards sustainable development either directly through actions at their particular societal levels (i.e., context-internal learning) or indirectly through actions that influence learning at other societal levels. In fact, most of the learning factors require cooperation across learning contexts during the implementation process. The comparing of learning factors across case studies underline the importance of several factor categories, such as ‘physical a ‘disturbance or crisis’, ‘information and knowledge’. Of the 206 factors identified by stakeholders, 40 factors are case-specific and not contained in the general, review-based factor list. This underscores the value of participatory research, as general, top-down analyses might have overlooked these case-specific factors. The methodology presented in this dissertation allows for the identification and analysis of case-specific intervention points for sustainability transitions at multiple societal levels. The methodology furthermore permits the analysis of interplay between individual, group, organizational and policy actions, which is a first step towards their coordination. The focus on sustainability innovations links the broad topic of sustainability transitions to a set of opportunities for practical interventions and overcoming their implementation barriers. The methodology presented allows for the analysis and design of these interlinkages between learning contexts. While the methodology cannot provide any ‘silver bullets’ for inducing sustainability transitions, it is flexible enough to identify an appropriate abstraction level for analyzing and designing transition governance processes. The methodology developed in this doctoral research also provides several contributions for the development of participatory modeling methods in transition research. Thus, the participatory method supports an integrated analysis of barriers and drivers of sustainability innovations, and allows application in practice and education. The concepts and methods developed in this research project allow for reflection on transition governance processes from a systemic viewpoint. Experiences in the case studies underline the applicability of the concepts and methods developed for the analysis of case-specific transition governance processes. Despite substantial differences in the geographic location, culture and topics addressed, all case studies include promising sustainability innovations and the engagement of multiple actors in their implementation. The diversity and multitude of initiatives in the case study regions provides an optimistic outlook on future opportunities for large-scale sustainability transitions.