Titelaufnahme

Titel
Supporting environmental management by modelling and integration of local knowledge / von Stefan Liersch
VerfasserLiersch, Stefan
BetreuerSeppelt, Ralf Prof. Dr. ; Böhner, Jürgen Prof. Dr.
Erschienen2011 ; Halle, Saale : Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt, 2011
UmfangOnline-Ressource (XVI, 158 S. = 23,56 mb)
HochschulschriftHalle, Univ., Naturwissenschaftliche Fakultät III, Diss., 2011
Anmerkung
Tag der Verteidigung: 05.05.2011
Sprache der Zusammenfassung: Deutsch
SpracheEnglisch
DokumenttypE-Book
SchlagwörterHalle
URNurn:nbn:de:gbv:3:4-7275 
Zugriffsbeschränkung
 Das Dokument ist frei verfügbar.
Dateien
Supporting environmental management by modelling and integration of local knowledge [23.55 mb]
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Nachweis
Keywords
Umweltmanagement; Lokales Wissen; Wissens-Integration; Partizipation; Bodenversalzungs-Monitoring; Usbekistan; Hochwasserrisiko-Abschätzung; Hochwasservorhersage;Niederschlags-Abfluss-Modellierung; Sparsame angepasste Ansätze
Keywords (Englisch)
Environmental management; Local knowledge; Knowledge integration; Participatory; Soil salinity monitoring; Uzbekistan; Flood risk assessment; Flood forecasting; Rainfall-runoff modelling; Parsimonious approaches
Keywords
Die Rolle der Wissenschaft im Rahmen des Umweltmanagements ist es Methoden zu entwickeln die aus Rohdaten relevante Informationen erzeugen um umweltrelevante Entscheidungen zu unterstützen. Diesbezüglich wurden zwei innovative Methoden entwickelt deren Anwendbarkeit anhand zweier Fallstudien im Kontext geringer Datenverfügbarkeit demonstriert wird. Integration von qualitativen und quantitativen Informationen in ein technisch-basiertes Monitoringund Bewertungssystem zur Bodenversalzung. Die Methode verbindet technisches und lokales Wissen über Bodenversalzung und Nutzungspraktiken im unteren Amudarya-Einzugsgebiet in Usbekistan. Entwicklung einer synthetischen Niederschlags-Abfluss-Datenbank für das Hochwasserrisiko- Management. Es handelt sich um ein effektives Werkzeug zur Einschätzung des Abflussverhaltens unter gegebenen Niederschlagseinschätzungen. Um die Anwendbarkeit in Regionen mit geringer Datenverfügbarkeit zu gewährleisten wurde ein minimalistischer Ansatz verfolgt.