MitWirkung - Zukunft gestalten

Die Diskussion in den Planungswissenschaften beschreibt den Paradigmenwechsel vom so genannten DEAD-Model (Decide-Announce-Defend) zum Tripple-D-Model (Dialogue-Decide-Deliver) und beschäftigt sich intensiv mit dem Thema Governance. Komplexe Planungsaufgaben brauchen eine Vielfalt an Lösungsideen unterschiedlicher gesellschaftlicher Gruppen. Planung verfolgt u. a. die Umsetzung der Ziele einer nachhaltigen Entwicklung, die die Einbeziehung der Öffentlichkeit (Zivilgesellschaft, Unternehmen und Bürger) verlangt. Darüber hinaus wird eine Erweiterung der Perspektive über Verfahren und Steuerungsformen hinaus auf Akteure und Prozesse gefordert. Räumliche Entwicklungen sollen stärker im Zusammenhang mit Entscheidungsfindungsprozesse untersucht werden. Die Dissertation ergänzt eine wirkungsorientierte Perspektive, die Wirkungen, sowohl räumliche als auch soziale, in den Mittelpunkt der Betrachtung stellt. Sie stützt sich auf Beobachtungen, dass klassisches Projektmanagement für erfolgreiche Planungsprozesse nicht ausreicht, sondern zusätzlich Prozessmanagement braucht. Mit der Weiterentwicklung der partizipativen Planung, die zusätzlich in den Kontext gesellschaftlicher Lernprozesse und zukunftsfähiger Veränderungen gesellschaftlicher Bedingungen gestellt wird, ergänzt die Dissertation planungswissenschaftliche Theorien. Aus einem fachübergreifenden Blickwinkel wird die räumliche Planung in die Reihe von Management- und Organisationswissenschaften eingeordnet. Ausgehend von der Frage, welche räumlichen und sozialen Wirkungen durch Beteiligungsprozesse unter welchen Bedingungen erzielt werden, wurden Fallstudien aus der Wasserwirtschaft und ihre Prozessbiografien umfassend evaluiert. Als Evaluierungsmethode wurde ein von der EU-Kommission empfohlener Evaluierungsrahmen gewählt, der sowohl den Prozess selbst, seine Rahmenbedingungen und Durchführung, als auch Wirkungen analysiert und bewertet. Auf der Grundlage der Ergebnisse und theoretischer Erkenntnisse, vorrangig aus der Evaluationsforschung, wird ein umfassender Beteiligungsansatz konzipiert. Dabei handelt es sich um ein offenes Gerüst, in das sich bewährte und innovative Elemente strategisch gezielt integrieren lassen. Die Struktur verbindet verschiedene Beteiligungswerkzeuge unterschiedlicher Intensitäten und für unterschiedliche Zielgruppen zu einem Gesamtkonzept, mit dem Ziel, möglichst die gewünschten Wirkungen zu erreichen. Wesentlich an dem Ansatz ist, dass bereits das Prozessdesign unter Mitwirkung von Projektträgern, Beratern und Schlüsselakteuren erfolgt. Die partizipative Beteiligungsplanung bedeutet somit Klärung der Vorgehensweise und gleichzeitig Bewusstseins- und Kompetenzerweiterung der verantwortlichen Akteure. Im Ausblick werden künftige Forschungsaufgaben im Bereich der Mitwirkung in der räumlichen Planung formuliert und Handlungsmöglichkeiten aufgezeigt, um Partizipation als Teil planerischer „Alltagskultur“ weiterzuentwickeln. Dies erfolgt vor dem Hintergrund der Bedeutung von Partizipation und Bildung als Umsetzungsstrategie von Ideen der Landschaftsentwicklung und Nachhaltigkeit.

Determination of yield and quality parameters of energy crops applying laboratory and field spectroscopy

A real-time analysis of renewable energy sources, such as arable crops, is of great importance with regard to an optimised process management, since aspects of ecology and biodiversity are considered in crop production in order to provide a sustainable energy supply by biomass. This study was undertaken to explore the potential of spectroscopic measurement procedures for the prediction of potassium (K), chloride (Cl), and phosphate (P), of dry matter (DM) yield, metabolisable energy (ME), ash and crude fibre contents (ash, CF), crude lipid (EE), nitrate free extracts (NfE) as well as of crude protein (CP) and nitrogen (N), respectively in pretreated samples and undisturbed crops. Three experiments were conducted, one in a laboratory using near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) and two field spectroscopic experiments. Laboratory NIRS measurements were conducted to evaluate to what extent a prediction of quality parameters is possible examining press cakes characterised by a wide heterogeneity of their parent material. 210 samples were analysed subsequent to a mechanical dehydration using a screw press. Press cakes serve as solid fuel for thermal conversion. Field spectroscopic measurements were carried out with regard to further technical development using different field grown crops. A one year lasting experiment over a binary mixture of grass and red clover examined the impact of different degrees of sky cover on prediction accuracies of distinct plant parameters. Furthermore, an artificial light source was used in order to evaluate to what extent such a light source is able to minimise cloud effects on prediction accuracies. A three years lasting experiment with maize was conducted in order to evaluate the potential of off-nadir measurements inside a canopy to predict different quality parameters in total biomass and DM yield using one sensor for a potential on-the-go application. This approach implements a measurement of the plants in 50 cm segments, since a sensor adjusted sideways is not able to record the entire plant height. Calibration results obtained by nadir top-of-canopy reflectance measurements were compared to calibration results obtained by off-nadir measurements. Results of all experiments approve the applicability of spectroscopic measurements for the prediction of distinct biophysical and biochemical parameters in the laboratory and under field conditions, respectively. The estimation of parameters could be conducted to a great extent with high accuracy. An enhanced basis of calibration for the laboratory study and the first field experiment (grass/clover-mixture) yields in improved robustness of calibration models and allows for an extended application of spectroscopic measurement techniques, even under varying conditions. Furthermore, off-nadir measurements inside a canopy yield in higher prediction accuracies, particularly for crops characterised by distinct height increment as observed for maize.

Managing Quality Properties of Web Service Compositions

Web services from different partners can be combined to applications that realize a more complex business goal. Such applications built as Web service compositions define how interactions between Web services take place in order to implement the business logic. Web service compositions not only have to provide the desired functionality but also have to comply with certain Quality of Service (QoS) levels. Maximizing the users' satisfaction, also reflected as Quality of Experience (QoE), is a primary goal to be achieved in a Service-Oriented Architecture (SOA). Unfortunately, in a dynamic environment like SOA unforeseen situations might appear like services not being available or not responding in the desired time frame. In such situations, appropriate actions need to be triggered in order to avoid the violation of QoS and QoE constraints. In this thesis, proper solutions are developed to manage Web services and Web service compositions with regard to QoS and QoE requirements. The Business Process Rules Language (BPRules) was developed to manage Web service compositions when undesired QoS or QoE values are detected. BPRules provides a rich set of management actions that may be triggered for controlling the service composition and for improving its quality behavior. Regarding the quality properties, BPRules allows to distinguish between the QoS values as they are promised by the service providers, QoE values that were assigned by end-users, the monitored QoS as measured by our BPR framework, and the predicted QoS and QoE values. BPRules facilitates the specification of certain user groups characterized by different context properties and allows triggering a personalized, context-aware service selection tailored for the specified user groups. In a service market where a multitude of services with the same functionality and different quality values are available, the right services need to be selected for realizing the service composition. We developed new and efficient heuristic algorithms that are applied to choose high quality services for the composition. BPRules offers the possibility to integrate multiple service selection algorithms. The selection algorithms are applicable also for non-linear objective functions and constraints. The BPR framework includes new approaches for context-aware service selection and quality property predictions. We consider the location information of users and services as context dimension for the prediction of response time and throughput. The BPR framework combines all new features and contributions to a comprehensive management solution. Furthermore, it facilitates flexible monitoring of QoS properties without having to modify the description of the service composition. We show how the different modules of the BPR framework work together in order to execute the management rules. We evaluate how our selection algorithms outperform a genetic algorithm from related research. The evaluation reveals how context data can be used for a personalized prediction of response time and throughput.