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Prognose von Siedlungsabfällen

Karavezyris, Vassilios

Fak. 6 Planen Bauen Umwelt

In dieser Arbeit wurde bezugnehmend auf die Berliner Abfallwirtschaft gezeigt, 1. welche Sachverhalte besonders relevant für Abfallprognosen sind und 2. wie die Erstellung solcher Prognosen durch die Anwendung einer formalisierten Szenario-Technik operationalisiert werden kann. Es wurden acht Schlüsselfaktoren und sie näher beschreibende Merkmale ermittelt, um eine fundierte Basis für weitere Prognosen von Siedlungsabfallmengen darzustellen. Darüber hinaus wurden zwei Grundszenarien konstruiert, die mögliche, alternative Entwicklungen für Berlin bis zum Jahr 2020 beschreiben. Diese Ergebnisse wurden durch die Kombination von Methoden zur Wissenserfassung mit quantitativen Verfahren (Konsistenz- und Clusteranalyse) gelöst. Die Erstellung der Szenarien war angelehnt an die Vorgehensweise einer formalisierten Szenario-Technik, des Szenario-Managements. Die methodenkritische Diskussion ergab, daß die entwickelten Methoden den Anforderungen der üblichen Gütemaße - Konkordanz, Reliabilität, Validität und Utilität - gerecht wurden. Lediglich die Reduktion der Konsistenzmatrix sowie die Konstruktion der Zukunftsprojektionen weisen Aspekte auf, die in anderen Forschungsarbeiten gesondert behandelt werden sollten. Alle hier vorgestellten Methoden und Verfahren können im Rahmen der Abfallwirtschaftsplanung eingesetzt werden. Hinsichtlich einer erhöhten Effektivität zur Erstellung von Abfallszenarien wird empfohlen, besonders folgenden Punkten Rechnung zu tragen: 1. Bei der Festlegung von Zukunftsprojektionen sollten sehr weite Wissens- und Informationspools herangezogen werden; möglicherweise auch solche, die eher selten mit der einschlägigen abfallwirtschaftlichen Problematik in Berührung kommen. 2. Die Erfassung und Auswertung von Konsistenzwerten ist den Analysen von subjektiven Wahrscheinlichkeiten vorzuziehen. Die erstellten Szenarien können pauschal auf ihre Wahrscheinlichkeit hin beurteilt werden. 3. Die Clusterung in Rohszenarien ist weniger von der Auswahl der (hierarchischen) Fusionierungsverfahren abhängig. Ausschlaggebend für die entsprechenden Analysen ist die Größe der Anfangspartition, d.h. die Anzahl der zu erarbeitenden Projektionsbündel. Bei ihrer Ermittlung muß mit erhöhtem Aufwand und Anforderungen an mathematisch-statitischer Kompetenz gerechnet werden. Die Komplexität der abfallwirtschaftlichen Phänomene in Zusammenhang mit dem noch theoriearmen Wissenskontext lassen nur sehr kleine Spielräume für effektive Abfallprognosen offen. Diese Spielräume können sinnvoll ausgenutzt werden, indem neben den üblichen Heuristiken auf formalisierte Szenario-Techniken zurückgegriffen wird.
This work, which was related to the waste management of Berlin, demonstrated 1. what are the factual factors that are relevant particularly for waste forecasting and 2. how prognosis of waste quantities can be achieved on the grounds of formal scenario processing. Eight key factors and those describing features were detected that can be used to forecast quantities of municipal waste. Moreover, two basic scenarios were constructed that describe possible, alternative developments in Berlin through the year 2020. These results were reached through a combination of knowledge elicitation methods with quantitative techniques (evaluation of consistency and cluster analysis). Scenario construction was based on a formal technique, i.e. ''Szenario-Management''. The discussion, which was critical in view of the applied methods, showed that these could fulfil the common criteria of concordance, reliability, validity and utility. The only aspects of this study that should be investigated in greater detail in further research are the reduction of the consistency matrix and the construction of future projections. All methods and techniques applied here can also be used for the purposes of waste management. In order to effectively construct waste scenarios, it is suggested that particular attention be paid to the following: 1. Broad information and knowledge pools should be envisaged in view of the future projections; such pools are eventually to be found in domains other than that of waste management. 2. Record and evaluation of consistency values should be preferred to record and evaluation of subjective probablities. The probability of the final scenarios can then be judged as a whole. 3. Clustering of scenarios depends less on the selection of the fusioning algorithm and more on the initial partition, i.e. the number of bundles of future projections to be processed. This phase requires high statistical competence and resource availability. The complexity of phenomena related to waste management as well as the poorly developed theoretical context present little opportunities for effective waste forecasting. These can be meaningfully exploited if, apart from the common heuristics, formal scenario processing is applied.