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Die Kenntnis des Landschaftswandels ist eine unverzichtbare Grundlage für die Bearbeitung umweltwissenschaftlicher Fragestellungen in der Raumplanung. Im Mittelpunkt des Beitrages stehen vor diesem Hintergrund die Ziele und Methoden historischer Landschaftsanalysen und die Untersuchung der Einflussfaktoren der Landschaftsentwicklung. Anhand von vier Fallstudien werden unterschiedliche Anwendungsgebiete derartiger Untersuchungen vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt dabei einerseits auf der aus historischen Karten extrahierbaren Informationsfülle sowie andererseits auf methodischen Aspekten einer GIS- und modellbasierten Analyse des Landschaftswandels. Exemplarisch werden geeignete Kartengrundlagen für Sachsen dargestellt, die bis ins Jahr 1780 zurückgehen. Diese enthalten nicht nur Informationen über die historische Nutzung und deren Verlauf, aus ihnen lassen sich darüber hinaus wertvolle Zusatzinformationen zu früheren Landschaftszuständen gewinnen, z.B. zu historischen Landschaftsfunktionen und -potenzialen. Mit Hilfe dieser Kenntnisse lassen sich Prognosen der zukünftigen Landschaftsentwicklung ableiten und auf negative Entwicklungen kann so hingewiesen werden. In diesem Sinne verbindet der den vier Fallstudien gemeine Ansatz die klassische Landschaftsanalyse mit modernen Methoden, indem er die Untersuchungsgegenstände in ein geographisches Informationssystem (GIS) einbindet und damit ein weites Spektrum an Analysewerkzeugen eröffnet. Dazu gehört beispielsweise die statistische Analyse der räumlichen Anordnung von Landschaftselementen mit geeigneten Landschaftsstrukturmaßen.

Abstract. The most common approach to assessing natural hazard risk is investigating the willingness to pay in the presence or absence of such risk. In this work, we propose a new, machine-learning-based, indirect approach to the problem, i.e. through residential-choice modelling. Especially in urban environments, exposure and vulnerability are highly dynamic risk components, both being shaped by a complex and continuous reorganization and redistribution of assets within the urban space, including the (re-)location of urban dwellers. By modelling residential-choice behaviour in the city of Leipzig, Germany, we seek to examine how exposure and vulnerabilities are shaped by the residential-location-choice process. The proposed approach reveals hot spots and cold spots of residential choice for distinct socioeconomic groups exhibiting heterogeneous preferences. We discuss the relationship between observed patterns and disaster risk through the lens of exposure and vulnerability, as well as links to urban planning, and explore how the proposed methodology may contribute to predicting future trends in exposure, vulnerability, and risk through this analytical focus. Avenues for future research include the operational strengthening of these linkages for more effective disaster risk management.

Die hier vorliegende Studie stellt einen neuen Stadtstrukturklassifikationsansatz vor. Hierzu werden Informationen zu Landbedeckung und Gebäudehöhe genutzt. Ziel der Studie ist es, eine internationale Vergleichbarkeit von Analysen der Beziehung zwischen Stadtstruktur und ökologischer Funktion zu erreichen und ein Bezugssystem zu entwickeln, was es ermöglicht, ökologische Prozesse und Muster als Resultat urbaner Landbedeckungsmuster zu analysieren. Wir haben die Klassifikation an zwei sehr unterschiedlichen Schauplätzen getestet: Im kontinentalen Berlin und in der Küstenstadt New York City. Als ökologischer Referenz-Indikator wurden Landsat- Oberflächentemperaturaufnahmen verwendet und für beide Städte verglichen, welcher Zusammenhang zwischen Stadtstruktur(-komposit) und Temperatur besteht. Die Ergebnisse zeigen, dass beide Städte viele Strukturklassen teilen und diese ähnliche Trends im Hinblick auf die Oberflächentemperatur beschreiben, trotz der erheblichen Unterschiede in Klima und Struktur von Berlin und New York. Es zeigt sich, dass etwa 68 % Berlins und 79 % von New York City von denselben 15 urbanen Strukturklassen beschrieben werden können. Die Ergebnisse zeigen auch, dass gemeinsame Strukturklassen ähnliche Temperaturmuster aufweisen und sich unser neues Bezugssystem der Stadtstrukturklassifikation auf sehr verschiedene Stadttypen anwenden lässt. Die Ergebnisse der neuen Klassifikation zeigen außerdem, den großen Einfluss von Gewässern auf die Temperaturregulation in Städten. Strukturklassen, welche Wasser beinhalten, weisen die niedrigsten Oberflächentemperaturen auf, was auf einen positiven Ausgleichseffekt von Wasseroberflächen zu hohen Lufttemperaturen hinweist und daher für Stadtplanung und Landmanagement äußerst wichtig ist, gerade in Zeiten zunehmender Hitzewellen und Sommertrockenheit.