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ZusammenfassungMethoden der künstlichen Intelligenz haben sich in den letzten Jahren zu essenziellen Bestandteilen fast aller Bereiche von Wissenschaft und Technik entwickelt. Dies gilt auch für die Hydrologie: Vielschichtige neuronale Netzwerke – auch bekannt als Modelle des Deep Learning – ermöglichen hier Vorhersagen von Niederschlagsabflussmengen in zuvor unerreichter Präzision.Dieser Beitrag beleuchtet das Potenzial von Deep Learning für wasserwirtschaftliche Anwendungen. Der erste Teil des Artikels zeigt, wie sogenannte Long Short-Term Memory-Netzwerke – eine spezifisch für Zeitreihen entwickelte Methode des Deep Learnings – für die Niederschlags-Abfluss-Modellierung verwendet werden, und wie diese für eine Reihe hydrologischer Probleme bessere Ergebnisse als jedes andere bekannte hydrologische Modell erzielen. Der zweite Teil demonstriert wesentliche Eigenschaften der Long Short-Term Memory-Netzwerke. Zum einen zeigen wir, dass diese Netzwerke beliebige Daten verarbeiten können. Dies erlaubt es, mögliche synergetische Effekte aus unterschiedlichen meteorologischen Datensätzen zu extrahieren und damit die Modellgüte zu verbessern. Zum anderen stellen wir dar, wie relevante hydrologische Prozesse (wie z. B. das Akkumulieren und Schmelzen von Schnee) innerhalb der Modelle abgebildet werden, ohne dass diese spezifisch darauf trainiert wurden.

"'Es gibt kein Recht auf Faulheit in unserer Gesellschaft'. Mit diesen Worten setzte Bundeskanzler Gerhard Schröder im April dieses Jahres eine heiße Debatte über 'faule Arbeitslose' in Gang, die bereits einige historische Vorläufer hatte. Der Beitrag untersucht zuerst, ob die verschiedenen Debatten einem wiederkehrenden Muster folgen, wobei die Höhe der Arbeitslosigkeit, das Meinungsbild der Bevölkerung über Arbeitslose, anstehende oder vorangegangene Wahlen sowie die Höhe der verhängten Sperrzeiten Untersuchungsgegenstand waren. Anschließend werden Sanktionspraktiken aus verschiedenen Ländern gegenübergestellt und die Frage diskutiert, welche Lehren für die Bundesrepublik gezogen werden können. Es zeigt sich, dass die Sanktionspraxis in der Bundesrepublik als eher streng und wenig flexibel zu charakterisieren ist. Die aktuell diskutierte erneute Verschärfung von Zumutbarkeitsregelungen und Sperrzeiten erscheint daher nicht als geeignete Strategie. Der Beitrag plädiert stattdessen für größere Flexibilität in der Sanktionspraxis, für eine weitere Dezentralisierung der Arbeitsmarktpolitik sowie für erweiterte Entscheidungsspielräume der Arbeitslosen und der Beschäftigten selber." (Autorenreferat)

Europa erlebt derzeit die größte Fluchtbewegung seit dem Zweiten Weltkrieg. Die EU hat erstmals die Richtlinie zum vorübergehenden Schutz aktiviert. Demnach können die Geflüchteten aus der Ukraine ihr Aufnahmeland selbst wählen, dort arbeiten und Leistungen erhalten. Auch wenn die Zahl der Flüchtenden Sorgen bereitet, soll­te die EU an diesem offenen Ansatz festhalten und auf die Vorteile zurückgreifen, die die sozialen Bindungen der Geflüchteten und das große zivilgesellschaftliche Engagement bieten. EU-weite Verteilungsquoten wären im Vergleich zur selbstbestimmten Mobili­tät die schlechtere Lösung: Die Fluchtbewegung kann bewältigt werden, wenn die Potentiale der Selbst­verteilung in der EU und in den Mitgliedsländern genutzt werden, sich alle EU-Mitgliedstaaten finanziell an der Aufnahme beteiligen und die Aufnahme­länder jetzt schon die Voraussetzungen für einen längerfristigen Aufenthalt schaffen. (Autorenreferat)

Dieser Beitrag stellt das Modellsystem QINFORGE vor. Es ist durch die Berücksichtigung beruflicher Mobilitätsprozesse in der Lage, Anpassungsreaktionen zwischen Arbeitsangebot und -bedarf auf beruflicher Ebene in der kurzen und langen Frist aufzuzeigen. Das Modell wird genutzt, um die Auswirkungen der COVID-19-Krise auf die Beschäftigungs- und Entlohnungschancen in Berufen zu verdeutlichen. Hierfür werden zwei Szenarien miteinander vergleichen: Ein "kontrafaktisches Szenario" schreibt langfristige Verhaltensweisen und Trends ausgehend vom Jahr 2019 fort. Die "Basisprojektion" versucht hingegen, die Konjunktur in der kurzen Frist auf Branchenebene mit abzubilden. Hierdurch werden modellendogen Verhaltensänderungen auf Berufsebene angeregt.

Die Krise wird die Wirtschaftsleistung Deutschlands langfristig um drei Jahre zurückwerfen. Da sich aufgrund der schlechteren Arbeitsmarktlage aber auch einige Erwerbspersonen, insbesondere Frauen, vom Arbeitsmarkt zurückziehen werden, steigt die prognostizierte Zahl der Erwerbslosen in den Jahren 2020 und 2021 in der Basisprojektion nur um rund 400.000 Personen im Vergleich zum kontrafaktischen Szenario an. Langfristig stellt das knappe Arbeitsangebot hingegen einen hemmenden Faktor für das Wirtschaftswachstum dar. Zudem wird durch die Krise in der kurzen und mittleren Frist das gesamtwirtschaftliche Lohnwachstum gehemmt.

Die Ergebnisse des Modells zeigen, dass durch die Krise vor allem Berufe in der Gastronomie, dem Tourismus, sowie in Kunst und Kultur betroffen sind. Ab dem Jahr 2025 wird hier jedoch wieder das Lohn- und Beschäftigungsniveau erreicht, das auch im kontrafaktischen Szenario erreicht worden wäre. Bei den kurzfristigen Lohnsteigerungen in den Gesundheitsberufen handelt es sich hingegen um Vorzieheffekte. Auf lange Sicht ist in der Basisprojektion gegenüber dem "kontrafaktischen Szenario" kein höheres Lohnniveau zu erwarten. Das Arbeitsangebot in den Gesundheitsberufen – insbesondere in der Pflege – könnte durch die Krise zwar zunehmen, dies wäre jedoch darauf zurückzuführen, dass die Erwerbschancen und Entlohnungsmöglichkeiten außerhalb der Pflegeberufe durch die COVID-19-Pandemie vergleichsweise geringer werden könnten.

"Die Studie untersucht den Einfluss des Erziehungsurlaubs auf den weiteren Einkommensverlauf von Frauen mit Kindern. Der empirischen Analyse liegen Karriereverlaufsdaten des Sozio-ökonomischen Panels für die Jahre 1984-1999 zugrunde, die durch Fixed-Effects-Regressionsmodelle analysiert werden. Danach verringern sich mit zunehmender Dauer des Erziehungsurlaubs die weiteren Karrierechancen von Frauen. Dieser Effekt kann durch die Rückkehr zum früheren Arbeitgeber nur teilweise wieder aufgehoben werden. Darüber hinaus zeigen die Ergebnisse, dass die Auswirkungen des Erziehungsurlaubs kumulativ sind und die negativen Folgen sich nicht direkt beim Wiedereinstieg in den Beruf, sondern vor allem in mittel- und längerfristig geringeren Karrierechancen von Müttern auswirken." (Autorenreferat)

Auf der empirischen Grundlage des sozio-ökonomischen Panels von 1984 bis 1989 werden Aussagen zur Armut in der Bundesrepublik Deutschland getroffen. Dabei wird ein relatives Armutskonzept verwendet, das Armut im Vergleich zum Bevölkerungsdurchschnitt erfaßt. Nach den Ergebnissen erscheint die Bundesrepublik als eine '75-15-10-Gesellschaft': -75 Prozent aller Personen waren während des Untersuchungszeitraums von sechs Jahren niemals arm; -15 Prozent waren kurzfristig arm, bei insgesamt noch akzeptablem Einkommen; -10 Prozent waren in dem genannten Zeitraum häufig oder dauerhaft arm, bei insgesamt geringem Einkommen. Ein enger Zusammenhang zwischen Arbeitslosigkeit und Armut wird nur teilweise bestätigt. Dies wird u.a. darauf zurückgeführt, daß Armut auch durch Lebensereignisse wie Krankheit und Scheidung verursacht wird, die unabhängig von der Dynamik des Arbeitsmarktes sind. (IAB2)

ZusammenfassungDie Verdunstung ist ein entscheidender Prozess im globalen Wasser‑, Energie- sowie Kohlenstoffkreislauf. Daten zur räumlich-zeitlichen Dynamik der Verdunstung sind daher von großer Bedeutung für Klimamodellierungen, zur Abschätzung der Auswirkungen der Klimakrise sowie nicht zuletzt für die Landwirtschaft.In dieser Arbeit wenden wir zwei Machine- und Deep Learning-Methoden für die Vorhersage der Verdunstung mit täglicher und halbstündlicher Auflösung für Standorte des FLUXNET-Datensatzes an. Das Long Short-Term Memory Netzwerk ist ein rekurrentes neuronales Netzwerk, welchen explizit Speichereffekte berücksichtigt und Zeitreihen der Eingangsgrößen analysiert (entsprechend physikalisch-basierten Wasserbilanzmodellen). Dem gegenüber gestellt werden Modellierungen mit XGBoost, einer Entscheidungsbaum-Methode, die in diesem Fall nur Informationen für den zu bestimmenden Zeitschritt erhält (entsprechend physikalisch-basierten Energiebilanzmodellen). Durch diesen Vergleich der beiden Modellansätze soll untersucht werden, inwieweit sich durch die Berücksichtigung von Speichereffekten Vorteile für die Modellierung ergeben.Die Analysen zeigen, dass beide Modellansätze gute Ergebnisse erzielen und im Vergleich zu einem ausgewerteten Referenzdatensatz eine höhere Modellgüte aufweisen. Vergleicht man beide Modelle, weist das LSTM im Mittel über alle 153 untersuchten Standorte eine bessere Übereinstimmung mit den Beobachtungen auf. Allerdings zeigt sich eine Abhängigkeit der Güte der Verdunstungsvorhersage von der Vegetationsklasse des Standorts; vor allem wärmere, trockene Standorte mit kurzer Vegetation werden durch das LSTM besser repräsentiert, wohingegen beispielsweise in Feuchtgebieten XGBoost eine bessere Übereinstimmung mit den Beobachtung liefert. Die Relevanz von Speichereffekten scheint daher zwischen Ökosystemen und Standorten zu variieren.Die präsentierten Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von Methoden der künstlichen Intelligenz für die Beschreibung der Verdunstung.

Die Wanderungen und Wohnbedürfnisse junger Erwachsener spielen im Kontext der Reurbanisierungsdebatte eine bedeutende Rolle. Regelmäßig werden sie als eine Hauptträgergruppe der Reurbanisierung identifiziert, wobei Studierende für viele Städte von besonderer Bedeutung sind. Die Befunde beziehen sich allerdings im Wesentlichen auf die Generation Y ("Millenials", geboren etwa 1980 bis 2000). Über die nachfolgende Generation Z ("Post-Millennials") ist weniger bekannt. Eine Möglichkeit zum Verständnis der Dynamik und Richtung sich möglicherweise verändernder Wohnumfeldwünsche besteht darin, junge Erwachsene danach zu fragen, wie sie nach Beendigung der Ausbildung oder später wohnen möchten. Dazu wurden Studierende der Raumplanung an der TU Dortmund befragt. Zum Verständnis der Einflussfaktoren auf die Wohnumfeldwünsche wird ein multinomiales Logitmodell geschätzt. Als zentrale Ergebnisse zeigt sich erstens, dass nur sehr wenige Studierende langfristig urban wohnen möchten, während fast die Hälfte eher suburban-kleinstädtische Vorstellungen hat und mit 28 Prozent ein substanzieller Anteil geradezu antiurban eingestellt ist. Diese Präferenzen werden zweitens beeinflusst von den Wohnerfahrungen der Befragten in der Kindheit und Jugend, von intergenerationalen Effekten (Wohnumfeldwünsche und Mobilitätseinstellungen der Eltern), den eigenen Mobilitätseinstellungen und der realisierten Alltagsmobilität. Im Hinblick auf die künftige Raumentwicklung ergibt sich in der Konsequenz, dass Reurbanisierung keinesfalls als Selbstläufer angesehen werden kann.