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David Nijssen

• This thesis uncovers major flaws in the present methodology of the water resources planning process and offers algorithms to prevent or alleviate them. In the condition assessment phase, data aggregation into decision matrices is shown to improve when subscale heterogeneity is taken into account. Also, spatial compensation is evinced avoidable by carefully considered criteria with regard to spatiality. And apart from the classical top-down prioritisation, a second bottom-up solution for the incorporation of spatial aspects in flood management is presented, based on local opinions and their degree of consensus. In the design phase, objectively comparing solutions across different sectors is made feasible by a generic Meta-Modell called the dynamic water balance and a “degree of acceptance” approach is formulated that incorporates societal unknowns to reduce the decision space. In a stepwise procedure it is shown how these tools can be applied in finding the optimal spatial solution.
• Bei der Aggregation räumlicher Informationen zur Bewertung von Alternativen im Planungsprozess ist Datenverlust unvermeidbar. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass dieser Fehler durch Nivellierung detaillierter räumlicher Informationen mittels Berücksichtigung der subskaligen Heterogenität minimiert werden kann, der räumliche Ausgleich durch die zusätzliche Berücksichtigung von explizit räumlichen Kriterien vermieden werden kann und dass lokale Prioritäten nebst Bewertung bei der Ermittlung eines Konsenses der Betroffenen mittels einer Bottom-Up-Aggregation berücksichtigt werden können. Weiter wird ein generisches Meta-Modell, eine dynamische Wasserbilanz des Hydrosystems, zur Bewertung und objektiver Vergleich verschiedener Handlungsalternativen bereitgestellt. In einem schrittweisen Verfahren wird gezeigt, wie die räumliche Umsetzung geografisch verteilter Attribute auf einer räumlich expliziten Skala bewertet und erweitert werden kann, bis die optimale Lösung gefunden wird.