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2023
Doctoral Thesis
Title
Numerisches Modell zur Quantifizierung klimaregulierender Wirkpotentiale von Hausbäumen
Abstract
Urbane Räume weisen gegenüber temperaturbedingten Klimawandelfolgen durch eine verdichtete Bebauung eine hohe Vulnerabilität auf. In diesem Zusammenhang bieten Stadtbäume durch Schattenwurf und Evapotranspiration multimodale, lokalklimatische Ausgleichsfunktionen. Die Übertragung der lokalklimatischen Wirkungen von Bäumen auf das Innenraumklima zur Reduzierung von Hitzebelastungen wird in der Forschung aktuell nur punktuell und stark vereinfacht thematisiert.
Im Rahmen dieser Arbeit wird daher ein numerisches Modell vorgestellt, das pflanzenphysiologische Prozesse in Abhängigkeit von mikroklimatischen Gegebenheiten abbildet und auf raumklimatische Prozesse überträgt. Fokussiert wird die Untersuchung der Potentiale von sogenannten Hausbäumen zur Reduzierung der Hitzebelastung in Gebäuden. Das entwickelte Modell wird auf Basis von bestehenden Berechnungsansätzen aus der Umweltphysik, Hydrologie und Bauphysik erstellt sowie durch messtechnische Untersuchungen validiert und optimiert. Damit wird mit der Arbeit ein Beitrag geschaffen, um eine integrative Planung von Architektur und Vegetation zur Gestaltung von klimaresilienten und zukunftsgerechten Siedlungen und Städten zu fördern.
Im Rahmen dieser Arbeit wird daher ein numerisches Modell vorgestellt, das pflanzenphysiologische Prozesse in Abhängigkeit von mikroklimatischen Gegebenheiten abbildet und auf raumklimatische Prozesse überträgt. Fokussiert wird die Untersuchung der Potentiale von sogenannten Hausbäumen zur Reduzierung der Hitzebelastung in Gebäuden. Das entwickelte Modell wird auf Basis von bestehenden Berechnungsansätzen aus der Umweltphysik, Hydrologie und Bauphysik erstellt sowie durch messtechnische Untersuchungen validiert und optimiert. Damit wird mit der Arbeit ein Beitrag geschaffen, um eine integrative Planung von Architektur und Vegetation zur Gestaltung von klimaresilienten und zukunftsgerechten Siedlungen und Städten zu fördern.
Thesis Note
Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2022
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Language
German