Comparing Macroeconomic Performance of the Union for the Mediterranean Countries Using Grey Relational Analysis and Multi-Dimensional Scaling

The aim of this study is to evaluate the economic performance of the Union for the Mediterranean (UfM) countries during 2006-2016 periods. The Union for the Mediterranean comprises the 28 EU Member States, the European Commission and 15 Mediterranean countries namely Albania, Austria, Bosnia and Herzegovina, Croatia, Czech Republic, Egypt, Finland, Germany, Hungary, Italy, Jordan, Lebanon, Luxemburg, Mauritania, Montenegro, The Netherlands, Poland, Romania, Slovenia, Sweden, Tunisia, United Kingdom, Algeria, Belgium, Bulgaria, Cyprus, Denmark, Estonia, France, Greece, Ireland, Israel, Latvia, Lithuania, Malta, Monaco, Morocco, Palestine, Portugal, Slovakia, Spain and Turkey. Syria has suspended its membership to the UfM on December 1, 2011. Libya has an observer status in the UfM. Grey Relational Analysis is used for the outranking of countries using macroeconomic indicators including total investment, gross national savings, inflation, average consumer prices, volume of imports of goods and services, volume of exports of goods and services, unemployment rate, general government revenue, general government total expenditure, general government gross debt, current account balance, gross product domestic (constant). Also annual macroeconomic indicators are converted to single data set by using arithmetic mean and weighted arithmetic mean (to be focused on recent years). This combined data was also used for another economic performance evaluation and Multidimensional Scaling Analysis has been used for weighted arithmetic mean to show countries' positions relative to each other in a two-dimensional plane. The results of the empirical analyses show that Ireland ranked as first according to the weighted arithmetic mean among 36 UfM countries. Egypt and Tunisia have been found as the countries with the worst economic performance

Remote Sensing for Urban Sprawl Detection on Istanbul : Quantification and Detection of Key-Actions with Integrated GIS

Die vorliegende Arbeit basiert auf dem Projekt MOLAND für Istanbul, welches in den Jahren 2001 und 2002 für den Joint Research Centre der Europäischen Kommission in Ispra/Italien durchgeführt wurde. Zunächst wird in einem Hintergrund-Kapitel eine Einführung zum Projekt MOLAND (Monitoring Land-Use Dynamics) und seinen Zielen selbst gegeben, danach werden die weiteren Ziele der vorliegenden Arbeit definiert. Um die rasch wachsende Metropole Istanbul im Kontext zu begreifen, werden die wichtigsten geographischen und sozioökonomische Gegebenheiten zunächst für die Türkei dann auch speziell für die Marmara- Region und Istanbul skizziert. Neben der naturräumlichen Ausstattung werden auch Aspekte wie Migration, Wirtschaft, Industrialisierung, Tourismus und anderes angesprochen um Istanbul mit seinem Hinterland in Wechselwirkung zu verstehen. Ein kurzer geschichtlicher Abriss und eine Aufstellung der aktuellen Probleme schließt dieses Kapitel ab. Ein methodisches Kapitel ist der eigentlichen Analyse vorangestellt. Hier wird zunächst auf die Problematik der Landnutzungserfassung eingegangen, da jede Form einer solchen Klassifizierung ein Einpressen individueller Strukturen in ein festes Schema darstellt. Dies ist aber hinsichtlich von Vergleichen eine Notwendigkeit. Es werden dahingehend auch die CORINE und MOLAND Legenden mit Beispielen erläutert und die in dieser Studie genutzten häufigen Klassen dargestellt. Danach wird auf die Nutzungsmöglichkeiten von Geographischen Informationssystemen eingegangen, welche für solche räumlichen Analysen von großer Bedeutung sind. Datenmodelle, Formate und die Kombination unterschiedlichster Quellen in einem „Daten-Warenhaus“ werden vorgestellt. Schließlich wird auf die Datenbeschaffung und die genutzten Quellen eingegangen. Basierend auf deren Verfügbarkeit ergaben sich schließlich so die untersuchten Jahre 1945, 1968, 1988 und 2000. Neben topographischen Karten, die als Georeferenz dienten, wurden für die 1940er Jahre und 1968 Luftbilder beschafft, für 1987/88 KFA und KVR Satellitenphotos gekauft und für das Referenzjahr 2000 IKONOS und IRS Satellitenszenen vom JRC zur Verfügung gestellt. Auf weiterführende Daten und deren Nutzungsmöglichkeiten, z.B. Geologie, Geländemodelle, Thematische Karten, Statistiken usw. wird ebenfalls eingegangen. Detailliert werden die methodischen Schritte der Satellitenbild-Georeferenzierung, der photogrammetrischen Auswertung und Orthorektifizierung der Luftbilder und auch die weiteren vorbereitenden Arbeitsschritte vorgestellt. Die Methodik zur eigentliche Auswertung bzw. Interpretation der Daten erfolgt ebenfalls in diesem Kapitel, da Vektorisierung und Zuweisung der Nutzung in einem Prozess erfolgten. Neben Versuchen der automatischen Klassifizierung mittels Clusteranalyse wird auch diese manuelle Methode kritisch hinterfragt und Probleme aber auch häufig genutzte Klassen vorgestellt. Ein weiterer wichtiger methodischer Schritt ist die Rückdatierung (down-dating) der Referenz-Daten zur Erzeugung der historischen Landnutzungsdaten. Kurz wird auch auf die gemischte Datenverarbeitung eingegangen, welche in der späteren Analyse eine Rolle spielt. Da bei der manuellen Bearbeitung der Daten auch Dritte im Rahmen des Projektes beteiligt waren, wird auf eine Definition der notwendigen Arbeitsschritte besonderer Wert gelegt. Im drittel Kapitel wird zunächst das genaue Untersuchungsgebiet definiert und eine Betrachtung der geometrischen und thematischen Genauigkeit durchgeführt. Dann werden für alle Jahre die extrahierten Landnutzungsklassen in ihrer Lage, Größe und Nutzung präsentiert und auch das ebenfalls erfasste Verkehrsnetz betrachtet. Dies erfolgt sowohl in Form von Karten als auch kumulativer Statistiken für die gewählten Untersuchungsjahre. Im vierten Kapitel werden dann die Daten zunächst im Überblick analysiert und Entwicklungen anhand von Flächenzuwächsen oder Verlusten bilanziert. Anhand von Beispielen mit Luft- und Satellitenbildern und der entsprechenden Auswertungen wird der Landschaftswandel vom ländlichen Raum zur Grosstadt verdeutlicht. Bereits hier wird der enorme Zuwachs städtischer Strukturen vorwiegend zu Lasten der Landwirtschaftsflächen deutlich. Auch die Küstenlinie und Lagunen werden überplant und besondere infrastrukturelle Einrichtungen wie der Flughafen tragen zur Urbanisierung bei. 11 Räumliche Statistiken und kombinierte Analysen vertiefen in Kapitel 5 die vorangegangenen Feststellungen indem direkt die umgewidmeten Flächen extrahiert werden und auch Strukturänderungen innerhalb von Gruppen, z.B. der Wohngebiete festgestellt werden. Detaillierter werden nun einzelne Klassen analysiert und so z.B. der Trend zu dichterer Wohnbebauung herausgestellt. In Verbindung mit demographischen Daten werden unter Zuhilfenahme von Modellansätzen Analysen der Wohndichte durchgeführt, die den Trend zu „weniger Personen auf gleicher Wohnfläche“ herausstellen. Ein Vergleich der Entwicklung der Asiatischen und der Europäischen Seite Istanbuls stellt die Schlüsselfunktion der Bosporusbrücken heraus. Diese infrastrukturelle Maßnahme initiierte ein urbanes Wachstum enormer Dimension auf der Asiatischen Seite Istanbuls, vor allem bei der Wohnbebauung. Ferner werden in diesem Kapitel auch Entwicklungstrends sowohl statistisch als auch kartographisch dargestellt und Achsen der möglichen künftigen Ausdehnung Istanbuls aufgezeigt. In Kapitel 6 wird Istanbul zunächst mit den weltgrößten Agglomerationen verglichen und die Entwicklung von 1950 bis in die nahe Zukunft (2015) prognostiziert. Mit einer heute moderaten jährlichen Wachstumsrate von 2% steht Istanbul deutlich hinter anderen Agglomerationen in Südamerika, Indien und China zurück, jedoch auch noch deutlich über den niedrigen oder sogar negativen Raten westeuropäischer Großstädte. In einem zweiten Schritt wird Istanbul auch mit den bereits untersuchten 24 MOLAND-Städten verglichen und deren zeit-räumliche Entwicklung gegenübergestellt. Dabei ist nicht in allen Aspekten die Entwicklung Istanbuls als dramatisch anzusehen wenngleich der Verstädterungsprozess den der anderen Agglomerationen weit übertrifft. Istanbul wird schließlich auch mit benachbarten Metropolen und anderen türkischen Städten in Vergleich gesetzt. Dabei wird die Ähnlichkeit der westmediterranen, nicht europäischen Ballungszentren festgestellt. Bezogen auf die Türkei ist Istanbul nicht mehr die wachstumsstärkste Stadt. Andere Städte profitieren weiter von der Industrialisierung, dem Tourismus und der Migration aus dem Hinterland, besonders Ost- und Nordanatolien, welche nach wie vor anhält. Neben einer zusammenfassenden Interpretation wird auf Nutzungsmöglichkeiten der Daten eingegangen. Vor allem auf wissenschaftlicher Seite bestehen mögliche Kooperationen auch mit Interesse weiterführender finanziell unterstützter Projekte. Endnutzer, z.B. kommunale Organisationen. Ämter, Behörden sowie Dienstleistungsbetriebe wie die Wasserversorgung sind grundsätzlich an den Daten interessiert, an eine Datenintegration und Entwicklung von Strategien hierfür müsste aber noch gearbeitet werden. Als Beispiel für Nutzung im Krisenmanagement wird basierend auf den gewonnenen Daten eine Tsunami- Gefährdungskarte entwickelt, welche Geländemodell und aktuelle Küstenlinie nutzt um planungsrelevante Hinweise zu geben. Abschließend werden die methodischen Schritte kritisch hinsichtlich Kosten-Nutzen- Zeitaufwand diskutiert und offene Probleme angesprochen. Möglichkeiten aber auch Limits zur weiteren Nutzung der Daten werden offen diskutiert und auch zu gering berücksichtigte Methoden, welche es in Zukunft stärker zu integrieren gilt, erwähnt