Seite - 240 - in Umwelt- und Bioressourcenmanagement für eine nachhaltige Zukunftsgestaltung

240 6 Umweltinformationssysteme & -management wässern etc. muss 𝑃𝑃 (𝑥𝑥 ) in die Überschreitungswahrscheinlichkeit 𝑃𝑃 ü(𝑥𝑥 ) = 1−𝑃𝑃 (𝑥𝑥 ) umgerechnet werden. In unserem Fall kann für den Sturmstärkeindexwert 60 eine Unterschreitungswahrscheinlich- keit von etwa 0,80 abgelesen werden. Daraus ergibt sich eine durchschnittliche jährliche Auftretens- wahrscheinlichkeit von 0,20 (bzw. 20%), d.h., in 20% aller Jahre muss mit einer Sturmstärke > 60 ge- rechnet werden. Die Frage nach einem 100-jährlichen Ereignis stellt eine Umkehraufgabe dar. Eine solche Aufgabe kann durch die Umkehrfunktion der Verteilungsfunktion, die sogenannte Quantilfunktion, beantwortet werden. Diese kann auf mathematischem Wege aus der Verteilungsfunktion abgeleitet werden. Hier wird eine graphische Lösung unter Verwendung der Verteilungsfunktion gezeigt. Ein 100-jährliches Sturm- ereignis ist als Windstärkeindex mit einer Überschreitungswahrscheinlichkeit von pü=1/100=0,01 definiert. Sie entspricht einer Unterschreitungswahrscheinlichkeit von p=1-pü=0,99. Bei der graphi- schen Lösung geht man mit dem Wert von 0,99 auf der y-Achse in das Diagramm der Verteilungs- funktion und erhält das 100-jährliche Sturmereignis durch Ablesen des Werts auf der x-Achse. Die Umkehrfunktion wird also durch umgekehrtes Ablesen der Funktionswerte gebildet. Somit ergibt sich als 100-jährliches Ereignis eine Sturmstärke von etwa 85 (genau 86,1). 6.1.4 Umweltökonomische Bewertung Umweltdaten und Umweltstatistik liefern wichtige Informationen, um umweltpoliti- sche Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Die Umweltökonomie stellt Werkzeuge und Modelle bereit, die die Bewertungen der Auswirkungen von Produktions- und Konsumverhalten auf die Umwelt ermöglichen. Dazu zählt die Bewertung  der Wirkung von umweltpolitischen Maßnahmen auf die soziale Wohlfahrt und Umwelt,  von externen Effekten bei Produktions- und Konsumaktivitäten,  eines effizienten Managements von natürlichen Ressourcen und der Bereitstellung öffentlicher Güter (siehe dazu auch Beitrag 2.1). Die umweltökonomischen Werkzeuge und Modelle beziehen in hohem Umfang Um- weltdaten und umweltstatistische Methoden mit ein. Ein Beispiel dafür sind energie- ökonomische Modelle, die die Politik bei der Planung der Energiewende unter- stützen. Sie berücksichtigen Klimadaten, um die Verfügbarkeit und Variabilität von erneuerbaren Energien besser abzuschätzen. Klima- und Wetterprognosen werden aber auch von betriebswirtschaftlichen Modellen im Energiesektor benötigt. Ein anderes Beispiel sind agrarökonomische Modelle, die beispielsweise verwendet werden kön- nen, um die Umweltauswirkungen von ökologischer und konventioneller Landwirt- schaft auf die Biodiversität und auf das landwirtschaftliche Einkommen zu verglei- chen. Hierfür sind umfangreiche Umweltdaten über den Zusammenhang zwischen agrarischer Produktion und Biodiversität notwendig. Methodisch werden normative und positive Ansätze unterschieden. In normativen Ansätzen wird versucht, eine ökonomische Zielgröße effizient zu erreichen (z.B. die