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Tabitha Njeri Karanja

Tabitha Njeri Karanja

Eckdaten

  • RLS-Jahrgang 2018

Lebenslauf von Tabitha Njeri Karanja

Tabitha Njeri Karanja

Tabitha Njeri Karanja wurde in Nyeri, Kenia, geboren. Sie absolvierte ein Bachelor-Studium in Herstellungstechnologie und Ingenieurwesen an der Egerton University, Njoro, Kenia. Nebenbei absolvierte sie auch mehrere Praktika in der Fertigungsindustrie, um praktische Kenntnisse zu erwerben. Darüber hinaus beschäftigte sie sich bereits im Studium mit erneuerbaren Energiesystemen. Im Rahmen ihrer Bachelorarbeit entwarf sie ein kosteneffizientes, windbetriebenes Belüftungssystem für die Fischzucht. Nach dem Bachelor-Studium arbeitete sie als Projektleiterin im Bereich des Maschinenbaus für die Abfüll- und Verpackungsindustrie, wo sie Berufserfahrung in der Installation, Inbetriebnahme und im After-Sales-Service von Anlagen in Ost- und Zentralafrika sammelte.

Im Jahr 2016 entschied sie sich ihrer Leidenschaft für erneuerbare Energien und die Transformation von Energiesystemen erneut nachzugehen. Im Rahmen eines DAAD-Stipendiums absolvierte sie ein Masterstudium in Energie- und Umweltmanagement mit Schwerpunkt auf Entwicklungsländer an der Europa-Universität Flensburg. Für ihre Masterarbeit führte Tabitha eine Studie zur Planung von Elektrifizierung mit Hilfe der Geodatenanalyse zur Verbesserung des Stromzugangs in nicht elektrifizierten Gebieten in Kenia durch. Nach erfolgreichem Abschluss des Studiums arbeitete sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Europa-Universität Flensburg, wo sie Energiesystemmodelle entwickelte, in der Lehre zur nachhaltigen Energieplanung für den ländlichen Raum tätig war und ihre Kompetenzen in den Bereichen Systemanalyse und Geografische Informationssysteme verfeinerte. Tabitha liebt Lesen, Badminton und Fotografie.

Kurzbeschreibung des Promotionsvorhabens:

Länder des Globalen Südens stehen vor großen Herausforderungen bei der Bereitstellung von Energiedienstleistungen. Zugang zu modernen, zuverlässigen und qualitativ hochwertigen Energiedienstleistungen sind kritisch für die Bereitstellung von Beleuchtung, Verkehr und mechanische Energie, die sich positiv auf Bildung, Gesundheit, Umwelt, Einkommen und Zeitersparnis auswirken können. Ein Achtel der Weltbevölkerung, die überwiegend in ländlichen Gebieten lebt, hat keinen Zugang zu Strom. Zugleich verfügen viele Menschen nur über eine unzuverlässige und qualitativ schlechte Stromversorgung. Aufgrund der wachsenden Bevölkerung, der begrenzten fossilen Brennstoffe und des Klimawandels sind Energiesysteme zu einem Schwerpunkt der Forschung geworden. Zukünftige Energiesysteme müssen diese Phänomene berücksichtigen und widerstandsfähig sein. Diese Aspekte haben zu globalen Diskussionen darüber geführt, wie bis 2030 auf der Grundlage des 7. Ziels für nachhaltige Entwicklung erschwingliche und saubere Energie für alle bereitgestellt werden kann.

Geographische Informationssysteme (GIS) haben sich als wertvolle Werkzeuge für die Bewertung und Entwicklung erneuerbarer Energiequellen sowie als Planungs- und Entscheidungshilfe für den Energiezugang erwiesen. Ziel der Doktorarbeit ist es, Energiesysteme zu modellieren, die in georäumliche Komponenten integriert sind, um nachhaltige und bezahlbare, mittel- bis langfristige Energielösungen zu bewerten. Durch die Entwicklung eines GIS-basierten Planungsmodells werden die Integration, Verknüpfungen und Synergien zwischen Raumplanung und Energieplanung untersucht, um kohlenstoffarme, robuste Energiesysteme der Zukunft zu modellieren. Die Doktorarbeit wird sich sowohl mit interdisziplinären als auch mit transdisziplinären Ansätzen befassen, bei denen die technische Bewertung der Energiesysteme sowie die sozioökonomischen und ökologischen Aspekte durch quantitative und qualitative Bewertungen demonstriert werden. Obwohl das Entscheidungsunterstützungsmodell für die Fallstudie von Kenia konstruiert und angewendet wird, wird es auf Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit für andere Standorte ausgelegt sein, was seine Verallgemeinerung und Anpassung an andere Entwicklungsländer ermöglicht. Das Modell wird auch Szenario- und Vergleichsstudien verwenden, um die Dynamik der Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten zu verstehen, zu überprüfen und vorherzusagen.