@article{KoehlerKuenzer2020,
  author    = {Koehler, Jonas and Kuenzer, Claudia},
  title     = {Forecasting spatio-temporal dynamics on the land surface using Earth Observation data — a review},
  series = {Remote Sensing},
  volume    = {12},
  journal   = {Remote Sensing},
  number    = {21},
  issn      = {2072-4292},
  doi       = {10.3390/rs12213513},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-216285},
  year      = {2020},
  abstract  = {Reliable forecasts on the impacts of global change on the land surface are vital to inform the actions of policy and decision makers to mitigate consequences and secure livelihoods. Geospatial Earth Observation (EO) data from remote sensing satellites has been collected continuously for 40 years and has the potential to facilitate the spatio-temporal forecasting of land surface dynamics. In this review we compiled 143 papers on EO-based forecasting of all aspects of the land surface published in 16 high-ranking remote sensing journals within the past decade. We analyzed the literature regarding research focus, the spatial scope of the study, the forecasting method applied, as well as the temporal and technical properties of the input data. We categorized the identified forecasting methods according to their temporal forecasting mechanism and the type of input data. Time-lagged regressions which are predominantly used for crop yield forecasting and approaches based on Markov Chains for future land use and land cover simulation are the most established methods. The use of external climate projections allows the forecasting of numerical land surface parameters up to one hundred years into the future, while auto-regressive time series modeling can account for intra-annual variances. Machine learning methods have been increasingly used in all categories and multivariate modeling that integrates multiple data sources appears to be more popular than univariate auto-regressive modeling despite the availability of continuously expanding time series data. Regardless of the method, reliable EO-based forecasting requires high-level remote sensing data products and the resulting computational demand appears to be the main reason that most forecasts are conducted only on a local scale. In the upcoming years, however, we expect this to change with further advances in the field of machine learning, the publication of new global datasets, and the further establishment of cloud computing for data processing.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Balzer2018,
  author    = {Balzer, Christian},
  title     = {Adsorption-Induced Deformation of Nanoporous Materials — in-situ Dilatometry and Modeling},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-157145},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2018},
  abstract  = {The goal of this work is to improve the understanding of adsorption-induced deformation in nanoporous (and in particular microporous) materials in order to explore its potential for material characterization and provide guidelines for related technical applications such as adsorption-driven actuation. For this purpose this work combines in-situ dilatometry measurements with in-depth modeling of the obtained adsorption-induced strains. A major advantage with respect to previous studies is the combination of the dilatometric setup and a commercial sorption instrument resulting in high quality adsorption and strain isotherms. The considered model materials are (activated and thermally annealed) carbon xerogels, a sintered silica aerogel, a sintered hierarchical structured porous silica and binderless zeolites of type LTA and FAU; this selection covers micro-, meso- and macroporous as well as ordered and disordered model materials. All sample materials were characterized by scanning electron microscopy, gas adsorption and sound velocity measurements. In-situ dilatometry measurements on mesoporous model materials were performed for the adsorption of N2 at 77 K, while microporous model materials were also investigated for CO2 adsorption at 273 K, Ar adsorption at 77 K and H2O adsorption at 298 K. Within this work the available in-situ dilatometry setup was revised to improve resolution and reproducibility of measurements of small strains at low relative pressures, which are of particular relevance for microporous materials. The obtained experimental adsorption and strain isotherms of the hierarchical structured porous silica and a micro-macroporous carbon xerogel were quantitatively analyzed based on the adsorption stress model; this approach, originally proposed by Ravikovitch and Neimark, was extended for anisotropic pore geometries within this work. While the adsorption in silica mesopores could be well described by the classical and analytical theory of Derjaguin, Broekhoff and de Boer, the adsorption in carbon micropores required for comprehensive nonlocal density functional theory calculations. To connect adsorption-induced stresses and strains, furthermore mechanical models for the respective model materials were derived. The resulting theoretical framework of adsorption, adsorption stress and mechanical model was applied to the experimental data yielding structural and mechanical information about the model materials investigated, i.e., pore size or pore size distribution, respectively, and mechanical moduli of the porous matrix and the nonporous solid skeleton. The derived structural and mechanical properties of the model materials were found to be consistent with independent measurements and/or literature values. Noteworthy, the proposed extension of the adsorption stress model proved to be crucial for the correct description of the experimental data. Furthermore, it could be shown that the adsorption-induced deformation of disordered mesoporous aero-/xerogel structures follows qualitatively the same mechanisms obtained for the ordered hierarchical structured porous silica. However, respective quantitative modeling proved to be challenging due to the ill-shaped pore geometry of aero-/xerogels; good agreement between model and experiment could only be achieved for the filled pore regime of the adsorption isotherm and the relative pressure range of monolayer formation. In the intermediate regime of multilayer formation a more complex model than the one proposed here is required to correctly describe stress related to the curved adsorbate-adsorptive interface. Notably, for micro-mesoporous carbon xerogels it could be shown that micro- and mesopore related strain mechanisms superimpose one another. The strain isotherms of the zeolites were only qualitatively evaluated. The result for the FAU type zeolite is in good agreement with other experiments reported in literature and the theoretical understanding derived from the adsorption stress model. On the contrary, the strain isotherm of the LTA type zeolite is rather exceptional as it shows monotonic expansion over the whole relative pressure range. Qualitatively this type of strain isotherm can also be explained by the adsorption stress model, but a respective quantitative analysis is beyond the scope of this work. In summary, the analysis of the model materials' adsorption-induced strains proved to be a suitable tool to obtain information on their structural and mechanical properties including the stiffness of the nonporous solid skeleton. Investigations on the carbon xerogels modified by activation and thermal annealing revealed that adsorption-induced deformation is particularly suited to analyze even small changes of carbon micropore structures.},
  subject      = {Nanopor{\"o}ser Stoff},
  language  = {en}
}
@article{KaltdorfSrivastavaGuptaetal.2016,
  author    = {Kaltdorf, Martin and Srivastava, Mugdha and Gupta, Shishir K. and Liang, Chunguang and Binder, Jasmin and Dietl, Anna-Maria and Meir, Zohar and Haas, Hubertus and Osherov, Nir and Krappmann, Sven and Dandekar, Thomas},
  title     = {Systematic Identification of Anti-Fungal Drug Targets by a Metabolic Network Approach},
  series = {Frontiers in Molecular Bioscience},
  volume    = {3},
  journal   = {Frontiers in Molecular Bioscience},
  doi       = {10.3389/fmolb.2016.00022},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-147396},
  pages     = {22},
  year      = {2016},
  abstract  = {New antimycotic drugs are challenging to find, as potential target proteins may have close human orthologs. We here focus on identifying metabolic targets that are critical for fungal growth and have minimal similarity to targets among human proteins. We compare and combine here: (I) direct metabolic network modeling using elementary mode analysis and flux estimates approximations using expression data, (II) targeting metabolic genes by transcriptome analysis of condition-specific highly expressed enzymes, and (III) analysis of enzyme structure, enzyme interconnectedness ("hubs"), and identification of pathogen-specific enzymes using orthology relations. We have identified 64 targets including metabolic enzymes involved in vitamin synthesis, lipid, and amino acid biosynthesis including 18 targets validated from the literature, two validated and five currently examined in own genetic experiments, and 38 further promising novel target proteins which are non-orthologous to human proteins, involved in metabolism and are highly ranked drug targets from these pipelines.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Mischnik2013,
  author    = {Mischnik, Marcel},
  title     = {Systembiologische Analyse der ADP- und Prostaglandin-vermittelten Signaltransduktion humaner Thrombozyten},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-78807},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2013},
  abstract  = {Thrombozyten (Blutpl{\"a}ttchen) sind die Vermittler der zellul{\"a}ren H{\"a}mostase. Ihre F{\"a}higkeit zu Aggregieren und sich an das umgebende Gewebe verletzter Blutgef{\"a}sse anzulagern, wird durch ein komplexes intrazellul{\"a}res Signaltransduktionsnetzwerk bestimmt, das sowohl aktivierende, als auch inhibierende Subnetzwerke beinhaltet. Das Verst{\"a}ndnis dieser Prozesse ist von hoher medizinischer Bedeutung. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die thrombozyt{\"a}re Signaltransduktion sowohl mittels eines Boole'schen, als auch verschiedener dynamischer Modelle analysiert. Die Boole'sche Modellierung f{\"u}hrte zu interessanten Erkenntnissen {\"u}ber das Zusammenwirken einzelner Subnetzwerke bei der Vermittlung irreversibler Pl{\"a}ttchenaktivierung und zeigte Mechanismen der Interaktion mit dem hemmenden Prostaglandinsystem auf. Das Modell beinhaltet unter Anderem wichtige Systemkomponenten wie Calciumsignalgebung, Aktivierung von Schl{\"u}sselkinasen wie Src und PKC, Integrin-vermitteltes outside-in sowie inside-out Signalgebung und autokrine ADP- und Thromboxan-Produktion. Unter Verwendung dieses Boole'schen Ansatzes wurde weiterhin das System-eigene Schwellenwertverhalten analysiert. Dabei stellte sich eine umgekehrt proportionale Abh{\"a}ngigkeit des relativen aktivierenden Reizes, der notwendig ist um den Schwellenwert zu {\"u}berschreiten, vom absoluten hemmenden Input heraus. Das System adaptiert demnach an h{\"o}here Prostaglandinkonzentrationen durch eine Erh{\"o}hung der Sensitivit{\"a}t f{\"u}r Aktivatoren wie dem van-Willebrandt-Faktor und Kollagen, und erm{\"o}glicht somit auch unter lokal hemmenden Bedingungen eine Pl{\"a}ttchen-vermittelte H{\"a}mostase. Der n{\"a}chste Schritt bestand in der Implementierung eines Differentialgleichungs-basierten Modells der thrombozyt{\"a}ren Prostaglandin-Signaltransduktion, um einen detaillierten {\"U}berblick {\"u}ber die Dynamik des inhibierenden Netzwerkteils zu erhalten. Die kinetischen Parameter dieses Modells wurden teilweise der Literatur entnommen. Der andere Teil wurde anhand einer umfassenden Kombination dosis- und zeitabh{\"a}ngiger cAMP und phospho-VASP Messdaten gesch{\"a}tzt. Der Prozess beinhaltete mehrere Iterationen aus Modellvorhersagen einerseits und experimentellem Design andererseits. Das Modell liefert die quantitativen Effekte der Prostaglandinrezeptoren IP, DP1, EP3 und EP4 und des ADP-Rezeptors P2Y12 auf die zugrunde liegende Signalkaskade. EP4 zeigt den st{\"a}rksten Effekt in der aktivierenden Fraktion, wohingegen EP3 einen st{\"a}rkeren inhibitorischen Effekt aus{\"u}bt, als der durch Clopidogrel hemmbare ADP-Rezeptor P2Y12. Weiterhin wurden die Eigenschaften des negativen feedback-loops der PKA auf den cAMP-Spiegel untersucht, und eine direkte Beeinflussung der Adenylatzyklase durch die PKA festgestellt, in Form einer Reduzierung der maximalen katalytischen Geschwindigkeit. Die Identifizierbarkeit der gesch{\"a}tzten Parameter wurde mittels profile-Likelihood-Sch{\"a}tzung untersucht. In einem dritten Schritt wurde ein sowohl die aktivierenden, als auch die hemmenden Netzwerkteile umfassendes dynamisches Modell implementiert. Die Topologie dieses Modells wurde in Anlehnung an die des Boole'schen Modells auf der Basis von a priori Wissen festgelegt. Die Modellparameter wurden anhand von Western-Blot, Calcium- und Aggregationsmessungen gesch{\"a}tzt. Auch hier wurde die Identifizierbarkeit der Modellparameter durch profile-likelihood-Sch{\"a}tzung {\"u}berpr{\"u}ft. Die bei niedrigen Ligandenkonzentrationen auftretende Reversibilit{\"a}t der Pl{\"a}ttchen-Aggregation konnte mittels dieses Modells reproduziert werden. Jedoch zeigte sich bei mittleren ADP-Konzentrationen ein Fließgleichgewicht in einem teilweise aktivierten Zustand, und damit kein bistabiles Schwellenwertverhalten. Inwiefern dieses Verhalten durch einen Umgebungs-basierteren Mechanismus des Alles-Oder-Nichts-Verhaltens begr{\"u}ndet wird, bei dem der {\"U}bergang von reversibler zu irreversibler Aggregation mehr durch parakrine Effekte des gesammten Thrombus bestimmt wird, als durch spezifische Signaltransduktionseigenschaften der einzelnen Zelle, m{\"u}ssen zuk{\"u}nftige Experimente zeigen. Insgesamt geben die erstellten Modelle interessante Einblicke in die Funktionsweise der Thrombozyten und erm{\"o}glichen die Simulation von pharmakologischen und genetischen Einfl{\"u}ssen, wie Rezeptormodulationen und knock-outs. Sie geben damit Implikationen zur Entstehung und Behandlung pathophysiologischer Zust{\"a}nde, und wertvolle Denkanst{\"o}ße f{\"u}r die weitere Forschung.},
  subject      = {Thrombozyt},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Fritsch2013,
  author    = {Fritsch, Sebastian},
  title     = {Spatial and temporal patterns of crop yield and marginal land in the Aral Sea Basin: derivation by combining multi-scale and multi-temporal remote sensing data with alight use efficiency model},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87939},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2013},
  abstract  = {Irrigated agriculture in the Khorezm region in the arid inner Aral Sea Basin faces enormous challenges due to a legacy of cotton monoculture and non-sustainable water use. Regional crop growth monitoring and yield estimation continuously gain in importance, especially with regard to climate change and food security issues. Remote sensing is the ideal tool for regional-scale analysis, especially in regions where ground-truth data collection is difficult and data availability is scarce. New satellite systems promise higher spatial and temporal resolutions. So-called light use efficiency (LUE) models are based on the fraction of photosynthetic active radiation absorbed by vegetation (FPAR), a biophysical parameter that can be derived from satellite measurements. The general objective of this thesis was to use satellite data, in conjunction with an adapted LUE model, for inferring crop yield of cotton and rice at field (6.5 m) and regional (250 m) scale for multiple years (2003-2009), in order to assess crop yield variations in the study area. Intensive field measurements of FPAR were conducted in the Khorezm region during the growing season 2009. RapidEye imagery was acquired approximately bi-weekly during this time. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated for all images. Linear regression between image-based NDVI and field-based FPAR was conducted. The analyses resulted in high correlations, and the resulting regression equations were used to generate time series of FPAR at the RapidEye level. RapidEye-based FPAR was subsequently aggregated to the MODIS scale and used to validate the existing MODIS FPAR product. This step was carried out to evaluate the applicability of MODIS FPAR for regional vegetation monitoring. The validation revealed that the MODIS product generally overestimates RapidEye FPAR by about 6 to 15 \%. Mixture of crop types was found to be a problem at the 1 km scale, but less severe at the 250 m scale. Consequently, high resolution FPAR was used to calibrate 8-day, 250 m MODIS NDVI data, this time by linear regression of RapidEye-based FPAR against MODIS-based NDVI. The established FPAR datasets, for both RapidEye and MODIS, were subsequently assimilated into a LUE model as the driving variable. This model operated at both satellite scales, and both required an estimation of further parameters like the photosynthetic active radiation (PAR) or the actual light use efficiency (LUEact). The latter is influenced by crop stress factors like temperature or water stress, which were taken account of in the model. Water stress was especially important, and calculated via the ratio of the actual (ETact) to the potential, crop-specific evapotranspiration (ETc). Results showed that water stress typically occurred between the beginning of May and mid-September and beginning of May and end of July for cotton and rice crops, respectively. The mean water stress showed only minor differences between years. Exceptions occurred in 2008 and 2009, where the mean water stress was higher and lower, respectively. In 2008, this was likely caused by generally reduced water availability in the whole region. Model estimations were evaluated using field-based harvest information (RapidEye) and statistical information at district level (MODIS). The results showed that the model at both the RapidEye and the MODIS scale can estimate regional crop yield with acceptable accuracy. The RMSE for the RapidEye scale amounted to 29.1 \% for cotton and 30.4 \% for rice, respectively. At the MODIS scale, depending on the year and evaluated at Oblast level, the RMSE ranged from 10.5 \% to 23.8 \% for cotton and from -0.4 \% to -19.4 \% for rice. Altogether, the RapidEye scale model slightly underestimated cotton (bias = 0.22) and rice yield (bias = 0.11). The MODIS-scale model, on the other hand, also underestimated official rice yield (bias from 0.01 to 0.87), but overestimated official cotton yield (bias from -0.28 to -0.6). Evaluation of the MODIS scale revealed that predictions were very accurate for some districts, but less for others. The produced crop yield maps indicated that crop yield generally decreases with distance to the river. The lowest yields can be found in the southern districts, close to the desert. From a temporal point of view, there were areas characterized by low crop yields over the span of the seven years investigated. The study at hand showed that light use efficiency-based modeling, based on remote sensing data, is a viable way for regional crop yield prediction. The found accuracies were good within the boundaries of related research. From a methodological viewpoint, the work carried out made several improvements to the existing LUE models reported in the literature, e.g. the calibration of FPAR for the study region using in situ and high resolution RapidEye imagery and the incorporation of crop-specific water stress in the calculation.},
  subject      = {Fernerkundung},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Schwarz2008,
  author    = {Schwarz, Roland},
  title     = {Modellierung von Metabolismus, Transkriptom und Zellentwicklung bei Arabidopsis, Listerien und anderen Organismen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-27622},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2008},
  abstract  = {Im gleichen Maße wie informatisches Wissen mehr und mehr in den wissenschaftlichen Alltag aller Lebenswissenschaften Einzug gehalten hat, hat sich der Schwerpunkt bioinformatischer Forschung in st{\"a}rker mathematisch und informatisch-orientierte Themengebiete verschoben. Bioinformatik heute ist mehr als die computergest{\"u}tzte Verarbeitung großer Mengen an biologischen Daten, sondern hat einen entscheidenden Fokus auf der Modellierung komplexer biologischer Systeme. Zur Anwendung kommen hierbei insbesondere Theorien aus dem Bereich der Stochastik und Statistik, des maschinellen Lernens und der theoretischen Informatik. In der vorliegenden Dissertation beschreibe ich in Fallstudien die systematische Modellierung biologischer Systeme aus einem informatisch - mathematischen Standpunkt unter Anwendung von Verfahren aus den genannten Teilbereichen und auf unterschiedlichen Ebenen biologischer Abstraktion. Ausgehend von der Sequenzinformation {\"u}ber Transkriptom, Metabolom und deren regulatorischer Interaktion hin zur Modellierung von Populationseffekten werden hierbei aktuelle biologische Fragestellungen mit mathematisch - informatischen Modellen und einer Vielzahl experimenteller Daten kombiniert. Ein besonderer Augenmerk liegt dabei auf dem Vorgang der Modellierung und des Modellbegriffs als solchem im Rahmen moderner bioinformatischer Forschung. Im Detail umfassen die Projekte (mehrere Publikationen) die Entwicklung eines neuen Ansatzes zur Einbettung und Visualisierung von Multiplen Sequenz- und Sequenz-Strukturalignments, illustriert am Beispiel eines Hemagglutininalignments unterschiedlicher H5N1 Varianten, sowie die Modellierung des Transkriptoms von A. thaliana, bei welchem mit Hilfe einer kernelisierten nicht-parametrischen Metaanalyse neue, an der Infektionsabwehr beteiligten, Gene ausfindig gemacht werden konnten. Desweiteren ist uns mit Hilfe unserer Software YANAsquare eine detaillierte Untersuchung des Metabolismus von L. monocytogenes unter Aktivierung des Transkriptionsfaktors prfA gelungen, dessen Vorhersagen durch experimentelle 13C Isotopologstudien belegt werden konnten. In einem Anschlußprojekt war der Zusammenhang zwischen Regulation des Metabolismus durch Regulation der Genexpression und der Fluxverteilung des metabolischen Steady- State-Netzwerks das Ziel. Die Modellierung eines komplexen organismischen Ph{\"a}notyps, der Zellgr{\"o}ßenentwicklung der Diatomee Pseudo-nitzschia delicatissima, schließt die Untersuchungen ab.},
  subject      = {Bioinformatik},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Kirschke2008,
  author    = {Kirschke, Stefanie},
  title     = {Bilanzierung des Methanaustauschs zwischen Biosph{\"a}re und Atmosph{\"a}re in Periglazialr{\"a}umen mit Hilfe von Fernerkundung und Modellen am Beispiel des Lena Deltas},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-29024},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2008},
  abstract  = {Verbleibende Unsicherheiten im Kohlenstoffhaushalt in {\"O}kosystemen der hohen n{\"o}rdlichen Breiten k{\"o}nnen teilweise auf die Schwierigkeiten bei der Erfassung der r{\"a}umlich und zeitlich hoch variablen Methanemissionsraten von Permafrostb{\"o}den zur{\"u}ckgef{\"u}hrt werden. Methan ist ein global abundantes atmosph{\"a}risches Spurengas, welches signifikant zur Erw{\"a}rmung der Atmosph{\"a}re beitr{\"a}gt. Aufgrund der hohen Sensibilit{\"a}t des arktischen Bodenkohlenstoffreservoirs sowie der großen von Permafrost unterlagerten Landfl{\"a}chen sind arktische Gebiete am kritischsten von einem globalen Klimawandel betroffen. Diese Dissertation adressiert den Bedarf an Modellierungsans{\"a}tzen f{\"u}r die Bestimmung der Quellst{\"a}rke nordsibirischer permafrostbeeinflusster {\"O}kosysteme der nassen polygonalen Tundra mit Hinblick auf die Methanemissionen auf regionalem Maßstab. Die Arbeit pr{\"a}sentiert eine methodische Struktur in welcher zwei prozessbasierte Modelle herangezogen werden, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Kompartimenten Pedosph{\"a}re, Biosph{\"a}re und Atmosph{\"a}re, welche zu Methanemissionen aus Permafrostb{\"o}den f{\"u}hren, zu erfassen. Es wird ein Upscaling der Gesamtmethanfl{\"u}sse auf ein gr{\"o}ßeres, von Permafrost unterlagertes Untersuchungsgebiet auf Basis eines prozessbasierten Modells durchgef{\"u}hrt. Das prozessbasierte Vegetationsmodell Biosphere Energy Hydrology Transfer Model (BETHY/DLR) wird f{\"u}r die Berechnung der Nettoprim{\"a}rproduktion (NPP) arktischer Tundravegetation herangezogen. Die NPP ist ein Maß f{\"u}r die Substratverf{\"u}gbarkeit der Methanproduktion und daher ein wichtiger Eingangsparameter f{\"u}r das zweite Modell: Das prozessbasierte Methanemissionsmodell wird anschließend verwendet, um die Methanfl{\"u}sse einer gegebenen Bodens{\"a}ule explizit zu berechnen. Dabei werden die Prozesse der Methanogenese, Methanotrophie sowie drei verschiedene Transportmechanismen - molekulare Diffusion, Gasblasenbildung und pflanzengebundener Transport durch vaskul{\"a}re Pflanzen - ber{\"u}cksichtigt. Das Methanemissionsmodell ist f{\"u}r Permafrostbedingungen modifiziert, indem das t{\"a}gliche Auftauen des Permafrostbodens in der kurzen arktischen Vegetationsperiode ber{\"u}cksichtigt wird. Der Modellantrieb besteht aus meteorologischen Datens{\"a}tzen des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Die Eingangsdatens{\"a}tze werden mit Hilfe von in situ Messdaten validiert. Zus{\"a}tzliche Eingangsdaten f{\"u}r beide Modelle werden aus Fernerkundungsdaten abgeleitet, welche mit Feldspektralmessungen validiert werden. Eine modifizierte Landklassifikation auf der Basis von Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Daten wird f{\"u}r die Ableitung von Informationen zu Feuchtgebietsverteilung und Vegetationsbedeckung herangezogen. Zeitserien der Auftautiefe werden zur Beschreibung des Auftauens bzw. R{\"u}ckfrierens des Bodens verwendet. Diese Faktoren sind die Haupteinflussgr{\"o}ßen f{\"u}r die Modellierung von Methanemissionen aus permafrostbeeinflussten Tundra{\"o}kosystemen. Die vorgestellten Modellergebnisse werden mittels Eddy-Kovarianz-Messungen der Methanfl{\"u}sse validiert, welche w{\"a}hrend der Vegetationsperioden der Jahre 2003-2006 im s{\"u}dlichen Teil des Lena Deltas (72°N, 126°E) vom Alfred Wegener Institut f{\"u}r Polar- und Meeresforschung (AWI) durchgef{\"u}hrt wurden. Das Untersuchungsgebiet Lena Delta liegt an der Laptewsee in Nordostsibirien und ist durch {\"O}kosysteme der arktischen nassen polygonalen Tundra sowie kalten kontinuierlichen Permafrost charakterisiert. Zeitlich integrierte Werte der modellierten Methanfl{\"u}sse sowie der in situ Messungen zeigen gute {\"U}bereinstimmungen und weisen auf eine leichte Modelluntersch{\"a}tzung von etwa 10\%.},
  subject      = {Methanemission},
  language  = {de}
}