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Ziel dieser Arbeit war es, die Grundwasserneubildung im Einzugsgebiet des Ouham mit den vorhandenen zum Teil sehr lückenhaften Daten zu bestimmen. Hierbei sollten unterschiedliche Methoden in der wechselfeuchten, subtropischen Klimazone verglichen und bewertet werden. Das Arbeitsgebiet umfasst das Einzugsgebiet des Oberlaufes des Ouham, eines Flusses im Nordwesten der Zentralafrikanischen Republik. Das hier untersuchte Flussnetz gehört zum Einzugsgebiet des Chari und fließt dem abflusslosen Tschadbecken zu. Das Einzugsgebiet des Ouham liegt in der sahel-sudanischen Klimazone. Zwischen November und März bzw. April herrschen hier trockene Nordostwinde vor, d.h. messbarer Oberflächenabfluss findet in der Trockenzeit lediglich in den Flüssen erster Ordnung statt. Von Mai bis Oktober bestimmen feuchte Südwestwinde das Wetter, es bilden sich zusätzlich zu den Abflüssen erster Ordnung Abflüsse dort, wo es Morphologie und Bodenverhältnisse zulassen. Das Abflussverhalten des Ouham wird im Untersuchungsgebiet an fünf Flusspegeln gemessen. Die größten Abflussspenden treten im Westen auf, mit der Abnahme des Niederschlags nach Osten nimmt auch die Abflussspende der einzelnen Einzugsgebiete ab. Die maximalen Abflussmengen der einzelnen Pegel werden in den westlicheren Teileinzugsgebieten im September gemessen, in den östlicheren Teileinzugsgebieten erstreckt sich das Maximum über September und Oktober bzw. Oktober. Der Niederschlag nimmt von Südwesten nach Nordosten kontinuierlich ab, dieser allgemeine Trend wird durch die Steigungsregen am Massiv von „Bakoré“ modifiziert. Niederschlagsreiche Jahre sind 1951 bis 1952, 1954 bis 1955, 1957, 1960, 1962, 1963 und 1969, ausgeprägt niederschlagsarme Jahre sind 1972, 1973, 1977, 1982 bis 1984 und 1986 bis 1987. Das Untersuchungsgebiet besteht zum größten Teil aus einem proterozoischen Granit-Gneis-Sockel, der im äußersten Südwesten von mesozoischen Sandsteinen bedeckt ist. Das gesamte Grundgebirge ist von einer Vielzahl von Störungen durchzogen, deren Hauptstörungsrichtung Nordwest – Südost, bzw. senkrecht dazu verläuft. Innerhalb großer Störungs- und Intrusionsbereiche ist das Gestein stärker geklüftet. Die Grundwasserneubildung wurde mit unterschiedlichen Methoden berechnet, zum erst auf der Basis von Abflussdaten nach drei unterschiedlichen Verfahren (WUNDT, KILLE, MAILLET), dann mit der Wasserhaushaltsgleichung und durch eine Modellierung der Wasserbilanz mit dem Programm MODBIL . Die ermittelten unterirdischen Abflüsse differieren deutlich. Am höchsten sind die Abflussmengen nach WUNDT, am niedrigsten sind die nach MAILLET berechneten. Für das Einzugs¬gebiet des Ouham, mit der vorhandenen, im Westen deutlich ausgeprägten Topo¬graphie und den heftigen schub¬weise erfolgenden Niederschlägen, wurde die nach KILLE ermittelten Grundwasserneubildungsraten als realistisch gegenüber den Grundwasserneubildungsraten nach WUNDT angesehen. Die Grundwasserneubildung nimmt aufgrund des unterschiedlichen Wasserdargebotes von Westen nach Osten ab, im Westen werden in niederschlagsreichen Jahren 150 mm/Jahr, während es im Osten lediglich 79 mm/Jahr sind. In niederschlagsarmen Jahren nimmt die Grundwasserneubildung von 106 mm/Jahr im Westen auf 64 mm/Jahr im Osten ab. Nach MAILLET wird eine Grundwasserneubildungsrate von 50 mm/Jahr im Westen und 26 mm/Jahr im Osten berechnet, sie stellt ein Mindestmaß an Grundwasserneubildung dar. Die Bestimmung der Grundwasserneubildung mit der Wasserhaushaltsgleichung wurde als Plausibilitätskontrolle der aus Abflussdaten ermittelten Werte durchgeführt. Die ermittelten Grundwasserneubildungsraten liegen deutlich über denen nach dem Verfahren von KILLE und MAILLET berechneten. In einem weiteren Verfahren wurde die Berechnung der Grundwasserneubildung durch Modellierung der Wasser¬bilanz mit dem Programm MODBIL durchgeführt. Hierbei werden vorhandene Punktdaten wie Niederschlag, Temperatur und Verdunstung mit primär existierenden Raumdaten wie Topographie, Morphologie, Landnutzung und Geologie in Raumdaten umgewandelt und auf Grundlage des Bodenwasserhaushaltes die aktuelle Verdunstung, der Abfluss und die Grundwasserneubildung berechnet. Die berechneten Mittelwerte von effektivem Niederschlag, potentieller und aktueller Verdunstung der einzelnen Teileinzugsgebiete lassen einen deutlichen West-Ost-Trend erkennen. Der höchste effektive Niederschlag fällt im westlichsten Einzugsgebiet und nimmt weiter nach Osten weiter ab. Potentielle und aktuelle Verdunstung nehmen von Westen nach Osten zu, wobei bei der aktuellen Verdunstung dieser Trend nicht sehr stark ausgeprägt ist. Das mittlere Abflussverhalten der Teileinzugsgebiete folgt keinem deutlichen West-Ost-Trend. Im Gegensatz dazu nimmt die Grundwasserneubildung von Westen nach Osten ab.
Current changes of biodiversity result almost exclusively from human activities. This anthropogenic conversion of natural ecosystems during the last decades has led to the so-called ‘biodiversity crisis’, which comprises the loss of species as well as changes in the global distribution patterns of organisms. Species richness is unevenly distributed worldwide. Altogether, 17 so-called ‘megadiverse’ nations cover less than 10% of the earth’s land surface but support nearly 70% of global species richness. Mexico, the study area of this thesis, is one of those countries. However, due to Mexico’s large extent and geographical complexity, it is impossible to conduct reliable and spatially explicit assessments of species distribution ranges based on these collection data and field work alone. In the last two decades, Species distribution models (SDMs) have been established as important tools for extrapolating such in situ observations. SDMs analyze empirical correlations between geo-referenced species occurrence data and environmental variables to obtain spatially explicit surfaces indicating the probability of species occurrence. Remote sensing can provide such variables which describe biophysical land surface characteristics with high effective spatial resolutions. Especially during the last three to five years, the number of studies making use of remote sensing data for modeling species distributions has therefore multiplied. Due to the novelty of this field of research, the published literature consists mostly of selective case studies. A systematic framework for modeling species distributions by means of remote sensing is still missing. This research gap was taken up by this thesis and specific studies were designed which addressed the combination of climate and remote sensing data in SDMs, the suitability of continuous remote sensing variables in comparison with categorical land cover classification data, the criteria for selecting appropriate remote sensing data depending on species characteristics, and the effects of inter-annual variability in remotely sensed time series on the performance of species distribution models. The corresponding novel analyses were conducted with the Maximum Entropy algorithm developed by Phillips et al. (2004). In this thesis, a more comprehensive set of remote sensing predictors than in the existing literature was utilized for species distribution modeling. The products were selected based on their ecological relevance for characterizing species distributions. Two 1 km Terra-MODIS Land 16-day composite standard products including the Enhanced Vegetation Index (EVI), Reflectance Data, and Land Surface Temperature (LST) were assembled into enhanced time series for the time period of 2001 to 2009. These high-dimensional time series data were then transformed into 18 phenological and 35 statistical metrics that were selected based on an extensive literature review. Spatial distributions of twelve tree species were modeled in a hierarchical framework which integrated climate (WorldClim) and MODIS remote sensing data. The species are representative of the major Mexican forest types and cover a variety of ecological traits, such as range size and biotope specificity. Trees were selected because they have a high probability of detection in the field and since mapping vegetation has a long tradition in remote sensing. The result of this thesis showed that the integration of remote sensing data into species distribution models has a significant potential for improving and both spatial detail and accuracy of the model predictions.
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.
Oral antineoplastic drugs are an important component in the treatment of solid tumour diseases, haematological and immunological malignancies. Oral drug administration is associated with positive features (e.g., non-invasive drug administration, outpatient care with a high level of independence for the patient and reduced costs for the health care system). The systemic exposure after oral intake however is prone to high IIV as it strongly depends on gastrointestinal absorption processes, which are per se characterized by high inter-and intraindividual variability. Disease and patient-specific characteristics (e.g., disease state, concomitant diseases, concomitant medication, patient demographics) may additionally contribute to variability in plasma concentrations between individual patients. In addition, many oral antineoplastic drugs show complex PK, which has not yet been fully investigated and elucidated for all substances. All this may increase the risk of suboptimal plasma exposure (either subtherapeutic or toxic), which may ultimately jeopardise the success of therapy, either through a loss of efficacy or through increased, intolerable adverse drug reactions. TDM can be used to detect suboptimal plasma levels and prevent permanent under- or overexposure. It is essential in the treatment of ACC with mitotane, a substance with unfavourable PK and high IIV. In the current work a HPLC-UV method for the TDM of mitotane using VAMS was developed. A low sample volume (20 µl) of capillary blood was used in the developed method, which facilitates dense sampling e.g., at treatment initiation. However, no reference ranges for measurements from capillary blood are established so far and a simple conversion from capillary concentrations to plasma concentrations was not possible. To date the therapeutic range is established only for plasma concentrations and observed capillary concentrations could not be reliable interpretated.The multi-kinase inhibitor cabozantinib is also used for the treatment of ACC. However, not all PK properties, like the characteristic second peak in the cabozantinib concentration-time profile have been fully understood so far. To gain a mechanistic understanding of the compound, a PBPK model was developed and various theories for modelling the second peak were explored, revealing that EHC of the compound is most plausible. Cabozantinib is mainly metabolized via CYP3A4 and susceptible to DDI with e.g., CYP3A4 inducers. The DDI between cabozantinib and rifampin was investigated with the developed PBPK model and revealed a reduced cabozantinib exposure (AUC) by 77%. Hence, the combination of cabozantinib with strong CYP inducers should be avoided. If this is not possible, co administration should be monitored using TDM. The model was also used to simulate cabozantinib plasma concentrations at different stages of liver injury. This showed a 64% and 50% increase in total exposure for mild and moderate liver injury, respectively.Ruxolitinib is used, among others, for patients with acute and chronic GvHD. These patients often also receive posaconazole for invasive fungal prophylaxis leading to CYP3A4 mediated DDI between both substances. Different dosing recommendations from the FDA and EMA on the use of ruxolitinib in combination with posaconazole complicate clinical use. To simulate the effect of this relevant DDI, two separate PBPK models for ruxolitinib and posaconazole were developed and combined. Predicted ruxolitinib exposure was compared to observed plasma concentrations obtained in GvHD patients. The model simulations showed that the observed ruxolitinib concentrations in these patients were generally higher than the simulated concentrations in healthy individuals, with standard dosing present in both scenarios. According to the developed model, EMA recommended RUX dose reduction seems to be plausible as due to the complexity of the disease and intake of extensive co-medication, RUX plasma concentration can be higher than expected.
The urban micro climate has been increasingly recognised as an important aspect for urban planning. Therefore, urban planners need reliable information on the micro climatic characteristics of the urban environment. A suitable spatial scale and large spatial coverage are important requirements for such information. This thesis presents a conceptual framework for the use of airborne hyperspectral data to support urban micro climate characterisation, taking into account the information needs of urban planning. The potential of hyperspectral remote sensing in characterising the micro climate is demonstrated and evaluated by applying HyMap airborne hyperspectral and height data to a case study of the German city of Munich. The developed conceptual framework consists of three parts. The first is concerned with the capabilities of airborne hyperspectral remote sensing to map physical urban characteristics. The high spatial resolution of the sensor allows to separate the relatively small urban objects. The high spectral resolution enables the identification of the large range of surface materials that are used in an urban area at up to sub-pixel level. The surface materials are representative for the urban objects of which the urban landscape is composed. These spatial urban characteristics strongly influence the urban micro climate. The second part of the conceptual framework provides an approach to use the hyperspectral surface information for the characterisation of the urban micro climate. This can be achieved by integrating the remote sensing material map into a micro climate model. Also spatial indicators were found to provide useful information on the micro climate for urban planners. They are commonly used in urban planning to describe building blocks and are related to several micro climatic parameters such as temperature and humidity. The third part of the conceptual framework addresses the combination and presentation of the derived indicators and simulation results under consideration of the planning requirements. Building blocks and urban structural types were found to be an adequate means to group and present the derived information for micro climate related questions to urban planners. The conceptual framework was successfully applied to a case study in Munich. Airborne hyperspectral HyMap data has been used to derive a material map at sub-pixel level by multiple endmember linear spectral unmixing. This technique was developed by the German Research Centre for Geosciences (GFZ) for applications in Dresden and Potsdam. A priori information on building locations was used to support the separation between spectrally similar materials used both on building roofs and non-built surfaces. In addition, surface albedo and leaf area index are derived from the HyMap data. The sub-pixel material map supported by object height data is then used to derive spatial indicators, such as imperviousness or building density. To provide a more detailed micro climate characterisation at building block level, the surface materials, albedo, leaf area index (LAI) and object height are used as input for simulations with the micro climate model ENVI-met. Concluding, this thesis demonstrated the potential of hyperspectral remote sensing to support urban micro climate characterisation. A detailed mapping of surface materials at sub-pixel level could be performed. This provides valuable, detailed information on a large range of spatial characteristics relevant to the assessment of the urban micro climate. The developed conceptual framework has been proven to be applicable to the case study, providing a means to characterise the urban micro climate. The remote sensing products and subsequent micro climatic information are presented at a suitable spatial scale and in understandable maps and graphics. The use of well-known spatial indicators and the framework of urban structural types can simplify the communication with urban planners on the findings on the micro climate. Further research is needed primarily on the sensitivity of the micro climate model towards the remote sensing based input parameters and on the general relation between climate parameters and spatial indicators by comparison with other cities.
Verteilte dynamische Systeme unter lokalen und globalen Gesichtspunkten zu optimieren ist eine schwierige Aufgabe. Zwar sind grundsätzliche Auswirkungen einzelner Maßnahmen häufig bekannt, durch widerstrebende Ziele, Wechselwirkungen zwischen Prozessen und Nebenwirkungen von Maßnahmen ist ein analytisches Vorgehen bei der Optimierung nicht möglich. Besonders schwierig wird es, wenn lokale Einheiten einerseits ihre Ziele und Autonomie behalten sollen, aber durch zentrale Vorgaben bzw. Anreize so gesteuert werden sollen, dass ein übergeordnetes Ziel erreicht wird. Ein praktisches Beispiel dieses allgemeinen Optimierungsproblems findet sich im Gesundheitswesen. Das Management von modernen Kliniken ist stets mit dem Problem konfrontiert, die Qualität der Pflege zu gewährleisten und gleichzeitig kosteneffizient zu arbeiten. Hier gilt es unter gegeben Rahmenbedingungen und bei Respektierung der Autonomie der Funktionseinheiten, Optimierungsmaßnahmen zu finden und durchzuführen. Vorhandene Werkzeuge zur Simulation und Modellierung bieten für diese Aufgabe keine ausreichend guten Vorgehensmodelle und Modellierungsmechanismen. Die agentenbasierte Simulation ermöglicht die Abbildung solcher Systeme und die Durchführung von Simulationsexperimenten zur Bewertung einzelner Maßnahmen. Es werden Lösungswege und Werkzeuge vorgestellt und evaluiert, die den Benutzer bei der Formalisierung des Wissens und der Modellierung solch komplexer Szenarien unterstützen und ein systematisches Vorgehen zur Optimierung ermöglichen.
Computer systems have replaced human work-force in many parts of everyday life, but there still exists a large number of tasks that cannot be automated, yet. This also includes tasks, which we consider to be rather simple like the categorization of image content or subjective ratings. Traditionally, these tasks have been completed by designated employees or outsourced to specialized companies. However, recently the crowdsourcing paradigm is more and more applied to complete such human-labor intensive tasks. Crowdsourcing aims at leveraging the huge number of Internet users all around the globe, which form a potentially highly available, low-cost, and easy accessible work-force.
To enable the distribution of work on a global scale, new web-based services emerged, so called crowdsourcing platforms, that act as mediator between employers posting tasks and workers completing tasks. However, the crowdsourcing approach, especially the large anonymous worker crowd, results in two types of challenges. On the one hand, there are technical challenges like the dimensioning of crowdsourcing platform infrastructure or the interconnection of crowdsourcing platforms and machine clouds to build hybrid services. On the other hand, there are conceptual challenges like identifying reliable workers or migrating traditional off-line work to the crowdsourcing environment. To tackle these challenges, this monograph analyzes and models current crowdsourcing systems to optimize crowdsourcing workflows and the underlying infrastructure. First, a categorization of crowdsourcing tasks and platforms is developed to derive generalizable properties. Based on this categorization and an exemplary analysis of a commercial crowdsourcing platform, models for different aspects of crowdsourcing platforms and crowdsourcing mechanisms are developed. A special focus is put on quality assurance mechanisms for crowdsourcing tasks, where the models are used to assess the suitability and costs of existing approaches for different types of tasks. Further, a novel quality assurance mechanism solely based on user-interactions is proposed and its feasibility is shown. The findings from the analysis of existing platforms, the derived models, and the developed quality assurance mechanisms are finally used to derive best practices for two crowdsourcing use-cases, crowdsourcing-based network measurements and crowdsourcing-based subjective user studies. These two exemplary use-cases cover aspects typical for a large range of crowdsourcing tasks and illustrated the potential benefits, but also resulting challenges when using crowdsourcing.
With the ongoing digitalization and globalization of the labor markets, the crowdsourcing paradigm is expected to gain even more importance in the next years. This is already evident in the currently new emerging fields of crowdsourcing, like enterprise crowdsourcing or mobile crowdsourcing. The models developed in the monograph enable platform providers to optimize their current systems and employers to optimize their workflows to increase their commercial success. Moreover, the results help to improve the general understanding of crowdsourcing systems, a key for identifying necessary adaptions and future improvements.
Verbleibende Unsicherheiten im Kohlenstoffhaushalt in Ökosystemen der hohen nördlichen Breiten können teilweise auf die Schwierigkeiten bei der Erfassung der räumlich und zeitlich hoch variablen Methanemissionsraten von Permafrostböden zurückgeführt werden. Methan ist ein global abundantes atmosphärisches Spurengas, welches signifikant zur Erwärmung der Atmosphäre beiträgt. Aufgrund der hohen Sensibilität des arktischen Bodenkohlenstoffreservoirs sowie der großen von Permafrost unterlagerten Landflächen sind arktische Gebiete am kritischsten von einem globalen Klimawandel betroffen. Diese Dissertation adressiert den Bedarf an Modellierungsansätzen für die Bestimmung der Quellstärke nordsibirischer permafrostbeeinflusster Ökosysteme der nassen polygonalen Tundra mit Hinblick auf die Methanemissionen auf regionalem Maßstab. Die Arbeit präsentiert eine methodische Struktur in welcher zwei prozessbasierte Modelle herangezogen werden, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Kompartimenten Pedosphäre, Biosphäre und Atmosphäre, welche zu Methanemissionen aus Permafrostböden führen, zu erfassen. Es wird ein Upscaling der Gesamtmethanflüsse auf ein größeres, von Permafrost unterlagertes Untersuchungsgebiet auf Basis eines prozessbasierten Modells durchgeführt. Das prozessbasierte Vegetationsmodell Biosphere Energy Hydrology Transfer Model (BETHY/DLR) wird für die Berechnung der Nettoprimärproduktion (NPP) arktischer Tundravegetation herangezogen. Die NPP ist ein Maß für die Substratverfügbarkeit der Methanproduktion und daher ein wichtiger Eingangsparameter für das zweite Modell: Das prozessbasierte Methanemissionsmodell wird anschließend verwendet, um die Methanflüsse einer gegebenen Bodensäule explizit zu berechnen. Dabei werden die Prozesse der Methanogenese, Methanotrophie sowie drei verschiedene Transportmechanismen – molekulare Diffusion, Gasblasenbildung und pflanzengebundener Transport durch vaskuläre Pflanzen – berücksichtigt. Das Methanemissionsmodell ist für Permafrostbedingungen modifiziert, indem das tägliche Auftauen des Permafrostbodens in der kurzen arktischen Vegetationsperiode berücksichtigt wird. Der Modellantrieb besteht aus meteorologischen Datensätzen des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Die Eingangsdatensätze werden mit Hilfe von in situ Messdaten validiert. Zusätzliche Eingangsdaten für 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 für die Ableitung von Informationen zu Feuchtgebietsverteilung und Vegetationsbedeckung herangezogen. Zeitserien der Auftautiefe werden zur Beschreibung des Auftauens bzw. Rückfrierens des Bodens verwendet. Diese Faktoren sind die Haupteinflussgrößen für die Modellierung von Methanemissionen aus permafrostbeeinflussten Tundraökosystemen. Die vorgestellten Modellergebnisse werden mittels Eddy-Kovarianz-Messungen der Methanflüsse validiert, welche während der Vegetationsperioden der Jahre 2003-2006 im südlichen Teil des Lena Deltas (72°N, 126°E) vom Alfred Wegener Institut für Polar- und Meeresforschung (AWI) durchgeführt wurden. Das Untersuchungsgebiet Lena Delta liegt an der Laptewsee in Nordostsibirien und ist durch Ökosysteme der arktischen nassen polygonalen Tundra sowie kalten kontinuierlichen Permafrost charakterisiert. Zeitlich integrierte Werte der modellierten Methanflüsse sowie der in situ Messungen zeigen gute Übereinstimmungen und weisen auf eine leichte Modellunterschätzung von etwa 10%.
Aktivitätsbasierte Verhaltensmodellierung und ihre Unterstützung bei Multiagentensimulationen
(2000)
Durch Zusammenführung traditioneller Methoden zur individuenbasierten Simulation und dem Konzept der Multiagentensysteme steht mit der Multiagentensimulation eine Methodik zur Verfügung, die es ermöglicht, sowohl technisch als auch konzeptionell eine neue Ebene an Detaillierung bei Modellbildung und Simulation zu erreichen. Ein Modell beruht dabei auf dem Konzept einer Gesellschaft: Es besteht aus einer Menge interagierender, aber in ihren Entscheidungen autonomen Einheiten, den Agenten. Diese ändern durch ihre Aktionen ihre Umwelt und reagieren ebenso auf die für sie wahrnehmbaren Änderungen in der Umwelt. Durch die Simulation jedes Agenten zusammen mit der Umwelt, in der er "lebt", wird die Dynamik im Gesamtsystem beobachtbar. In der vorliegenden Dissertation wurde ein Repräsentationsschema für Multiagentensimulationen entwickelt werden, das es Fachexperten, wie zum Beispiel Biologen, ermöglicht, selbständig ohne traditionelles Programmieren Multiagentenmodelle zu implementieren und mit diesen Experimente durchzuführen. Dieses deklarative Schema beruht auf zwei Basiskonzepten: Der Körper eines Agenten besteht aus Zustandsvariablen. Das Verhalten des Agenten kann mit Regeln beschrieben werden. Ausgehend davon werden verschiedene Strukturierungsansätze behandelt. Das wichtigste Konzept ist das der "Aktivität", einer Art "Verhaltenszustand": Während der Agent in einer Aktivität A verweilt, führt er die zugehörigen Aktionen aus und dies solange, bis eine Regel feuert, die diese Aktivität beendet und eine neue Aktivität auswählt. Durch Indizierung dieser Regeln bei den zugehörigen Aktivitäten und Einführung von abstrakten Aktivitäten entsteht ein Schema für eine vielfältig strukturierbare Verhaltensbeschreibung. Zu diesem Schema wurde ein Interpreter entwickelt, der ein derartig repräsentiertes Modell ausführt und so Simulationsexperimente mit dem Multiagentenmodell erlaubt. Auf dieser Basis wurde die Modellierungs- und Experimentierumgebung SeSAm ("Shell für Simulierte Agentensysteme") entwickelt. Sie verwendet vorhandene Konzepte aus dem visuellen Programmieren. Mit dieser Umgebung wurden Anwendungsmodelle aus verschiedenen Domänen realisiert: Neben abstrakten Spielbeispielen waren dies vor allem Fragestellungen zu sozialen Insekten, z.B. zum Verhalten von Ameisen, Bienen oder der Interaktion zwischen Bienenvölkern und Milbenpopulationen.
A quantitative model of groundwater flows contributing to the Goblenz state water scheme at the north-western fringe of the Kalahari was developed within this study. The investigated area corresponds to the Upper Omatako basin and encompasses an outer mountainous rim and sediments of the Kalahari sand desert in the centre. This study revealed the eminent importance of the mountainous rim for the water balance of the Kalahari, both in terms of surface and ground water. A hydrochemical subdivision of groundwater types in the mountain rim around the Kalahari was derived from cluster analysis of hydrochemical groundwater data. The western and south-western secondary aquifers within rocks of the Damara Sequence, the Otavi Mountain karst aquifers of the Tsumeb and Abenab subgroups as well as the Waterberg Etjo sandstone aquifer represent the major hydrochemical groups. Ca/Mg and Sr/Ca ratios allowed to trace the groundwater flow from the Otavi Mountains towards the Kalahari near Goblenz. The Otavi Mountains and the Waterberg were identified as the main recharge areas showing almost no or only little isotopic enrichment by evaporation. Soil water balance modelling confirmed that direct groundwater recharge in hard-rock environments tends to be much higher than in areas covered with thick Kalahari sediments. According to the water balance model average recharge rates in hard-rock exposures with only thin sand cover are between 0.1 and 2.5 % of mean annual rainfall. Within the Kalahari itself very limited recharge was predicted (< 1 % of mean annual rainfall). In the Upper Omatako basin the highest recharge probability was found in February in the late rainfall season. The water balance model also indicated that surface runoff is produced sporadically, triggering indirect recharge events. Several sinkholes were discovered in the Otavi Foreland to the north of Goblenz forming short-cuts to the groundwater table and preferential recharge zones. Their relevance for the generation of indirect recharge could be demonstrated by stable isotope variations resulting from observed flood events. Within the Kalahari basin several troughs were identified in the pre-Kalahari surface by GIS-based analyses. A map of saturated thickness of Kalahari sediments revealed that these major troughs are partly saturated with groundwater. The main trough, extending from south-west to north-east, is probably connected to the Goblenz state water scheme and represents a major zone of groundwater confluence, receiving groundwater inflows from several recharge areas in the Upper Omatako basin. As a result of the dominance of mountain front recharge the groundwater of the Kalahari carries an isotopic composition of recharge at higher altitudes. The respective percentages of inflow into the Kalahari from different source areas were determined by a mixing-cell approach. According to the mixing model Goblenz receives most of its inflow (70 to 80 %) from a shallow Kalahari aquifer in the Otavi Foreland which is connected to the Otavi Mountains. Another 15 to 10 % of groundwater inflow to the Kalahari at Goblenz derive from the Etjo sandstone aquifer to the south and from inflow of a mixed component. In conclusion, groundwater abstraction at Goblenz will be affected by measures that heavily influence groundwater inflow from the Otavi Mountains, the Waterberg, and the fractured aquifer north of the Waterberg.