Modelling of global crop production and resulting N2O emissions

Landwirtschaft spielt eine zentrale Rolle im Erdsystem. Sie trägt durch die Emission von CO2, CH4 und N2O zum Treibhauseffekt bei, kann Bodendegradation und Eutrophierung verursachen, regionale Wasserkreisläufe verändern und wird außerdem stark vom Klimawandel betroffen sein. Da all diese Prozesse durch die zugrunde liegenden Nährstoff- und Wasserflüsse eng miteinander verknüpft sind, sollten sie in einem konsistenten Modellansatz betrachtet werden. Dennoch haben Datenmangel und ungenügendes Prozessverständnis dies bis vor kurzem auf der globalen Skala verhindert. In dieser Arbeit wird die erste Version eines solchen konsistenten globalen Modellansatzes präsentiert, wobei der Schwerpunkt auf der Simulation landwirtschaftlicher Erträge und den resultierenden N2O-Emissionen liegt. Der Grund für diese Schwerpunktsetzung liegt darin, dass die korrekte Abbildung des Pflanzenwachstums eine essentielle Voraussetzung für die Simulation aller anderen Prozesse ist. Des weiteren sind aktuelle und potentielle landwirtschaftliche Erträge wichtige treibende Kräfte für Landnutzungsänderungen und werden stark vom Klimawandel betroffen sein. Den zweiten Schwerpunkt bildet die Abschätzung landwirtschaftlicher N2O-Emissionen, da bislang kein prozessbasiertes N2O-Modell auf der globalen Skala eingesetzt wurde. Als Grundlage für die globale Modellierung wurde das bestehende Agrarökosystemmodell Daycent gewählt. Neben der Schaffung der Simulationsumgebung wurden zunächst die benötigten globalen Datensätze für Bodenparameter, Klima und landwirtschaftliche Bewirtschaftung zusammengestellt. Da für Pflanzzeitpunkte bislang keine globale Datenbasis zur Verfügung steht, und diese sich mit dem Klimawandel ändern werden, wurde eine Routine zur Berechnung von Pflanzzeitpunkten entwickelt. Die Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung mit Anbaukalendern der FAO, die für einige Feldfrüchte und Länder verfügbar sind. Danach wurde das Daycent-Modell für die Ertragsberechnung von Weizen, Reis, Mais, Soja, Hirse, Hülsenfrüchten, Kartoffel, Cassava und Baumwolle parametrisiert und kalibriert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass Daycent die wichtigsten Klima-, Boden- und Bewirtschaftungseffekte auf die Ertragsbildung korrekt abbildet. Berechnete Länderdurchschnitte stimmen gut mit Daten der FAO überein (R2 = 0.66 für Weizen, Reis und Mais; R2 = 0.32 für Soja), und räumliche Ertragsmuster entsprechen weitgehend der beobachteten Verteilung von Feldfrüchten und subnationalen Statistiken. Vor der Modellierung landwirtschaftlicher N2O-Emissionen mit dem Daycent-Modell stand eine statistische Analyse von N2O-und NO-Emissionsmessungen aus natürlichen und landwirtschaftlichen Ökosystemen. Die als signifikant identifizierten Parameter für N2O (Düngemenge, Bodenkohlenstoffgehalt, Boden-pH, Textur, Feldfrucht, Düngersorte) und NO (Düngemenge, Bodenstickstoffgehalt, Klima) entsprechen weitgehend den Ergebnissen einer früheren Analyse. Für Emissionen aus Böden unter natürlicher Vegetation, für die es bislang keine solche statistische Untersuchung gab, haben Bodenkohlenstoffgehalt, Boden-pH, Lagerungsdichte, Drainierung und Vegetationstyp einen signifikanten Einfluss auf die N2O-Emissionen, während NO-Emissionen signifikant von Bodenkohlenstoffgehalt und Vegetationstyp abhängen. Basierend auf den daraus entwickelten statistischen Modellen betragen die globalen Emissionen aus Ackerböden 3.3 Tg N/y für N2O, und 1.4 Tg N/y für NO. Solche statistischen Modelle sind nützlich, um Abschätzungen und Unsicherheitsbereiche von N2O- und NO-Emissionen basierend auf einer Vielzahl von Messungen zu berechnen. Die Dynamik des Bodenstickstoffs, insbesondere beeinflusst durch Pflanzenwachstum, Klimawandel und Landnutzungsänderung, kann allerdings nur durch die Anwendung von prozessorientierten Modellen berücksichtigt werden. Zur Modellierung von N2O-Emissionen mit dem Daycent-Modell wurde zunächst dessen Spurengasmodul durch eine detailliertere Berechnung von Nitrifikation und Denitrifikation und die Berücksichtigung von Frost-Auftau-Emissionen weiterentwickelt. Diese überarbeitete Modellversion wurde dann an N2O-Emissionsmessungen unter verschiedenen Klimaten und Feldfrüchten getestet. Sowohl die Dynamik als auch die Gesamtsummen der N2O-Emissionen werden befriedigend abgebildet, wobei die Modelleffizienz für monatliche Mittelwerte zwischen 0.1 und 0.66 für die meisten Standorte liegt. Basierend auf der überarbeiteten Modellversion wurden die N2O-Emissionen für die zuvor parametrisierten Feldfrüchte berechnet. Emissionsraten und feldfruchtspezifische Unterschiede stimmen weitgehend mit Literaturangaben überein. Düngemittelinduzierte Emissionen, die momentan vom IPCC mit 1.25 +/- 1% der eingesetzten Düngemenge abgeschätzt werden, reichen von 0.77% (Reis) bis 2.76% (Mais). Die Summe der berechneten Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden beträgt für die Mitte der 1990er Jahre 2.1 Tg N2O-N/y, was mit den Abschätzungen aus anderen Studien übereinstimmt.

Evolving Distributed Algorithms with Genetic Programming

Distributed systems are one of the most vital components of the economy. The most prominent example is probably the internet, a constituent element of our knowledge society. During the recent years, the number of novel network types has steadily increased. Amongst others, sensor networks, distributed systems composed of tiny computational devices with scarce resources, have emerged. The further development and heterogeneous connection of such systems imposes new requirements on the software development process. Mobile and wireless networks, for instance, have to organize themselves autonomously and must be able to react to changes in the environment and to failing nodes alike. Researching new approaches for the design of distributed algorithms may lead to methods with which these requirements can be met efficiently. In this thesis, one such method is developed, tested, and discussed in respect of its practical utility. Our new design approach for distributed algorithms is based on Genetic Programming, a member of the family of evolutionary algorithms. Evolutionary algorithms are metaheuristic optimization methods which copy principles from natural evolution. They use a population of solution candidates which they try to refine step by step in order to attain optimal values for predefined objective functions. The synthesis of an algorithm with our approach starts with an analysis step in which the wanted global behavior of the distributed system is specified. From this specification, objective functions are derived which steer a Genetic Programming process where the solution candidates are distributed programs. The objective functions rate how close these programs approximate the goal behavior in multiple randomized network simulations. The evolutionary process step by step selects the most promising solution candidates and modifies and combines them with mutation and crossover operators. This way, a description of the global behavior of a distributed system is translated automatically to programs which, if executed locally on the nodes of the system, exhibit this behavior. In our work, we test six different ways for representing distributed programs, comprising adaptations and extensions of well-known Genetic Programming methods (SGP, eSGP, and LGP), one bio-inspired approach (Fraglets), and two new program representations called Rule-based Genetic Programming (RBGP, eRBGP) designed by us. We breed programs in these representations for three well-known example problems in distributed systems: election algorithms, the distributed mutual exclusion at a critical section, and the distributed computation of the greatest common divisor of a set of numbers. Synthesizing distributed programs the evolutionary way does not necessarily lead to the envisaged results. In a detailed analysis, we discuss the problematic features which make this form of Genetic Programming particularly hard. The two Rule-based Genetic Programming approaches have been developed especially in order to mitigate these difficulties. In our experiments, at least one of them (eRBGP) turned out to be a very efficient approach and in most cases, was superior to the other representations.

Electron-Nuclear Correlation in Laser-Driven Diatomic Molecules

The interaction of short intense laser pulses with atoms/molecules produces a multitude of highly nonlinear processes requiring a non-perturbative treatment. Detailed study of these highly nonlinear processes by numerically solving the time-dependent Schrodinger equation becomes a daunting task when the number of degrees of freedom is large. Also the coupling between the electronic and nuclear degrees of freedom further aggravates the computational problems. In the present work we show that the time-dependent Hartree (TDH) approximation, which neglects the correlation effects, gives unreliable description of the system dynamics both in the absence and presence of an external field. A theoretical framework is required that treats the electrons and nuclei on equal footing and fully quantum mechanically. To address this issue we discuss two approaches, namely the multicomponent density functional theory (MCDFT) and the multiconfiguration time-dependent Hartree (MCTDH) method, that go beyond the TDH approximation and describe the correlated electron-nuclear dynamics accurately. In the MCDFT framework, where the time-dependent electronic and nuclear densities are the basic variables, we discuss an algorithm to calculate the exact Kohn-Sham (KS) potentials for small model systems. By simulating the photodissociation process in a model hydrogen molecular ion, we show that the exact KS potentials contain all the many-body effects and give an insight into the system dynamics. In the MCTDH approach, the wave function is expanded as a sum of products of single-particle functions (SPFs). The MCTDH method is able to describe the electron-nuclear correlation effects as the SPFs and the expansion coefficients evolve in time and give an accurate description of the system dynamics. We show that the MCTDH method is suitable to study a variety of processes such as the fragmentation of molecules, high-order harmonic generation, the two-center interference effect, and the lochfrass effect. We discuss these phenomena in a model hydrogen molecular ion and a model hydrogen molecule. Inclusion of absorbing boundaries in the mean-field approximation and its consequences are discussed using the model hydrogen molecular ion. To this end, two types of calculations are considered: (i) a variational approach with a complex absorbing potential included in the full many-particle Hamiltonian and (ii) an approach in the spirit of time-dependent density functional theory (TDDFT), including complex absorbing potentials in the single-particle equations. It is elucidated that for small grids the TDDFT approach is superior to the variational approach.

Die aeroelastische Stabilitätsanalyse – ein praxisnaher Ansatz zur intervalltheoretischen Betrachtung von Modellierungsunsicherheiten am Flugzeug

Die Untersuchung des dynamischen aeroelastischen Stabilitätsverhaltens von Flugzeugen erfordert sehr komplexe Rechenmodelle, welche die wesentlichen elastomechanischen und instationären aerodynamischen Eigenschaften der Konstruktion wiedergeben sollen. Bei der Modellbildung müssen einerseits Vereinfachungen und Idealisierungen im Rahmen der Anwendung der Finite Elemente Methode und der aerodynamischen Theorie vorgenommen werden, deren Auswirkungen auf das Simulationsergebnis zu bewerten sind. Andererseits können die strukturdynamischen Kenngrößen durch den Standschwingungsversuch identifiziert werden, wobei die Ergebnisse Messungenauigkeiten enthalten. Für eine robuste Flatteruntersuchung müssen die identifizierten Unwägbarkeiten in allen Prozessschritten über die Festlegung von unteren und oberen Schranken konservativ ermittelt werden, um für alle Flugzustände eine ausreichende Flatterstabilität sicherzustellen. Zu diesem Zweck wird in der vorliegenden Arbeit ein Rechenverfahren entwickelt, welches die klassische Flatteranalyse mit den Methoden der Fuzzy- und Intervallarithmetik verbindet. Dabei werden die Flatterbewegungsgleichungen als parameterabhängiges nichtlineares Eigenwertproblem formuliert. Die Änderung der komplexen Eigenlösung infolge eines veränderlichen Einflussparameters wird mit der Methode der numerischen Fortsetzung ausgehend von der nominalen Startlösung verfolgt. Ein modifizierter Newton-Iterations-Algorithmus kommt zur Anwendung. Als Ergebnis liegen die berechneten aeroelastischen Dämpfungs- und Frequenzverläufe in Abhängigkeit von der Fluggeschwindigkeit mit Unschärfebändern vor.

Einsatz von rückgekoppelten mehrstufigen selbstorganisierenden Karten in der Windenergie Leistungsprognose

In dieser Arbeit wird ein Verfahren zum Einsatz neuronaler Netzwerke vorgestellt, das auf iterative Weise Klassifikation und Prognoseschritte mit dem Ziel kombiniert, bessere Ergebnisse der Prognose im Vergleich zu einer einmaligen hintereinander Ausführung dieser Schritte zu erreichen. Dieses Verfahren wird am Beispiel der Prognose der Windstromerzeugung abhängig von der Wettersituation erörtert. Eine Verbesserung wird in diesem Rahmen mit einzelnen Ausreißern erreicht. Verschiedene Aspekte werden in drei Kapiteln diskutiert: In Kapitel 1 werden die verwendeten Daten und ihre elektronische Verarbeitung vorgestellt. Die Daten bestehen zum einen aus Windleistungshochrechnungen für die Bundesrepublik Deutschland der Jahre 2011 und 2012, welche als Transparenzanforderung des Erneuerbaren Energiegesetzes durch die Übertragungsnetzbetreiber publiziert werden müssen. Zum anderen werden Wetterprognosen, die der Deutsche Wetterdienst im Rahmen der Grundversorgung kostenlos bereitstellt, verwendet. Kapitel 2 erläutert zwei aus der Literatur bekannte Verfahren - Online- und Batchalgorithmus - zum Training einer selbstorganisierenden Karte. Aus den dargelegten Verfahrenseigenschaften begründet sich die Wahl des Batchverfahrens für die in Kapitel 3 erläuterte Methode. Das in Kapitel 3 vorgestellte Verfahren hat im modellierten operativen Einsatz den gleichen Ablauf, wie eine Klassifikation mit anschließender klassenspezifischer Prognose. Bei dem Training des Verfahrens wird allerdings iterativ vorgegangen, indem im Anschluss an das Training der klassenspezifischen Prognose ermittelt wird, zu welcher Klasse der Klassifikation ein Eingabedatum gehören sollte, um mit den vorliegenden klassenspezifischen Prognosemodellen die höchste Prognosegüte zu erzielen. Die so gewonnene Einteilung der Eingaben kann genutzt werden, um wiederum eine neue Klassifikationsstufe zu trainieren, deren Klassen eine verbesserte klassenspezifisch Prognose ermöglichen.