Verfahren zur echtzeitfähigen Simulation dynamischer Emissionsverläufe ausgewählter Schadstoffe von Ottomotoren

Im Rahmen dieser Arbeit werden Modellbildungsverfahren zur echtzeitfähigen Simulation wichtiger Schadstoffkomponenten im Abgasstrom von Verbrennungsmotoren vorgestellt. Es wird ein ganzheitlicher Entwicklungsablauf dargestellt, dessen einzelne Schritte, beginnend bei der Ver-suchsplanung über die Erstellung einer geeigneten Modellstruktur bis hin zur Modellvalidierung, detailliert beschrieben werden. Diese Methoden werden zur Nachbildung der dynamischen Emissi-onsverläufe relevanter Schadstoffe des Ottomotors angewendet. Die abgeleiteten Emissionsmodelle dienen zusammen mit einer Gesamtmotorsimulation zur Optimierung von Betriebstrategien in Hybridfahrzeugen. Im ersten Abschnitt der Arbeit wird eine systematische Vorgehensweise zur Planung und Erstellung von komplexen, dynamischen und echtzeitfähigen Modellstrukturen aufgezeigt. Es beginnt mit einer physikalisch motivierten Strukturierung, die eine geeignete Unterteilung eines Prozessmodells in einzelne überschaubare Elemente vorsieht. Diese Teilmodelle werden dann, jeweils ausgehend von einem möglichst einfachen nominalen Modellkern, schrittweise erweitert und ermöglichen zum Abschluss eine robuste Nachbildung auch komplexen, dynamischen Verhaltens bei hinreichender Genauigkeit. Da einige Teilmodelle als neuronale Netze realisiert werden, wurde eigens ein Verfah-ren zur sogenannten diskreten evidenten Interpolation (DEI) entwickelt, das beim Training einge-setzt, und bei minimaler Messdatenanzahl ein plausibles, also evidentes Verhalten experimenteller Modelle sicherstellen kann. Zum Abgleich der einzelnen Teilmodelle wurden statistische Versuchs-pläne erstellt, die sowohl mit klassischen DoE-Methoden als auch mittels einer iterativen Versuchs-planung (iDoE ) generiert wurden. Im zweiten Teil der Arbeit werden, nach Ermittlung der wichtigsten Einflussparameter, die Model-strukturen zur Nachbildung dynamischer Emissionsverläufe ausgewählter Abgaskomponenten vor-gestellt, wie unverbrannte Kohlenwasserstoffe (HC), Stickstoffmonoxid (NO) sowie Kohlenmono-xid (CO). Die vorgestellten Simulationsmodelle bilden die Schadstoffkonzentrationen eines Ver-brennungsmotors im Kaltstart sowie in der anschließenden Warmlaufphase in Echtzeit nach. Im Vergleich zur obligatorischen Nachbildung des stationären Verhaltens wird hier auch das dynami-sche Verhalten des Verbrennungsmotors in transienten Betriebsphasen ausreichend korrekt darge-stellt. Eine konsequente Anwendung der im ersten Teil der Arbeit vorgestellten Methodik erlaubt, trotz einer Vielzahl von Prozesseinflussgrößen, auch hier eine hohe Simulationsqualität und Ro-bustheit. Die Modelle der Schadstoffemissionen, eingebettet in das dynamische Gesamtmodell eines Ver-brennungsmotors, werden zur Ableitung einer optimalen Betriebsstrategie im Hybridfahrzeug ein-gesetzt. Zur Lösung solcher Optimierungsaufgaben bieten sich modellbasierte Verfahren in beson-derer Weise an, wobei insbesondere unter Verwendung dynamischer als auch kaltstartfähiger Mo-delle und der damit verbundenen Realitätsnähe eine hohe Ausgabequalität erreicht werden kann.

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.

A Modeling Analysis of Changing Global Land Use as affected by Changing Demands for Wood Products

The 21st century has brought new challenges for forest management at a time when globalization in world trade is increasing and global climate change is becoming increasingly apparent. In addition to various goods and services like food, feed, timber or biofuels being provided to humans, forest ecosystems are a large store of terrestrial carbon and account for a major part of the carbon exchange between the atmosphere and the land surface. Depending on the stage of the ecosystems and/or management regimes, forests can be either sinks, or sources of carbon. At the global scale, rapid economic development and a growing world population have raised much concern over the use of natural resources, especially forest resources. The challenging question is how can the global demands for forest commodities be satisfied in an increasingly globalised economy, and where could they potentially be produced? For this purpose, wood demand estimates need to be integrated in a framework, which is able to adequately handle the competition for land between major land-use options such as residential land or agricultural land. This thesis is organised in accordance with the requirements to integrate the simulation of forest changes based on wood extraction in an existing framework for global land-use modelling called LandSHIFT. Accordingly, the following neuralgic points for research have been identified: (1) a review of existing global-scale economic forest sector models (2) simulation of global wood production under selected scenarios (3) simulation of global vegetation carbon yields and (4) the implementation of a land-use allocation procedure to simulate the impact of wood extraction on forest land-cover. Modelling the spatial dynamics of forests on the global scale requires two important inputs: (1) simulated long-term wood demand data to determine future roundwood harvests in each country and (2) the changes in the spatial distribution of woody biomass stocks to determine how much of the resource is available to satisfy the simulated wood demands. First, three global timber market models are reviewed and compared in order to select a suitable economic model to generate wood demand scenario data for the forest sector in LandSHIFT. The comparison indicates that the ‘Global Forest Products Model’ (GFPM) is most suitable for obtaining projections on future roundwood harvests for further study with the LandSHIFT forest sector. Accordingly, the GFPM is adapted and applied to simulate wood demands for the global forestry sector conditional on selected scenarios from the Millennium Ecosystem Assessment and the Global Environmental Outlook until 2050. Secondly, the Lund-Potsdam-Jena (LPJ) dynamic global vegetation model is utilized to simulate the change in potential vegetation carbon stocks for the forested locations in LandSHIFT. The LPJ data is used in collaboration with spatially explicit forest inventory data on aboveground biomass to allocate the demands for raw forest products and identify locations of deforestation. Using the previous results as an input, a methodology to simulate the spatial dynamics of forests based on wood extraction is developed within the LandSHIFT framework. The land-use allocation procedure specified in the module translates the country level demands for forest products into woody biomass requirements for forest areas, and allocates these on a five arc minute grid. In a first version, the model assumes only actual conditions through the entire study period and does not explicitly address forest age structure. Although the module is in a very preliminary stage of development, it already captures the effects of important drivers of land-use change like cropland and urban expansion. As a first plausibility test, the module performance is tested under three forest management scenarios. The module succeeds in responding to changing inputs in an expected and consistent manner. The entire methodology is applied in an exemplary scenario analysis for India. A couple of future research priorities need to be addressed, particularly the incorporation of plantation establishments; issue of age structure dynamics; as well as the implementation of a new technology change factor in the GFPM which can allow the specification of substituting raw wood products (especially fuelwood) by other non-wood products.

Generic Finite Element Model for Mechanically Consistent Scaling of Composite Beam-to-column Joint with Welded Connection

To study the behaviour of beam-to-column composite connection more sophisticated finite element models is required, since component model has some severe limitations. In this research a generic finite element model for composite beam-to-column joint with welded connections is developed using current state of the art local modelling. Applying mechanically consistent scaling method, it can provide the constitutive relationship for a plane rectangular macro element with beam-type boundaries. Then, this defined macro element, which preserves local behaviour and allows for the transfer of five independent states between local and global models, can be implemented in high-accuracy frame analysis with the possibility of limit state checks. In order that macro element for scaling method can be used in practical manner, a generic geometry program as a new idea proposed in this study is also developed for this finite element model. With generic programming a set of global geometric variables can be input to generate a specific instance of the connection without much effort. The proposed finite element model generated by this generic programming is validated against testing results from University of Kaiserslautern. Finally, two illustrative examples for applying this macro element approach are presented. In the first example how to obtain the constitutive relationships of macro element is demonstrated. With certain assumptions for typical composite frame the constitutive relationships can be represented by bilinear laws for the macro bending and shear states that are then coupled by a two-dimensional surface law with yield and failure surfaces. In second example a scaling concept that combines sophisticated local models with a frame analysis using a macro element approach is presented as a practical application of this numerical model.

Comprehensive evaluation of the WaterGAP3 model across climatic, physiographic, and anthropogenic gradients

In den letzten Jahrzehnten haben sich makroskalige hydrologische Modelle als wichtige Werkzeuge etabliert um den Zustand der globalen erneuerbaren Süßwasserressourcen flächendeckend bewerten können. Sie werden heutzutage eingesetzt um eine große Bandbreite wissenschaftlicher Fragestellungen zu beantworten, insbesondere hinsichtlich der Auswirkungen anthropogener Einflüsse auf das natürliche Abflussregime oder der Auswirkungen des globalen Wandels und Klimawandels auf die Ressource Wasser. Diese Auswirkungen lassen sich durch verschiedenste wasserbezogene Kenngrößen abschätzen, wie z.B. erneuerbare (Grund-)Wasserressourcen, Hochwasserrisiko, Dürren, Wasserstress und Wasserknappheit. Die Weiterentwicklung makroskaliger hydrologischer Modelle wurde insbesondere durch stetig steigende Rechenkapazitäten begünstigt, aber auch durch die zunehmende Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten und abgeleiteten Datenprodukten, die genutzt werden können, um die Modelle anzutreiben und zu verbessern. Wie alle makro- bis globalskaligen Modellierungsansätze unterliegen makroskalige hydrologische Simulationen erheblichen Unsicherheiten, die (i) auf räumliche Eingabedatensätze, wie z.B. meteorologische Größen oder Landoberflächenparameter, und (ii) im Besonderen auf die (oftmals) vereinfachte Abbildung physikalischer Prozesse im Modell zurückzuführen sind. Angesichts dieser Unsicherheiten ist es unabdingbar, die tatsächliche Anwendbarkeit und Prognosefähigkeit der Modelle unter diversen klimatischen und physiographischen Bedingungen zu überprüfen. Bisher wurden die meisten Evaluierungsstudien jedoch lediglich in wenigen, großen Flusseinzugsgebieten durchgeführt oder fokussierten auf kontinentalen Wasserflüssen. Dies steht im Kontrast zu vielen Anwendungsstudien, deren Analysen und Aussagen auf simulierten Zustandsgrößen und Flüssen in deutlich feinerer räumlicher Auflösung (Gridzelle) basieren. Den Kern der Dissertation bildet eine umfangreiche Evaluierung der generellen Anwendbarkeit des globalen hydrologischen Modells WaterGAP3 für die Simulation von monatlichen Abflussregimen und Niedrig- und Hochwasserabflüssen auf Basis von mehr als 2400 Durchflussmessreihen für den Zeitraum 1958-2010. Die betrachteten Flusseinzugsgebiete repräsentieren ein breites Spektrum klimatischer und physiographischer Bedingungen, die Einzugsgebietsgröße reicht von 3000 bis zu mehreren Millionen Quadratkilometern. Die Modellevaluierung hat dabei zwei Zielsetzungen: Erstens soll die erzielte Modellgüte als Bezugswert dienen gegen den jegliche weiteren Modellverbesserungen verglichen werden können. Zweitens soll eine Methode zur diagnostischen Modellevaluierung entwickelt und getestet werden, die eindeutige Ansatzpunkte zur Modellverbesserung aufzeigen soll, falls die Modellgüte unzureichend ist. Hierzu werden komplementäre Modellgütemaße mit neun Gebietsparametern verknüpft, welche die klimatischen und physiographischen Bedingungen sowie den Grad anthropogener Beeinflussung in den einzelnen Einzugsgebieten quantifizieren. WaterGAP3 erzielt eine mittlere bis hohe Modellgüte für die Simulation von sowohl monatlichen Abflussregimen als auch Niedrig- und Hochwasserabflüssen, jedoch sind für alle betrachteten Modellgütemaße deutliche räumliche Muster erkennbar. Von den neun betrachteten Gebietseigenschaften weisen insbesondere der Ariditätsgrad und die mittlere Gebietsneigung einen starken Einfluss auf die Modellgüte auf. Das Modell tendiert zur Überschätzung des jährlichen Abflussvolumens mit steigender Aridität. Dieses Verhalten ist charakteristisch für makroskalige hydrologische Modelle und ist auf die unzureichende Abbildung von Prozessen der Abflussbildung und –konzentration in wasserlimitierten Gebieten zurückzuführen. In steilen Einzugsgebieten wird eine geringe Modellgüte hinsichtlich der Abbildung von monatlicher Abflussvariabilität und zeitlicher Dynamik festgestellt, die sich auch in der Güte der Niedrig- und Hochwassersimulation widerspiegelt. Diese Beobachtung weist auf notwendige Modellverbesserungen in Bezug auf (i) die Aufteilung des Gesamtabflusses in schnelle und verzögerte Abflusskomponente und (ii) die Berechnung der Fließgeschwindigkeit im Gerinne hin. Die im Rahmen der Dissertation entwickelte Methode zur diagnostischen Modellevaluierung durch Verknüpfung von komplementären Modellgütemaßen und Einzugsgebietseigenschaften wurde exemplarisch am Beispiel des WaterGAP3 Modells erprobt. Die Methode hat sich als effizientes Werkzeug erwiesen, um räumliche Muster in der Modellgüte zu erklären und Defizite in der Modellstruktur zu identifizieren. Die entwickelte Methode ist generell für jedes hydrologische Modell anwendbar. Sie ist jedoch insbesondere für makroskalige Modelle und multi-basin Studien relevant, da sie das Fehlen von feldspezifischen Kenntnissen und gezielten Messkampagnen, auf die üblicherweise in der Einzugsgebietsmodellierung zurückgegriffen wird, teilweise ausgleichen kann.