Experimentelle und numerische Untersuchungen zur Dispersion von Dichteströmungen in einem stochastischen Modellaquifer

Es ist bekannt, dass die Dichte eines gelösten Stoffes die Richtung und die Stärke seiner Bewegung im Untergrund entscheidend bestimmen kann. Eine Vielzahl von Untersuchungen hat gezeigt, dass die Verteilung der Durchlässigkeiten eines porösen Mediums diese Dichteffekte verstärken oder abmindern kann. Wie sich dieser gekoppelte Effekt auf die Vermischung zweier Fluide auswirkt, wurde in dieser Arbeit untersucht und dabei das experimentelle sowohl mit dem numerischen als auch mit dem analytischen Modell gekoppelt. Die auf der Störungstheorie basierende stochastische Theorie der macrodispersion wurde in dieser Arbeit für den Fall der transversalen Makodispersion. Für den Fall einer stabilen Schichtung wurde in einem Modelltank (10m x 1.2m x 0.1m) der Universität Kassel eine Serie sorgfältig kontrollierter zweidimensionaler Experimente an einem stochastisch heterogenen Modellaquifer durchgeführt. Es wurden Versuchsreihen mit variierenden Konzentrationsdifferenzen (250 ppm bis 100 000 ppm) und Strömungsgeschwindigkeiten (u = 1 m/ d bis 8 m/d) an drei verschieden anisotrop gepackten porösen Medien mit variierender Varianzen und Korrelationen der lognormal verteilten Permeabilitäten durchgeführt. Die stationäre räumliche Konzentrationsausbreitung der sich ausbreitenden Salzwasserfahne wurde anhand der Leitfähigkeit gemessen und aus der Höhendifferenz des 84- und 16-prozentigen relativen Konzentrationsdurchgang die Dispersion berechnet. Parallel dazu wurde ein numerisches Modell mit dem dichteabhängigen Finite-Elemente-Strömungs- und Transport-Programm SUTRA aufgestellt. Mit dem kalibrierten numerischen Modell wurden Prognosen für mögliche Transportszenarien, Sensitivitätsanalysen und stochastische Simulationen nach der Monte-Carlo-Methode durchgeführt. Die Einstellung der Strömungsgeschwindigkeit erfolgte - sowohl im experimentellen als auch im numerischen Modell - über konstante Druckränder an den Ein- und Auslauftanks. Dabei zeigte sich eine starke Sensitivität der räumlichen Konzentrationsausbreitung hinsichtlich lokaler Druckvariationen. Die Untersuchungen ergaben, dass sich die Konzentrationsfahne mit steigendem Abstand von der Einströmkante wellenförmig einem effektiven Wert annähert, aus dem die Makrodispersivität ermittelt werden kann. Dabei zeigten sich sichtbare nichtergodische Effekte, d.h. starke Abweichungen in den zweiten räumlichen Momenten der Konzentrationsverteilung der deterministischen Experimente von den Erwartungswerten aus der stochastischen Theorie. Die transversale Makrodispersivität stieg proportional zur Varianz und Korrelation der lognormalen Permeabilitätsverteilung und umgekehrt proportional zur Strömungsgeschwindigkeit und Dichtedifferenz zweier Fluide. Aus dem von Welty et al. [2003] mittels Störungstheorie entwickelten dichteabhängigen Makrodispersionstensor konnte in dieser Arbeit die stochastische Formel für die transversale Makrodispersion weiter entwickelt und - sowohl experimentell als auch numerisch - verifiziert werden.

Charakterisierung von Möhren und Weizen aus ökologischem und konventionellem Anbau anhand ihrer Carotinoid- und Polyphenolkonzentration

Kurzfassung: Der Markt für ökologische Lebensmittel wächst stark. Verbraucher kaufen Produkte aus ökologischem Landbau aus einer Vielzahl von Gründen. Ein Teil dieser Gründe lässt sich nicht auf die Produktqualität zurückführen, sondern beruht auf der Annahme, dass sich der Produktionsprozess des Ökologischen Landbaus hinsichtlich der Schonung von Umweltressourcen, der Nachhaltigkeit der Produktion und sozialen Komponenten vom konventionellen Anbau unterscheidet. Daneben spielt der Wunsch nach einer gesunden Ernährung eine Rolle. Ökologische Lebensmittel können als Vertrauensgüter verstanden werden. Lebensmittelskandale machten in den vergangenen Jahren auch vor ökologischen Lebens¬mitteln nicht Halt. Folgerichtig erschütterte dies das Vertrauen der Verbraucher in ökologische Produkte. Mit steigender Produktion könnte die Gefahr, das weitere solche Ereignisse auftreten, steigen. Daher besteht Bedarf für Methoden, die die ökologische Produktqualität im Sinne einer Authentizitätsprüfung prüfen. Eine solche Prüfung könnte sich auf die Analyse sekundärer Pflanzenstoffe stützen. Diese Gruppe von Pflanzeninhaltsstoffen spielt bei der Diskussion um die besondere Qualität ökologischer Pflanzenprodukte eine große Rolle. Postuliert wird, dass ökologisch angebaute Pflanzen mangels mineralischer Düngung und mangels Schädlingsbekämpfung mit synthetischen Pestiziden einem erhöhten Stress ausgesetzt sind. Dies soll sich in einem höheren Niveau der mit den Selbstverteidigungsmechanismen der Pflanze eng verbundenen sekundären Pflanzenstoffe ausdrücken. Wichtige Untergruppen der sekundären Pflanzenstoffe sind Carotinoide und Polyphenole. An Weizen (Triticum aestivum L. und Triticum durum L.) und Möhre (Daucus carota L.) als für den ökologischen Landbau wichtigen Produkten wurden Messungen der Carotinoid- und Polyphenolkonzentration mit dem Ziel durchgeführt, die potentielle Eignung dieser Pflanzenstoffe als Biomarker zur Authentizitätsprüfung ökologischer Produkte zu evaluieren. Dazu wurden Proben aus ökologischem und konventionellem Anbau (Paarvergleich) untersucht. Diese stammten aus Langzeit-Feldversuchen (Weizen aus dem DOK- und dem MASCOT-Versuch), Feldversuchen und von Betriebspaaren untersucht. Ein generell höheres Niveau sekundärer Pflanzenstoffe in Möhren bzw. Weizen aus ökologischem Anbau gegenüber Proben aus konventionellem Anbau wurde nicht gefunden. Die Carotinoide waren weder bei der Möhre noch beim Weizen zur Authentizitätsprüfung geeignet. Die Konzentration der Carotinoide wurde stark durch die nicht dem Anbau¬verfahren zuzuordnenden Faktoren Klima, Sorte und Standort beeinflusst. Die Luteinkonzentration war das einzige durch das Anbauverfahren systematisch beeinflusste Carotenoid bei Weizen und Möhre. Die Unterschiede der Luteinkonzentration waren aber im Paarvergleich von Proben (ökologischer versus konventioneller Anbau) nicht durchgängig signifikant. Die Eignung von Polyphenolen als potentielles Authentizitätskriterium wurde nur an Möhren geprüft. Im Paarvergleich unterschieden sich die Konzentrationen einzelner Polyphenole signifikant und konsistent über Probenjahre und Standorte, nicht jedoch über Sorten hinweg. Wie bei den Carotinoiden konnte auch hier ein starker Einfluss von Probenjahr, Standort und Sorte gezeigt werden. Trotz der Variation durch diese nicht dem Anbau zuzuordnenden Faktoren war eine korrekte Klassifizierung der Proben nach Anbauverfahren möglich. Dies wurde mittels Diskriminanzanalyse getestet. Die Polyphenole sind daher potentiell als Authentizitätskriterium geeignet.

A Survey of the Relationship between Climatic Heat Stress Indices and Fundamental Milk Components Considering Uncertainty

The main purpose of this study is to assess the relationship between four bioclimatic indices for cattle (environmental stress, heat load, modified heat load, and respiratory rate predictor indices) and three main milk components (fat, protein, and milk yield) considering uncertainty. The climate parameters used to calculate the climate indices were taken from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis from 2002 to 2010. Cow milk data were considered for the same period from April to September when the cows use the natural pasture. The study is based on a linear regression analysis using correlations as a summarizing diagnostic. Bootstrapping is used to represent uncertainty information in the confidence intervals. The main results identify an interesting relationship between the milk compounds and climate indices under all climate conditions. During spring, there are reasonably high correlations between the fat and protein concentrations vs. the climate indices, whereas there are insignificant dependencies between the milk yield and climate indices. During summer, the correlation between the fat and protein concentrations with the climate indices decreased in comparison with the spring results, whereas the correlation for the milk yield increased. This methodology is suggested for studies investigating the impacts of climate variability/change on food and agriculture using short term data considering uncertainty.

The Effect of Climate Variability on Main Components of Cow Milk in Iran

The main purpose of this study is to assess the relationship between six bioclimatic indices for cattle (temperature humidity (THI), environmental stress (ESI), equivalent temperature (ESI), heat load (HLI), modified heat load (HLInew) and respiratory rate predictor(RRP)) and fundamental milk components (fat, protein, and milk yield) considering uncertainty. The climate parameters used to calculate the climate indices were taken from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis from 2002 to 2010. Cow milk data were considered for the same period from April to September when cows use natural pasture, with possibility for cows to choose to stay in the barn or to graze on the pasture in the pasturing system. The study is based on a linear regression analysis using correlations as a summarizing diagnostic. Bootstrapping is used to represent uncertainty estimation through resampling in the confidence intervals. To find the relationships between climate indices (THI, ETI, HLI, HLInew, ESI and RRP) and main components of cow milk (fat, protein and yield), multiple liner regression is applied. The least absolute shrinkage selection operator (LASSO) and the Akaike information criterion (AIC) techniques are applied to select the best model for milk predictands with the smallest number of climate predictors. Cross validation is used to avoid over-fitting. Based on results of investigation the effect of heat stress indices on milk compounds separately, we suggest the use of ESI and RRP in the summer and ESI in the spring. THI and HLInew are suggested for fat content and HLInew also is suggested for protein content in the spring season. The best linear models are found in spring between milk yield as predictands and THI, ESI,HLI, ETI and RRP as predictors with p-value < 0.001 and R2 0.50, 0.49. In summer, milk yield with independent variables of THI, ETI and ESI show the highest relation (p-value < 0.001) with R2 (0.69). For fat and protein the results are only marginal. It is strongly suggested that new and significant indices are needed to control critical heat stress conditions that consider more predictors of the effect of climate variability on animal products, such as sunshine duration, quality of pasture, the number of days of stress (NDS), the color of skin with attention to large black spots, and categorical predictors such as breed, welfare facility, and management system. This methodology is suggested for studies investigating the impacts of climate variability/change on food quality/security, animal science and agriculture using short term data considering uncertainty or data collection is expensive, difficult, or data with gaps.

Applying Least Absolute Shrinkage Selection Operator and Akaike Information Criterion Analysis to Find the Best Multiple Linear Regression Models between Climate Indices and Components of Cow’s Milk

This study focuses on multiple linear regression models relating six climate indices (temperature humidity THI, environmental stress ESI, equivalent temperature index ETI, heat load HLI, modified HLI (HLI new), and respiratory rate predictor RRP) with three main components of cow’s milk (yield, fat, and protein) for cows in Iran. The least absolute shrinkage selection operator (LASSO) and the Akaike information criterion (AIC) techniques are applied to select the best model for milk predictands with the smallest number of climate predictors. Uncertainty estimation is employed by applying bootstrapping through resampling. Cross validation is used to avoid over-fitting. Climatic parameters are calculated from the NASA-MERRA global atmospheric reanalysis. Milk data for the months from April to September, 2002 to 2010 are used. The best linear regression models are found in spring between milk yield as the predictand and THI, ESI, ETI, HLI, and RRP as predictors with p-value < 0.001 and R2 (0.50, 0.49) respectively. In summer, milk yield with independent variables of THI, ETI, and ESI show the highest relation (p-value < 0.001) with R2 (0.69). For fat and protein the results are only marginal. This method is suggested for the impact studies of climate variability/change on agriculture and food science fields when short-time series or data with large uncertainty are available.