Multi-site time-trend analysis of soil fertility management effects on crop production in sub-Saharan West Africa

Soil fertility constraints to crop production have been recognized widely as a major obstacle to food security and agro-ecosystem sustainability in sub-Saharan West Africa. As such, they have led to a multitude of research projects and policy debates on how best they should be overcome. Conclusions, based on long-term multi-site experiments, are lacking with respect to a regional assessment of phosphorus and nitrogen fertilizer effects, surface mulched crop residues, and legume rotations on total dry matter of cereals in this region. A mixed model time-trend analysis was used to investigate the effects of four nitrogen and phosphorus rates, annually applied crop residue dry matter at 500 and 2000 kg ha^-1, and cereal-legume rotation versus continuous cereal cropping on the total dry matter of cereals and legumes. The multi-factorial experiment was conducted over four years at eight locations, with annual rainfall ranging from 510 to 1300 mm, in Niger, Burkina Faso, and Togo. With the exception of phosphorus, treatment effects on legume growth were marginal. At most locations, except for typical Sudanian sites with very low base saturation and high rainfall, phosphorus effects on cereal total dry matter were much lower with rock phosphate than with soluble phosphorus, unless the rock phosphate was combined with an annual seed-placement of 4 kg ha^-1 phosphorus. Across all other treatments, nitrogen effects were negligible at 500 mm annual rainfall but at 900 mm, the highest nitrogen rate led to total dry matter increases of up to 77% and, at 1300 mm, to 183%. Mulch-induced increases in cereal total dry matter were larger with lower base saturation, reaching 45% on typical acid sandy Sahelian soils. Legume rotation effects tended to increase over time but were strongly species-dependent.

Optimierung der laserinduzierten Plasmaspektroskopie an Metallen durch Femtosekunden-Doppelpulse für die Entwicklung eines hochauflösenden 3D-Rasterabbildungsverfahrens

Die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS) ist eine spektrochemische Elementanalyse zur Bestimmung der atomaren Zusammensetzung einer beliebigen Probe. Für die Analyse ist keine spezielle Probenpräparation nötig und kann unter atmosphärischen Bedingungen an Proben in jedem Aggregatzustand durchgeführt werden. Femtosekunden Laserpulse bieten die Vorteile einer präzisen Ablation mit geringem thermischen Schaden sowie einer hohen Reproduzierbarkeit. Damit ist fs-LIPS ein vielversprechendes Werkzeug für die Mikroanalyse technischer Proben, insbesondere zur Untersuchung ihres Ermüdungsverhaltens. Dabei ist interessant, wie sich die initiierten Mikrorisse innerhalb der materialspezifschen Struktur ausbreiten. In der vorliegenden Arbeit sollte daher ein schnelles und einfach zu handhabendes 3D-Rasterabbildungsverfahren zur Untersuchung der Rissausbreitung in TiAl, einer neuen Legierungsklasse, entwickelt werden. Dazu wurde fs-LIPS (30 fs, 785 nm) mit einem modifizierten Mikroskopaufbau (Objektiv: 50x/NA 0.5) kombiniert, welcher eine präzise, automatisierte Probenpositionierung ermöglicht. Spektrochemische Sensitivität und räumliches Auflösungsvermögen wurden in energieabhängigen Einzel- und Multipulsexperimenten untersucht. 10 Laserpulse pro Position mit einer Pulsenergie von je 100 nJ führten in TiAl zum bestmöglichen Kompromiss aus hohem S/N-Verhältnis von 10:1 und kleinen Lochstrukturen mit inneren Durchmessern von 1.4 µm. Die für das Verfahren entscheidende laterale Auflösung, dem minimalen Lochabstand bei konstantem LIPS-Signal, beträgt mit den obigen Parametern 2 µm und ist die bislang höchste bekannte Auflösung einer auf fs-LIPS basierenden Mikro-/Mapping-Analyse im Fernfeld. Fs-LIPS Scans von Teststrukturen sowie Mikrorissen in TiAl demonstrieren eine spektrochemische Sensitivität von 3 %. Scans in Tiefenrichtung erzielen mit denselben Parametern eine axiale Auflösung von 1 µm. Um die spektrochemische Sensitivität von fs-LIPS zu erhöhen und ein besseres Verständnis für die physikalischen Prozesse während der Laserablation zu erhalten, wurde in Pump-Probe-Experimenten untersucht, in wieweit fs-Doppelpulse den laserinduzierten Abtrag sowie die Plasmaemission beeinflussen. Dazu wurden in einem Mach-Zehnder-Interferometer Pulsabstände von 100 fs bis 2 ns realisiert, Gesamtenergie und Intensitätsverhältnis beider Pulse variiert sowie der Einfluss der Materialparameter untersucht. Sowohl das LIPS-Signal als auch die Lochstrukturen zeigen eine Abhängigkeit von der Verzögerungszeit. Diese wurden in vier verschiedene Regimes eingeteilt und den physikalischen Prozessen während der Laserablation zugeordnet: Die Thermalisierung des Elektronensystems für Pulsabstände unter 1 ps, Schmelzprozesse zwischen 1 und 10 ps, der Beginn des Abtrags nach mehreren 10 ps und die Expansion der Plasmawolke nach über 100 ps. Dabei wird das LIPS-Signal effizient verstärkt und bei 800 ps maximal. Die Lochdurchmesser ändern sich als Funktion des Pulsabstands wenig im Vergleich zur Tiefe. Die gesamte Abtragsrate variiert um maximal 50 %, während sich das LIPS-Signal vervielfacht: Für Ti und TiAl typischerweise um das Dreifache, für Al um das 10-fache. Die gemessenen Transienten zeigen eine hohe Reproduzierbarkeit, jedoch kaum eine Energie- bzw. materialspezifische Abhängigkeit. Mit diesen Ergebnissen wurde eine gezielte Optimierung der DP-LIPS-Parameter an Al durchgeführt: Bei einem Pulsabstand von 800 ps und einer Gesamtenergie von 65 nJ (vierfach über der Ablationsschwelle) wurde eine 40-fache Signalerhöhung bei geringerem Rauschen erzielt. Die Lochdurchmesser vergrößerten sich dabei um 44 % auf (650±150) nm, die Lochtiefe um das Doppelte auf (100±15) nm. Damit war es möglich, die spektrochemische Sensitivität von fs-LIPS zu erhöhen und gleichzeitig die hohe räumliche Auflösung aufrecht zu erhalten.

Double burden malnutrition of preschool children and its association with brain development and milk consumption

Protecting the quality of children growth and development becomes a supreme qualification for the betterment of a nation. Double burden child malnutrition is emerging worldwide which might have a strong influence to the quality of child brain development and could not be paid-off on later life. Milk places a notable portion during the infancy and childhood. Thus, the deep insight on milk consumption pattern might explain the phenomenon of double burden child malnutrition correlated to the cognitive impairments. Objective: Current study is intended (1) to examine the current face of Indonesian double burden child malnutrition: a case study in Bogor, West Java, Indonesia, (2) to investigate the association of this phenomenon with child brain development, and (3) to examine the contribution of socioeconomic status and milk consumption on this phenomenon so that able to formulate some possible solutions to encounter this problem. Design: A cross-sectional study using a structured coded questionnaire was conducted among 387 children age 5-6 years old and their parents from 8 areas in Bogor, West-Java, Indonesia on November 2012 to December 2013, to record some socioeconomic status, anthropometric measurements, and history of breast feeding. Diet and probability of milk intake was assessed by two 24 h dietary recalls and food frequency questionnaire (FFQ). Usual daily milk intake was calculated using Multiple Source Method (MSM). Some brain development indicators (IQ, EQ, learning, and memory ability) using Projective Multi-phase Orientation method was also executed to learn the correlation between double burden child malnutrition and some brain development indicator. Results and conclusions: A small picture of child double burden malnutrition is shown in Bogor, West Java, Indonesia, where prevalence of Severe Acute Malnutrition (SAM) is 27.1%, Moderate Acute Malnutrition (MAM) is 24.9%, and overnutrition is 7.7%. This phenomenon proves to impair the child brain development. The malnourished children, both under- and over- nourished children have significantly (P-value<0.05) lower memory ability compared to the normal children (memory score, N; SAM = 45.2, 60; MAM = 48.5, 61; overweight = 48.4, 43; obesity = 47.9, 60; normal = 52.4, 163). The plausible reasons behind these evidences are the lack of nutrient intake during the sprout growth period on undernourished children or increasing adiposity on overnourished children might influence the growth of hippocampus area which responsible to the memory ability. Either undernutrition or overnutrition, the preventive action on this problem is preferable to avoid ongoing cognitive performance loss of the next generation. Some possible solutions for this phenomenon are promoting breast feeding initiation and exclusive breast feeding practices for infants, supporting the consumption of a normal portion of milk (250 to 500 ml per day) for children, and breaking the chain of poverty by socioeconomic improvement. And, the national food security becomes the fundamental point for the betterment of the next. In the global context, the causes of under- and over- nutrition have to be opposed through integrated and systemic approaches for a better quality of the next generation of human beings.

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.

The prediction of seasonal and inter-annual climate variations and their impacts on the water resources in the eastern seaboard of Thailand

The research of this thesis dissertation covers developments and applications of short-and long-term climate predictions. The short-term prediction emphasizes monthly and seasonal climate, i.e. forecasting from up to the next month over a season to up to a year or so. The long-term predictions pertain to the analysis of inter-annual- and decadal climate variations over the whole 21st century. These two climate prediction methods are validated and applied in the study area, namely, Khlong Yai (KY) water basin located in the eastern seaboard of Thailand which is a major industrial zone of the country and which has been suffering from severe drought and water shortage in recent years. Since water resources are essential for the further industrial development in this region, a thorough analysis of the potential climate change with its subsequent impact on the water supply in the area is at the heart of this thesis research. The short-term forecast of the next-season climate, such as temperatures and rainfall, offers a potential general guideline for water management and reservoir operation. To that avail, statistical models based on autoregressive techniques, i.e., AR-, ARIMA- and ARIMAex-, which includes additional external regressors, and multiple linear regression- (MLR) models, are developed and applied in the study region. Teleconnections between ocean states and the local climate are investigated and used as extra external predictors in the ARIMAex- and the MLR-model and shown to enhance the accuracy of the short-term predictions significantly. However, as the ocean state – local climate teleconnective relationships provide only a one- to four-month ahead lead time, the ocean state indices can support only a one-season-ahead forecast. Hence, GCM- climate predictors are also suggested as an additional predictor-set for a more reliable and somewhat longer short-term forecast. For the preparation of “pre-warning” information for up-coming possible future climate change with potential adverse hydrological impacts in the study region, the long-term climate prediction methodology is applied. The latter is based on the downscaling of climate predictions from several single- and multi-domain GCMs, using the two well-known downscaling methods SDSM and LARS-WG and a newly developed MLR-downscaling technique that allows the incorporation of a multitude of monthly or daily climate predictors from one- or several (multi-domain) parent GCMs. The numerous downscaling experiments indicate that the MLR- method is more accurate than SDSM and LARS-WG in predicting the recent past 20th-century (1971-2000) long-term monthly climate in the region. The MLR-model is, consequently, then employed to downscale 21st-century GCM- climate predictions under SRES-scenarios A1B, A2 and B1. However, since the hydrological watershed model requires daily-scale climate input data, a new stochastic daily climate generator is developed to rescale monthly observed or predicted climate series to daily series, while adhering to the statistical and geospatial distributional attributes of observed (past) daily climate series in the calibration phase. Employing this daily climate generator, 30 realizations of future daily climate series from downscaled monthly GCM-climate predictor sets are produced and used as input in the SWAT- distributed watershed model, to simulate future streamflow and other hydrological water budget components in the study region in a multi-realization manner. In addition to a general examination of the future changes of the hydrological regime in the KY-basin, potential future changes of the water budgets of three main reservoirs in the basin are analysed, as these are a major source of water supply in the study region. The results of the long-term 21st-century downscaled climate predictions provide evidence that, compared with the past 20th-reference period, the future climate in the study area will be more extreme, particularly, for SRES A1B. Thus, the temperatures will be higher and exhibit larger fluctuations. Although the future intensity of the rainfall is nearly constant, its spatial distribution across the region is partially changing. There is further evidence that the sequential rainfall occurrence will be decreased, so that short periods of high intensities will be followed by longer dry spells. This change in the sequential rainfall pattern will also lead to seasonal reductions of the streamflow and seasonal changes (decreases) of the water storage in the reservoirs. In any case, these predicted future climate changes with their hydrological impacts should encourage water planner and policy makers to develop adaptation strategies to properly handle the future water supply in this area, following the guidelines suggested in this study.