Entwicklung eines Windleistungprognosemodells zur Verbesserung der Kraftwerkseinsatzplanung

Die Maßnahmen zur Förderung der Windenergie in Deutschland haben wichtige Anstöße zur technologischen Weiterentwicklung geliefert und die Grundlagen für den enormen Anlagenzubau geschaffen. Die installierte Windleistung hat heute eine beachtliche Größenordnung erreicht und ein weiteres Wachstum in ähnlichen Dimensionen ist auch für die nächsten Jahre zu erwarten. Die aus Wind erzeugte elektrische Leistung deckt bereits heute in einigen Netzbereichen die Netzlast zu Schwachlastzeiten. Dies zeigt, dass die Windenergie ein nicht mehr zu vernachlässigender Faktor in der elektrischen Energieversorgung geworden ist. Im Rahmen der Kraftwerkseinsatzplanung sind Betrag und Verlauf der Windleistung des folgenden Tages mittlerweile zu wichtigen und zugleich schwierig zu bestimmenden Variablen geworden. Starke Schwankungen und falsche Prognosen der Windstromeinspeisung verursachen zusätzlichen Bedarf an Regel- und Ausgleichsleistung durch die Systemführung. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Prognosemodell liefert die zu erwartenden Windleistungen an 16 repräsentativen Windparks bzw. Gruppen von Windparks für bis zu 48 Stunden im Voraus. Aufgrund von prognostizierten Wetterdaten des deutschen Wetterdienstes (DWD) werden die Leistungen der einzelnen Windparks mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) berechnet. Diese Methode hat gegenüber physikalischen Verfahren den Vorteil, dass der komplexe Zusammenhang zwischen Wettergeschehen und Windparkleistung nicht aufwendig analysiert und detailliert mathematisch beschrieben werden muss, sondern anhand von Daten aus der Vergangenheit von den KNN gelernt wird. Das Prognosemodell besteht aus zwei Modulen. Mit dem ersten wird, basierend auf den meteorologischen Vorhersagen des DWD, eine Prognose für den Folgetag erstellt. Das zweite Modul bezieht die online gemessenen Leistungsdaten der repräsentativen Windparks mit ein, um die ursprüngliche Folgetagsprognose zu verbessern und eine sehr genaue Kurzzeitprognose für die nächsten drei bis sechs Stunden zu berechnen. Mit den Ergebnissen der Prognosemodule für die repräsentativen Standorte wird dann über ein Transformationsmodell, dem so genannten Online-Modell, die Gesamteinspeisung in einem größeren Gebiet berechnet. Das Prognoseverfahren hat seine besonderen Vorzüge in der Genauigkeit, den geringen Rechenzeiten und den niedrigen Betriebskosten, da durch die Verwendung des bereits implementierten Online-Modells nur eine geringe Anzahl von Vorhersage- und Messstandorten benötigt wird. Das hier vorgestellte Prognosemodell wurde ursprünglich für die E.ON-Netz GmbH entwickelt und optimiert und ist dort seit Juli 2001 im Einsatz. Es lässt sich jedoch auch leicht an andere Gebiete anpassen. Benötigt werden dazu nur die Messdaten der Leistung ausgewählter repräsentativer Windparks sowie die dazu gehörenden Wettervorhersagen, um die KNN entsprechend zu trainieren.

Auf Basis umfangreicher Messdatensätze experimentell und numerisch validierte Regeln zur optimierten Auslegung von Luft-Erdwärmetauschern

Ein Luft-Erdwärmetauscher (L-EWT) kommt wegen seines niedrigen Energiebedarfs und möglicher guter Aufwandszahlen als umweltfreundliche Versorgungskomponente für Gebäude in Betracht. Dabei ist besonders vorteilhaft, dass ein L-EWT die Umgebungsluft je nach Jahreszeit vorwärmen oder auch kühlen kann. Dem zufolge sind L-EWT zur Energieeinsparung nicht nur für den Wohnhausbau interessant, sondern auch dort, wo immer noch große Mengen an fossiler Energie für die Raumkühlung benötigt werden, im Büro- und Produktionsgebäudesektor. Der Einsatzbereich eines L-EWT liegt zwischen Volumenströmen von 100 m3/h und mehreren 100.000 m3/h. Aus dieser Bandbreite und den instationären Randbedingungen entstehen erhebliche Schwierigkeiten, allgemeingültige Aussagen über das zu erwartende thermische Systemverhalten aus der Vielzahl möglicher Konstruktionsvarianten zu treffen. Hauptziel dieser Arbeit ist es, auf Basis umfangreicher, mehrjähriger Messungen an einer eigens konzipierten Testanlage und eines speziell angepassten numerischen Rechenmodells, Kennzahlen zu entwickeln, die es ermöglichen, die Betriebseigenschaften eines L-EWT im Planungsalltag zu bestimmen und ein technisch, ökologisch wie ökonomisch effizientes System zu identifizieren. Es werden die Kennzahlen elewt (Aufwandszahl), QV (Netto-Volumenleistung), ME (Meterertrag), sowie die Kombination aus v (Strömungsgeschwindigkeit) und VL (Metervolumenstrom) definiert, die zu wichtigen Informationen führen, mit denen die Qualität von Systemvarianten in der Planungsphase bewertet werden können. Weiterführende Erkenntnisse über die genauere Abschätzung von Bodenkennwerten werden dargestellt. Die hygienische Situation der durch den L-EWT transportierten Luft wird für die warme Jahreszeit, aufgrund auftretender Tauwasserbildung, beschrieben. Aus diesem Grund werden alle relevanten lufthygienischen Parameter in mehreren aufwendigen Messkampagnen erfasst und auf pathogene Wirkungen überprüft. Es wird über Sensitivitätsanalysen gezeigt, welche Fehler bei Annahme falscher Randbedingungen eintreten. Weiterhin werden in dieser Arbeit wesentliche, grundsätzliche Erkenntnisse aufbereitet, die sich aus der Betriebsbeobachtung und der Auswertung der umfangreich vorliegenden Messdaten mehrerer Anlagen ergeben haben und für die praktische Umsetzung und die Betriebsführung bedeutend sind. Hinweise zu Materialeigenschaften und zur Systemwirtschaftlichkeit sind detailliert aufgeführt.

Mikrostrukturierte Sensoren für die pH-Wert-Bestimung auf Basis von dünnen, intrinisch leitfähigen Polyanilinschichten

Der pH-Wert stellt in der Chemie, Physik, Biologie, Pharmazie und Medizin eine wichtige Meßgröße dar, da eine Vielzahl von Reaktionen durch den pH-Wert bestimmt wird. In der Regel werden zur pH-Wert-Messung Glaselektroden eingesetzt. Hierbei konnte der pH-sensitive Bereich zwar bis auf einige Mikrometer reduziert werden, aber die Gesamtab-messungen betragen immer noch 15-20 cm. Mit der Einführung miniaturisierter Reaktionsgefäße ist daher der Bedarf an miniaturisierten Sensoren enorm gestiegen. Um in solchen Gefäßen Reaktionsparameter wie z. B. den pH-Wert zu kontrollieren, müssen die Gesamtabmessungen der Sensoren verringert werden. Dies lässt sich mit Hilfe der Mikrostrukturtechnik von Silizium realisieren. Hiermit lassen sich Strukturen und ganze Systeme bis in den Nanometerbereich herstellen. Basierend auf Silizium und Gold als Elektrodenmaterial wurden im Rahmen dieser Arbeit verschiedene Interdigitalstrukturen hergestellt. Um diese Strukturen zur pH-Wert-Messungen einsetzen zu können, müssen sie mit einer pH-sensitiven Schicht versehen werden. Hierbei wurde Polyanilin, ein intrinsisch leitendes Polymer, aufgrund seine pH-abhängigen elektrischen und optischen Verhaltens eingesetzt. Die Beschichtung dieser Sensoren mit Polyanilin erfolgte vorwiegend elektrochemisch mit Hilfe der Zyklovoltammetrie. Neben der Herstellung reiner Polyanilinfilme wurden auch Kopolymerisationen von Anilin und seinen entsprechenden Aminobenzoesäure- bzw. Aminobenzensulfonsäurederivaten durchgeführt. Ergebnisse dazu werden vorgestellt und diskutiert. Zur Charakterisierung der resultierenden Polyanilin- und Kopolymerfilme auf den Inter-digitalstrukturen wurden mit Hilfe der ATR-FT-IR-Spektroskopie Spektren aufgenommen, die gezeigt und diskutiert werden. Eine elektrochemische Charakterisierung der Polymere erfolgte mittels der Zyklovoltammetrie. Die mit Polyanilin bzw. seinen Kopolymeren beschichteten Sensoren wurden dann für Widerstandsmessungen an den Polymerfilmen in wässrigen Medien eingesetzt. Polyanilin zeigt lediglich eine pH-Sensitivität in einem pH-Bereich von pH 2 bis pH 4. Durch den Einsatz der Kopolymere konnte dieser pH-sensitive Bereich jedoch bis zu einem pH-Wert von 10 ausgeweitet werden. Zur weiteren Miniaturisierung der Sensoren wurde das Konzept der interdigitalen Elektroden-paare auf Cantilever übertragen. Die pH-sensitive Zone konnte dabei auf 500 µm2 bei einer Gesamtlänge des Sensors (Halter mit integriertem Cantilever) von 4 mm reduziert werden. Neben den elektrischen pH-abhängigen Eigenschaften können auch die optischen Eigen-schaften des Polyanilins zur pH-Detektion herangezogen werden. Diese wurden zunächst mit Hilfe der UV-VIS-Spektroskopie untersucht. Die erhaltenen Spektren werden gezeigt und kurz diskutiert. Mit Hilfe eines Raster-Sonden-Mikroskops (a-SNOM, Firma WITec) wurden Reflexionsmessungen an Polyanilinschichten durchgeführt. Zur weiteren Miniaturisierung wurden Siliziumdioxidhohlpyramiden (Basisfläche 400 µm2) mit Spitzenöffnungen in einem Bereich von 50-150 nm mit Polyanilin beschichtet. Auch hier sollten die optischen Eigenschaften des Polyanilins zur pH-Wert-Sensorik ausgenutzt werden. Es werden erste Messungen an diesen Strukturen in Transmission diskutiert.

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.

Design, implementation and application of a generic framework for integrated regional land-use modeling

Land use is a crucial link between human activities and the natural environment and one of the main driving forces of global environmental change. Large parts of the terrestrial land surface are used for agriculture, forestry, settlements and infrastructure. Given the importance of land use, it is essential to understand the multitude of influential factors and resulting land use patterns. An essential methodology to study and quantify such interactions is provided by the adoption of land-use models. By the application of land-use models, it is possible to analyze the complex structure of linkages and feedbacks and to also determine the relevance of driving forces. Modeling land use and land use changes has a long-term tradition. In particular on the regional scale, a variety of models for different regions and research questions has been created. Modeling capabilities grow with steady advances in computer technology, which on the one hand are driven by increasing computing power on the other hand by new methods in software development, e.g. object- and component-oriented architectures. In this thesis, SITE (Simulation of Terrestrial Environments), a novel framework for integrated regional sland-use modeling, will be introduced and discussed. Particular features of SITE are the notably extended capability to integrate models and the strict separation of application and implementation. These features enable efficient development, test and usage of integrated land-use models. On its system side, SITE provides generic data structures (grid, grid cells, attributes etc.) and takes over the responsibility for their administration. By means of a scripting language (Python) that has been extended by language features specific for land-use modeling, these data structures can be utilized and manipulated by modeling applications. The scripting language interpreter is embedded in SITE. The integration of sub models can be achieved via the scripting language or by usage of a generic interface provided by SITE. Furthermore, functionalities important for land-use modeling like model calibration, model tests and analysis support of simulation results have been integrated into the generic framework. During the implementation of SITE, specific emphasis was laid on expandability, maintainability and usability. Along with the modeling framework a land use model for the analysis of the stability of tropical rainforest margins was developed in the context of the collaborative research project STORMA (SFB 552). In a research area in Central Sulawesi, Indonesia, socio-environmental impacts of land-use changes were examined. SITE was used to simulate land-use dynamics in the historical period of 1981 to 2002. Analogous to that, a scenario that did not consider migration in the population dynamics, was analyzed. For the calculation of crop yields and trace gas emissions, the DAYCENT agro-ecosystem model was integrated. In this case study, it could be shown that land-use changes in the Indonesian research area could mainly be characterized by the expansion of agricultural areas at the expense of natural forest. For this reason, the situation had to be interpreted as unsustainable even though increased agricultural use implied economic improvements and higher farmers' incomes. Due to the importance of model calibration, it was explicitly addressed in the SITE architecture through the introduction of a specific component. The calibration functionality can be used by all SITE applications and enables largely automated model calibration. Calibration in SITE is understood as a process that finds an optimal or at least adequate solution for a set of arbitrarily selectable model parameters with respect to an objective function. In SITE, an objective function typically is a map comparison algorithm capable of comparing a simulation result to a reference map. Several map optimization and map comparison methodologies are available and can be combined. The STORMA land-use model was calibrated using a genetic algorithm for optimization and the figure of merit map comparison measure as objective function. The time period for the calibration ranged from 1981 to 2002. For this period, respective reference land-use maps were compiled. It could be shown, that an efficient automated model calibration with SITE is possible. Nevertheless, the selection of the calibration parameters required detailed knowledge about the underlying land-use model and cannot be automated. In another case study decreases in crop yields and resulting losses in income from coffee cultivation were analyzed and quantified under the assumption of four different deforestation scenarios. For this task, an empirical model, describing the dependence of bee pollination and resulting coffee fruit set from the distance to the closest natural forest, was integrated. Land-use simulations showed, that depending on the magnitude and location of ongoing forest conversion, pollination services are expected to decline continuously. This results in a reduction of coffee yields of up to 18% and a loss of net revenues per hectare of up to 14%. However, the study also showed that ecological and economic values can be preserved if patches of natural vegetation are conservated in the agricultural landscape. -----------------------------------------------------------------------

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.

Bud development, flowering and fruit set of Moringa oleifera Lam. (Horseradish Tree) as affected by various irrigation levels

Moringa oleifera is becoming increasingly popular as an industrial crop due to its multitude of useful attributes as water purifier, nutritional supplement and biofuel feedstock. Given its tolerance to sub-optimal growing conditions, most of the current and anticipated cultivation areas are in medium to low rainfall areas. This study aimed to assess the effect of various irrigation levels on floral initiation, flowering and fruit set. Three treatments namely, a 900 mm (900IT), 600 mm (600IT) and 300 mm (300IT) per annum irrigation treatment were administered through drip irrigation, simulating three total annual rainfall amounts. Individual inflorescences from each treatment were tagged during floral initiation and monitored throughout until fruit set. Flower bud initiation was highest at the 300IT and lowest at the 900IT for two consecutive growing seasons. Fruit set on the other hand, decreased with the decrease in irrigation treatment. Floral abortion, reduced pollen viability as well as moisture stress in the style were contributing factors to the reduction in fruiting/yield observed at the 300IT. Moderate water stress prior to floral initiation could stimulate flower initiation, however, this should be followed by sufficient irrigation to ensure good pollination, fruit set and yield.

Managing Quality Properties of Web Service Compositions

Web services from different partners can be combined to applications that realize a more complex business goal. Such applications built as Web service compositions define how interactions between Web services take place in order to implement the business logic. Web service compositions not only have to provide the desired functionality but also have to comply with certain Quality of Service (QoS) levels. Maximizing the users' satisfaction, also reflected as Quality of Experience (QoE), is a primary goal to be achieved in a Service-Oriented Architecture (SOA). Unfortunately, in a dynamic environment like SOA unforeseen situations might appear like services not being available or not responding in the desired time frame. In such situations, appropriate actions need to be triggered in order to avoid the violation of QoS and QoE constraints. In this thesis, proper solutions are developed to manage Web services and Web service compositions with regard to QoS and QoE requirements. The Business Process Rules Language (BPRules) was developed to manage Web service compositions when undesired QoS or QoE values are detected. BPRules provides a rich set of management actions that may be triggered for controlling the service composition and for improving its quality behavior. Regarding the quality properties, BPRules allows to distinguish between the QoS values as they are promised by the service providers, QoE values that were assigned by end-users, the monitored QoS as measured by our BPR framework, and the predicted QoS and QoE values. BPRules facilitates the specification of certain user groups characterized by different context properties and allows triggering a personalized, context-aware service selection tailored for the specified user groups. In a service market where a multitude of services with the same functionality and different quality values are available, the right services need to be selected for realizing the service composition. We developed new and efficient heuristic algorithms that are applied to choose high quality services for the composition. BPRules offers the possibility to integrate multiple service selection algorithms. The selection algorithms are applicable also for non-linear objective functions and constraints. The BPR framework includes new approaches for context-aware service selection and quality property predictions. We consider the location information of users and services as context dimension for the prediction of response time and throughput. The BPR framework combines all new features and contributions to a comprehensive management solution. Furthermore, it facilitates flexible monitoring of QoS properties without having to modify the description of the service composition. We show how the different modules of the BPR framework work together in order to execute the management rules. We evaluate how our selection algorithms outperform a genetic algorithm from related research. The evaluation reveals how context data can be used for a personalized prediction of response time and throughput.

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.

Physiological analysis of central and peripheral insect circadian pacemaker neurons

Alle bisher untersuchten Lebewesen besitzen (circadiane) innere Uhren, die eine endogene Perioden-länge von ungefähr 24 Stunden generieren. Eine innere Uhr kann über Zeitgeber mit der Umwelt synchronisiert werden und ermöglicht dem Organismus, rhythmische Umweltveränderungen vorweg zu nehmen. Neben einem zentralen Schrittmacher, der Physiologie und Verhalten des Organismus steuert, gibt es in unterschiedlichen Organen auch periphere Uhren, die die zeitlichen Abläufe in der spezifischen Funktion dieser Organe steuern. In dieser Arbeit sollten zentrale und periphere Schrittmacherneurone von Insekten physiologisch untersucht und verglichen werden. Die Neurone der akzessorischen Medulla (AME) von Rhyparobia maderae dienten als Modellsystem für zentrale Schrittmacher, während olfaktorische Rezeptorneurone (ORNs) von Manduca sexta als Modellsystem für periphere Schrittmacher dienten. Die zentralen Schrittmacherneurone wurden in extrazellulären Ableitungen an der isolierten AME (Netzwerkebene) und in Patch-Clamp Experimenten an primären AME Zellkulturen (Einzelzellebene) untersucht. Auf Netzwerkebene zeigten sich zwei charakteristische Aktivitätsmuster: regelmäßige Aktivität und Wechsel zwischen hoher und niedriger Aktivität (Oszillationen). Es wurde gezeigt, dass Glutamat ein Neurotransmitter der weitverbreiteten inhibitorischen Synapsen der AME ist, und dass in geringem Maße auch exzitatorische Synapsen vorkommen. Das Neuropeptid pigment-dispersing factor (PDF), das von nur wenigen AME Neuronen exprimiert wird und ein wichtiger Kopplungsfaktor im circadianen System ist, führte zu Hemmungen, Aktivierungen oder Oszillationen. Die Effekte waren transient oder langanhaltend und wurden wahrscheinlich durch den sekundären Botenstoff cAMP vermittelt. Ein Zielmolekül von cAMP war vermutlich exchange protein directly activated by cAMP (EPAC). Auf Einzelzellebene wurde gezeigt, dass die meisten AME Neurone depolarisiert waren und deshalb nicht feuerten. Die Analyse von Strom-Spannungs-Kennlinien und pharmakologische Experimente ergaben, dass unterschiedliche Ionenkanäle vorhanden waren (Ca2+, Cl-, K+, Na+ Kanäle sowie nicht-spezifische Kationenkanäle). Starke, bei hohen Spannungen aktivierende Ca2+ Ströme (ICa) könnten eine wichtige Rolle bei Ca2+-abhängiger Neurotransmitter-Ausschüttung, Oszillationen, und Aktionspotentialen spielen. PDF hemmte unterschiedliche Ströme (ICa, IK und INa) und aktivierte nicht-spezifische Kationenströme (Ih). Es wurde angenommen, dass simultane PDF-abhängige Hyper- und Depolarisationen rhythmische Membranpotential-Oszillationen verursachen. Dieser Mechanismus könnte eine Rolle bei PDF-abhängigen Synchronisationen spielen. Die Analyse peripherer Schrittmacherneurone konzentrierte sich auf die Charakterisierung des olfaktorischen Corezeptors von M. sexta (MsexORCO). In anderen Insekten ist ORCO für die Membran-Insertion von olfaktorischen Rezeptoren (ORs) erforderlich. ORCO bildet Komplexe mit den ORs, die in heterologen Expressionssystemen als Ionenkanäle fungieren und Duft-Antworten vermitteln. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass MsexORCO in pheromonsensitiven ORNs in vivo nicht als Teil eines ionotropen Rezeptors sondern als Schrittmacherkanal fungiert, der unterschwellige Membranpotential-Oszillationen generiert. MsexORCO wurde mit vermeintlichen Pheromonrezeptoren in human embryonic kidney (HEK 293) Zellen coexprimiert. Immuncytochemie und Ca2+ Imaging Experimente zeigten sehr schwache Expressionsraten. Trotzdem war es möglich zu zeigen, dass MsexORCO wahrscheinlich ein spontan-aktiver, Ca2+-permeabler Ionenkanal ist, der durch den ORCO-Agonisten VUAA1 und cyclische Nucleotide aktiviert wird. Außerdem wiesen die Experimente darauf hin, dass MsexOR-1 offensichtlich der Bombykal-Rezeptor ist. Eine weitere Charakterisierung von MsexORCO in primären M. sexta ORN Zellkulturen konnte nicht vollendet werden, weil die ORNs nicht signifikant auf ORCO-Agonisten oder -Antagonisten reagierten.