Untersuchungen zum thermisch induzierten Luftwechselpotential von Kippfenstern

Die sogenannte natürliche Lüftung - Lüftung infolge Temperatur- und Windeinfluss - über geöffnete Fenster und Türen ist im Wohnbereich noch immer die häufigste Form des Lüftens. Die Wirkung des Lüftens wird einerseits von den baulichen Gegebenheiten, z.B. der Fenstergröße, Öffnungsfläche und Laibungstiefe sowie andererseits durch den Nutzer, der z.B. eine Gardine oder Rollos anbringt, beeinflusst. Über den genauen Einfluss von verschiedenen Faktoren auf den Luftwechsel existieren zur Zeit noch keine gesicherten Erkenntnisse. Die Kenntnis des Luftwechsels ist jedoch für die Planung und Ausführung von Gebäuden in Hinblick auf das energiesparende Bauen sowie unter bauphysikalischen und hygienischen Aspekten wichtig. Der Einsatz von Dreh-Kippfenstern sowie das Lüften über die Kippstellung ist in Deutschland üblich, so dass die Bestimmung des Luftwechsels über Kippfenster von großem Interesse ist. Ziel dieser Arbeit ist es, den thermisch induzierten Luftwechsel über ein Kippfenster unter Berücksichtigung verschiedener Randbedingungen zu beschreiben. Hierbei werden Variationen der Kippweite, Laibungs- und Heizungsanordnung berücksichtigt. Die Arbeit gliedert sich in drei Teile: im ersten Teil werden messtechnische Untersuchungen durchgeführt, im zweiten Teil exemplarisch einige messtechnisch untersuchten Varianten mit CFD simuliert und im dritten Teil ein verbesserter Modellansatz zur Beschreibung des Luftwechsels aus den Messwerten abgeleitet. Die messtechnischen Untersuchungen bei einer Kippweite von 10 cm zeigen, dass bei dem Vorhandensein einer raumseitigen Laibung oder einem unterhalb des Fensters angeordneten Heizkörpers mit einer Reduktion des Volumenstroms von rund 20 Prozent gegenüber einem Fenster ohne Laibung bzw. ohne Heizkörper gerechnet werden muss. Die Kombination von raumseitiger Laibung und Heizung vermindert das Luftwechselpotential um ca. 40 Prozent. Simuliert wird die Variante ohne Laibung und ohne Heizung für die Kippweiten 6 cm und 10 cm. Die Ergebnisse der mit CFD simulierten Tracergas-Messung weisen für beide Kippweiten im Mittel rund 13 Prozent höhere Zuluftvolumenströme im Vergleich zu den Messwerten auf. Die eigenen Messdaten bilden die Grundlage für die Anpassung eines Rechenmodells. Werden vor Ort die lichte Fensterhöhe und -breite, die Kippweite, die Rahmen- und Laibungstiefe sowie die Abstände der Laibung zum Flügelrahmen gemessen, kann die Öffnungsfläche in Abhängigkeit von der Einbausituation bestimmt werden. Der Einfluss der Heizung - bei einer Anordnung unterhalb des Fensters - wird über den entsprechenden Cd-Wert berücksichtigt.

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.

Influence of the interaction potential on simulated sputtering and reflection data

The TRIM.SP program which is based on the binary collision approximation was changed to handle not only repulsive interaction potentials, but also potentials with an attractive part. Sputtering yields, average depth and reflection coefficients calculated with four different potentials are compared. Three purely repulsive potentials (Meliere, Kr-C and ZBL) are used and an ab initio pair potential, which is especially calculated for silicon bombardment by silicon. The general trends in the calculated results are similar for all potentials applied, but differences between the repulsive potentials and the ab initio potential occur for the reflection coefficients and the sputtering yield at large angles of incidence.