Bayes quadratic unbiased estimator of spatial covariance parameters

This work presents Bayes invariant quadratic unbiased estimator, for short BAIQUE. Bayesian approach is used here to estimate the covariance functions of the regionalized variables which appear in the spatial covariance structure in mixed linear model. Firstly a brief review of spatial process, variance covariance components structure and Bayesian inference is given, since this project deals with these concepts. Then the linear equations model corresponding to BAIQUE in the general case is formulated. That Bayes estimator of variance components with too many unknown parameters is complicated to be solved analytically. Hence, in order to facilitate the handling with this system, BAIQUE of spatial covariance model with two parameters is considered. Bayesian estimation arises as a solution of a linear equations system which requires the linearity of the covariance functions in the parameters. Here the availability of prior information on the parameters is assumed. This information includes apriori distribution functions which enable to find the first and the second moments matrix. The Bayesian estimation suggested here depends only on the second moment of the prior distribution. The estimation appears as a quadratic form y'Ay , where y is the vector of filtered data observations. This quadratic estimator is used to estimate the linear function of unknown variance components. The matrix A of BAIQUE plays an important role. If such a symmetrical matrix exists, then Bayes risk becomes minimal and the unbiasedness conditions are fulfilled. Therefore, the symmetry of this matrix is elaborated in this work. Through dealing with the infinite series of matrices, a representation of the matrix A is obtained which shows the symmetry of A. In this context, the largest singular value of the decomposed matrix of the infinite series is considered to deal with the convergence condition and also it is connected with Gerschgorin Discs and Poincare theorem. Then the BAIQUE model for some experimental designs is computed and compared. The comparison deals with different aspects, such as the influence of the position of the design points in a fixed interval. The designs that are considered are those with their points distributed in the interval [0, 1]. These experimental structures are compared with respect to the Bayes risk and norms of the matrices corresponding to distances, covariance structures and matrices which have to satisfy the convergence condition. Also different types of the regression functions and distance measurements are handled. The influence of scaling on the design points is studied, moreover, the influence of the covariance structure on the best design is investigated and different covariance structures are considered. Finally, BAIQUE is applied for real data. The corresponding outcomes are compared with the results of other methods for the same data. Thereby, the special BAIQUE, which estimates the general variance of the data, achieves a very close result to the classical empirical variance.

Entwicklung und Anwendung einer Kraftwerks- und Speichereinsatzoptimierung für die Untersuchung von Energieversorgungsszenarien mit hohem Anteil erneuerbarer Energien in Deutschland

In dieser Arbeit wurde ein gemischt-ganzzahliges lineares Einsatzoptimierungsmodell für Kraftwerke und Speicher aufgebaut und für die Untersuchung der Energieversorgung Deutschlands im Jahre 2050 gemäß den Leitstudie-Szenarien 2050 A und 2050 C ([Nitsch und Andere, 2012]) verwendet, in denen erneuerbare Energien einen Anteil von über 85 % an der Stromerzeugung haben und die Wind- und Solarenergie starke Schwankungen der durch steuerbare Kraftwerke und Speicher zu deckenden residualen Stromnachfrage (Residuallast) verursachen. In Szenario 2050 A sind 67 TWh Wasserstoff, die elektrolytisch aus erneuerbarem Strom zu erzeugen sind, für den Verkehr vorgesehen. In Szenario 2050 C ist kein Wasserstoff für den Verkehr vorgesehen und die effizientere Elektromobilität hat einen Anteil von 100% am Individualverkehr. Daher wird weniger erneuerbarer Strom zur Erreichung desselben erneuerbaren Anteils im Verkehrssektor benötigt. Da desweiteren Elektrofahrzeuge Lastmanagementpotentiale bieten, weisen die Residuallasten der Szenarien eine unterschiedliche zeitliche Charakteristik und Jahressumme auf. Der Schwerpunkt der Betrachtung lag auf der Ermittlung der Auslastung und Fahrweise des in den Szenarien unterstellten ’Kraftwerks’-parks bestehend aus Kraftwerken zur reinen Stromerzeugung, Kraft-Wärme-Kopplungskraftwerken, die mit Wärmespeichern, elektrischen Heizstäben und Gas-Backupkesseln ausgestattet sind, Stromspeichern und Wärmepumpen, die durch Wärmespeicher zum Lastmanagment eingesetzt werden können. Der Fahrplan dieser Komponenten wurde auf minimale variable Gesamtkosten der Strom- und Wärmeerzeugung über einen Planungshorizont von jeweils vier Tagen hin optimiert. Das Optimierungsproblem wurde mit dem linearen Branch-and-Cut-Solver der software CPLEX gelöst. Mittels sogenannter rollierender Planung wurde durch Zusammensetzen der Planungsergebnisse für überlappende Planungsperioden der Kraftwerks- und Speichereinsatz für die kompletten Szenariojahre erhalten. Es wurde gezeigt, dass der KWK-Anteil an der Wärmelastdeckung gering ist. Dies wurde begründet durch die zeitliche Struktur der Stromresiduallast, die wärmeseitige Dimensionierung der Anlagen und die Tatsache, dass nur eine kurzfristige Speicherung von Wärme vorgesehen war. Die wärmeseitige Dimensionierung der KWK stellte eine Begrenzung des Deckungsanteils dar, da im Winter bei hoher Stromresiduallast nur wenig freie Leistung zur Beladung der Speicher zur Verfügung stand. In den Berechnungen für das Szenario 2050 A und C lag der mittlere Deckungsanteil der KWK an der Wärmenachfrage von ca. 100 TWh_th bei 40 bzw. 60 %, obwohl die Auslegung der KWK einen theoretischen Anteil von über 97 % an der Wärmelastdeckung erlaubt hätte, gäbe es die Beschränkungen durch die Stromseite nicht. Desweiteren wurde die CO2-Vermeidungswirkung der KWK-Wärmespeicher und des Lastmanagements mit Wärmepumpen untersucht. In Szenario 2050 A ergab sich keine signifikante CO2-Vermeidungswirkung der KWK-Wärmespeicher, in Szenario 2050 C hingegen ergab sich eine geringe aber signifikante CO2-Einsparung in Höhe von 1,6 % der Gesamtemissionen der Stromerzeugung und KWK-gebundenen Wärmeversorgung. Das Lastmanagement mit Wärmepumpen vermied Emissionen von 110 Tausend Tonnen CO2 (0,4 % der Gesamtemissionen) in Szenario A und 213 Tausend Tonnen in Szenario C (0,8 % der Gesamtemissionen). Es wurden darüber hinaus Betrachtungen zur Konkurrenz zwischen solarthermischer Nahwärme und KWK bei Einspeisung in dieselben Wärmenetze vorgenommen. Eine weitere Einschränkung der KWK-Erzeugung durch den Einspeisevorrang der Solarthermie wurde festgestellt. Ferner wurde eine untere Grenze von 6,5 bzw. 8,8 TWh_th für die in den Szenarien mindestens benötigte Wasserstoff-Speicherkapazität ermittelt. Die Ergebnisse dieser Arbeit legen nahe, das technisch-ökonomische Potential von Langzeitwärmespeichern für eine bessere Integration von KWK ins System zu ermitteln bzw. generell nach geeigneteren Wärmesektorszenarien zu suchen, da deutlich wurde, dass für die öffentliche Wärmeversorgung die KWK in Kombination mit Kurzzeitwärmespeicherung, Gaskesseln und elektrischen Heizern keine sehr effektive CO2 -Reduktion in den Szenarien erreicht. Es sollte dabei z.B. untersucht werden, ob ein multivalentes System aus KWK, Wärmespeichern und Wärmepumpen eine ökonomisch darstellbare Alternative sein könnte und im Anschluss eine Betrachtung der optimalen Anteile von KWK, Wärmepumpen und Solarthermie im Wärmemarkt vorgenommen werden.

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.

Aspekte der linearen Minimax-Schätzung

Es werde das lineare Regressionsmodell y = X b + e mit den ueblichen Bedingungen betrachtet. Weiter werde angenommen, dass der Parametervektor aus einem Ellipsoid stammt. Ein optimaler Schaetzer fuer den Parametervektor ist durch den Minimax-Schaetzer gegeben. Nach der entscheidungstheoretischen Formulierung des Minimax-Schaetzproblems werden mit dem Bayesschen Ansatz, Spektralen Methoden und der Darstellung von Hoffmann und Laeuter Wege zur Bestimmung des Minimax- Schaetzers dargestellt und in Beziehung gebracht. Eine Betrachtung von Modellen mit drei Einflussgroeßen und gemeinsamen Eigenvektor fuehrt zu einer Strukturierung des Problems nach der Vielfachheit des maximalen Eigenwerts. Die Bestimmung des Minimax-Schaetzers in einem noch nicht geloesten Fall kann auf die Bestimmung einer Nullstelle einer nichtlinearen reellwertigen Funktion gefuehrt werden. Es wird ein Beispiel gefunden, in dem die Nullstelle nicht durch Radikale angegeben werden kann. Durch das Intervallschachtelungs-Prinzip oder Newton-Verfahren ist die numerische Bestimmung der Nullstelle moeglich. Durch Entwicklung einer Fixpunktgleichung aus der Darstellung von Hoffmann und Laeuter war es in einer Simulation moeglich die angestrebten Loesungen zu finden.

Der Einfluss institutioneller Rahmenbedingungen auf die nationalen Innovationssysteme in Frankreich und Deutschland

Die Dissertation beschäftigt sich mit der komparativen Analyse der deutschen und französischen Innovationssysteme. Ausgehend von der evolutorisch-orientierten Innovationsforschung und der Institutionenökonomik werden die Akteure und deren Interaktionen in den jeweiligen institutionellen Rahmenbedingungen in beiden Innovationssystemen untersucht. Die Arbeit beleuchtet dieses Thema aus verschiedenen Perspektiven und zeichnet sich durch ein breites Methodenspektrum aus. Die Grenzen und Defizite des linearen Innovationsmodells werden aufgezeigt und für ein systemisches, interaktives Verständnis der Entstehung von Innovationen plädiert. Dieses interaktive Modell wird auf die Ebene des nationalen Innovationssystems transponiert, und damit wird der konzeptionelle Rahmen für die weitere Analyse geschaffen. Für die Gestaltung der Innovationssysteme wird die Bedeutung der institutionellen Konfigurationen betont, die von den Innovationsakteuren gewählt werden. Hierfür werden jeweils die Fallbeispiele Frankreich und Deutschland ausführlich untersucht und nach der gleichen Systematik empirisch betrachtet und schließlich werden beide Innovationssysteme systematisch verglichen. Dabei wird auch auf die Pfadabhängigkeiten in beiden Innovationssystemen eingegangen, sowie auf die Notwendigkeit der Berücksichtigung kultureller und historischer Eigenarten der verglichenen Länder. Expertengespräche mit deutschen und französischen Experten, ergänzen die zuvor erzielten Ergebnisse der Arbeit: Durch eine interdisziplinäre Herangehensweise werden politikwissenschaftliche und ökonomische Ansätze miteinander verknüpft, sowie kulturelle Eigenarten berücksichtigt, die Innovationssysteme beeinflussen können. In seinen Schlussfolgerungen kommt der Verfasser zu dem Ergebnis, dass „lernende Politik“ über institutionellen Wandel und Wissenstransfer ein wichtiger Faktor bei der Gestaltung hybrider Institutionen und der staatlichen Innovationspolitik von der „Missions- zur Diffusionsorientierung“ hin ist. Die Betrachtung zweier nationaler Systeme sowie deren Einbindung in internationale Kontexte führt zum Ergebnis, dass die Steuerung der Schnittstelle „Forschung-Industrie“, insbesondere die Rolle der Universitäten und Forschungseinrichtungen in heterogenen Kooperationspartnerschaften, über neue forschungs-und technologiepolitische Instrumente über transnationales Lernen von Institutionen geschehen kann. Dieser institutionelle Wandel wird als Lernprozess betrachtet, der im Übergang zur wissensbasierten Wirtschaft als “comparative institutional advantage“ ein wichtiger Faktor bei der Gestaltung der Institutionen und der staatlichen Technologiepolitik ist.

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.