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.

Finding Spaces for Urban Food Production – Matching Spatial and Stakeholder Analysis with Urban Agriculture Approaches in the Urban Renewal Area of Dortmund-Hörde, Germany

Using the case of an economically declined neighbourhood in the post-industrial German Ruhr Area (sometimes characterized as Germany’s “Rust Belt”), we analyse, describe and conclude how urban agriculture can be used as a catalyst to stimulate and support urban renewal and regeneration, especially from a socio-cultural perspective. Using the methodological framework of participatory action research, and linking bottom-up and top-down planning approaches, a project path was developed to include the population affected and foster individual responsibility for their district, as well as to strengthen inhabitants and stakeholder groups in a permanent collective stewardship for the individual forms of urban agriculture developed and implemented. On a more abstract level, the research carried out can be characterized as a form of action research with an intended transgression of the boundaries between research, planning, design, and implementation. We conclude that by synchronously combining those four domains with intense feedback loops, synergies for the academic knowledge on the potential performance of urban agriculture in terms of sustainable development, as well as the benefits for the case-study area and the interests of individual urban gardeners can be achieved.

Comprehensive evaluation of the WaterGAP3 model across climatic, physiographic, and anthropogenic gradients

In den letzten Jahrzehnten haben sich makroskalige hydrologische Modelle als wichtige Werkzeuge etabliert um den Zustand der globalen erneuerbaren Süßwasserressourcen flächendeckend bewerten können. Sie werden heutzutage eingesetzt um eine große Bandbreite wissenschaftlicher Fragestellungen zu beantworten, insbesondere hinsichtlich der Auswirkungen anthropogener Einflüsse auf das natürliche Abflussregime oder der Auswirkungen des globalen Wandels und Klimawandels auf die Ressource Wasser. Diese Auswirkungen lassen sich durch verschiedenste wasserbezogene Kenngrößen abschätzen, wie z.B. erneuerbare (Grund-)Wasserressourcen, Hochwasserrisiko, Dürren, Wasserstress und Wasserknappheit. Die Weiterentwicklung makroskaliger hydrologischer Modelle wurde insbesondere durch stetig steigende Rechenkapazitäten begünstigt, aber auch durch die zunehmende Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten und abgeleiteten Datenprodukten, die genutzt werden können, um die Modelle anzutreiben und zu verbessern. Wie alle makro- bis globalskaligen Modellierungsansätze unterliegen makroskalige hydrologische Simulationen erheblichen Unsicherheiten, die (i) auf räumliche Eingabedatensätze, wie z.B. meteorologische Größen oder Landoberflächenparameter, und (ii) im Besonderen auf die (oftmals) vereinfachte Abbildung physikalischer Prozesse im Modell zurückzuführen sind. Angesichts dieser Unsicherheiten ist es unabdingbar, die tatsächliche Anwendbarkeit und Prognosefähigkeit der Modelle unter diversen klimatischen und physiographischen Bedingungen zu überprüfen. Bisher wurden die meisten Evaluierungsstudien jedoch lediglich in wenigen, großen Flusseinzugsgebieten durchgeführt oder fokussierten auf kontinentalen Wasserflüssen. Dies steht im Kontrast zu vielen Anwendungsstudien, deren Analysen und Aussagen auf simulierten Zustandsgrößen und Flüssen in deutlich feinerer räumlicher Auflösung (Gridzelle) basieren. Den Kern der Dissertation bildet eine umfangreiche Evaluierung der generellen Anwendbarkeit des globalen hydrologischen Modells WaterGAP3 für die Simulation von monatlichen Abflussregimen und Niedrig- und Hochwasserabflüssen auf Basis von mehr als 2400 Durchflussmessreihen für den Zeitraum 1958-2010. Die betrachteten Flusseinzugsgebiete repräsentieren ein breites Spektrum klimatischer und physiographischer Bedingungen, die Einzugsgebietsgröße reicht von 3000 bis zu mehreren Millionen Quadratkilometern. Die Modellevaluierung hat dabei zwei Zielsetzungen: Erstens soll die erzielte Modellgüte als Bezugswert dienen gegen den jegliche weiteren Modellverbesserungen verglichen werden können. Zweitens soll eine Methode zur diagnostischen Modellevaluierung entwickelt und getestet werden, die eindeutige Ansatzpunkte zur Modellverbesserung aufzeigen soll, falls die Modellgüte unzureichend ist. Hierzu werden komplementäre Modellgütemaße mit neun Gebietsparametern verknüpft, welche die klimatischen und physiographischen Bedingungen sowie den Grad anthropogener Beeinflussung in den einzelnen Einzugsgebieten quantifizieren. WaterGAP3 erzielt eine mittlere bis hohe Modellgüte für die Simulation von sowohl monatlichen Abflussregimen als auch Niedrig- und Hochwasserabflüssen, jedoch sind für alle betrachteten Modellgütemaße deutliche räumliche Muster erkennbar. Von den neun betrachteten Gebietseigenschaften weisen insbesondere der Ariditätsgrad und die mittlere Gebietsneigung einen starken Einfluss auf die Modellgüte auf. Das Modell tendiert zur Überschätzung des jährlichen Abflussvolumens mit steigender Aridität. Dieses Verhalten ist charakteristisch für makroskalige hydrologische Modelle und ist auf die unzureichende Abbildung von Prozessen der Abflussbildung und –konzentration in wasserlimitierten Gebieten zurückzuführen. In steilen Einzugsgebieten wird eine geringe Modellgüte hinsichtlich der Abbildung von monatlicher Abflussvariabilität und zeitlicher Dynamik festgestellt, die sich auch in der Güte der Niedrig- und Hochwassersimulation widerspiegelt. Diese Beobachtung weist auf notwendige Modellverbesserungen in Bezug auf (i) die Aufteilung des Gesamtabflusses in schnelle und verzögerte Abflusskomponente und (ii) die Berechnung der Fließgeschwindigkeit im Gerinne hin. Die im Rahmen der Dissertation entwickelte Methode zur diagnostischen Modellevaluierung durch Verknüpfung von komplementären Modellgütemaßen und Einzugsgebietseigenschaften wurde exemplarisch am Beispiel des WaterGAP3 Modells erprobt. Die Methode hat sich als effizientes Werkzeug erwiesen, um räumliche Muster in der Modellgüte zu erklären und Defizite in der Modellstruktur zu identifizieren. Die entwickelte Methode ist generell für jedes hydrologische Modell anwendbar. Sie ist jedoch insbesondere für makroskalige Modelle und multi-basin Studien relevant, da sie das Fehlen von feldspezifischen Kenntnissen und gezielten Messkampagnen, auf die üblicherweise in der Einzugsgebietsmodellierung zurückgegriffen wird, teilweise ausgleichen kann.

Design and development of a diagonal-airflow batch dryer for spatial drying homogeneity

Das Verfahren der Lebensmitteltrocknung wird häufig angewendet, um ein Produkt für längere Zeit haltbar zu machen. Obst und Gemüse sind aufgrund ihres hohen Wassergehalts leicht verderblich durch biochemische Vorgänge innerhalb des Produktes, nicht sachgemäße Lagerung und unzureichende Transportmöglichkeiten. Um solche Verluste zu vermeiden wird die direkte Trocknung eingesetzt, welche die älteste Methode zum langfristigen haltbarmachen ist. Diese Methode ist jedoch veraltet und kann den heutigen Herausforderungen nicht gerecht werden. In der vorliegenden Arbeit wurde ein neuer Chargentrockner, mit diagonalem Luftstömungskanal entlang der Länge des Trocknungsraumes und ohne Leitbleche entwickelt. Neben dem unbestreitbaren Nutzen der Verwendung von Leitblechen, erhöhen diese jedoch die Konstruktionskosten und führen auch zu einer Erhöhung des Druckverlustes. Dadurch wird im Trocknungsprozess mehr Energie verbraucht. Um eine räumlich gleichmäßige Trocknung ohne Leitbleche zu erreichen, wurden die Lebensmittelbehälter diagonal entlang der Länge des Trockners platziert. Das vorrangige Ziel des diagonalen Kanals war, die einströmende, warme Luft gleichmäßig auf das gesamte Produkt auszurichten. Die Simulation des Luftstroms wurde mit ANSYS-Fluent in der ANSYS Workbench Plattform durchgeführt. Zwei verschiedene Geometrien der Trocknungskammer, diagonal und nicht diagonal, wurden modelliert und die Ergebnisse für eine gleichmäßige Luftverteilung aus dem diagonalen Luftströmungsdesign erhalten. Es wurde eine Reihe von Experimenten durchgeführt, um das Design zu bewerten. Kartoffelscheiben dienten als Trocknungsgut. Die statistischen Ergebnisse zeigen einen guten Korrelationskoeffizienten für die Luftstromverteilung (87,09%) zwischen dem durchschnittlich vorhergesagten und der durchschnittlichen gemessenen Strömungsgeschwindigkeit. Um den Effekt der gleichmäßigen Luftverteilung auf die Veränderung der Qualität zu bewerten, wurde die Farbe des Produktes, entlang der gesamten Länge der Trocknungskammer kontaktfrei im on-line-Verfahren bestimmt. Zu diesem Zweck wurde eine Imaging-Box, bestehend aus Kamera und Beleuchtung entwickelt. Räumliche Unterschiede dieses Qualitätsparameters wurden als Kriterium gewählt, um die gleichmäßige Trocknungsqualität in der Trocknungskammer zu bewerten. Entscheidend beim Lebensmittel-Chargentrockner ist sein Energieverbrauch. Dafür wurden thermodynamische Analysen des Trockners durchgeführt. Die Energieeffizienz des Systems wurde unter den gewählten Trocknungsbedingungen mit 50,16% kalkuliert. Die durchschnittlich genutzten Energie in Form von Elektrizität zur Herstellung von 1kg getrockneter Kartoffeln wurde mit weniger als 16,24 MJ/kg und weniger als 4,78 MJ/kg Wasser zum verdampfen bei einer sehr hohen Temperatur von jeweils 65°C und Scheibendicken von 5mm kalkuliert. Die Energie- und Exergieanalysen für diagonale Chargentrockner wurden zudem mit denen anderer Chargentrockner verglichen. Die Auswahl von Trocknungstemperatur, Massenflussrate der Trocknungsluft, Trocknerkapazität und Heiztyp sind die wichtigen Parameter zur Bewertung der genutzten Energie von Chargentrocknern. Die Entwicklung des diagonalen Chargentrockners ist eine nützliche und effektive Möglichkeit um dei Trocknungshomogenität zu erhöhen. Das Design erlaubt es, das gesamte Produkt in der Trocknungskammer gleichmäßigen Luftverhältnissen auszusetzen, statt die Luft von einer Horde zur nächsten zu leiten.