Agricultural practices and horizontal nutrient balances in urban gardens and the alternative use of urban agricultural land in Khartoum, Sudan

The surge in the urban population evident in most developing countries is a worldwide phenomenon, and often the result of drought, conflicts, poverty and the lack of education opportunities. In parallel with the growth of the cities is the growing need for food which leads to the burgeoning expansion of urban and peri-urban agriculture (UPA). In this context, urban agriculture (UA) contributes significantly to supplying local markets with both vegetable and animal produce. As an income generating activity, UA also contributes to the livelihoods of poor urban dwellers. In order to evaluate the nutrient status of urban soils in relation to garden management, this study assessed nutrient fluxes (inputs and outputs) in gardens on urban Gerif soils on the banks of the River Nile in Khartoum, the capital city of Sudan. To achieve this objective, a preliminary baseline survey was carried out to describe the structure of the existing garden systems. In cooperation with the author of another PhD thesis (Ms. Ishtiag Abdalla), alternative uses of cow dung in brick making kilns in urban Khartoum were assessed; and the socio-economic criteria of the brick kiln owners or agents, economical and plant nutritional value of animal dung and the gaseous emission related to brick making activities were assessed. A total of 40 household heads were interviewed using a semi-structured questionnaire to collect information on demographic, socio-economic and migratory characteristics of the household members, the gardening systems used and the problems encountered in urban gardening. Based on the results of this survey, gardens were divided into three groups: mixed vegetable-fodder gardens, mixed vegetable-subsistence livestock gardens and pure vegetable gardens. The results revealed that UA is the exclusive domain of men, 80% of them non-native to Khartoum. The harvested produce in all gardens was market oriented and represented the main source of income for 83% of the gardeners. Fast growing leafy vegetables such as Jew’s mallow (Corchorous olitorius L.), purslane (Portulaca oleracea L.) and rocket (Eruca sativa Mill.) were the dominant cultivated species. Most of the gardens (95%) were continuously cultivated throughout the year without any fallow period, unless they were flooded. Gardeners were not generally aware of the importance of crop diversity, which may help them overcome the strongly fluctuating market prices for their produce and thereby strengthen the contributions of UA to the overall productivity of the city. To measure nutrient fluxes, four gardens were selected and their nutrients inputs and outputs flows were monitored. In each garden, all plots were monitored for quantification of nutrient inputs and outputs. To determine soil chemical fertility parameters in each of the studied gardens, soil samples were taken from three selected plots at the beginning of the study in October 2007 (gardens L1, L2 and H1) and in April 2008 (garden H2) and at the end of the study period in March 2010. Additional soil sampling occurred in May 2009 to assess changes in the soil nutrient status after the River Nile flood of 2008 had receded. Samples of rain and irrigation water (river and well-water) were analyzed for nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K) and carbon (C) content to determine their nutrient inputs. Catchment traps were installed to quantify the sediment yield from the River Nile flood. To quantify the nutrient inputs of sediments, samples were analyzed for N, P, K and organic carbon (Corg) content, cation exchange capacity (CEC) and the particle size distribution. The total nutrient inputs were calculated by multiplying the sediment nutrient content by total sediment deposits on individual gardens. Nutrient output in the form of harvested yield was quantified at harvest of each crop. Plant samples from each field were dried, and analyzed for their N, P, K and Corg content. Cumulative leaching losses of mineral N and P were estimated in a single plot in garden L1 from December 1st 2008 to July 1st 2009 using 12 ion exchange resins cartridges. Nutrients were extracted and analyzed for nitrate (NO3--N), ammonium (NH4+-N) and phosphate PO4-3-P. Changes in soil nutrient balance were assessed as inputs minus outputs. The results showed that across gardens, soil N and P concentrations increased from 2007 to 2009, while particle size distribution remained unchanged. Sediment loads and their respective contents of N, P and Corg decreased significantly (P < 0.05) from the gardens of the downstream lowlands (L1 and L2) to the gardens of the upstream highlands (H1 and H2). No significant difference was found in K deposits. None of the gardens received organic fertilizers and the only mineral fertilizer applied was urea (46-0-0). This equaled 29, 30, 54, and 67% of total N inputs to gardens L1, L2, H1, and H2, respectively. Sediment deposits of the River Nile floods contributed on average 67, 94, 6 and 42% to the total N, P, K and C inputs in lowland gardens and 33, 86, 4 and 37% of total N, P, K and C inputs in highland gardens. Irrigation water and rainfall contributed substantially to K inputs representing 96, 92, 94 and 96% of total K influxes in garden L1, L2, H1 and H2, respectively. Following the same order, total annual DM yields in the gardens were 26, 18, 16 and 1.8 t ha-1. Annual leaching losses were estimated to be 0.02 kg NH4+-N ha-1 (SE = 0.004), 0.03 kg NO3--N ha-1 (SE = 0.002) and 0.005 kg PO4-3-P ha-1 (SE = 0.0007). Differences between nutrient inputs and outputs indicated negative nutrient balances for P and K and positive balances of N and C for all gardens. The negative balances in P and K call for adoptions of new agricultural techniques such as regular manure additions or mulching which may enhance the soil organic matter status. A quantification of fluxes not measured in our study such as N2-fixation, dry deposition and gaseous emissions of C and N would be necessary to comprehensively assess the sustainability of these intensive gardening systems. The second part of the survey dealt with the brick making kilns. A total of 50 brick kiln owners/or agents were interviewed from July to August 2009, using a semi-structured questionnaire. The data collected included general information such as age, family size, education, land ownership, number of kilns managed and/or owned, number of months that kilns were in operation, quantity of inputs (cow dung and fuel wood) used, prices of inputs and products across the production season. Information related to the share value of the land on which the kilns were built and annual income for urban farmers and annual returns from dung for the animal raisers was also collected. Using descriptive statistics, budget calculation and Gini coefficient, the results indicated that renting the land to brick making kilns yields a 5-fold higher return than the rent for agriculture. Gini coefficient showed that the kiln owners had a more equal income distribution compared to farmers. To estimate emission of greenhouse gases (GHGs) and losses of N, P, K, Corg and DM from cow dung when used in brick making, samples of cow dung (loose and compacted) were collected from different kilns and analyzed for their N, P, K and Corg content. The procedure modified by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC, 1994) was used to estimate the gaseous emissions of cow dung and fuel wood. The amount of deforested wood was estimated according to the default values for wood density given by Dixon et al. (1991) and the expansion ratio for branches and small trees given by Brown et al. (1989). The data showed the monetary value of added N and P from cow dung was lower than for mineral fertilizers. Annual consumption of compacted dung (381 t DM) as biomass fuel by far exceeded the consumption of fuel wood (36 t DM). Gaseous emissions from cow dung and fuel wood were dominated by CO2, CO and CH4. Considering that Gerif land in urban Khartoum supports a multifunctional land use system, efficient use of natural resources (forest, dung, land and water) will enhance the sustainability of the UA and brick making activities. Adoption of new kilns with higher energy efficiency will reduce the amount of biomass fuels (cow dung and wood) used the amount of GHGs emitted and the threat to the few remaining forests.

Einfluss der Flächenwahl, Anbaudichte und Landschaftsstruktur auf den Befallsstatus und die Ausbreitung der Möhrenfliege Psila rosae F. (Diptera: Psilidae) im ökologischen Möhrenanbau

Durch die vermehrte Nachfrage von Biomöhren im Lebensmitteleinzelhandel ist die Anbaufläche ökologisch erzeugter Möhren in den letzten zehn Jahren deutlich angestiegen. Der Anbau konzentriert sich auf bestimmte Regionen und erfolgte damit zunehmend auf großen Schlägen in enger räumlicher und zeitlicher Abfolge. Mit der steigenden Wirtspflanzenpräsenz steigt auch der Befallsdruck durch die Möhrenfliege. Während der Schädling im konventionellen Anbau mit Insektiziden kontrolliert wird, stehen dem Ökologischen Landbau bisher keine direkten Regulative zur Verfügung. Ziel der Untersuchungen war es, unter den Praxisbedingungen des ökologischen Möhrenanbaus einzelbetriebliche und überregionale Muster beteiligter Risikofaktoren im Befallsgeschehen zu identifizieren und so Möglichkeiten einer verbesserten Prävention und Regulation aufzuzeigen. Über einen Zeitraum von drei Jahren wurden auf fünf Betrieben in Niedersachsen und Hessen umfangreiche Felddaten erhoben und diese unter Verwendung von GIS – Software und dem Simulationsmodell SWAT analysiert. Untersuchte Einflussgrößen umfassten (1) die Distanz zu vorjährigen Möhrenfeldern, (2) die zeitliche Möhrenanbauperiode, (3) Vegetationselemente und (4) der experimentelle Einsatz von Fangpflanzen zur Unterdrückung der Fliegenentwicklung. Unter der Berücksichtigung deutlicher einzelbetrieblicher Unterschiede sind die wichtigsten Ergebnisse der Studie wie folgt zu benennen: (1) Auf Betrieben mit Befall im zurückliegenden Anbaujahr zeigte sich die Distanz zu vorjährigen Möhrenfeldern als der wichtigste Risikofaktor. Das Ausbreitungsverhalten der 1. Generation Möhrenfliege erwies sich zudem als situationsgebunden anpassungsfähig. Fliegensumme und Befall waren jeweils in dem zu Vorjahresflächen nächstgelegen Feld am größten, während jeweils dahinter liegende Möhrenschläge entsprechend weniger Fliegenzahlen und Befall auswiesen. Aus den Ergebnissen wird als vorrangige Verbreitungskapazität der 1. Generation Möhrenfliegen innerhalb von 1000 m abgeleitet. (2) Betriebe mit kontinuierlicher Möhren - Anbaubauperiode (ca. April – Oktober), die langfristig die Entwicklung sowohl der 1. als auch der 2. Generation Fliegen unterstützten, verzeichneten stärkere Fliegenprobleme. Hinsichtlich einer verbesserten Prävention wird empfohlen mit einer strikten räumlichen Trennung früher und später Sätze ein Aufschaukeln zwischen den Generationen zu vermeiden. (3) Der Einfluss der Vegetation ließ sich weniger eindeutig interpretieren. Einzelbetriebliche Hinweise, dass Kleingehölze (Hecken und Bäume) im Radius zwischen aktueller und vorjähriger Möhrenfläche die Befallswahrscheinlichkeit erhöhen, konnten mit einem berechneten Gesamtmaß für die regionale holzige Vegetation nicht bestätigt werden. Der großräumigen holzigen Vegetation wird im Vergleich zur Feldrandvegetation daher beim Befallsgeschehen eine geringe Bedeutung zugeschrieben. (4) Drei Meter (vier Dämme) breiter Möhren – Fangstreifen auf den vorjährigen Möhrenfeldern eignen sich bereits ab dem Keimblattstadium, um erhebliches Befallspotential zu binden. Eine mechanische Entfernung der Fangpflanzen (Grubbern) mitsamt dem Befallspotential erzielte in 2008 eine 100 %-ige Unterdrückung der Möhrenfliegenentwicklung, in 2009 jedoch nur zu maximal 41 %. Als mögliche Synthese der Ergebnisse zur Ausbreitung der Möhrenfliegen im Frühjahr und zur zeitlichen Koinzidenz mit der Möhrenentwicklung wird als Empfehlung diskutiert, mit Hilfe einer angepassten Flächenwahl die Fliegenausbreitung räumlich an frühen Sätzen zu binden, um entsprechend befallsarme Regionen für entfernt liegende späte (empfindlichere) Möhrensätze zu schaffen.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Controlling the transport of an ion: classical and quantum mechanical solutions

The accurate transport of an ion over macroscopic distances represents a challenging control problem due to the different length and time scales that enter and the experimental limitations on the controls that need to be accounted for. Here, we investigate the performance of different control techniques for ion transport in state-of-the-art segmented miniaturized ion traps. We employ numerical optimization of classical trajectories and quantum wavepacket propagation as well as analytical solutions derived from invariant based inverse engineering and geometric optimal control. The applicability of each of the control methods depends on the length and time scales of the transport. Our comprehensive set of tools allows us make a number of observations. We find that accurate shuttling can be performed with operation times below the trap oscillation period. The maximum speed is limited by the maximum acceleration that can be exerted on the ion. When using controls obtained from classical dynamics for wavepacket propagation, wavepacket squeezing is the only quantum effect that comes into play for a large range of trapping parameters. We show that this can be corrected by a compensating force derived from invariant based inverse engineering, without a significant increase in the operation time.