Existence of solutions and asymtptotic limits of the Euler-Poisson and the quantum drift-diffusion systems

My work concerns two different systems of equations used in the mathematical modeling of semiconductors and plasmas: the Euler-Poisson system and the quantum drift-diffusion system. The first is given by the Euler equations for the conservation of mass and momentum, with a Poisson equation for the electrostatic potential. The second one takes into account the physical effects due to the smallness of the devices (quantum effects). It is a simple extension of the classical drift-diffusion model which consists of two continuity equations for the charge densities, with a Poisson equation for the electrostatic potential. Using an asymptotic expansion method, we study (in the steady-state case for a potential flow) the limit to zero of the three physical parameters which arise in the Euler-Poisson system: the electron mass, the relaxation time and the Debye length. For each limit, we prove the existence and uniqueness of profiles to the asymptotic expansion and some error estimates. For a vanishing electron mass or a vanishing relaxation time, this method gives us a new approach in the convergence of the Euler-Poisson system to the incompressible Euler equations. For a vanishing Debye length (also called quasineutral limit), we obtain a new approach in the existence of solutions when boundary layers can appear (i.e. when no compatibility condition is assumed). Moreover, using an iterative method, and a finite volume scheme or a penalized mixed finite volume scheme, we numerically show the smallness condition on the electron mass needed in the existence of solutions to the system, condition which has already been shown in the literature. In the quantum drift-diffusion model for the transient bipolar case in one-space dimension, we show, by using a time discretization and energy estimates, the existence of solutions (for a general doping profile). We also prove rigorously the quasineutral limit (for a vanishing doping profile). Finally, using a new time discretization and an algorithmic construction of entropies, we prove some regularity properties for the solutions of the equation obtained in the quasineutral limit (for a vanishing pressure). This new regularity permits us to prove the positivity of solutions to this equation for at least times large enough.

Modeling surface-atmosphere exchange of trace gases and energy within and above the Amazon rain forest

Die vorliegende Dissertation untersucht die biogeochemischen Vorgänge in der Vegetationsschicht (Bestand) und die Rückkopplungen zwischen physiologischen und physikalischen Umweltprozessen, die das Klima und die Chemie der unteren Atmosphäre beeinflussen. Ein besondere Schwerpunkt ist die Verwendung theoretischer Ansätze zur Quantifizierung des vertikalen Austauschs von Energie und Spurengasen (Vertikalfluss) unter besonderer Berücksichtigung der Wechselwirkungen der beteiligten Prozesse. Es wird ein differenziertes Mehrschicht-Modell der Vegetation hergeleitet, implementiert, für den amazonischen Regenwald parametrisiert und auf einen Standort in Rondonia (Südwest Amazonien) angewendet, welches die gekoppelten Gleichungen zur Energiebilanz der Oberfläche und CO2-Assimilation auf der Blattskala mit einer Lagrange-Beschreibung des Vertikaltransports auf der Bestandesskala kombiniert. Die hergeleiteten Parametrisierungen beinhalten die vertikale Dichteverteilung der Blattfläche, ein normalisiertes Profil der horizontalen Windgeschwindigkeit, die Lichtakklimatisierung der Photosynthesekapazität und den Austausch von CO2 und Wärme an der Bodenoberfläche. Desweiteren werden die Berechnungen zur Photosynthese, stomatären Leitfähigkeit und der Strahlungsabschwächung im Bestand mithilfe von Feldmessungen evaluiert. Das Teilmodell zum Vertikaltransport wird im Detail unter Verwendung von 222-Radon-Messungen evaluiert. Die ``Vorwärtslösung'' und der ``inverse Ansatz'' des Lagrangeschen Dispersionsmodells werden durch den Vergleich von beobachteten und vorhergesagten Konzentrationsprofilen bzw. Bodenflüssen bewertet. Ein neuer Ansatz wird hergeleitet, um die Unsicherheiten des inversen Ansatzes aus denjenigen des Eingabekonzentrationsprofils zu quantifizieren. Für nächtliche Bedingungen wird eine modifizierte Parametrisierung der Turbulenz vorgeschlagen, welche die freie Konvektion während der Nacht im unteren Bestand berücksichtigt und im Vergleich zu früheren Abschätzungen zu deutlich kürzeren Aufenthaltszeiten im Bestand führt. Die vorhergesagte Stratifizierung des Bestandes am Tage und in der Nacht steht im Einklang mit Beobachtungen in dichter Vegetation. Die Tagesgänge der vorhergesagten Flüsse und skalaren Profile von Temperatur, H2O, CO2, Isopren und O3 während der späten Regen- und Trockenzeit am Rondonia-Standort stimmen gut mit Beobachtungen überein. Die Ergebnisse weisen auf saisonale physiologische Änderungen hin, die sich durch höhere stomatäre Leitfähigkeiten bzw. niedrigere Photosyntheseraten während der Regen- und Trockenzeit manifestieren. Die beobachteten Depositionsgeschwindigkeiten für Ozon während der Regenzeit überschreiten diejenigen der Trockenzeit um 150-250%. Dies kann nicht durch realistische physiologische Änderungen erklärt werden, jedoch durch einen zusätzlichen cuticulären Aufnahmemechanismus, möglicherweise an feuchten Oberflächen. Der Vergleich von beobachteten und vorhergesagten Isoprenkonzentrationen im Bestand weist auf eine reduzierte Isoprenemissionskapazität schattenadaptierter Blätter und zusätzlich auf eine Isoprenaufnahme des Bodens hin, wodurch sich die globale Schätzung für den tropischen Regenwald um 30% reduzieren würde. In einer detaillierten Sensitivitätsstudie wird die VOC Emission von amazonischen Baumarten unter Verwendung eines neuronalen Ansatzes in Beziehung zu physiologischen und abiotischen Faktoren gesetzt. Die Güte einzelner Parameterkombinationen bezüglich der Vorhersage der VOC Emission wird mit den Vorhersagen eines Modells verglichen, das quasi als Standardemissionsalgorithmus für Isopren dient und Licht sowie Temperatur als Eingabeparameter verwendet. Der Standardalgorithmus und das neuronale Netz unter Verwendung von Licht und Temperatur als Eingabeparameter schneiden sehr gut bei einzelnen Datensätzen ab, scheitern jedoch bei der Vorhersage beobachteter VOC Emissionen, wenn Datensätze von verschiedenen Perioden (Regen/Trockenzeit), Blattentwicklungsstadien, oder gar unterschiedlichen Spezies zusammengeführt werden. Wenn dem Netzwerk Informationen über die Temperatur-Historie hinzugefügt werden, reduziert sich die nicht erklärte Varianz teilweise. Eine noch bessere Leistung wird jedoch mit physiologischen Parameterkombinationen erzielt. Dies verdeutlicht die starke Kopplung zwischen VOC Emission und Blattphysiologie.