959 resultados para Maxima e minima


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The molecular interactions between the host molecule, perthiolated beta-cyclodextrin (CD), and the guest molecules, adamantaneacetic acid (AD) and ferroceneacetic acid (FC), have been inestigated theoretically in both the gas and aqueous phases. The major computations have been carried out at the theoretical levels, RHF/6-31G and B3LYP/6- 31G. MP2 electronic energies were also computed based at the geometries optimized by both the RHF and B3LYP methods in the gas phase to establish a better estimate of the correlation effect. The solvent phase computations were completed at the RHF/6-31G and B3LYP/6-31G levels using the PCM model. The most stable structures optimized in gas phase by both the RHF and B3LYP methods were used for the computations in solution. A method to systematically manipulate the relative position and orientation between the interacting molecules is proposed. In the gas phase, six trials with different host-guest relative positions and orientations were completed successfully with the B3LYP method for both the CD-AD and CD-FC complexes. Only four trials were completed with RHF method. In the gas phase, the best results from the RHF method gives for the association Gibbs free energy (ΔG°) values equal to -32.21kj/mol for CD-AD and -25.73kj/mol for CD-FC. And the best results from the B3LYP method have ΔG° equal to -47.57kj/mol for CD-AD and -41.09kj/mol for CD-FC. The MP2 correction significantly lowers ΔG° based on the geometries from both methods. For the RHF structure, the MP2 computations lowered ΔG° to -60.64kj/mol for CD-AD and -54.10 for CD-FC. For the structure from the B3LYP method, it was reduced to -59.87 kj/mol for CD-AD and -54.84 kj/mol for CDFC. The RHF solvent phase calculations yielded following results: ΔG°(aq) equals 107.2kj/mol for CD-AD and 111.4kj/mol for CD-FC. Compared with the results from the RHF method, the B3LYP method provided clearly better solvent phase results with ΔG° (aq) equal to 38.64kj/mol for CD-AD and 39.61kj/mol for CD-FC. These results qualitatively explain the experimental observations. However quantitatively they are in poor agreement with the experimental values available in the literature and those recently published by Liu et al. And the reason is believed to be omission of hydrophobic contribution to the association. Determining the global geometrical minima for these very large systems was very difficult and computationally time consuming, but after a very thorough search, these were identified. A relevant result of this search is that when the complexes, CD-AD and CD-FC, are formed, the AD and FC molecules are only partially embedded inside the CD cavity. The totally embedded complexes were found to have significantly higher energies. The semiempirical method, ZINDO, was employed to investigate the effect of complexation on the first electronic excitation of CD anchored to a metal nano-particle. The computational results revealed that after complexation to FC, the transition intensity declines to about 25% of the original value, and after complexation with AD, the intensity drops almost 50%. The tighter binding and transition intensity of CD-AD qualitatively agrees with the experimental result that the addition of AD to a solution of CD and FC restores the fluorescence of CD that was quenched by the addition of FC. A method to evaluate the “hydrophobic force” effect is proposed for future work.

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Proteins are linear chain molecules made out of amino acids. Only when they fold to their native states, they become functional. This dissertation aims to model the solvent (environment) effect and to develop & implement enhanced sampling methods that enable a reliable study of the protein folding problem in silico. We have developed an enhanced solvation model based on the solution to the Poisson-Boltzmann equation in order to describe the solvent effect. Following the quantum mechanical Polarizable Continuum Model (PCM), we decomposed net solvation free energy into three physical terms– Polarization, Dispersion and Cavitation. All the terms were implemented, analyzed and parametrized individually to obtain a high level of accuracy. In order to describe the thermodynamics of proteins, their conformational space needs to be sampled thoroughly. Simulations of proteins are hampered by slow relaxation due to their rugged free-energy landscape, with the barriers between minima being higher than the thermal energy at physiological temperatures. In order to overcome this problem a number of approaches have been proposed of which replica exchange method (REM) is the most popular. In this dissertation we describe a new variant of canonical replica exchange method in the context of molecular dynamic simulation. The advantage of this new method is the easily tunable high acceptance rate for the replica exchange. We call our method Microcanonical Replica Exchange Molecular Dynamic (MREMD). We have described the theoretical frame work, comment on its actual implementation, and its application to Trp-cage mini-protein in implicit solvent. We have been able to correctly predict the folding thermodynamics of this protein using our approach.

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High resolution digital elevation models (DEMs) of Santiaguito and Pacaya volcanoes, Guatemala, were used to estimate volume changes and eruption rates between 1954 and 2001. The DEMs were generated from contour maps and aerial photography, which were analyzed in ArcGIS 9.0®. Because both volcanoes were growing substantially over the five decade period, they provide a good data set for exploring effective methodology for estimating volume changes. The analysis shows that the Santiaguito dome complex grew by 0.78 ± 0.07 km3 (0.52 ± 0.05 m3 s-1) over the 1954-2001 period with nearly all the growth occurring on the El Brujo (1958-75) and Caliente domes (1971-2001). Adding information from field data prior to 1954, the total volume extruded from Santiaguito since 1922 is estimated at 1.48 ± 0.19 km3. Santiaguito’s growth rate is lower than most other volcanic domes, but it has been sustained over a much longer period and has undergone a change toward more exogenous and progressively slower extrusion with time. At Santiaguito some of the material being added at the dome is subsequently transported downstream by block and ash flows, mudflows and floods, creating channel shifting and areas of aggradation and erosion. At Pacaya volcano a total volume of 0.21 ± 0.05 km3 was erupted between 1961 and 2001 for an average extrusion rate of 0.17 ± 0.04 m3 s-1. Both the Santiaguito and Pacaya eruption rate estimates reported here are minima, because they do not include estimates of materials which are transported downslope after eruption and data on ashfall which may result in significant volumes of material spread over broad areas. Regular analysis of high resolution DEMs using the methods outlined here, would help quantify the effects of fluvial changes to downstream populated areas, as well as assist in tracking hazards related to dome collapse and eruption.

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OBJECTIVE: In ictal scalp electroencephalogram (EEG) the presence of artefacts and the wide ranging patterns of discharges are hurdles to good diagnostic accuracy. Quantitative EEG aids the lateralization and/or localization process of epileptiform activity. METHODS: Twelve patients achieving Engel Class I/IIa outcome following temporal lobe surgery (1 year) were selected with approximately 1-3 ictal EEGs analyzed/patient. The EEG signals were denoised with discrete wavelet transform (DWT), followed by computing the normalized absolute slopes and spatial interpolation of scalp topography associated to detection of local maxima. For localization, the region with the highest normalized absolute slopes at the time when epileptiform activities were registered (>2.5 times standard deviation) was designated as the region of onset. For lateralization, the cerebral hemisphere registering the first appearance of normalized absolute slopes >2.5 times the standard deviation was designated as the side of onset. As comparison, all the EEG episodes were reviewed by two neurologists blinded to clinical information to determine the localization and lateralization of seizure onset by visual analysis. RESULTS: 16/25 seizures (64%) were correctly localized by the visual method and 21/25 seizures (84%) by the quantitative EEG method. 12/25 seizures (48%) were correctly lateralized by the visual method and 23/25 seizures (92%) by the quantitative EEG method. The McNemar test showed p=0.15 for localization and p=0.0026 for lateralization when comparing the two methods. CONCLUSIONS: The quantitative EEG method yielded significantly more seizure episodes that were correctly lateralized and there was a trend towards more correctly localized seizures. SIGNIFICANCE: Coupling DWT with the absolute slope method helps clinicians achieve a better EEG diagnostic accuracy.

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In this paper we present a model-based approach for real-time camera pose estimation in industrial scenarios. The line model which is used for tracking is generated by rendering a polygonal model and extracting contours out of the rendered scene. By un-projecting a point on the contour with the depth value stored in the z-buffer, the 3D coordinates of the contour can be calculated. For establishing 2D/3D correspondences the 3D control points on the contour are projected into the image and a perpendicular search for gradient maxima for every point on the contour is performed. Multiple hypotheses of 2D image points corresponding to a 3D control point make the pose estimation robust against ambiguous edges in the image.

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Die optimale Gestaltung logistischer Systeme und Prozesse bekommt eine immer größere Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Für Einzelkomponenten von Materi-alflusssystemen sind neben exakten analytischen Verfahren auch Näherungslösungen und Ersatzmodelle in Form von Polynomen, neuronalen Netzen oder zeitdiskreten Verfahren vorhanden, mit denen eine gute Nachbildung des Verhaltens dieser Komponenten möglich ist. Ziel des Baukastensystems ist es, für diese Vielzahl von Methoden mit ihren spezifischen Ein- und Aus-gangsgrößen eine übergeordnete, einheitliche Kommunikations- und Datenschnittstelle zu definieren. In einem grafischen Editor kann ein Modell eines Materialflusssystems aus solchen Bausteinen gebildet und parametriert werden. Durch Verbindungen zwischen den Bausteinen werden Informationen ausge-tauscht. Die Berechnungen der Bausteine liefern Aussagen zu Auslastungen, Warteschlangen bzw. Warte-zeiten vor den Bausteinen sowie Flussgrößen zur Beschreibung der Abgangströme. The optimal arrangement of logistical systems and operations gets an increased importance for the economicalness and competitiveness of enterprises. For individual components of material flow systems there are also existing approximate solutions and substitute models besides exact analytical calculations in the form of polynomials, neural nets or time-discrete analysis which allows a good analytical description of the behaviour of these components. It is aim of the module system to define a superordinate and unified communication and data interface for all of these variety of methods with her specific input and output quantities. By using a graphic editor, the material flow system can be modelled of such components with specified functions and parameters. Connections between the components allows exchange of information. The calculations of the components provide statements concerning utilization, queue size or waiting time ahead of the components as well as parameters for the description of the departure process. Materialflusssysteme sind Träger innerbetrieblicher Transportprozesse und elementarer Bestandteil logistischer Systeme. Die optimale Gestaltung logistischer Systeme und Prozesse bekommt eine immer größere Bedeutung für die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Die effiziente Dimensionierung von Materialflusssystemen ist für Planer, Hersteller und Betreiber solcher Anlagen von grundsätzlicher Bedeutung. Für viele bei der Planung materialflusstechnischer Anlagen auftretende Fragestellungen steht noch immer kein Berechnungsverfahren oder -werkzeug zur Verfügung, welches allen drei folgenden Anforderungen gleicherma-ßen gerecht wird: Die Handhabung soll einfach, unkompliziert und schnell sein. Die Berechnungsergebnisse sollen eine hohe Genauigkeit haben. Die Berechnung soll allgemein gültige Ergebnisse liefern. Dabei handelt es sich um Fragestellungen, die durchaus grundlegender Natur sind. Beispielsweise nach den (statistisch) zu erwartenden minimalen und maximalen Auftragsdurchlaufzeiten, nach dem Einfluss von Belas-tungsschwankungen auf die Anlagenleistung, nach vorzusehenden Puffern (Stauplätze) und Leistungsreserven (Auslastung). Für die oben genannten Aufgaben der Materialflussplanung stehen heute hauptsächlich drei Verfahren zur Verfügung (Abb. 1): Faustformeln (gekennzeichnet mit f) sind einfach aber ungenau. Das Systemverhalten von Materialfluss-komponenten beschreiben sie selten über den gesamten Bereich möglicher Betriebsbedingungen und Konfi-gurationen. Das Verhalten von gesamten Materialflusssystemen ist zu komplex, als dass es mit Faustformeln adäquat beschreibbar wäre. Bedienungstheoretische Ansätze erlauben die Beschreibung von Materialflusskomponenten (kleines b) sehr genau und sehr umfassend, soweit Standardmethoden und -modelle der Bedienungstheorie anwendbar sind. Ist diese Voraussetzung nicht gegeben, kann der Aufwand zur Modellbildung schnell erheblich werden. Die Beschreibung von Materialflusssystemen (großes B) als Bedienungsnetzwerke ist nur unter (zum Teil stark) vereinfachenden Annahmen möglich. Solche Vereinfachungen gehen zu Lasten von Genauigkeit und All-gemeingültigkeit der Aussagen. Die Methoden sind häufig sehr komplex, ihre Anwendung erfordert vertief-te Kenntnisse in der Statistik und Stochastik. Simulationsuntersuchungen liefern für Materialflusskomponenten (kleines s) und für Materialflusssysteme (großes S) gleichermaßen genaue Aussagen. Der für die Untersuchungen erforderliche Aufwand hängt dabei weit weniger von den Eigenschaften und der Größe des Systems ab, als es bei bedienungstheoretischen An-sätzen der Fall ist. Die Aussagen der Simulation sind nie universell. Sie betreffen immer nur ein System in einer bestimmten Konfiguration. Die Anwendung der Simulation erfordert Spezialsoftware und vertiefte Kenntnisse in der Modellierung und Programmierung. Verfahren, die genaue und allgemein gültige Aussagen über das Verhalten komplexer Materialflusssysteme liefern können, sind insbesondere in der Phase der Angebotserstellung bzw. in der Phase der Grobplanung von besonderer Wichtigkeit. Andererseits sind heute verfügbare Verfahren aber zu kompliziert und damit unwirt-schaftlich. Gerade in der Phase der Systemgrobplanung werden häufig Änderungen in der Struktur des Systems notwendig, welche z.B. beim Einsatz der Simulation zu erheblichem Änderungsaufwand am Modell führt. Oftmals können solche Änderungen nicht schnell genug ausgeführt werden. Damit bleiben in der Praxis oft erhebliche Planungsunsicherheiten bestehen. Der Grundgedanke des Baukastensystems besteht in der Modularisierung von Materialflusssystemen in einzelne Bausteine und Berechnungen zum Verhalten dieser Komponenten. Die betrachteten Module sind Materialfluss-komponenten, die eine bestimmte logistische Funktion in einer konstruktiv bzw. steuerungstechnisch bedingten, definierten Weise ausführen. Das Verhalten einer Komponente wird durch Belastungen (Durchsatz) und techni-sche Parameter (Geschwindigkeit, Schaltzeit o.ä.) beeinflusst und kann durch ein adäquates mathematisches Modell quantifiziert werden. Das offene Baukastensystem soll dabei vor allem einen konzeptionellen Rahmen für die Integration derartiger Modellbausteine bilden. Es umfasst neben der Bausteinmodularisierung die Problematik der Kommunikation zwischen den Bausteinen (Schnittstellen) sowie Möglichkeiten zur Visualisierung von Ergebnissen. Das daraus abgeleitete softwaretechnische Konzept berücksichtigt neben der einheitlichen Integration der zum Teil stark unterschiedlichen Berechnungsverfahren für einzelne Materialflusskomponenten auch einheitliche Definitionen zur Beschreibung von benötigten Eingangsparametern einschließlich der Randbedingungen (Defini-tionsbereich) und Plausibilitätskontrollen sowie zur Ergebnisbereitstellung. Äußerst wichtig war die Zielstellung, das System offen und erweiterbar zu gestalten: Prototypisch wurden zwar einzelne vorliegende Bausteine integ-riert, es ist aber jederzeit möglich, weitere Verfahren in Form eines Bausteines zu implementieren und in das Baukastensystem einzubringen. Die Ergebnisse der Berechnungen für ein einzelnes Element (Output) fließen zugleich als Input in das nachfol-gende Element ein: Genau wie im realen Materialflusssystem durch Aneinanderreihung einzelner fördertechni-scher Elemente der Materialfluss realisiert wird, kommt es im Baukasten durch Verknüpfung der Bausteine zur Übertragung der relevanten Informationen, mit denen der Fluss beschrieben werden kann. Durch die Weitergabe der Ergebnisse kann trotz Modularisierung in einzelne Bausteine das Verhalten eines gesamten Materialflusssys-tems bestimmt werden. Daher sind auch hier einheitliche Festlegungen zu Art und Umfang der Übergabeparame-ter zwischen den Bausteinen erforderlich. Unter einem Baustein soll ein Modell einer Materialflusskomponente verstanden werden, welches das Verhalten dieser Komponente beim Vorliegen bestimmter Belastungen beschreibt. Dieses Verhalten ist insbesondere gekennzeichnet durch Warteschlangen und Wartezeiten, die vor der Komponente entstehen, durch Auslastung (Besetztanteil) der Komponente selbst und durch die Verteilung des zeitlichen Abstand (Variabilität) des die Komponente verlassenden Stroms an Transporteinheiten. Maßgeblich bestimmt wird dieses Verhalten durch Intensität und Variabilität des ankommenden Stroms an Transporteinheiten, durch die Arbeitsweise (z.B. stetig / unstetig, stochastisch / deterministisch) und zeitliche Inanspruchnahme der Komponente sowie durch Steuerungsregeln, mit denen die Reihenfolge (Priorisierung / Vorfahrt) und/oder Dauer der Abarbeitung (z.B. Regalbediengerät mit Strategie „Minimierung des Leerfahrtan-teils“) verändert werden. Im Grunde genommen beinhaltet ein Baustein damit ein mathematisches Modell, das einen oder mehrere an-kommende Ströme von Transporteinheiten in einen oder mehrere abgehende Ströme transformiert (Abb. 2). Derartige Modelle gibt es beispielsweise in Form von Bedienmodellen ([Gnedenko1984], [Fischer1990 u.a.]), zeitdiskreten Modellen ([Arnold2005], [Furmans1992]), künstlichen neuronalen Netzen ([Schulze2000], [Markwardt2003]), Polynomen ([Schulze1998]). Die zu Grunde liegenden Verfahren (analytisch, simulativ, numerisch) unterscheiden sich zwar erheblich, genü-gen aber prinzipiell den genannten Anforderungen. Die Fixierung auf ein mathematisches Modell ist aber nicht hinreichend, vielmehr bedarf es für einen Baustein auch definierter Schnittstellen, mit denen der Informationsaustausch erfolgen kann (Abb. 3). Dazu zählen neben der einheitlichen Bereitstellung von Informationen über die ankommenden und abgehenden Materialströme auch die Berücksichtigung einer individuellen Parametrierung der Bausteine sowie die Möglichkeit zur Interaktion mit dem Bediener (Anordnung, Parametrierung und Visualisierung). Das offene Konzept erlaubt das eigenständige Entwickeln und Aufnehmen neuer Bausteine in den Baukasten. Dazu ergibt sich als weitere Anforderung die einfache Konfigurierbarkeit eines Bausteins hinsichtlich Identifika-tion, Aussehen und Leistungsbeschreibung. An einen Baustein innerhalb des Baukastensystems werden weiter-hin die folgenden Anforderungen gestellt: Jeder Baustein ist eine in sich abgeschlossene Einheit und kann nur über die Ein- und Ausgänge mit seiner Umgebung kommunizieren. Damit ist ausgeschlossen, dass ein Baustein den Zustand eines ande-ren Bausteins beeinflussen kann. Das führt zu den beiden Lokalitätsbedingungen: Es gibt keine �����bergeordnete Steuerung, die in Abhängigkeit vom aktuellen Systemzustand dispositive Entscheidungen (z.B. zur Routenplanung) trifft. Blockierungen in Folge von Warteschlangen haben keine Auswirkungen auf die Funktion an-derer Bausteine. Bausteine beinhalten in sich abgeschlossene Verfahren zur Dimensionierung einer Komponente (Klas-se) des Materialflusssystems (z.B. Einschleusung auf einen Sorter, Drehtisch als Verzweigungselement oder als Eckumsetzer). Dabei werden auf Grund von technischen Parametern, Steuerungsstrategien und Belastungsannahmen (Durchsatz, Zeitverteilungen) Ergebnisse ermittelt. Ergebnisse im Sinne dieses Bausteinkonzepts sind Auslastungen, Warteschlangen bzw. Wartezeiten vor dem Baustein sowie Flussgrößen zur Beschreibung des Abgangstroms. Als Beschreibung eignen sich sowohl einzelne Kennwerte (Mittelwert, Varianz, Quantile) als auch statische Verteilungsfunktionen. Die Lokalitätsbedingungen stellen Einschränkungen in der Anwendbarkeit des Baukastensystems dar: Systeme mit übergeordneten Steuerungsebenen wie Routenplanung oder Leerfahrzeugsteuerung, die Entscheidungen auf Grund der vorhandenen Transportaufträge und des aktuellen Systemzustands treffen (Fahrerlose Transportsys-teme, Elektrohängebahn), können mit dem Baukasten nicht bearbeitet werden. Diese auf Unstetigförderern basierenden Systeme unterscheiden sich aber auch in ihren Einsatzmerkmalen grundlegend von den hier betrach-teten Stetigförderersystemen. Das Problem der Blockierungen vorgelagerter Bereiche durch zu große Warteschlangen kann dagegen bereits mit dem Baukasten betrachtet und zumindest visualisiert werden. Dazu ist den Verbindungen zwischen den Bausteinen eine Kapazität zugeordnet, so dass durch Vergleich mit den berechneten Warteschlangenlängen eine generelle Einschätzung zur Blockierungsgefahr möglich wird: Ist die Streckenkapazität kleiner als die mittlere Warteschlange, muss von einer permanenten Blockierung ausgegangen werden. In diesem Fall kann der vorhergehende Baustein seine gerade in Bearbeitung befindli-che Transporteinheit nach dem Ende der „Bedienung“ nicht sofort abgeben und behindert damit auch seine weiteren ankommenden Transporteinheiten. Für die Transporteinheiten bedeutet das eine Verlustzeit, die auch nicht wieder aufgeholt werden kann, für das gesamte Transportsystem ist von einer Leistungsminde-rung (geringerer Durchsatz, größere Transport- / Durchlaufzeit) auszugehen. Da bei der Berechnung der Bausteine von einer Blockierfreiheit ausgegangen wird, sind die Berechnungser-gebnisse in aller Regel falsch. Ist die Streckenkapazität zwar größer als die mittlere Warteschlange, aber kleiner als beispielsweise das 90%-Quantil der Warteschlange, ist mit teilweisen Blockierungen (in dem Fall mit mehr als 10% Wahr-scheinlichkeit) zu rechnen. Dann tritt der o.g. Effekt nur zeitweise auf. Die Ergebnisse der Berechungen sind dann zumindest für einzelne Bausteine ungenau. In beiden Fällen wird das Problem erkannt und dem Anwender signalisiert. Es wird davon ausgegangen, dass die geplante Funktionalität und Leistungsfähigkeit des Materialflusssystems nur dann gewährleistet ist, wenn keine Blockierungen auftreten. Durch Änderung der Parameter des kritischen Bausteins, aber auch durch Änderung der Materialströme muss daher eine Anpassung vorgenommen werden. Erst bei Vorliegen der Blockierfreiheit ist die Voraussetzung der Lokalität der Berechnungen erfüllt. Die Berechnungsverfahren in den Bausteinen selbst können wegen der Modularisierung (Lokalität) sehr unter-schiedlicher Art sein. Dabei ist es prinzipiell möglich, die einzelnen Ergebnisse eines Bausteins mit verschiede-nen Verfahren zu ermitteln, insbesondere dann, wenn auf Grund eines eingeschränkten Definitionsbereichs der Eingangsparameter die Anwendung eines bestimmten Verfahrens nicht zulässig ist. Bausteine, die einen Materialfluss auf Grund äußerer, nicht aus dem Verhalten des Bausteins resultierende Einflüsse generieren (Quelle) oder verändern (Service-Station), sind durch eine Flussgröße  parametriert. Die Flussgröße ist eine statistische Verteilungsfunktion zur Beschreibung der Ankunfts- und Abgangsströme (Zwi-schenankunftszeiten). In der Praxis, insbesondere in der Planungsphase, ist aber eine solche Verteilungsfunktion meist nicht bekannt. Zudem erweist sich das Rechnen mit Verteilungsfunktionen als numerisch aufwändig. Untersuchungen in [Markwardt2003] haben gezeigt, dass eine Parametrisierung als Abstraktion über statistische Verteilungsfunktionen mit gleichen Erwartungswerten, Minima und Streuungen ausreichend genaue Ergebnisse liefert. Daher wird die Flussgröße beschrieben durch die Parameter Ankunftsrate (=Durchsatz), Mindestzeitabstand tmind und Variationskoeffizient c (als Maß für die Variabilität des Stroms). Zur Visualisierung der Ergebnisse kann die dreiparametrige Gammaverteilung zu Grunde gelegt werden, die eine gute Anpassung an reale Prozessverläufe bietet und durch die genannten Parameter eindeutig beschrieben ist: Weitere leistungsbestimmende Größen wie technische Parameter, Zeitbedarfe u.ä. werden als Parametertupel (k) der jeweiligen Klasse zugeordnet. So ist z.B. bei einer Einschleusung auf einen Sorter zu garantieren, dass der Strom auf der Hauptstrecke nicht angehalten wird. Das erfordert bei einer Einschleusung von der Nebenstrecke eine Lücke im Gutstrom auf der Hauptstrecke mit der Länge Mindestabstand und Fördergeschwindigkeit sind Parameter der ankommenden Förderstrecken, demnach ist lediglich die Größe ttr als Transferzeit ein leistungsbestimmender Parameter der Einschleusung. Förderstrecken stellen die Verbindungen zwischen den Bausteinen her und realisieren den eigentlichen Material-fluss durch das System. Die technische Realisierung kann dabei prinzipiell durch verschiedenartige Bauformen von Stetig- und Unstetigförderern erfolgen. Systeme, die aber vollständig auf der Basis von Unstetigförderern arbeiten wie fahrerlose Transportsysteme (FTS) oder Elektrohängebahn (EHB), werden im Rahmen des Baukas-tens nicht betrachtet, weil die Lokalitätsbedingungen nicht gelten und beispielsweise eine übergeordnete Sys-temsteuerung (Fahrzeugdisposition, Leerfahrtoptimierung) einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems hat. Förderstrecken im hier verwendeten Sinne sind Rollen-, Ketten-, Bandförderer oder ähnliches, deren maximaler Durchsatz im Wesentlichen durch zwei Parameter bestimmt wird: Fördergeschwindigkeit (vF) und Mindestab-stand zwischen den Transporteinheiten (smind). Der Mindestabstand ergibt sich aus der Länge der Transportein-heit in Transportrichtung (sx) und einem Sicherheitsabstand (s0), der für ein sicheres und gefahrloses Transportie-ren erforderlich ist. Die Mindestzeit tmind,S zwischen zwei Fördereinheiten auf einer Förderstrecke bestimmt sich demnach zu Ist das verbindende Förderelement nicht staufähig (nicht akkumulierend, z.B. Gurtbandförderer), so kann sich der Abstand zwischen den Fördergütern während des Förder- oder Transportvorgangs nicht verändern: Muss das Band angehalten werden, weil eine Abgabe an das nachfolgende Förderelement nicht möglich ist, bleiben alle Einheiten stehen. In diesem Fall ist es also nicht möglich, die Lücken im Transportstrom zu schließen, die bereits bei der Aufgabe auf das Förderelement entstehen. Für die Berechnung der Mindestzeit tmind,S bedeutet das, dass dann auch die Mindestzeit tmind,B des vorhergehenden Bausteins berücksichtigt werden muss. Die Mindestzeit des Streckenelements nach (6) bzw. (7) wird als einer der Parameter der Flussgröße zur Be-schreibung des am nachfolgenden Baustein ankommenden Stroms verwendet. Als Parameter der Förderstrecke werden neben der Fördergeschwindigkeit daher auch Angaben zum Transportgut (Abmessungen, Sicherheitsab-stand, Transportrichtung) benötigt. Es bot sich ferner an, eine Typisierung der Förderstrecken hinsichtlich ihrer technischen Realisierung (Rollenförderer, Kettenförderer, Bandförderer usw. mit zugeordneten Parametern) vorzunehmen, um den Aufwand für die Beschreibung der Förderstrecken gering zu halten. Weitere Parameter der Förderstrecken dienen der Aufnahme der Berechnungsergebnisse von vor- bzw. nachge-lagerten Bausteinen und beinhalten: die Länge der Warteschlange (einzelne Kenngrößen wie Mittelwert, 90%-, 95% bzw. 99%-Quantil oder - falls ermittelbar - als statistische Verteilung) die Wartezeit (ebenfalls Kenngrößen oder statistische Verteilung) die (Strecken-)Auslastung Variationskoeffizient für den Güterstrom Für die Darstellung des Materialflusses in einem System werden jeweils einzelne Materialfluss-Relationen betrachtet. Dabei wird angenommen, dass jede Relation an einer Quelle beginnt, an einer Senke endet, dabei mehrere Materialfluss-Komponenten (Bausteine) durchläuft und über den gesamten Verlauf in seiner Größe (Transportmenge) konstant bleibt. Einziger leistungsbestimmender Parameter einer Materialfluss-Relation ist die Transportmenge. Sie wird als zeitabhängige Größe angegeben und entspricht damit dem Durchsatz. Mindestabstand und Variationskoeffizient werden vom erzeugenden Baustein (Quelle) bestimmt, von den weiteren durchlaufenen Bausteinen verändert und über die Förderstrecken jeweils an den nachfolgenden Baustein übertragen. Die verbindenden Förderstrecken werden mit dem jeweiligen Durchsatz „belastet“. Bei Verbindungen, die von mehreren Relationen benutzt werden, summieren sich die Durchsätze, so dass sich unterschiedliche Strecken- und Bausteinbelastungen ergeben. Im Kontext des Baukastensystems werden Metadaten1 verwendet, um die in einem Baustein enthaltenen Infor-mationen über Anwendung, Verfahren und Restriktionen transparent zu machen. Ziel des Baukastensystems ist es je gerade, einfache und leicht handhabbare Berechnungsmodule für einen breiteren Anwenderkreis zur Verfü-gung zu stellen. Dazu sind Beschreibungen erforderlich, mit denen das Leistungsspektrum, mögliche Ergebnisse und Anwendungs- bzw. Einsatzkriterien dokumentiert werden. Aufgabe der Baustein-Bibliothek ist die Sammlung, Verwaltung und Bereitstellung von Informationen über die vorhandenen Bausteine. Damit soll dem Nutzer die Möglichkeit gegeben werden, für seine konkret benötigte Materialflusskomponente einen geeigneten Baustein zur Abbildung zu finden. Mit der Entwicklung weiterer Bausteine für ähnliche Funktionen, aber unterschiedliche Realisierungen (z. B. Regalbediengerät: einfach- oder doppeltiefe Lagerung, mit oder ohne Schnellläuferzone usw.) wächst die Notwendigkeit, die Einsatz- und Leis-tungsmerkmale des Bausteins in geeigneter Weise zu präsentieren. Die Baustein-Bibliothek enthält demnach eine formalisierte Beschreibung der vorhandenen und verfügbaren Bausteine. Die Informationen sind im Wesentlichen unter dem Aspekt einer einheitlichen Identifikation, Infor-mation, Visualisierung und Implementierung der unterschiedlichen Bausteine zusammengestellt worden. Einige der in der Baustein-Bibliothek enthaltenen Metadaten lassen sich durchaus mehreren Rubriken zuordnen. Identifikation und Information Ein Baustein wird durch eine eindeutige Ident-Nummer fixiert. Daneben geben Informationen zum Autor (Ent-wicklung und/oder Implementierung des Verfahrens) und eine Funktionsbeschreibung eine verbale Auskunft über den Baustein. Zusätzlich ist jeder Baustein einem bestimmten Typ zugeordnet entsprechend der Baustein-Klassifizierung (Bearbeiten, Verzweigen, Zusammenführen usw.), über den die Baustein-Auswahl eingegrenzt werden kann. Visualisierung Die Parameter für die Visualisierung beschreiben die Darstellung des Bausteins innerhalb des Baukastensystems (Form, Farbe, Lage der Ein- und Ausgänge des Bausteins, Icons). Implementierung Der Klassenname verweist auf die Implementierung des Bausteins. Zusätzlich benötigte Programm-Ressourcen (externe Bibliotheken wie *.dll , *.tcl o.ä.) können angegeben werden. Weiterhin sind Bezeichnungen und Erläuterungen der erforderlichen technischen Parameter für den Eingabedialog enthalten. Für die Förderstrecken wird ebenfalls eine formalisierte Beschreibung verwendet. Sie verweist jedoch nicht wie die Baustein-Bibliothek auf Software-Ressourcen, sondern enthält nur eine Reihe technischer Parameter, die für das Übertragungsverhalten der Förderstrecke eine Rolle spielen (Fördergeschwindigkeit, Arbeitsweise akkumu-lierend, Ausrichtung des Transportguts). Die Einträge lassen sich als Musterdatensätze (Template) für die Bau-stein-Verbindungen auffassen, um bestimmte, häufig vorkommende fördertechnische Lösungen diesen Verbin-dungen in einfacher Weise zuordnen zu können. Die Angaben sind aber im konkreten Anwendungsfall änderbar. Angaben zum Transportgut beschränken sich auf die Abmessungen der Transporteinheiten (Länge, Breite) und den erforderlichen Sicherheitsabstand (s0). Als Grundform wird von einer Standard-Euro-Palette (1200x800 mm) ausgegangen, es lassen sich aber auch Güter mit anderen Maßen hinzufügen. Die Angaben zum Transportgut werden in Verbindung mit den Parametern der Förderstrecken (Ausrichtung des Gutes längs oder quer) ausgewertet, so dass sich die jeweiligen Mindestabstände (Gleichung 6 bzw. 7) sowie der maximale Durchsatz Qmax als Grundlage für die Berechnung der Streckenauslastung bestimmen lassen. Das Gesamtkonzept des Baukastensystems ist in Abbildung 4 dargestellt. Es besteht im Wesentlichen aus drei Bereichen: Bausteinerstellung Bausteinverwaltung (Bibliotheken) Baukasten (Benutzeroberfläche) Dabei ist der Bereich der Bausteinerstellung nicht unmittelbarer Bestandteil der realisierten Lösung. Sie ist vielmehr die Quelle für die Bausteine, die über die jeweiligen Metadaten in einer Baustein-Bibliothek verwaltet und bereitgestellt werden. Die Verwaltung von Bausteinen und Förderstrecken ist die Umsetzung der Baustein-Bibliothek und (im erwei-terten Sinne) der Definitionen für die Förderstrecken. Der Modellbaukasten selbst stellt die Grafische Nutzeroberfläche dar (Abb. 11) und enthält den interaktiven, grafischen Modelleditor, die Auswahlelemente (Werkzeugkoffer bzw. -filter) für Bausteine und Förderstrecken, tabellarische Übersichten für alle Bausteine, Förderstrecken und Materialflussrelationen sowie Eingabedialoge für Bausteine, Förderstrecken und Materialflussrelationen. Die Entwicklung eines Modells mit dem Baukastensystem erfolgt prinzipiell in drei Schritten: Schritt eins umfasst die Anordnung und Definition der Bausteine. Der Modellbaukasten bietet die Möglich-keit, einen bestimmten Baustein direkt (z.B. Ausschleusung) oder unter Nutzung eines Bausteinfilters (z.B. alle Verzweigungselemente) auszuwählen und im grafischen Editor mittels Mausklick zu platzieren . An-schließend erfolgt im Dialog die notwendige Parametrierung des Bausteins. Dies beinhaltet sowohl die An-gaben zur Visualisierung (Drehung, Spiegelung) als auch die für die Dimensionierung erforderlichen techni-schen Parameter. Die für jeden Baustein benötigten Leistungsanforderungen (Durchsatz, lokale Transport-matrix) werden allerdings nicht direkt angegeben, sondern aus den Beziehungen zu den vor- und nachgela-gerten Bausteinen automatisch ermittelt (Übertragungsfunktion der Förderstrecken). Danach erfolgt in einem zweiten Schritt die Definition von Verbindung zwischen den Bausteinen (Förder-strecken): Das Erzeugen der Bausteinverbindungen ist ebenfalls ganz einfach zu realisieren. Nach Auswahl der zu Grunde liegenden Fördertechnik (z.B. Rollenförderer) wird durch Ziehen des Mauszeigers von einem nicht belegten Ausgang zu einem nicht belegten Eingang eines Bausteins die entsprechende Förderstrecke erzeugt. In einem abschließenden Dialog können die gewählten Voreinstellungen zum Transportgut, zum Förderertyp usw. bestätigt oder gegebenenfalls korrigiert werden. Außerdem kann die Kapazität der Förder-strecke definiert werden. Dabei geht es weniger um die Länge des Förderers als viel mehr um die Anzahl der vorgesehenen Puffer- oder Stauplätze im Zusammenhang mit den zu berechnenden Warteschlangenlän-gen. Abschließend wird im dritten Schritt der Materialfluss definiert: Ein Materialstrom ist jeweils eine Relation, die an einer Quelle beginnt, an einer Senke endet und dabei mehrere Bausteine durchläuft. Da die Förder-strecken zu diesem Zeitpunkt bereits definiert sein müssen, kann automatisch ein möglicher Weg zwischen Quelle und Senke gefunden werden. Ähnlich wie bei Routenplanungssystemen kann dabei durch zusätzliche Angabe von Zwischenpunkten (via) der automatisch vorgeschlagene Transportweg verändert und angepasst werden (Abb. 5). Nach Bestätigung des Transportweges und damit der unterwegs zu passierenden Bausteine erfolgt in einem Dialog die Parametrierung (Transportmenge pro Stunde) für diese Relation. Die Elemente des Transportweges (die benutzten Förderstrecken) werden mit dem entsprechenden Durchsatz „belastet“. Nach Abschluss der Modellierung kann die Berechnung ausgeführt werden. Im Ergebnis werden Kennzahlen bestimmt und im Baukasten in verschiedener Form visualisiert, um eine Bewertung der Ergebnisse vornehmen zu können. Eine Übersicht Fehlermeldungen listet die Problemelemente auf. Dabei wird die Schwere eines Problems farb-lich hervorgehoben: fataler Fehler (rot): entsteht z.B. bei Überlastung eines Bausteins – die geforderte Leistung für einen Bau-stein (und damit die des Gesamtsystems) kann nicht erbracht werden. lokaler Fehler (orange): entsteht z.B. bei permanenter Blockierung – die mittlere Warteschlange vor einem Baustein ist größer als dessen vorgesehene Kapazität. Warnung (hellgelb): bei teilweiser Blockierung – das 90%-Quantil der Warteschlange ist größer als die Ka-pazität der Förderstrecke, es ist daher zeitweise mit Blockierungen (und damit Behinderungen des vorherge-henden Bausteins) zu rechnen. Information (weiß): wird immer dann erzeugt, wenn Erwartungswerte für die Wartezeit oder Warteschlange mit einem G/G/1-Bedienmodell berechnet werden. Die Lösungen dieser Näherungsgleichungen sind im All-gemeinen nicht sehr genau, dienen aber als Abschätzung für die sonst fehlenden Kennwerte. Entsprechend der berechneten Auslastung werden die Bausteine im Modelleditor mit einer Farbabstufung von Grün nach Rot markiert, Bausteine und Förderstrecken leuchten rot bei Überlastung. Die dargestellten Ergebnisse im Modelleditor zu Bausteinen und Förderstrecken sind umschaltbar durch den Nutzer (Abb. 6). Je nach den in den Bausteinen hinterlegten Berechnungen sind jedoch nicht immer alle Kenn-größen verfügbar. Die Implementierung des Baukastensystems wurde mit Java (Release 1.5) vorgenommen. Für das Kernsystem wird dabei das in Abbildung 7 dargestellte Klassen-Konzept umgesetzt. Ausgehend von einer allgemeinen Klasse (Object3D) für Visualisierung von und Interaktionen mit grafischen Objekten wurden für Bausteine (AbstractNode) und Förderstrecken (Connection) die jeweiligen Klassen abgelei-tet. Für die Förderstecken ergibt sich dabei eine weitgehend einheitliche Beschreibungsform, die lediglich durch die Parametrierung (Vorlagen in der Förderstrecken-Bibliothek als XML-Datei) auf den konkreten Einsatz im Modell des Materialflusssystems angepasst werden muss. Anders verhält es sich mit den Bausteinen: Durch die mögliche Vielfalt von Bausteinen und den ihnen zu Grunde liegenden Berechnungsverfahren muss es auch eine Vielzahl von Klassen geben. Um jedoch für jeden belie-bigen Baustein den Zugriff (Bereitstellung von Eingangsdaten, Berechnung und Bereitstellung der Ergebnisse) in einer identischen Weise zu gewährleisten, muss es dafür eine nach außen einheitliche Schnittstelle geben. Die Java zu Grunde liegende objektorientierte Programmierung bietet mit dem Konzept der „abstrakten Klasse“ eine Möglichkeit, dies in einfacher Weise zu realisieren. Dazu wird mit AbstractNode quasi eine Vorlage entwi-ckelt, von der alle implementierten Baustein-Klassen abgeleitet sind. AbstractNode selbst enthält alle Methoden, mit denen Baustein-Daten übernommen oder übergeben, die jeweiligen Visualisierungen vorgenommen, die baustein-internen Verbindungen (lokale Transportmatrix) verwaltet und Ein- und Ausgänge mit den zugehörigen Förderstrecken verbunden werden. Die für den Aufruf der eigentlichen Berechnungen in den Bausteinen ver-wendeten Methoden sind deklariert, aber nicht implementiert (sogenannte abstrakte Methoden). Ein Baustein wird von AbstractNode abgeleitet und erbt damit die implementierten Methoden, lediglich die abstrakten Methoden, die die Spezifik des Bausteins ausmachen, sind noch zu implementieren. Um neue Bausteine zu erzeugen, wird Unterstützung in Form eines Bildschirmdialogs angeboten (Abb. 8). Danach sind die entsprechenden Angaben zu den Metadaten, zur Struktur und zur Visualisierung des Bausteins, die Eingangsparameter (Name und Erläuterung) sowie die berechenbaren Ergebnisse (z.B. Auslastung, Quantile der Warteschlangenlänge, aber keine Aussage zu Wartezeiten usw.) anzugeben. Nach Bestätigung der Daten und diversen Syntax- bzw. Semantik-Kontrollen wird der Baustein in der Bibliothek registriert, ein Sourcecode für den neuen Baustein generiert und kompiliert. Der Baustein selbst ist damit formal korrekt und kann sofort verwendet werden, liefert aber noch keine verwertbaren Ergebnisse, weil natürlich die Implementierung des Berechnungsverfahrens selbst noch aussteht. Das muss in einem zweiten Schritt im Rah-men der üblichen Software-Entwicklung nachgeholt werden. Dazu sind die Berechnungsverfahren zu implemen-tieren und die Bausteinschnittstellen zu bedienen. Der generierte Java-Code enthält in den Kommentaren eine Reihe von Hinweisen für den Programmierer, so dass sich problemlos die Schnittstellen des Bausteins program-mieren lassen (Abb. 9). In einem Beispiel werden ein Hochregallager (3 Regalbediengeräte) und zwei Kommissionierplätze durch ein Transportsystem verbunden. Mit der Einlastung von Kommissionieraufträgen werden im Simulationsmodell die entsprechenden Transportaufträge generiert und abgearbeitet (Abb. 10). Dabei können Systemzustände (z.B. Warteschlangen) protokolliert und statistisch ausgewertet werden. Ein entsprechendes Modell für den Baukasten ist in Abbildung 11 dargestellt. Der Vorteil des Baukastensystems liegt selbst bei diesem recht einfachen Beispiel im Zeitvorteil: Für Erstellung und Test des Simulationsmodells und anschließende Simulationsläufe und Auswertungen wird ein Zeitaufwand von ca. 4-5 Stunden benötigt, das Baukastenmodell braucht für Erstellung und korrekte Parametrierung weniger als 0,5 Stunden, die Rechenzeit selbst ist vernachlässigbar gering. Sollte im Ergebnis der Untersuchungen eine Änderung des Materialflusssystems notwendig werden, so führt das im Simulationsmodell teilweise zu erheblichen Änderungen (Abläufe, Steuerungsstrategien, Auswertungen) mit entsprechendem Zeitaufwand. Im Baukasten können dagegen in einfacher Weise zusätzliche Bausteine eingefügt oder vorhandene ersetzt werden durch Bausteine mit geänderter Funktion oder Steuerung. Strukturelle Änderungen am Materialflusssys-tem sind also mit deutlich geringerem Aufwand realisierbar. In [Markwardt2003] werden für mehrere Strukturen von Materialflusskomponenten Fehlerbetrachtungen über die Genauigkeit der mittels neuronaler Netze untersuchten Systeme gegenüber den Simulationsergebnissen vorge-nommen. Danach ergibt sich beispielsweise für das 90%-Quantil der Warteschlange eine Abweichung, die mit 90% Sicherheit kleiner als 0,3 Warteplätze ist. Bei den Variationskoeffizienten des Abgangsstroms betragen die absoluten Abweichungen mit 90% Sicherheit nicht mehr als 0,02 bis 0,05 (in Abhängigkeit vom betrachteten Baustein). Daraus wird die Schlussfolgerung abgeleitet, dass die durch Verknüpfung neuronaler Netze gewonne-nen Aussagen sehr gut mit statistischen Ergebnissen diskreter Simulation übereinstimmen und eine Planungssi-cherheit ermöglichen, die für einen Grobentwurf von Materialflusssystemen weit über die heute gebräuchlichen statischen Berechnungsverfahren hinausgehen. Im konkreten Beispiel wurde die Zahl der Pufferplätze vor den Kommissionierern (Work1 bzw. Work2) zu-nächst auf 3 begrenzt. Die Berechnung im Baukasten ergab dabei in beiden Fällen Fehlermeldungen mit dem Hinweis auf Blockierungen (Abb. 12, links). Diese bestätigten sich auch im Simulationsmodell (Abb. 12, rechts). Nach Vergr��ßerung der Pufferstrecken auf 7 Plätze ist die Blockierungsgefahr auf ein vertretbares Minimum reduziert, und die mit dem Baukasten berechneten Kenngrößen können durch die Simulation prinzipiell bestätigt werden. it dem offenen Baukastensystem ist eine schnelle, einfache, sichere und damit wirtschaftlichere Dimensionie-rung von Materialflusssystemen möglich. Für den Anwender sind sofort statistisch abgesicherte und ausreichend genaue Ergebnisse ohne aufwändige Berechnungen verfügbar, womit sich die Planungsqualität erhöht. Besonde-re Anforderungen an Hard- und Software sind dabei nicht erforderlich. Für die Dimensionierung der einzelnen Bausteine stehen Informationen aus der Bedienungstheorie, Simulati-onswissen und numerische Verfahren direkt und anwendungsbereit zur Verfügung. Es erlaubt eine deutlich vereinfachte Berechnung von statistischen Kenngrößen wie Quantile (statistische Obergrenzen) der Pufferbelegung, Auslastung von Einzelelementen und mittlere Auftragsdurchlaufzeit bei gleichzeitig erhöhter Genauigkeit. Ferner ist das Baukastensystem offen für eine Erweiterung um neue Bausteine, die neue oder spezielle fördertechnische Elemente abbilden oder zusätzliche Informationen liefern können. Da auch komplexe Materialflusssysteme immer wieder aus einer begrenzten Anzahl unterschiedlicher Kompo-nenten bestehen, können durch die Verknüpfung der Einzelbausteine auch Gesamtsysteme abgebildet werden. Die Verknüpfung der Bausteine über eine einheitliche Schnittstelle erlaubt Aussagen über das Verhalten der Gesamtanlage. Bei Einsatz des Baukastensystems sind in einer solchen Verknüpfung jederzeit Parameterände-rungen möglich, deren Folgen sofort sichtbar werden. Die Zeit bis zum Vorliegen gesicherter, ausreichend genauer Ergebnisse wird dadurch drastisch verkürzt. Damit erwächst Variantenuntersuchungen bereits in frühen Planungsphasen neues Potential und kann zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.

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Continental evaporation is a significant and dynamic flux within the atmospheric water budget, but few methods provide robust observational constraints on the large-scale hydroclimatological and hydroecological impacts of this ‘recycled-water' flux. We demonstrate a geospatial analysis that provides such information, using stable isotope data to map the distribution of recycled water in shallow aquifers downwind from Lake Michigan. The δ2H and δ18O values of groundwater in the study region decrease from south to north, as expected based on meridional gradients in climate and precipitation isotope ratios. In contrast, deuterium excess (d = δ2H − 8 × δ18O) values exhibit a significant zonal gradient and finer-scale spatially patterned variation. Local d maxima occur in the northwest and southwest corners of the Lower Peninsula of Michigan, where ‘lake-effect' precipitation events are abundant. We apply a published model that describes the effect of recycling from lakes on atmospheric vapor d values to estimate that up to 32% of recharge into individual aquifers may be derived from recycled Lake Michigan water. Applying the model to geostatistical surfaces representing mean d values, we estimate that between 10% and 18% of the vapor evaporated from Lake Michigan is re-precipitated within downwind areas of the Lake Michigan drainage basin. Our approach provides previously unavailable observational constraints on regional land-atmosphere water fluxes in the Great Lakes Basin and elucidates patterns in recycled-water fluxes that may influence the biogeography of the region. As new instruments and networks facilitate enhanced spatial monitoring of environmental water isotopes, similar analyses can be widely applied to calibrate and validate water cycle models and improve projections of regional hydroecological change involving the coupled lake-atmosphere-land system. Read More: http://www.esajournals.org/doi/abs/10.1890/ES12-00062.1

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Breaking synoptic-scale Rossby waves (RWB) at the tropopause level are central to the daily weather evolution in the extratropics and the subtropics. RWB leads to pronounced meridional transport of heat, moisture, momentum, and chemical constituents. RWB events are manifest as elongated and narrow structures in the tropopause-level potential vorticity (PV) field. A feature-based validation approach is used to assess the representation of Northern Hemisphere RWB in present-day climate simulations carried out with the ECHAM5-HAM climate model at three different resolutions (T42L19, T63L31, and T106L31) against the ERA-40 reanalysis data set. An objective identification algorithm extracts RWB events from the isentropic PV field and allows quantifying the frequency of occurrence of RWB. The biases in the frequency of RWB are then compared to biases in the time mean tropopause-level jet wind speeds. The ECHAM5-HAM model captures the location of the RWB frequency maxima in the Northern Hemisphere at all three resolutions. However, at coarse resolution (T42L19) the overall frequency of RWB, i.e. the frequency averaged over all seasons and the entire hemisphere, is underestimated by 28%.The higher-resolution simulations capture the overall frequency of RWB much better, with a minor difference between T63L31 and T106L31 (frequency errors of −3.5 and 6%, respectively). The number of large-size RWB events is significantly underestimated by the T42L19 experiment and well represented in the T106L31 simulation. On the local scale, however, significant differences to ERA-40 are found in the higher-resolution simulations. These differences are regionally confined and vary with the season. The most striking difference between T106L31 and ERA-40 is that ECHAM5-HAM overestimates the frequency of RWB in the subtropical Atlantic in all seasons except for spring. This bias maximum is accompanied by an equatorward extension of the subtropical westerlies.

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Here we present a study of the 11 yr sunspot cycle's imprint on the Northern Hemisphere atmospheric circulation, using three recently developed gridded upper-air data sets that extend back to the early twentieth century. We find a robust response of the tropospheric late-wintertime circulation to the sunspot cycle, independent from the data set. This response is particularly significant over Europe, although results show that it is not directly related to a North Atlantic Oscillation (NAO) modulation; instead, it reveals a significant connection to the more meridional Eurasian pattern (EU). The magnitude of mean seasonal temperature changes over the European land areas locally exceeds 1 K in the lower troposphere over a sunspot cycle. We also analyse surface data to address the question whether the solar signal over Europe is temporally stable for a longer 250 yr period. The results increase our confidence in the existence of an influence of the 11 yr cycle on the European climate, but the signal is much weaker in the first half of the period compared to the second half. The last solar minimum (2005 to 2010), which was not included in our analysis, shows anomalies that are consistent with our statistical results for earlier solar minima.

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Knowledge of past natural flood variability and controlling climate factors is of high value since it can be useful to refine projections of the future flood behavior under climate warming. In this context, we present a seasonally resolved 2000 year long flood frequency and intensity reconstruction from the southern Alpine slope (North Italy) using annually laminated (varved) lake sediments. Floods occurred predominantly during summer and autumn, whereas winter and spring events were rare. The all-season flood frequency and, particularly, the occurrence of summer events increased during solar minima, suggesting solar-induced circulation changes resembling negative conditions of the North Atlantic Oscillation as controlling atmospheric mechanism. Furthermore, the most extreme autumn events occurred during a period of warm Mediterranean sea surface temperature. Interpreting these results in regard to present climate change, our data set proposes for a warming scenario, a decrease in summer floods, but an increase in the intensity of autumn floods at the South-Alpine slope.

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Anatolia is situated in the Eastern Mediterranean region between 36 – 42N and 26 – 45E. The geological records of paleoglaciations in the high terrains of Anatolia are key archives to quantify paleoclimate change in the Eastern Mediterranean area. The climate of the Eastern Mediterranean region is influenced by three main atmospheric systems: the main middle to high latitude westerlies, the mid-latitude subtropical high-pressure systems, and the monsoon climate. Glacial geological studies in Turkey have started in the late 19th century. Glacial deposits are found mainly in the eastern, northeastern and southern part of the Anatolian Peninsula. Anatolia is the fundamental element to understand the interactions between paleoenvironment, climatic variations, and development of the human societies. As the Taurus and Black Sea Mountains are sensitively situated for the paleoclimatic reconstructions, a chronostratigraphic framework on the paleoglaciation should be elaborated. The timing of the Last Glacial Maximum (LGM) in Anatolia is still unknown. Our first results from Kavron Valley (Kaçkar Mountains, NE Turkey) are encouraging for the reconstruction of paleoglaciations in Turkey and related paleoclimatological interpretations although it is presently difficult to pinpoint the classical Last Glacial Maximum – Younger Dryas – Little Ice Age moraine sequences in the field.

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Alpine grasslands are an important source of fodder for the cattle of Alpine farmers. Only during the short summer season can these pastures be used for grazing. With the anticipated climate change, it is likely that plant production – and thus the fodder basis for the cattle – will be influenced. Investigating the dependence of biomass production on topoclimatic factors will allow us to better understand how anticipated climate change may influence this traditional Alpine farming system. Because small-scale topoclimatological variations of the main meteorological variables: temperature, humidity, precipitation, shortwave incoming radiation and wind speed are not easily derived from available long-term climate stations in mountainous terrain, it was our goal to investigate the topoclimatic variations over the pastures belonging to the Alp Weissenstein research station north of the Albula Pass in the eastern Swiss Alps. We present a basic assessment of current topoclimatic conditions as a site characterization for ongoing ecological climate change studies. To be able to link short-term studies with long-term climate records, we related agrometeorological measurements with those of surrounding long-term sites run by MeteoSwiss, both on valley bottoms (Davos, Samedan), and on mountain tops (Weissfluhjoch, Piz Corvatsch). We found that the Davos climate station north of the study area is most closely correlated with the local climate of Alp Weissenstein, although a much closer site (Samedan) exists on the other side of the Albula Pass. Mountain top stations, however, did not provide a convincing approximation for the climate at Alp Weissenstein. Direct comparisons of near-surface measurements from a set of 11 small weather stations distributed over the domain where cattle and sheep are grazed indicate that nocturnal minimum air temperature and minimum vapor pressure deficit are mostly governed by the altitudinal gradient, whereas daily maxima – including also wind speed – are more strongly depending on vegetation cover and less on the altitude.

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There is a growing number of proxy-based reconstructions detailing the climatic changes that occurred during the last interglacial period (LIG). This period is of special interest, because large parts of the globe were characterized by a warmer-than-present-day climate, making this period an interesting test bed for climate models in light of projected global warming. However, mainly because synchronizing the different palaeoclimatic records is difficult, there is no consensus on a global picture of LIG temperature changes. Here we present the first model inter-comparison of transient simulations covering the LIG period. By comparing the different simulations, we aim at investigating the common signal in the LIG temperature evolution, investigating the main driving forces behind it and at listing the climate feedbacks which cause the most apparent inter-model differences. The model inter-comparison shows a robust Northern Hemisphere July temperature evolution characterized by a maximum between 130–125 ka BP with temperatures 0.3 to 5.3 K above present day. A Southern Hemisphere July temperature maximum, −1.3 to 2.5 K at around 128 ka BP, is only found when changes in the greenhouse gas concentrations are included. The robustness of simulated January temperatures is large in the Southern Hemisphere and the mid-latitudes of the Northern Hemisphere. For these regions maximum January temperature anomalies of respectively −1 to 1.2 K and −0.8 to 2.1 K are simulated for the period after 121 ka BP. In both hemispheres these temperature maxima are in line with the maximum in local summer insolation. In a number of specific regions, a common temperature evolution is not found amongst the models. We show that this is related to feedbacks within the climate system which largely determine the simulated LIG temperature evolution in these regions. Firstly, in the Arctic region, changes in the summer sea-ice cover control the evolution of LIG winter temperatures. Secondly, for the Atlantic region, the Southern Ocean and the North Pacific, possible changes in the characteristics of the Atlantic meridional overturning circulation are crucial. Thirdly, the presence of remnant continental ice from the preceding glacial has shown to be important when determining the timing of maximum LIG warmth in the Northern Hemisphere. Finally, the results reveal that changes in the monsoon regime exert a strong control on the evolution of LIG temperatures over parts of Africa and India. By listing these inter-model differences, we provide a starting point for future proxy-data studies and the sensitivity experiments needed to constrain the climate simulations and to further enhance our understanding of the temperature evolution of the LIG period.

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The Toba eruption that occurred some 74 ka ago in Sumatra, Indonesia, is among the largest volcanic events on Earth over the last 2 million years. Tephra from this eruption has been spread over vast areas in Asia, where it constitutes a major time marker close to the Marine Isotope Stage 4/5 boundary. As yet, no tephra associated with Toba has been identified in Greenland or Antarctic ice cores. Based on new accurate dating of Toba tephra and on accurately dated European stalagmites, the Toba event is known to occur between the onsets of Greenland interstadials (GI) 19 and 20. Furthermore, the existing linking of Greenland and Antarctic ice cores by gas records and by the bipolar seesaw hypothesis suggests that the Antarctic counterpart is situated between Antarctic Isotope Maxima (AIM) 19 and 20. In this work we suggest a direct synchronization of Greenland (NGRIP) and Antarctic (EDML) ice cores at the Toba eruption based on matching of a pattern of bipolar volcanic spikes. Annual layer counting between volcanic spikes in both cores allows for a unique match. We first demonstrate this bipolar matching technique at the already synchronized Laschamp geomagnetic excursion (41 ka BP) before we apply it to the suggested Toba interval. The Toba synchronization pattern covers some 2000 yr in GI-20 and AIM-19/20 and includes nine acidity peaks that are recognized in both ice cores. The suggested bipolar Toba synchronization has decadal precision. It thus allows a determination of the exact phasing of inter-hemispheric climate in a time interval of poorly constrained ice core records, and it allows for a discussion of the climatic impact of the Toba eruption in a global perspective. The bipolar linking gives no support for a long-term global cooling caused by the Toba eruption as Antarctica experiences a major warming shortly after the event. Furthermore, our bipolar match provides a way to place palaeo-environmental records other than ice cores into a precise climatic context.

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Three-dimensional numerical models are used to investigate the mechanical evolution of the southern Alaskan plate corner where the Yakutat and the Pacific plates converge on the North American plate. The evolving model plate boundary consists of Convergent, Lateral, and Subduction subboundaries with flow separation of incoming material into upward or downward trajectories forming dual, nonlinear advective thermal/mechanical anomalies that fix the position of major subaerial mountain belts. The model convergent subboundary evolves into two teleconnected orogens: Inlet and Outlet orogens form at locations that correspond with the St. Elias and the Central Alaska Range, respectively, linked to the East by the Lateral boundary. Basins form parallel to the orogens in response to the downward component of velocity associated with subduction. Strain along the Lateral subboundary varies as a function of orogen rheology and magnitude and distribution of erosion. Strain-dependent shear resistance of the plate boundary associated with the shallow subduction zone controls the position of the Inlet orogen. The linkages among these plate boundaries display maximum shear strain rates in the horizontal and vertical planes where the Lateral subboundary joins the Inlet and Outlet orogens. The location of the strain maxima shifts with time as the separation of the Inlet and Outlet orogens increases. The spatiotemporal predictions of the model are consistent with observed exhumation histories deduced from thermochronology, as well as stratigraphic studies of synorogenic deposits. In addition, the complex structural evolution of the St Elias region is broadly consistent with the predicted strain field evolution. Citation: Koons, P. O., B. P. Hooks, T. Pavlis, P. Upton, and A. D. Barker (2010), Three-dimensional mechanics of Yakutat convergence in the southern Alaskan plate corner, Tectonics, 29, TC4008, doi: 10.1029/2009TC002463.