Conceptual and statistical modelling of environmental effects in population dynamics

Population dynamics are generally viewed as the result of intrinsic (purely density dependent) and extrinsic (environmental) processes. Both components, and potential interactions between those two, have to be modelled in order to understand and predict dynamics of natural populations; a topic that is of great importance in population management and conservation. This thesis focuses on modelling environmental effects in population dynamics and how effects of potentially relevant environmental variables can be statistically identified and quantified from time series data. Chapter I presents some useful models of multiplicative environmental effects for unstructured density dependent populations. The presented models can be written as standard multiple regression models that are easy to fit to data. Chapters II IV constitute empirical studies that statistically model environmental effects on population dynamics of several migratory bird species with different life history characteristics and migration strategies. In Chapter II, spruce cone crops are found to have a strong positive effect on the population growth of the great spotted woodpecker (Dendrocopos major), while cone crops of pine another important food resource for the species do not effectively explain population growth. The study compares rate- and ratio-dependent effects of cone availability, using state-space models that distinguish between process and observation error in the time series data. Chapter III shows how drought, in combination with settling behaviour during migration, produces asymmetric spatially synchronous patterns of population dynamics in North American ducks (genus Anas). Chapter IV investigates the dynamics of a Finnish population of skylark (Alauda arvensis), and point out effects of rainfall and habitat quality on population growth. Because the skylark time series and some of the environmental variables included show strong positive autocorrelation, the statistical significances are calculated using a Monte Carlo method, where random autocorrelated time series are generated. Chapter V is a simulation-based study, showing that ignoring observation error in analyses of population time series data can bias the estimated effects and measures of uncertainty, if the environmental variables are autocorrelated. It is concluded that the use of state-space models is an effective way to reach more accurate results. In summary, there are several biological assumptions and methodological issues that can affect the inferential outcome when estimating environmental effects from time series data, and that therefore need special attention. The functional form of the environmental effects and potential interactions between environment and population density are important to deal with. Other issues that should be considered are assumptions about density dependent regulation, modelling potential observation error, and when needed, accounting for spatial and/or temporal autocorrelation.

Individual Decision-Making and Inflation Persistence

The traditional task of a central bank is to preserve price stability and, in doing so, not to impair the real economy more than necessary. To meet this challenge, it is of great relevance whether inflation is only driven by inflation expectations and the current output gap or whether it is, in addition, influenced by past inflation. In the former case, as described by the New Keynesian Phillips curve, the central bank can immediately and simultaneously achieve price stability and equilibrium output, the so-called ‘divine coincidence’ (Blanchard and Galí 2007). In the latter case, the achievement of price stability is costly in terms of output and will be pursued over several periods. Similarly, it is important to distinguish this latter case, which describes ‘intrinsic’ inflation persistence, from that of ‘extrinsic’ inflation persistence, where the sluggishness of inflation is not a ‘structural’ feature of the economy but merely ‘inherited’ from the sluggishness of the other driving forces, inflation expectations and output. ‘Extrinsic’ inflation persistence is usually considered to be the less challenging case, as policy-makers are supposed to fight against the persistence in the driving forces, especially to reduce the stickiness of inflation expectations by a credible monetary policy, in order to reestablish the ‘divine coincidence’. The scope of this dissertation is to contribute to the vast literature and ongoing discussion on inflation persistence: Chapter 1 describes the policy consequences of inflation persistence and summarizes the empirical and theoretical literature. Chapter 2 compares two models of staggered price setting, one with a fixed two-period duration and the other with a stochastic duration of prices. I show that in an economy with a timeless optimizing central bank the model with the two-period alternating price-setting (for most parameter values) leads to more persistent inflation than the model with stochastic price duration. This result amends earlier work by Kiley (2002) who found that the model with stochastic price duration generates more persistent inflation in response to an exogenous monetary shock. Chapter 3 extends the two-period alternating price-setting model to the case of 3- and 4-period price durations. This results in a more complex Phillips curve with a negative impact of past inflation on current inflation. As simulations show, this multi-period Phillips curve generates a too low degree of autocorrelation and too early turnings points of inflation and is outperformed by a simple Hybrid Phillips curve. Chapter 4 starts from the critique of Driscoll and Holden (2003) on the relative real-wage model of Fuhrer and Moore (1995). While taking the critique seriously that Fuhrer and Moore’s model will collapse to a much simpler one without intrinsic inflation persistence if one takes their arguments literally, I extend the model by a term for inequality aversion. This model extension is not only in line with experimental evidence but results in a Hybrid Phillips curve with inflation persistence that is observably equivalent to that presented by Fuhrer and Moore (1995). In chapter 5, I present a model that especially allows to study the relationship between fairness attitudes and time preference (impatience). In the model, two individuals take decisions in two subsequent periods. In period 1, both individuals are endowed with resources and are able to donate a share of their resources to the other individual. In period 2, the two individuals might join in a common production after having bargained on the split of its output. The size of the production output depends on the relative share of resources at the end of period 1 as the human capital of the individuals, which is built by means of their resources, cannot fully be substituted one against each other. Therefore, it might be rational for a well-endowed individual in period 1 to act in a seemingly ‘fair’ manner and to donate own resources to its poorer counterpart. This decision also depends on the individuals’ impatience which is induced by the small but positive probability that production is not possible in period 2. As a general result, the individuals in the model economy are more likely to behave in a ‘fair’ manner, i.e., to donate resources to the other individual, the lower their own impatience and the higher the productivity of the other individual. As the (seemingly) ‘fair’ behavior is modelled as an endogenous outcome and as it is related to the aspect of time preference, the presented framework might help to further integrate behavioral economics and macroeconomics.

Scherverhalten kolloidaler Lagenphasen in Rohrströmungen

Kolloidale Suspensionen aus identischen kugelförmigen, geladenen Partikeln in wässrigen Medien stellen ein ideales Modellsystem zur Untersuchung des Gleichgewichtsverhaltens, aber auch des Nicht-Gleichgewichtsverhaltens Weicher Materie dar. So bilden derartige Systeme bei hinreichend starker und langreichweitiger elektrostatischer Repulsion fluid und kristallin geordnete Strukturen aus, die wegen der weitreichenden Analogie zu atomar kondensierter Materie als kolloidale Fluide und Kristalle bezeichnet werden. Von großem Vorteil ist dabei die Möglichkeit zur kontrollierten Einstellung der Wechselwirkung und die gute optische Zugänglichkeit für Mikroskopie und Lichtstreuung sowie die Weichheit der Materialien, aufgrund derer sich auch Zustände fernab des mechanischen Gleichgewichts gezielt präparieren lassen. Themenstellung der vorliegenden Arbeit ist die Untersuchung des Phasenverhaltens und der Fließmechanismen kolloidaler Kristalle in einer Rohrströmung. Im ersten Teil der Arbeit wird gezeigt, dass beim Fluss durch eine zylindrische Röhre Mehrphasenkoexistenz auftritt, wobei ein polykristalliner Kern von einer isotropen Scherschmelze umgeben ist. Zusätzlich treten an der Grenze zwischen diesen Phasen und an der Rohrwand Phasen hexagonal geordneter übereinander hinweggleitender Lagen auf. Der Vergleich zwischen auf der Basis der Navier-Stokes-Gleichung theoretisch berechneten und gemessenen Geschwindigkeitsprofilen zeigt, dass jede dieser Phasen für sich Newtonsches Fließverhalten aufweist. Die Gesamtviskosität ist hingegen durch die mit dem Durchsatz veränderliche Phasenzusammensetzung Nicht-Newtonsch. Damit gelang es, die erstmalig von Würth beschriebene Scherverdünnung auf eine Veränderung der Phasenzusammensetzung zurückzuführen. Im zweiten Teil der Arbeit wurde erstmals das Fließverhalten der Lagenphasen mittels Lichtstreuung und Korrelationsanalyse untersucht. Dafür wurde ein im Prinzip einfacher, aber leistungsstarker Aufbau realisiert, der es erlaubt, die zeitliche Veränderung der Bragg-Reflexe der Lagenphase in radialer und azimutaler Richtung zu verfolgen und mittels Fourieranalyse zu analysieren. In Abhängigkeit vom Durchsatz geht die zunächst rastend gleitende Lagenphase in eine frei gleitende Lagenphase über, wobei charakteristische Veränderungen der Spektren sowie der Korrelationsfunktionen auftreten, die detailliert diskutiert werden. Der Übergang im Gleitmechanismus ist mit einem Verlust der Autokorrelation der Rotationskomponente der periodischen Intra-Lagenverzerrung verbunden, während die Kompressionskomponente erhalten bleibt. Bei hohen Durchflüssen lassen die Reflexbewegungen auf das Auftreten einer Eigenschwingung der frei gleitenden Lagen schließen. Diese Schwingung lässt sich als Rotationsbewegung, gekoppelt mit einer transversalen Auslenkung in Vortexrichtung, beschreiben. Die Ergebnisse erlauben eine detaillierte Diskussion von verschiedenen Modellvorstellungen anderer Autoren.

Die Rolle der Globalstrahlung im Klimasystem Südwestdeutschlands

Die Untersuchungen umfassen die Periode 1981 – 2000 und basieren hauptsächlich auf Daten des Deutschen Wetterdienstes (DWD). Relativwerte der Globalstrahlung beziehen sich auf die Rayleigh-Atmosphäre. Das Regressionsmodell nach Angström ermöglicht die Erweiterung des Meßnetzes. In linearer und nichtlinearer Regression und Korrelation ist die Globalstrahlung entweder abhängige (Sonnenscheindauer, Bewölkung) oder unabhängige Variable (Lufttemperatur, Bodentemperatur). Ihre Intensität in Abhängigkeit von Großwetterlagen, Großwettertypen und Luftmassen wird diskutiert. Diesbezüglich werden mit der Linearen Diskriminanzanalyse ähnliche Großwetterlagen und Stationen in signifikant unterschiedenen Gruppen zusammengefaßt, getrennt nach Sommer- und Winterhalbjahr. Abhängig von der Zeit betrachtet, enthalten Globalstrahlung, direkte und diffuse Sonnenstrahlung, Lufttemperatur, Bewölkung und Niederschlag signifikante zyklische Variationen, die gegebenenfalls klimatologisch relevant sind. Weiteren Aufschluß ergeben deshalb die Zeitreihenanalysen. Autokorrelation-Spektralanalysen (ASA) der genannten Variablen werden in integrierten Spektren dargestellt. Hinweise auf die zeitliche Konstanz signifikanter Varianzmaxima enthalten die Spektren der dynamischen (gleitenden) ASA.

Beherrschung stark korrelierter Logistik- und Produktions-Prozesse

Bei der Simulation von Logistik- und Produktionssystem werden Zufallszahlengeneratoren verwendet, um stochastische Einflüsse zu modellieren. Ein wichtiges Qualitätsmerkmal dieser Generatoren ist die Er-zeugung möglichst unabhängiger Zufallszahlen. Werden jedoch reale Prozesse betrachtet, so sind die Daten im Allgemeinen nicht unabhängig. Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse von Praxisdaten bezüglich des Auftretens von Abhängigkeiten. Dazu werden Korrelationsstrukturen gesucht. Außerdem wird gezeigt, dass unabhängige Zufallszahlen in der Regel ungeeignet sind, um stochastische Prozesse mit ausgeprägten Abhängigkeiten zu modellieren.