Syftet med detta arbetet är att skapa en förståelse kring vattenförbrukningen på Storsudret, som är beläget på Gotland, samt hur den varierar över året. Detta för att kunna planera för en framtida hållbar vattenförsörjning i ett område där vattenbrist periodvis hotar och klimatförändringar förväntas ge betydande konsekvenser. Genom framtagning av en modell som beräknar vattenförbrukning för fyra kategorier har den totala årsförbrukningen på Storsudret sammanställts. Vattenförbrukningen kan användas som riktlinje vid dimensionering av grundvattendammar som planeras i området för att stärka lagringen av grundvatten. Modellen är skapad i programmet Excel och kategorierna består av hushåll, djurhållning, bevattning och service. Modellen innehåller ett antal parametrar som anges för de olika kategorierna samt vilka månader som antas tillhöra låg-, medel- och högsäsong. Vattenförbrukningen för respektive kategori räknas ut i kubikmeter per månad och år och redovisas i en sammanställning över året. Utöver vattenförbrukningen i dagsläget har två scenarier tagits fram och studerats där Scenario 1 är baserat på strålningsdrivningsscenariot RCP 8.5, framtaget av FN:s Klimatpanel för att bilda en uppfattning om framtidens klimat vid fortsatt höga utsläpp, samt Scenario 2 som är baserat på hur mycket åkermark som bevattnas.  Sammanställningen av vattenförbrukningen för Storsudret framgick till ett värde på 407 000 kubikmeter per år och visade på en kraftig variation över året där vattenförbrukningen var som högst under sommarmånaderna. För vattenförbrukningen i dagsläget antogs att tio procent av Storsudrets åkerareal bevattnas vilket gav det överlägset största bidraget till vattenförbrukningen. I Scenario 2.1 beräknades årsförbrukningen utan bevattning vilken resulterade i 187 000 kubikmeter. Scenario 2.2 innebar full bevattning och resulterade i en mycket stor total årsförbrukning på 2,4 miljoner kubikmeter vatten. Scenario 1 resulterade i en vattenförbrukning på 611 000 kubikmeter per år och 199 000 kubikmeter exklusive bevattning. Klimatförändringarnas förväntade effekter på vattenförbrukningen bör beaktas vid planering för en framtida hållbar vattenförsörjning. Vid dimensionering av grundvattendammar är det rimligt att bortse från bevattning förutsatt att bevattningen även fortsättningsvis sker genom bevattningsdammar och att kapacitet för detta finns. / The purpose of this work is to create a better knowledge of the water consumption at Storsudret, which is located on the island of Gotland, and how it varies over the year. This to be able to plan for a future sustainable water consumption in an area where water shortage periodically is threatening and climate changes are expected to have significant consequences. By creating a model which calculates the water consumption for four categories, the total annual consumption at Storsudret has been compiled. The total water consumption can be used as a guideline when dimensioning the groundwater dams that are planned in the area to reinforce the magazines of groundwater. The model is created in the program Excel and the categories consists of household, animal husbandry, irrigation and service. The model contains a number of parameters which is entered for the different categories and which months that belongs to off-season, mean season and peak season. The water consumption for each category is calculated in cubic meters per month and year and is presented in a compilation over the year. In addition to the water consumption at present, two scenarios have been developed and studied where Scenario 1 is based on the Representative Concentration Pathway RCP 8.5, developed by the Intergovermental Panel on Climate Change to form an opinion about the future climate if continuing a high rise of emission, and Scenario 2 is based on how much of the cropland is being irrigated.  The compilation of the water consumption at Storsudret resulted in a value of 407 000 cubic meters a year och showed a strong variation over the year, where the water consumption was at its highest during the summer months. When calculating the water consumption at present, an irrigation of ten percent of the cropland was assumed which represented the biggest addition to the water consumption. In Scenario 2.1 the total water consumption for a year was calculated without any irrigation and resulted in 187 000 cubic meters. In Scenario 2.2 the irrigation was at full-scale (when calculating the water consumption for a year) and resulted in a very large total annual consumption at 2,4 million cubic meters of water. Scenario 1 resulted in a water consumption of 611 00 cubic meters a year and 199 000 cubic meters excluding the irrigation. The climate change’s expected impacts on the water consumption should be taken into account when planning for a future sustainable water supply. It is reasonable to ignore the irrigation when dimensioning the groundwater dams hence most of the irrigation is done with the help of irrigation dams.

Os parques públicos funcionam como equipamentos urbanos que melhoram a qualidade estética, funcional e ambiental da cidade, resultando em bem-estar para a população. A água de bebedouros e vaporizadores (aspersores) de água dos parques é fornecida pela rede pública de abastecimento. O objetivo deste estudo foi avaliar a qualidade da água desses dispositivos de acesso à agua, em quatro parques municipais de São Paulo. As coletas foram realizadas durante treze meses (n= 552), para a quantificação de Escherichia coli, de bactérias heterotróficas e teor de cloro livre cujos resultados foram avaliados com base no padrão de potabilidade preconizado pela legislação brasileira vigente. A detecção de Staphylococcus aureus, uma das principais bactérias responsáveis por infecções humanas e pela resistência a antimicrobianos no mundo, também foi realizada. A avaliação das características dos isolados foi realizada de acordo com o preconizado pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA). A confirmação de espécies de S. aureus foi através da detecção dos genes nuc e coa, a verificação de virulência das cepas foi realizada pela detecção dos genes de virulência, sea, seg e luk-PVL relacionados à expressão de enterotoxinas, e a detecção do gene mecA relacionado a resistência a meticilina (MRSA). A resistência a antimicrobianos dos isolados, foi realizada por método de disco difusão e a avaliação de resistência à vancomicina pelo método de microdiluição em caldo (CIM) com base no Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI). A presença de S. aureus foi detectada em 23 amostras distribuídas entre os parques estudados, representando 22,2% das amostras de bebedouro e 6,6% das amostras de aspersores, respectivamente. O gene mecA foi detectado em 73,91% (17/23) dos isolados de S. aureus encontrados em 23 amostras. A expressão de resistência a antimicrobianos dos isolados foi diversificada e 17,6 % dos isolados detectamos fenotipicamente eram Staphylococcus aureus Resistente a Meticilina (MARSA). Não detectamos nenhum dos genes de virulência nas amostras, como também resistência e/ou sensibilidade reduzida à Vancomicina. A presença de S. aureus em água potável para o consumo humano encontrado neste estudo é um achado inédito, se fazendo necessário a vigilância de água potável para o consumo humano para patógenos, como S. aureus. / Public parks role as urban facilities is to improve the aesthetic, functional and environmental quality of the city, resulting in well-being for the population. Water fountains and mist maker is provided by the public water supply. The objective of this study was to evaluate the water quality of these water access devices in four parks of the São Paulo city. The samples were collected for thirteen months (n=552) for the quantification of Escherichia coli, heterotrophic bacteria and free chlorine content. The results were evaluated based on the potability standard recommended by the Brazilian normalization. The detection of Staphylococcus aureus, one of the major responsible for human infections and antimicrobial resistance in the world, was also performed. The evaluation of the characteristics of the isolates was carried out according to the recommendations of the National Sanitary Surveillance Agency (ANVISA). Confirmation of S. aureus species was carried out through the detection of nuc and coa genes, the virulence of the strains was performed by detecting the following genes: sea, seg and luk-PVL related to enterotoxin expression, and the detection of mecAc gene related to methicillin resistance. The antimicrobial resistance of the isolates was carried out by disc diffusion method and the evaluation of resistance to vancomycin by the broth microdilution method (CIM) based on the Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI). The presence of S. aureus was detected in 23 samples distributed among the studied parks, representing 22.2% of the drinking water samples and 6.6% of the mist maker samples, respectively. Seventeen isolates had mecA detection. The antimicrobial resistance expression of the isolates was diverse and 17.6% of the isolates phenotypically detected were Methicillin Resistant Staphylococcus aureus (MRSA). It is not detected any of the studied virulence genes for the isolates neither resistance and/or reduced sensitivity to vancomycin. The presence of S. aureus in drinking water for human consumption study is an unprecedented finding, put in evidence the necessity for surveillance of drinking water for human consumption.

Thesis (M.P.H.)--University of Texas Health Science Center at Houston, School of Public Health, 2008. / Source: Masters Abstracts International, Volume: 46-05, page: 2669. Adviser: R. Sue Day. Includes bibliographical references.

In dieser Arbeit wird ein Modell für die Simulation des Verbraucherverhaltens in Haushalten entwickelt. Das Ziel ist die Erstellung von Lastprofilen für den Strom- und Wasserverbrauch. Das Modell wird in einem Programm implementiert. Die Ergebnisse werden anschließend validiert und verschiedene Kenngrößen mit Literaturwerten verglichen. Abschließend wird eine Parameterstudie durchgeführt, um den Einfluss verschiedener Faktoren wie z.B. das Arbeitszeitmodell oder die Feiertagsmodellierung auf Lastprofile zu quantifizieren. Das Modell basiert auf einem Bedürfnismodell aus der Psychologie und ermöglicht den Verzicht auf die Errechnung von Aktivitäts-Wahrscheinlichkeitsverteilungen.:Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Ziel der Arbeit 2 Einordnung 3 Wissensstand 3.1 Lastprofile 3.1.1 VDEW-Standard-Lastprofile 3.1.2 Referenzlastprofile von Ein- und Mehrfamilienhäusern für den Einsatz von KWK-Anlagen (VDI 4655) 3.1.3 BDEW-Standardlastprofile Gas 3.1.4 IEA Annex 42 Lastkurven 3.2 Lastprofilgeneratoren 3.2.1 Methoden 3.2.2 Auswahl der Beispiele 3.2.3 Lastprofilgenerator nach Stokes 3.2.4 Lastprofilgenerator nach IEA Annex 42 3.2.5 Lastprofilgenerator nach Jordan 3.2.6 Lastprofilgenerator nach NREL 3.2.7 Lastprofilgenerator nach Walker und Pokoski 3.2.8 Lastprofilgenerator nach Capasso 3.2.9 Lastprofilgenerator nach Widen et al. 3.2.10 Lastprofilgenerator nach Richardson 3.2.11 Lastprofilgenerator nach Metz 3.2.12 Lastprofilgenerator nach Fischer 3.2.13 Zusammenfassung der Lastprofilgeneratoren 3.3 Verhaltenssimulation 3.3.1 Rational Choice Model 3.3.2 Verhaltensmodell nach D. Dörner 3.4 Hausinfrastrukturmodelle 3.4.1 Heizung und Kühlung 3.4.2 Modellierung in TRNSYS 4 Das Modell des bLPG 4.1 Bedürfnismodell 4.2 Modellierung eines einzelnen Haushalts 4.2.1 Desires 4.2.2 Person 4.2.3 Load Types 4.2.4 Devices 4.2.5 Time Profile 4.2.6 Time Limits 4.2.7 Affordances 4.2.8 Berechnungsbeispiel Aktivitätenauswahl 4.2.9 Zusammenfassung der Modellierung eines Haushalts 4.3 Verbesserung der Modellqualität 4.3.1 Locations 4.3.2 Holidays 4.3.3 Geographic Locations 4.3.4 Subaffordances 4.3.5 Temperature Profiles und Date Based Profiles 4.3.6 Vacations 4.3.7 Autonome Geräte 4.4 Houses und Settlements 4.4.1 House Types 4.5 Abstraktion der Geräte 4.6 Abstraktion Haushaltsdefinition 4.7 Elemente für Auswertungen 4.8 Zusammenfassung des Modells des bLPG 5 Implementierung 5.1 Allgemeines 5.2 Historie 5.3 Features 5.4 Struktur 5.5 User Interface 5.6 Database 5.7 CalcController 5.8 Calculation 5.8.1 Aktivitätswahl 5.8.2 Protokollierung 5.8.3 House Infrastructure 5.9 ChartCreator 5.10 SimulationEngine.Exe 5.11 Verwendete Bibliotheken 5.12 Zusammenfassung der Implementierung 6 Modellierung der vordefinierten Haushalte 6.1 Datenbasis und Modellierung 6.2 Vordefininierte Elemente 6.3 Namensschema 6.4 Erfahrungen bei der Erstellung der vordefinierten Haushalte 6.5 Zusammenfassung 7 Validierung 7.1 Einzelner Haushalt 7.1.1 Aktivitäten - Rasterdiagramme 7.1.2 Aktivitäten - Zeit pro Affordanz 7.1.3 Summe des Stromverbrauchs 7.1.4 Verlauf des Lastprofils 7.1.5 Wasserverbrauch 7.1.6 Integration von Photovoltaik 7.1.7 Lichtbedarf 7.1.8 Zusammenfassung CHR03 7.2 Vordefinierte Haushalte 7.2.1 Stromverbrauch 7.2.2 Verhaltensgesteuerter Anteil am Stromverbrauch 7.2.3 Zeitverbrauch der Aktivitäten 7.2.4 Eigenverbrauchsquote mit einer Photovoltaik-Anlage 7.2.5 Jahresdauerlinien 7.3 Validierung einer Siedlung 7.3.1 Gleichzeitigkeitsfaktor des Stromverbrauchs 7.3.2 Vergleich einer Siedlung mit dem H0-Profil 7.4 Fazit 8 Anwendungsmöglichkeiten und Ergebnisse 8.1 Integration von Photovoltaik und Batterien 8.2 Parameterstudie 8.2.1 Vergleichskriterien 8.2.2 Einfluss von Brückentagen 8.2.3 Einfluss von Urlaubsreisen 8.2.4 Einfluss des Rentneranteils 8.2.5 Einfluss von Schichtarbeitern 8.2.6 Einfluss von Arbeitslosigkeit 8.2.7 Einfluss der Energieintensitätseinstellung 8.2.8 Einflussgröße Beleuchtung 8.3 Zusammenfassung der Parameterstudie 9 Ausblick 9.1 Verbesserungspotenziale der Implementierung 9.2 Verbesserungspotenziale der Datenbasis 9.3 Zusammenfassung des Ausblicks 10 Zusammenfassung Anhänge Anhang A Website Anhang B LoadProfileGenerator Manual Literaturverzeichnis / In this thesis a model for the simulation of the behaviour of people in residential households is introduced. The goal is to generate load profiles for residential electricity and water consumption. The model is implemented as a Windows program. The results are validated and various metrics are compared with literature values. A parameter study is performed to quantify the influence of various factors such as the working hours or the influence of holidays on the load profile. The model is based on a desire model from the field of psychology and makes it possible to avoid calculating any probabilty distributions.:Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Ziel der Arbeit 2 Einordnung 3 Wissensstand 3.1 Lastprofile 3.1.1 VDEW-Standard-Lastprofile 3.1.2 Referenzlastprofile von Ein- und Mehrfamilienhäusern für den Einsatz von KWK-Anlagen (VDI 4655) 3.1.3 BDEW-Standardlastprofile Gas 3.1.4 IEA Annex 42 Lastkurven 3.2 Lastprofilgeneratoren 3.2.1 Methoden 3.2.2 Auswahl der Beispiele 3.2.3 Lastprofilgenerator nach Stokes 3.2.4 Lastprofilgenerator nach IEA Annex 42 3.2.5 Lastprofilgenerator nach Jordan 3.2.6 Lastprofilgenerator nach NREL 3.2.7 Lastprofilgenerator nach Walker und Pokoski 3.2.8 Lastprofilgenerator nach Capasso 3.2.9 Lastprofilgenerator nach Widen et al. 3.2.10 Lastprofilgenerator nach Richardson 3.2.11 Lastprofilgenerator nach Metz 3.2.12 Lastprofilgenerator nach Fischer 3.2.13 Zusammenfassung der Lastprofilgeneratoren 3.3 Verhaltenssimulation 3.3.1 Rational Choice Model 3.3.2 Verhaltensmodell nach D. Dörner 3.4 Hausinfrastrukturmodelle 3.4.1 Heizung und Kühlung 3.4.2 Modellierung in TRNSYS 4 Das Modell des bLPG 4.1 Bedürfnismodell 4.2 Modellierung eines einzelnen Haushalts 4.2.1 Desires 4.2.2 Person 4.2.3 Load Types 4.2.4 Devices 4.2.5 Time Profile 4.2.6 Time Limits 4.2.7 Affordances 4.2.8 Berechnungsbeispiel Aktivitätenauswahl 4.2.9 Zusammenfassung der Modellierung eines Haushalts 4.3 Verbesserung der Modellqualität 4.3.1 Locations 4.3.2 Holidays 4.3.3 Geographic Locations 4.3.4 Subaffordances 4.3.5 Temperature Profiles und Date Based Profiles 4.3.6 Vacations 4.3.7 Autonome Geräte 4.4 Houses und Settlements 4.4.1 House Types 4.5 Abstraktion der Geräte 4.6 Abstraktion Haushaltsdefinition 4.7 Elemente für Auswertungen 4.8 Zusammenfassung des Modells des bLPG 5 Implementierung 5.1 Allgemeines 5.2 Historie 5.3 Features 5.4 Struktur 5.5 User Interface 5.6 Database 5.7 CalcController 5.8 Calculation 5.8.1 Aktivitätswahl 5.8.2 Protokollierung 5.8.3 House Infrastructure 5.9 ChartCreator 5.10 SimulationEngine.Exe 5.11 Verwendete Bibliotheken 5.12 Zusammenfassung der Implementierung 6 Modellierung der vordefinierten Haushalte 6.1 Datenbasis und Modellierung 6.2 Vordefininierte Elemente 6.3 Namensschema 6.4 Erfahrungen bei der Erstellung der vordefinierten Haushalte 6.5 Zusammenfassung 7 Validierung 7.1 Einzelner Haushalt 7.1.1 Aktivitäten - Rasterdiagramme 7.1.2 Aktivitäten - Zeit pro Affordanz 7.1.3 Summe des Stromverbrauchs 7.1.4 Verlauf des Lastprofils 7.1.5 Wasserverbrauch 7.1.6 Integration von Photovoltaik 7.1.7 Lichtbedarf 7.1.8 Zusammenfassung CHR03 7.2 Vordefinierte Haushalte 7.2.1 Stromverbrauch 7.2.2 Verhaltensgesteuerter Anteil am Stromverbrauch 7.2.3 Zeitverbrauch der Aktivitäten 7.2.4 Eigenverbrauchsquote mit einer Photovoltaik-Anlage 7.2.5 Jahresdauerlinien 7.3 Validierung einer Siedlung 7.3.1 Gleichzeitigkeitsfaktor des Stromverbrauchs 7.3.2 Vergleich einer Siedlung mit dem H0-Profil 7.4 Fazit 8 Anwendungsmöglichkeiten und Ergebnisse 8.1 Integration von Photovoltaik und Batterien 8.2 Parameterstudie 8.2.1 Vergleichskriterien 8.2.2 Einfluss von Brückentagen 8.2.3 Einfluss von Urlaubsreisen 8.2.4 Einfluss des Rentneranteils 8.2.5 Einfluss von Schichtarbeitern 8.2.6 Einfluss von Arbeitslosigkeit 8.2.7 Einfluss der Energieintensitätseinstellung 8.2.8 Einflussgröße Beleuchtung 8.3 Zusammenfassung der Parameterstudie 9 Ausblick 9.1 Verbesserungspotenziale der Implementierung 9.2 Verbesserungspotenziale der Datenbasis 9.3 Zusammenfassung des Ausblicks 10 Zusammenfassung Anhänge Anhang A Website Anhang B LoadProfileGenerator Manual Literaturverzeichnis