Die Kartierung der städtische Oberflächenmaterialien ist aufgrund der komplexen räumlichen Muster eine Herausforderung. Daten von bildgebenden Spektrometern können hierbei durch die feine und kontinuierliche Abtastung des elektromagnetischen Spektrums detaillierte spektrale Merkmale von Oberflächenmaterialien erkennen, was mit multispektralen oder RGB-Bildern nicht mit der gleichen Genauigkeit erreicht werden kann. Bislang wurden in zahlreichen Studien zur Kartierung von städtischen Oberflächenmaterialien Daten von flugzeuggestützten abbildenden Spektrometern mit hoher räumlicher Auflösung verwendet, die ihr Potenzial unter Beweis stellen und gute Ergebnisse liefern. Im Vergleich zu diesen Sensoren haben weltraumgestützte abbildende Spektrometer eine regionale oder globale Abdeckung, eine hohe Wiederholbarkeit und vermeiden teure, zeit- und arbeitsaufwändige Flugkampagnen. Allerdings liegt die räumliche Auflösung der aktuellen weltraumgestützten abbildenden Spektroskopiedaten bei etwa 30 m, was zu einem Mischpixelproblem führt, welches mit herkömmlichen Kartierungsansätzen nur schwer zu bewältigen ist. Das Hauptziel dieser Studie ist die Kartierung städtischer Materialien mit bildgebenden Spektroskopiedaten in verschiedenen Maßstäben und die gleichzeitige Nutzung des Informationsgehalts dieser Daten, um die chemischen und physikalischen Eigenschaften von Oberflächenmaterialien zu erfassen sowie das Mischpixelproblem zu berücksichtigen. Konkret zielt diese Arbeit darauf ab, (1) photovoltaische Solarmodule mit Hilfe von luftgestützten bildgebenden Spektroskopiedaten auf der Grundlage ihrer spektralen Merkmale zu kartieren; (2) die Robustheit der Stichprobe von städtischen Materialgradienten zu untersuchen; (3) die Übertragbarkeit von städtischen Materialgradienten auf andere Gebiete zu analysieren. / Mapping urban surface materials is challenging due to the complex spatial patterns. Data from imaging spectrometers can identify detailed spectral features of surface materials through the fine and continuous sampling of the electromagnetic spectrum, which cannot be achieved with the same accuracy using multispectral or RGB images. To date, numerous studies in urban surface material mapping have been using data from airborne imaging spectrometers with high spatial resolution, demonstrating the potential and providing good results. Compared to these sensors, spaceborne imaging spectrometers have regional or global coverage, high repeatability, and avoid expensive, time-consuming, and labor-intensive flight campaigns. However, the spatial resolution of current spaceborne imaging spectroscopy data (also known as hyperspectral data) is about 30 m, resulting in a mixed pixel problem that is challenging to handle with conventional mapping approaches. The main objective of this study is to perform urban surface material mapping with imaging spectroscopy data at different spatial scales, simultaneously explore the information content of these data to detect the chemical and physical properties of surface materials, and take the mixed-pixel problem into account. Specifically, this thesis aims to (1) map solar photovoltaic modules using airborne imaging spectroscopy data based on their spectral features; (2) investigate the sampling robustness of urban material gradients; (3) analyze the area transferability of urban material gradients.

Introduction: Discontinuation of tyrosine kinase inhibitor (TKI) treatment is emerging as the main therapy goal for Chronic Myeloid Leukemia (CML) patients. The DESTINY trial showed that TKI dose reduction prior to cessation can lead to an increased number of patients achieving sustained treatment free remission (TFR). However, there has been no systematic investigation to evaluate how dose reduction regimens can further improve the success of TKI stop trials. Methods: Here, we apply an established mathematical model of CML therapy to investigate different TKI dose reduction schemes prior to therapy cessation and evaluate them with respect to the total amount of drug used and the expected TFR success. Results: Our systematic analysis confirms clinical findings that the overall time of TKI treatment is a major determinant of TFR success, while highlighting that lower dose TKI treatment for the same duration is equally sufficient for many patients. Our results further suggest that a stepwise dose reduction prior to TKI cessation can increase the success rate of TFR, while substantially reducing the amount of administered TKI. Discussion: Our findings illustrate the potential of dose reduction schemes prior to treatment cessation and suggest corresponding and clinically testable strategies that are applicable to many CML patients.

Articulatory synthesis is based on modeling various physical phenomena of speech production, including sound radiation from the mouth. With regard to sound radiation, the most common approach is to approximate it in terms of a simple spherical source of strength equal to the mouth volume velocity. However, because this approximation is only valid at very low frequencies and does not account for the diffraction by the head and the torso, we simulated two alternative radiation characteristics that are potentially more realistic: the radiation from a vibrating piston in a spherical baffle, and the radiation from the mouth of a detailed model of the human head and torso. Using the articulatory speech synthesizer VocalTractLab, a corpus of 10 sentences was synthesized with the different radiation characteristics combined with three different phonation types. The synthesized sentences were acoustically compared with natural recordings of the same sentences in terms of their long-term average spectra (LTAS), and evaluated in terms of their naturalness and intelligibility. The intelligibility was not affected by the type of radiation characteristic. However, it was found that the more similar their LTAS was to real speech, the more natural the synthetic sentences were perceived to be. Hence, the naturalness was not directly determined by the realism of the radiation characteristic, but by the combined spectral effect of the radiation characteristic and the voice source. While the more realistic radiation models do not per se improve synthesis quality, they provide new insights in the study of speech production and articulatory synthesis.

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Diese Arbeit untersucht ordnungsinvariante Formeln der Logik erster Stufe (FO) und einiger ihrer Erweiterungen, sowie andere eng verwandte Konzepte der endlichen Modelltheorie. Viele Resultate der endlichen Modelltheorie nehmen an, dass Strukturen mit einer Einbettung ihres Universums in ein Anfangsstück der natürlichen Zahlen ausgestattet sind. Dies erlaubt es, beliebige Relationen (z.B. die lineare Ordnung) und Operationen (z.B. Addition, Multiplikation) von den natürlichen Zahlen auf solche Strukturen zu übertragen. Die resultierenden Relationen auf den endlichen Strukturen werden als numerische Prädikate bezeichnet. Werden numerische Prädikate in Formeln verwendet, beschränkt man sich dabei häufig auf solche Formeln, deren Wahrheitswert auf endlichen Strukturen invariant unter Änderungen der Einbettung der Strukturen ist. Wenn das einzige verwendete numerische Prädikat eine lineare Ordnung ist, spricht man beispielsweise von ordnungsinvarianten Formeln. Die Resultate dieser Arbeit können in drei Teile unterteilt werden. Der erste Teil betrachtet die Lokalitätseigenschaften von FO-Formeln mit Modulo-Zählquantoren, die beliebige numerische Prädikate invariant nutzen. Der zweite Teil betrachtet FO-Sätze, die eine lineare Ordnung samt der zugehörigen Addition auf invariante Weise nutzen, auf endlichen Bäumen. Es wird gezeigt, dass diese dieselben regulären Baumsprachen definieren, wie FO-Sätze ohne numerische Prädikate mit bestimmten Kardinalitätsprädikaten. Für den Beweis wird eine algebraische Charakterisierung der in dieser Logik definierbaren Baumsprachen durch Operationen auf Bäumen entwickelt. Der dritte Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Ausdrucksstärke und der Prägnanz von FO und Erweiterungen von FO auf Klassen von Strukturen beschränkter Baumtiefe. / This thesis studies the concept of order-invariance of formulae of first-order logic (FO) and some of its extensions as well as other closely related concepts from finite model theory. Many results in finite model theory assume that structures are equipped with an embedding of their universe into an initial segment of the natural numbers. This allows to transfer arbitrary relations (e.g. linear order) and operations (e.g. addition, multiplication) on the natural numbers to structures. The arising relations on the structures are called numerical predicates. If formulae use these numerical predicates, it is often desirable to consider only such formulae whose truth value in finite structures is invariant under changes to the embeddings of the structures. If the numerical predicates include only a linear order, such formulae are called order-invariant. We study the effect of the invariant use of different kinds of numerical predicates on the expressive power of FO and extensions thereof. The results of this thesis can be divided into three parts. The first part considers the locality and non-locality properties of formulae of FO with modulo-counting quantifiers which may use arbitrary numerical predicates in an invariant way. The second part considers sentences of FO which may use a linear order and the corresponding addition in an invariant way and obtains a characterisation of the regular finite tree languages which can be defined by such sentences: these are the same tree languages which are definable by FO-sentences without numerical predicates with certain cardinality predicates. For the proof, we obtain a characterisation of the tree languages definable in this logic in terms of algebraic operations on trees. The third part compares the expressive power and the succinctness of different ex- tensions of FO on structures of bounded tree-depth.

An der Interpretation extrazellulärer Signale beteiligte Regulationsnetzwerke sind von zentraler Bedeutung für alle Organismen. Extrazelluläre Signale werden gewöhnlich durch enzymatische Kaskaden innerhalb weniger Minuten in den Zellkern weitergeleitet, wo sie langsame Änderungen der Genexpression bewirken und so das Schicksal der Zelle beeinflussen. Im ersten Teil der Arbeit wird durch mathematische Modellierung untersucht, wie die MAPK Kaskade Signale von der Zellmembran in den Kern weiterleitet. Es wurden Netzwerkeigenschaften herausgearbeitet, die verhindern, dass die MAPK Kaskade fälschlicherweise durch genetische Mutationen aktiviert wird. Desweiteren wurde eine versteckte positive Rückkopplungsschleife identifiziert, welche die Aktivierung der MAPK Kaskade oberhalb eines gewissen Schwellwert-Stimulus verstärkt. Der zweite Teil der Arbeit konzentriert sich darauf, wie Änderungen der Genexpression auf langsamer Zeitskala in das Signalnetzwerk rückkoppeln. Eine systematische Genexpressionsdaten-Analyse ergab, dass transkriptionelle Rückkopplung in Eukaryoten generell über Induktion kurzlebiger Signalinhibitoren geschieht. Dynamische Modellierung und experimentelle Validierung von Modellvorhersagen ergab, dass das Inhibitorprotein SnoN als zentraler negativer Feedback Regulator im TGFbeta Signalweg fungiert. Der dritte Teil der Arbeit untersucht, wie die Genexpressionsmaschinerie intrazelluläre Signale interpretiert (“dekodiert“). Eine experimentelle und theoretische Analyse der cyanobakteriellen Eisenstress-Antwort ergab, dass IsrR, eine kleine regulatorische RNA, die Genexpression auf ausreichend starke und lange Stimulation beschränkt. Des Weiteren wurde ein “Reverse Engineering“-Algorithmus auf Hochdurchsatz-RNAi-Daten angewendet, um die Topologie eines krebsrelevanten Transkriptionsfaktornetzwerks abzuleiten. Zusammenfassend wurde in dieser Dissertation gezeigt, wie mathematische Modellierung die experimentelle Analyse biologischer Systeme unterstützen kann. / Intracellular regulatory networks involved in sensing extracellular cues are crucial to all living organisms. Extracellular signals are rapidly transmitted from the cell membrane to the nucleus by activation of enzymatic cascades which ultimately elicit slow changes in gene expression, and thereby affect the cell fate. In the first part of this thesis, the Ras-MAPK cascade transducing signals from the cell membrane to the nucleus is analyzed using mathematical modeling. Model analysis reveals network properties which prevent the MAPK cascade from being inappropriately activated by mutations. Moreover, the simulations unveil a hidden positive feedback loop which ensures strong amplification of MAPK signalling once extracellular stimulation exceeds a certain threshold. The second part of the thesis focuses on how slow gene expression responses feed back into the upstream signalling network. A systematic analysis of gene expression data gathered in mammalian cells demonstrates that such transcriptional feedback generally involves induction of highly unstable signalling inhibitors, thereby establishing negative feedback regulation. Dynamic data-based modelling identifies the SnoN oncoprotein as the central negative feedback regulator in the TGFbeta signalling pathway, and corresponding model predictions are verified experimentally in SnoN-depleted cells. The third part of the thesis focuses on how intracellular signals are decoded by the downstream gene expression machinery. A combined experimental and theoretical analysis of the cyanobacterial iron stress response reveals that small non-coding RNAs allow cells to selectively respond to sufficiently strong and sustained stimuli. Finally, a reverse engineering approach is applied to derive the topology of a complex mammalian transcription factor network from high-throughput knock-down data. In conclusion, this thesis demonstrates how mathematical modelling can support experimental analysis of biological systems.

Im Laborversuch konnte der positive Einfluss einer thermobarischen Vorbehandlung auf die Hydrolysier- und Vergärbarkeit von Rinderfestmist und Rindergülle nachgewiesen werden. Die Laborergebnisse wurden innerhalb eines theoretischen Modells in den Praxismaßstab übertragen, um den Einfluss auf Treibhausgasemissionen, Energiebilanz und Ökonomie zu bewerten. Die Vorbehandlungstemperaturen im Labor lagen zwischen 140 und 220°C in Schritten von 20 K und einer Vorbehandlungszeit von jeweils 5 Minuten. Die höchste Methanmehr¬ausbeute von 58 % konnte bei einer Temperatur von 180°C ermittelt werden. Das Auftreten von Inhibitoren und nicht vergärbaren Bestandteilen führte bei einer Aufbereitungstemperatur von 220°C zu Methanausbeuten, die geringer waren als die des unaufbereiteten Einsatzstoffes. In einer erweiterten Analyse konnte ein funktioneller Zusammenhang zwischen der Methanausbeute nach 30 Tagen und der Methanbildungsrate und -ausbeute während der Beschleunigungsphase gezeigt werden. Mittels einer Regressionsanalyse der so ermittelten Werte wurde nachgewiesen, dass die optimale Aufbereitungstemperatur 164°C ist und die minimale größer als 115°C zu sein hat. Treibhausgasemissionen und Energiebilanz wurden im Rahmen einer Ökobilanz nach ISO 14044 (2006) ermittelt, sowie eine Kosten-Nutzen-Analyse durchgeführt. Dazu wurde eine Anlage zur thermobarischen Vorbehandlung entwickelt und innerhalb eines Modells in eine Biogasanlage integriert. Weiterhin wurde in diesem Modell Maissilage durch Rinderfestmist und / oder Rindergülle als Einsatzstoff ersetzt. Rinderfestmist, ein Einsatzstoff mit hohem organischen Trockenmassegehalt, der ohne Vorbehandlung nicht einsetzbar wäre, erreichte eine energetische Amortisationszeit von 9 Monaten, eine Vermeidung in Höhe der während der Herstellung emittierten Treibhausgase innerhalb von 3 Monaten und eine ökonomische Amortisationszeit von 3 Jahren 3 Monaten, wohingegen Rindergülle keine positiven Effekte zeigte. / Hydrolysis and digestibility of cattle waste as feedstock for anaerobic digestion were improved by thermobarical treatment in lab-scale experiments. The effects of this improvement on greenhouse gas emissions, energy balance and economic benefit was assessed in a full-scale model application. Thermobarical treatment temperatures in lab-scale experiments were 140 to 220°C in 20 K steps for a 5-minute duration. Methane yields could be increased by up to 58 % at a treatment temperature of 180°C. At 220°C, the abundance of inhibitors and other non-digestible substances led to lower methane yields than those obtained from untreated material. In an extended analysis, it could be demonstrated that there is a functional correlation between the methane yields after 30 days and the formation rate and methane yield in the acceleration phase. It could be proved in a regression of these correlation values that the optimum treatment temperature is 164°C and that the minimum treatment temperature should be above 115°C. The theoretical application of a full-scale model was used for assessing energy balance and greenhouse gas emissions following an LCA approach according to ISO 14044 (2006) as well as economy. A model device for thermobarical treatment has been suggested for and theoretically integrated in a biogas plant. The assessment considered the replacement of maize silage as feedstock with liquid and / or solid cattle waste. The integration of thermobarical pretreatment is beneficial for raw material with high organic dry matter content that needs pretreatment to be suitable for anaerobic digestion: Solid cattle waste revealed very short payback times, e.g. 9 months for energy, 3 months for greenhouse gases, and 3 years 3 months for economic amortization, whereas, in contrast, liquid cattle waste did not perform positive replacement effects in this analysis.

Diese Arbeit leistet Beiträge zu zwei Gebieten der mathematischen Programmierung: stochastische Optimierung und gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimierung (MINLP). Im ersten Teil erweitern wir quantitative Stetigkeitsresultate für zweistufige stochastische gemischt-ganzzahlige lineare Programme auf Situationen in denen Unsicherheit gleichzeitig in den Kosten und der rechten Seite auftritt, geben eine ausführliche Übersicht zu Dekompositionsverfahren für zwei- und mehrstufige stochastische lineare und gemischt-ganzzahlig lineare Programme, und diskutieren Erweiterungen und Kombinationen des Nested Benders Dekompositionsverfahrens und des Nested Column Generationsverfahrens für mehrstufige stochastische lineare Programme die es erlauben die Vorteile sogenannter rekombinierender Szenariobäume auszunutzen. Als eine Anwendung dieses Verfahrens betrachten wir die optimale Zeit- und Investitionsplanung für ein regionales Energiesystem unter Einbeziehung von Windenergie und Energiespeichern. Im zweiten Teil geben wir eine ausführliche Übersicht zum Stand der Technik bzgl. Algorithmen und Lösern für MINLPs und zeigen dass einige dieser Algorithmen innerhalb des constraint integer programming Softwaresystems SCIP angewendet werden können. Letzteres erlaubt uns die Verwendung schon existierender Technologien für gemischt-ganzzahlige linear Programme und constraint Programme für den linearen und diskreten Teil des Problems. Folglich konzentrieren wir uns hauptsächlich auf die Behandlung der konvexen und nichtkonvexen nichtlinearen Nebenbedingungen mittels Variablenschrankenpropagierung, äußerer Approximation und Reformulierung. In einer ausführlichen numerischen Studie untersuchen wir die Leistung unseres Ansatzes anhand von Anwendungen aus der Tagebauplanung und des Aufbaus eines Wasserverteilungssystems und mittels verschiedener Vergleichstests. Die Ergebnisse zeigen, dass SCIP ein konkurrenzfähiger Löser für MINLPs geworden ist. / This thesis contributes to two topics in mathematical programming: stochastic optimization and mixed-integer nonlinear programming (MINLP). In the first part, we extend quantitative continuity results for two-stage stochastic mixed-integer linear programs to include situations with simultaneous uncertainty in costs and right-hand side, give an extended review on decomposition algorithm for two- and multistage stochastic linear and mixed-integer linear programs, and discuss extensions and combinations of the Nested Benders Decomposition and Nested Column Generation methods for multistage stochastic linear programs to exploit the advantages of so-called recombining scenario trees. As an application of the latter, we consider the optimal scheduling and investment planning for a regional energy system including wind power and energy storages. In the second part, we give a comprehensive overview about the state-of-the-art in algorithms and solver technology for MINLPs and show that some of these algorithm can be applied within the constraint integer programming framework SCIP. The availability of the latter allows us to utilize the power of already existing mixed integer linear and constraint programming technologies to handle the linear and discrete parts of the problem. Thus, we focus mainly on the domain propagation, outer-approximation, and reformulation techniques to handle convex and nonconvex nonlinear constraints. In an extensive computational study, we investigate the performance of our approach on applications from open pit mine production scheduling and water distribution network design and on various benchmarks sets. The results show that SCIP has become a competitive solver for MINLPs.

Der Stoffwechsel der Zelle besteht aus chemischen Reaktionen und Transportprozessen, deren Umsatzraten (Stoffflüsse) das Ergebnis genetischer, translationaler und metabolischer Kontrolle sind. Stoffflüsse erlauben daher wertvolle Einblicke in das interne Zellgeschehen, sind jedoch -- wenn überhaupt -- nur unter großem Aufwand experimentell bestimmbar. Ihre Vorhersage mittels mathematischer Modelle ist ebenfalls komplex; vereinfachend wird angenommen, der Stoffwechsel unterliege einer optimalen Regulation, wobei Optimalität vielfältig interpretiert wird. Die in dieser Arbeit entwickelte Methode zur Flussvorhersage basiert auf der Annahme, dass sich die Synthesewege wichtiger Metabolite im Laufe der Evolution optimiert haben und unabhängig voneinander reguliert werden. Dies ermöglicht den Organismen: 1. sich einer variierenden Umgebung schnell anzupassen und 2. Störungen und Schäden auf kleinere Teilsysteme (Module) zu begrenzen. Kern der Methode ist die Vorhersage optimaler Synthese-Module: stationärer Flusszustände, die jeweils nur einen Metaboliten synthetisieren und dabei eine vorgegebene Zielfunktion minimieren oder maximieren. Diese minimalen Flussmoden (\textit{MinModen}) sind schnell und ohne Kenntnis enzymspezifischer Parameter zu berechnen, womit sie sich auch zur systematischen Überprüfung der Synthesekapazität großer Netzwerke eignen. Durch lineare Kombination der MinModen kann das Flussgeschehen komplexer Stoffwechselleistungen abgebildet werden. Hinsichtlich verfügbarer experimenteller Daten ist die Qualität der so gewonnenen Flussvorhersagen vergleichbar mit bisherigen Konzepten, und das, obwohl die Kombination optimaler Synthesen ein suboptimales Gesamtflussgeschehen ergibt. Vorteil der MinModen-Methode ist die flexible Integration zusätzlich verfügbarer Daten. So können beispielsweise durch Berücksichtigung Freier Gibbs-Energien und recherchierter Metabolitkonzentrationsbereiche thermodynamisch zulässige Flusszustände vorhergesagt werden. / The metabolism of a cell consists of chemical transformations and transport processes. Their rates (fluxes) are the result of genetic, translational and metabolic control and therefore carry valuable information about the internal state of a cell. However, metabolic fluxes are hard to determine by experiment and are therefore subject of mathematical prediction methods. In this work, a conceptually new method for the prediction of fluxes in large scale metabolic networks is developed. The method is based on the assumption of optimally evolved synthesis pathways that are regulated independently of each other. This enables organisms: (i) to quickly adapt to a varying and complex environment and (ii) to modularly organize its metabolism in order to restrict internal disturbances and damage to smaller subsystems. The core of this method is the prediction of optimal ``synthesis-modules'''': stationary flux modes, each of which synthesizes a single metabolite while minimizing or maximizing a so-called objective function. These so-called minimal flux modes (MinModes) are rapidly calculable without knowledge of enzyme kinetics. As such they are suited for the determination of the synthesis capacity and the set of blocked reactions of large networks. Linearly combined, they allow for the representation of complex metabolic tasks. In contrast to previous approaches that optimize for the concerted accomplishment of complex metabolic tasks (e.g. biomass formation), optimizing single syntheses results in a rather suboptimal total network flux. However, with respect to available experimental data the prediction quality is comparable to previous (FBA) approaches. As major benefit, the method relies on a flexible structure that allows for the integration of diverse experimentally observed data. Here, incorporating free Gibbs-energy and metabolite concentration values enabled the prediction of thermodynamically feasible flux modes without prior restriction of flux directions.

Die Nutzung von Biomasse als Nahrungs- und Futtermittel sowie als Rohstoff geht mit einem erheblichen Eingriff in biochemische Kreisläufe einher. Die Nutztierhaltung beansprucht dabei den Großteil der ökonomisch genutzten Phytomasse und dominiert Stoffströme in der Landwirtschaft. Während bereits der gegenwärtige ökologische Fußabdruck von tierischen Erzeugnissen Anlass zur Sorge bietet, wird die globale Nachfrage nach Fleisch, Milch und Eiern im Zuge von Bevölkerungswachstum und steigenden Einkommen voraussichtlich weiter zunehmen. Die vorliegende Arbeit untersucht die wechselseitigen Zusammenhänge zwischen Tierhaltung und Umwelt im Kontext globaler Wandlungsprozesse und adressiert Unsicherheiten auch in Bezug auf gegenwärtige Umweltauswirkungen. Im Rahmen der Dissertation wurde das räumlich explizite ökonomische Landnutzungsmodell MAgPIE (Model of Agricultural Production and its Impact on the Environment) um eine detaillierte Darstellung des Nutztiersektors erweitert. Die Modellsimulationen unterstreichen das Potenzial, sowohl durch eine Änderung der Ernährungsgewohnheiten als auch der Produktionsweise von tierischen Erzeugnissen landwirtschaftliche Stoffströme und Landnutzung deutlich zu beeinflussen sowie Stickstoffverluste und Emissionen von klimaschädlichen Gasen zu verändern. Moderate Produktivitätssteigerungen können Waldökosysteme bewahren und Kohlenstoffemissionen vermeiden, führen allerdings auch zu Zielkonflikten zwischen dem Schutz aquatischer und terrestrischer Ökosysteme sowie zwischen Stickstoff- und Kohlenstoffverlusten. Zudem ziehen ehrgeizige Produktivitätssteigerungen großflächige Umwandlungen von Weide- zu Ackerland und damit eine Verringerung von Bodenkohlenstoffbeständen auf landwirtschaftlichen Flächen nach sich. Ein reduzierter Konsum tierischer Produkte in wohlhabenden Regionen trägt maßgeblich zum Erhalt der Wälder, der Vermeidung von Treibhausgasemissionen und der Verringerung des landwirtschaftlichen Wasserverbrauchs bei. / Human appropriation of biomass as food, feed and raw material interferes with key biochemical cycles. Livestock is at the epicentre of agricultural material flows and resource use, utilising the majority of the economically used plant biomass, substantially amplifying the agricultural nitrogen cycle, contributing to greenhouse gas emissions and water use, and dominating human use of land. While already today’s environmental footprint of livestock gives cause for concern, demand for meat, milk and eggs is expected to continue growing, driven by population growth, increasing incomes, and urbanization. Between the poles of current environmental externalities and the magnitude of the expected growth of the livestock sector, this thesis explores interactions between animal agriculture and the environment in the context of broad-scale developments such as globalization, technological innovation, rising food demand, and climate change and addresses gaps in our knowledge about current environmental impacts of livestock. For this aim, the spatially explicit economic land use model MAgPIE (Model of Agricultural Production and its Impact on the Environment) was extended by a detailed representation of animal agriculture. Model simulations demonstrate the large demand- and supply-side potential inherent in livestock production to transform biomass flows in agriculture and alter environmental externalities of food production. While moderate productivity gains in the livestock sector can reduce deforestation and emissions from land use change, trade-offs emerge between aquatic and terrestrial ecosystems, and between nitrogen and carbon losses. Moreover, ambitious productivity increases trigger large-scale pasture-to-cropland conversion that involves depletion of soil carbon stocks on agricultural land. A reduced consumption of livestock products in affluent regions considerably mitigates deforestation, carbon emissions and agricultural water consumption.