Computermodelle stellen heute ein Standardwerkzeug in vielen wissenschaftlichen Disziplinen dar. Einer ihrer Hauptzwecke ist die Verknüpfung von Prozessen verschiedener Skalen. Verzichtet man auf diese Verknüpfung im Modell, sind realistische Prognosen meist ausgeschlossen, bildet man die Realität 1:1 nach, wird das Modell unlösbar. Wichtig ist daher eine gute Balance zwischen Genauigkeit und Abstraktion. Ich untersuche Möglichkeiten, skalenübergreifende Interaktionen in der Landnutzungsmodellierung effizient zu implementieren. Fokus liegt dabei auf zwei Prozessen: 1.Der Nutzung hochaufgelöster Daten im Modell. 2.Dem technologischer Wandel als landwirtschaftlichem Treiber. Häufig können hochaufgelöste Daten augrund limitierter Modellkomplexität nicht direkt verwendet werden. Meist wird dieses Problem gelöst, indem die Daten nach einem statischen Aggregationsschema hochskaliert werden. Als Alternative diskutiere ich den Einsatz von Clusteralgorithmen. Meine Untersuchungen zeigen, dass der entstehende Informationsverlust bei Verwendung von Clusteralgorithmen signifikant geringer ist als bei der Verwendung statischer Aggregationsvorschriften. Ein weiterer in der Landwirtschaft wichtiger Prozess ist technologischer Wandel. Während in der Vergangenheit Steigerungen in der Produktion meist durch Landexpansion erreicht wurden, so geschieht dies heute häufig durch Intensivierung. Ich präsentiere eine Modellimplementierung dieses Prozesses mitsamt der Rückkopplung der Landnutzungsintensität auf die Effektivität zugehöriger Investitionen. Grundlage dafür ist ein neuentwickeltes Maß für landwirtschaftliche Landnutungsintensität. Damit zeige ich, dass die Effektivität von Investitionen mit steigender Landnutzungsintensität sinkt. Meine Arbeit zeigt, dass außer dem Detailgrad eines Modells auch die Struktur der verwendeten Implementierungen einen signifikanten Einfluss auf die generelle Qualität der Simulation hat und insgesamt mehr Beachtung in der Modellierung finden sollte. / Computer models have become a common tool in various disciplines. A major challenge in modeling is the linking of processes on different scales. Neglecting cross-scale interactions leads to biases in model projections while a 1:1 representation is computational infeasible. Therefore, a good balance between accuracy and abstraction is essential. I investigate efficient implementations of cross-scale interactions in agricultural land-use models. I focus on two dominant aspects: First, the inclusion of spatially explicit data in a global optimization model; second, the proper representation of technological change as a driver for land use change. As a consequence of limitations in complexity of global optimization models the problem arises that high-resolution data cannot be used directly as model input. Typically, the spatially explicit data is upscaled by using a static upscaling rule. As an alternative I discuss the use of clustering methods for upscaling. I provide a general framework including the creation of clusters, the upscaling of inputs, and the downscaling of outputs. My investigations show that the information loss due to upscaling decreases significantly with cluster methods compared to static grids. Another important process in agriculture is technological change. Whereas in the past increases in agricultural production were mainly achieved by agricultural land expansion, nowadays most increases in total production are outcome of intensification due to technological change. To model this feedback I introduce a measure for agricultural land-use intensity. Based on this measure I show that the effectiveness of investments in technological change decreases with the agricultural land-use intensity. My findings imply that apart from detailedness especially the implementation has a significant impact on general model quality. Therefore, in model development the framework used for implementation should be emphasized to a greater extent.

No description available.

Evaporation plays an important role in the water balance on a different spatial scale. However, its direct and indirect measurements are globally scarce and accurate estimations are a challenging task. Thus the correct process approximation in modelling of the terrestrial evaporation plays a crucial part. A physically based 1D lumped soil–plant–atmosphere model (BROOK90) is applied to study the role of parameter selection and meteorological input for modelled evaporation on the point scale. Then, with the integration of the model into global, regional and local frameworks, we made cross-combinations out of their parameterization and forcing schemes to show and analyse their roles in the estimations of the evaporation. Five sites with different land uses (grassland, cropland, deciduous broadleaf forest, two evergreen needleleaf forests) located in Saxony, Germany, were selected for the study. All tested combinations showed a good agreement with FLUXNET measurements (Kling–Gupta efficiency, KGE, values 0.35–0.80 for a daily scale). For most of the sites, the best results were found for the calibrated model with in situ meteorological input data, while the worst was observed for the global setup. The setups' performance in the vegetation period was much higher than for the winter period. Among the tested setups, the model parameterization showed higher spread in performance than meteorological forcings for fields and evergreen forests sites, while the opposite was noticed in deciduous forests. Analysis of the of evaporation components revealed that transpiration dominates (up to 65 %–75 %) in the vegetation period, while interception (in forests) and soil/snow evaporation (in fields) prevail in the winter months. Finally, it was found that different parameter sets impact model performance and redistribution of evaporation components throughout the whole year, while the influence of meteorological forcing was evident only in summer months.

Ziel dieser Arbeit ist es zwei verschiedene Klassen von Systemen nichtlinearer parabolischer Gleichungen zu homogenisieren, und zwar Reaktions-Diffusions-Systeme mit verschiedenen Diffusionslängenskalen und Gleichungen vom Typ Cahn-Hilliard. Wir betrachten parabolische Gleichungen mit periodischen Koeffizienten, wobei die Periode dem Verhältnis der charakteristischen mikroskopischen zu der makroskopische Längenskala entspricht. Unser Ziel ist es, effektive Gleichungen rigoros herzuleiten, um die betrachteten Systeme besser zu verstehen und den Simulationsaufwand zu minimieren. Wir suchen also einen Konvergenzbegriff, mit dem die Lösung des Ausgangsmodells im Limes der Periode gegen Null gegen die Lösung des effektiven Modells konvergiert. Um die periodische Mikrostruktur und die verschiedenen Diffusivitäten zu erfassen, verwenden wir die Zwei-Skalen Konvergenz mittels periodischer Auffaltung. Der erste Teil der Arbeit handelt von Reaktions-Diffusions-Systemen, in denen einige Spezies mit der charakteristischen Diffusionslänge der makroskopischen Skala und andere mit der mikroskopischen diffundieren. Die verschiedenen Diffusivitäten führen zu einem Verlust der Kompaktheit, sodass wir nicht direkt den Grenzwert der nichtlinearen Terme bestimmen können. Wir beweisen mittels starker Zwei-Skalen Konvergenz, dass das effektive Modell ein zwei-skaliges Modell ist, welches von der makroskopischen und der mikroskopischen Skale abhängt. Unsere Methode erlaubt es uns, explizite Raten für die Konvergenz der Lösungen zu bestimmen. Im zweiten Teil betrachten wir Gleichungen vom Typ Cahn-Hilliard, welche ortsabhängige Mobilitätskoeffizienten und allgemeine Potentiale beinhalten. Wir beweisen evolutionäre Gamma-Konvergenz der zugehörigen Gradientensysteme basierend auf der Gamma-Konvergenz der Energien und der Dissipationspotentiale. / The aim of this thesis is to derive homogenization results for two different types of systems of nonlinear parabolic equations, namely reaction-diffusion systems involving different diffusion length scales and Cahn-Hilliard-type equations. The coefficient functions of the considered parabolic equations are periodically oscillating with a period which is proportional to the ratio between the charactersitic microscopic and macroscopic length scales. In view of greater structural insight and less computational effort, it is our aim to rigorously derive effective equations as the period tends to zero such that solutions of the original model converge to solutions of the effective model. To account for the periodic microstructure as well as for the different diffusion length scales, we employ the method of two-scale convergence via periodic unfolding. In the first part of the thesis, we consider reaction-diffusion systems, where for some species the diffusion length scale is of order of the macroscopic length scale and for other species it is of order of the microscopic one. Based on the notion of strong two-scale convergence, we prove that the effective model is a two-scale reaction-diffusion system depending on the macroscopic and the microscopic scale. Our approach supplies explicit rates for the convergence of the solution. In the second part, we consider Cahn-Hilliard-type equations with position-dependent mobilities and general potentials. It is well-known that the classical Cahn-Hilliard equation admits a gradient structure. Based on the Gamma-convergence of the energies and the dissipation potentials, we prove evolutionary Gamma-convergence, for the associated gradient system such that we obtain in the limit of vanishing periods a Cahn-Hilliard equation with homogenized coefficients.

Ein der Biologie zugrunde liegender Prozess ist die Fortpflanzung. Einzeller wachsen dazu heran und teilen sich. Grundlage hierfür sind ausreichend Nahrung und Ressourcen, um die eigene Masse und alle Zellbestandteile, insbesondere die DNS, zu verdoppeln. Fehler bei der Wachstumsregulation oder der DNS-Verdopplung können schwerwiegende Folgen haben und stehen beim Menschen im Zusammenhang z.B. mit Krebs. In dieser Arbeit werden mathematische Modelle für die Mechanismen zur Wachstumsregulierung und DNS-Verdopplung in der Bäckerhefe, Saccharomyces cerevisiae, vorgestellt. Modellierung kann entscheident zum Verstehen von komplexen, dynamischen Systemen beitragen. Wir haben ein Modell für Einzellerwachstum entwickelt und leiten das Wachstumsverhalten von Zellkulturen von diesem Modell, mittels einer hierfür programmierten Software, ab. Außerdem haben wir ein Model für die Verdopplung der DNS entwickelt, um Auswirkungen verschiedener Aktivierungsmuster auf die Replikation zu testen. Zusätzlich wurde die Verlängerung entstehender DNS Stränge, Elongation, mit einem detaillierten, stochastischen Modell untersucht. Wir haben unsere Ergebnisse zur DNS-Verdopplung mit einer abschließenden Untersuchung ergänzt, die funktionelle Beziehungen von Genen aufzeigt, welche sich in der Nähe von Aktivierungsstellen der Verdopplung befinden. Folgende Einsichten in die komplexe Koordination von Wachstum und Teilung wurden gewonnen: (i) Wachstumskontrolle ist eine inhärente Eigenschaft von Hefezellpopulationen, welche weder Signale noch Messmechanismen benötigt, (ii) DNS Verdopplung ist robuster in kleinen Chromosomen mit hoher Dichte an Aktivierungsstellen, (iii) Elongation ist weitgehend uniform, weicht aber an genau definierten Stellen signifikant ab und (iv) katabole Gene häufen sich nahe der frühen Aktivierungsstellen und anabole Gene nahe der späten. Unsere Ergebnisse tragen zum Verständniss von zellulären Mechanismen zur Wachstumskontrolle und DNS-Verdopplung bei. / One of the most fundamental processes in biology is reproduction. To achieve this, single cellular organisms grow, proliferate and divide. The prerequisite for this is acquiring sufficient resources to double size and cellular components, most importantly the DNA. Defects in either sufficient gain in size or chromosomal doubling can be severe for the organism and have been related to diseases in humans, such as cancer. Therefore, the cell has developed sophisticated regulatory mechanisms to control the orderly fashion of growth and duplication. We have developed mathematical models to study systemic properties of size control and DNA replication in the premier eukaryotic model organism Saccharomyces cerevisiae. Modeling can help understanding the complex nature of dynamic systems. We provide a single cell model to explore size control. We deduced population behavior from the single cell model through multi-cell simulations using a tailor-made software. Also, we implemented an algorithm that simulates the DNA replication process to test the impact of different replication activation patterns. Additionally, elongation dynamics were assessed with a fine-grained stochastic model for the replication machinery motion. We complemented our analysis of DNA replication by studying the functional association of genes and replication origins. Our systems-level analysis reveals novel insights into the coordination of growth and division, namely that (i) size regulation is an intrinsic property of yeast cell populations and not due to signaling or size sensing, (ii) DNA replication is more robust in small chromosomes with high origin density, (iii) the elongation process is strongly biased at distinct locations in the genome and (iv) catabolic genes are over-represented near early origins and anabolic genes near late origins. Our results contribute to explaining mechanisms of size control and DNA replication.

Die Arbeit widmet sich der Simulation und der Prognose des Materialverhaltens des Hochleistungsverbundwerkstoffes Textilbeton unter Zugbeanspruchungen. Basierend auf einer hierarchischen mechanischen Modellbildung (Multi-Skalen-Analyse) werden die Tragmechanismen des Verbundwerkstoffes auf drei Strukturebenen abgebildet. Damit lassen sich die den Verbundwerkstoff charakterisierenden mechanischen Kenngrößen aus experimentell ermittelten Kraft-Verschiebungs-Abhängigkeiten ableiten. Diese Kenngrößen sind mit heutiger Messtechnik nicht direkt experimentell bestimmbar. Es wird ein Mikro-Meso-Makro-Prognosemodell (MMM-Prognosemodell) für Textilbeton entwickelt, das basierend auf der Simulation des Mikrostrukturverhaltens das makroskopische Materialverhalten prognostiziert. Die Grundlage dafür bildet die qualitative und quantitative Bestimmung der Verbundeigenschaften zwischen der Filamentbewehrung und der einbettenden Matrix. Für das Verbundverhalten von Rovings in einer Feinbetonmatrix wird, ausgehend von einer Rovingapproximation mit superelliptischem Querschnitt, die partielle Imprägnierung des Rovings und die daraus resultierende Verbundwirkung identifiziert und simuliert. Auf Grundlage der mikro- und mesomechanischen Modelle sowie der Kalibrierung und Verifizierung des MMM-Prognosemodells durch die Simulation von Filament- und Rovingauszugsversuchen wird das makroskopische Zugverhalten von Textilbeton mit Mehrfachrissbildung prognostiziert. Die numerischen Ergebnisse werden durch die Ergebnisse der experimentellen Dehnkörperversuche validiert. Das MMM-Prognosemodell für Textilbeton wird im Rahmen einer hierarchischen Multi-Skalen-Analyse auf Zugversuche von Textilbetonbauteilen angewendet. Weiterhin wird die Verstärkungswirkung einer Textilbetonschicht an Stahlbetonbauteilen unter Biegebeanspruchung zutreffend simuliert. Es wird das nichtlineare Bauteilverhalten abgebildet, wobei die Bauteildurchbiegung, die effektiven Rovingbeanspruchungen und die Beanspruchungen der Filamente im Roving abgebildet werden. / The present work deals with the simulation and the prediction of the effective material behavior of the high performance composite textile reinforced concrete (TRC) subjected to tension. Based on a hierarchical material model within a multi scale approach the load bearing mechanisms of TRC are modeled on three structural scales. Therewith, the mechanical parameters characterizing the composite material can be deduced indirectly by experimentally determined force displacement relations obtained from roving pullout tests. These parameters cannot be obtained by contemporary measuring techniques directly. A micro-meso-macro-prediction model (MMM-PM) for TRC is developed, predicting the macroscopic material behavior by means of simulations of the microscopic and the mesoscopic material behavior. The basis is the qualitative and quantitative identification of the bond properties of the roving-matrix system. The partial impregnation of the rovings and the corresponding varying bond qualities are identified to characterize the bond behavior of rovings in a fine-grained concrete matrix. The huge variety of roving cross-sections is approximated by superellipses on the meso scale. The macroscopic behavior of TRC subjected to tension including multiple cracking of the matrix material is correctly predicted on the basis of the micro- and meso-mechanical models. The calibration and verification of the MMM-PM is performed by simulations of roving pullout tests, whereas a first validation is carried out by a comparison of the numerical predictions with the experimental data from tensile tests. The MMM-PM for TRC is applied to tensile tests of structural members made of TRC. Furthermore, a steel-reinforced concrete plate strengthened by a TRC layer is accurately simulated yielding the macroscopic deflection of the plate, the mesoscopic stress state of the roving and the microscopic stresses of the filaments.

No description available.

Die Arbeit widmet sich der Simulation und der Prognose des Materialverhaltens des Hochleistungsverbundwerkstoffes Textilbeton unter Zugbeanspruchungen. Basierend auf einer hierarchischen mechanischen Modellbildung (Multi-Skalen-Analyse) werden die Tragmechanismen des Verbundwerkstoffes auf drei Strukturebenen abgebildet. Damit lassen sich die den Verbundwerkstoff charakterisierenden mechanischen Kenngrößen aus experimentell ermittelten Kraft-Verschiebungs-Abhängigkeiten ableiten. Diese Kenngrößen sind mit heutiger Messtechnik nicht direkt experimentell bestimmbar. Es wird ein Mikro-Meso-Makro-Prognosemodell (MMM-Prognosemodell) für Textilbeton entwickelt, das basierend auf der Simulation des Mikrostrukturverhaltens das makroskopische Materialverhalten prognostiziert. Die Grundlage dafür bildet die qualitative und quantitative Bestimmung der Verbundeigenschaften zwischen der Filamentbewehrung und der einbettenden Matrix. Für das Verbundverhalten von Rovings in einer Feinbetonmatrix wird, ausgehend von einer Rovingapproximation mit superelliptischem Querschnitt, die partielle Imprägnierung des Rovings und die daraus resultierende Verbundwirkung identifiziert und simuliert. Auf Grundlage der mikro- und mesomechanischen Modelle sowie der Kalibrierung und Verifizierung des MMM-Prognosemodells durch die Simulation von Filament- und Rovingauszugsversuchen wird das makroskopische Zugverhalten von Textilbeton mit Mehrfachrissbildung prognostiziert. Die numerischen Ergebnisse werden durch die Ergebnisse der experimentellen Dehnkörperversuche validiert. Das MMM-Prognosemodell für Textilbeton wird im Rahmen einer hierarchischen Multi-Skalen-Analyse auf Zugversuche von Textilbetonbauteilen angewendet. Weiterhin wird die Verstärkungswirkung einer Textilbetonschicht an Stahlbetonbauteilen unter Biegebeanspruchung zutreffend simuliert. Es wird das nichtlineare Bauteilverhalten abgebildet, wobei die Bauteildurchbiegung, die effektiven Rovingbeanspruchungen und die Beanspruchungen der Filamente im Roving abgebildet werden. / The present work deals with the simulation and the prediction of the effective material behavior of the high performance composite textile reinforced concrete (TRC) subjected to tension. Based on a hierarchical material model within a multi scale approach the load bearing mechanisms of TRC are modeled on three structural scales. Therewith, the mechanical parameters characterizing the composite material can be deduced indirectly by experimentally determined force displacement relations obtained from roving pullout tests. These parameters cannot be obtained by contemporary measuring techniques directly. A micro-meso-macro-prediction model (MMM-PM) for TRC is developed, predicting the macroscopic material behavior by means of simulations of the microscopic and the mesoscopic material behavior. The basis is the qualitative and quantitative identification of the bond properties of the roving-matrix system. The partial impregnation of the rovings and the corresponding varying bond qualities are identified to characterize the bond behavior of rovings in a fine-grained concrete matrix. The huge variety of roving cross-sections is approximated by superellipses on the meso scale. The macroscopic behavior of TRC subjected to tension including multiple cracking of the matrix material is correctly predicted on the basis of the micro- and meso-mechanical models. The calibration and verification of the MMM-PM is performed by simulations of roving pullout tests, whereas a first validation is carried out by a comparison of the numerical predictions with the experimental data from tensile tests. The MMM-PM for TRC is applied to tensile tests of structural members made of TRC. Furthermore, a steel-reinforced concrete plate strengthened by a TRC layer is accurately simulated yielding the macroscopic deflection of the plate, the mesoscopic stress state of the roving and the microscopic stresses of the filaments.

Diese Dissertation beschäftigt sich mit der rigorosen Herleitung effektiver Modelle zur Beschreibung von Schädigungsprozessen. Diese effektiven Modelle werden für verschiedene raten-unabhängige Schädigungsmodelle linear elastischer Materialien hergeleitet. Den Ausgangspunkt stellt dabei ein unidirektionales Mikrostrukturevolutionsmodell dar, dessen Fundament eine Familie geordneter zulässiger Mikrostrukturen bildet. Jede Mikrostruktur dieser Familie besitzt die gleiche intrinsische Längenskala. Zur Herleitung eines effektiven Modells wird das asymptotische Verhalten dieser Längenskala mittels Techniken der Zwei-Skalen-Konvergenz untersucht. Um das Grenzmodell zu identifizieren, bedarf es einer Mikrostrukturregularisierung, die als diskreter Gradient für stückweise konstante Funktionen aufgefasst werden kann. Die Mikrostruktur des effektiven Modells ist punktweise durch ein Einheitszellenproblem gegeben, welches die Mikro- von der Makroskala trennt. Ausgehend vom Homogenisierungsresultat für die unidirektionale Mikrostrukturevolution werden effektive Modelle für Zwei-Phasen-Schädungsprozesse hergeleitet. Die aus zwei Phasen bestehende Mikrostruktur der mikroskopischen Modelle ermöglicht z.B. die Modellierung von Schädigung durch das Wachstum von Inklusionen aus geschädigtem Material verschiedener Form und Größe. Außerdem kann Schädigung durch das Wachstum mikroskopischer Hohlräume und Mikrorissen betrachtet werden. Die Größe der Defekte skaliert mit der intrinsischen Längenskala und die unidirektionale Mikrostrukturevolution verhindert, dass bei fixierter Längenskala die Defekte für fortlaufende Zeit schrumpfen. Das Material des Grenzmodells ist dann in jedem Punkt als Mischung von ungeschädigtem und geschädigtem Material durch das Einheitszellenproblem gegeben. Dabei liefert das Einheitszellenproblem nicht nur das Mischungsverhältnis sondern auch die genaue geometrische Mischungsverteilung, die dem effektiven Material des jeweiligen Materialpunktes zugrunde liegt. / This dissertation at hand deals with the rigorous derivation of such effective models used to describe damage processes. For different rate-independent damage processes in linear elastic material these effective models are derived as the asymptotic limit of microscopic models. The starting point is represented by a unidirectional microstructure evolution model which is based on a family of ordered admissible microstructures. Each microstructure of that family possesses the same intrinsic length scale. To derive an effective model, the asymptotic behavior of this intrinsic length scale is investigated with the help of techniques of the two-scale convergence. For this purpose, a microstructure-regularizing term, which can be understood as a discrete gradient for piecewise constant functions, is needed to identify the limit model. The microstructure of the effective model is given pointwisely by a so-called unit cell problem which separates the microscopic scale from the macroscopic scale. Based on these homogenization results for unidirectional microstructure evolution models, effective models for brutal damage processes are provided. There, the microstructure consists of only two phases, namely undamaged material which comprises defects of damaged material with various sizes and shapes. In this way damage progression can be modeled by the growth of inclusions of weak material, the growth of voids, or the growth of microscopic cracks. The size of the defects is scaled by the intrinsic length scale and the unidirectional microstructure evolution prevents that, for a fixed length scale, the defects shrink for progressing time. According to the unit cell problem, the material of the limit model is then given as a mixture of damaged and undamaged material. In a specific material point of the limit model, that unit cell problem does not only define the mixture ratio but also the exact geometrical mixture distribution.

No description available.