Nachhaltige Landbewirtschaftung impliziert ausgeglichene Pflanzennährstoffflüsse ohne die Abhängigkeit von Düngern aus nicht erneuerbaren Quellen. Stickstoff, Phosphor und Kalium aus der menschlichen Nahrung werden in Mitteleuropa im Allgemeinen in Schwemmkanalisationen gesammelt und dabei mit Schadstoffen vermengt. Neuartige stoffstromtrennende Sanitärsysteme ermöglichen die Bereitstellung von Humanurin und Fäkalien zur Verwendung als Düngemittel. In der vorliegenden Arbeit wurden praxisrelevante Aspekte der Verwendung von Düngemitteln anthropogener Herkunft untersucht. Die in Gefäß- und Feldversuchen in Berlin Dahlem ermittelte Ertragswirkung zeigte, dass Urin in dieser Hinsicht äquivalenten Mineraldüngern grundsätzlich gleichwertig ist. Bei sehr hohen Konzentrationen kam es abhängig von der Pflanzenart zu Depressionseffekten, welche vermutlich auf den Salz- und Ammoniumgehalt von Urin zurückzuführen sind. Unter Freilandbedingungen traten diese Effekte nicht auf. Bodenbiologische Auswirkungen von Düngerapplikationen sind entscheidend für die Abschätzung ihrer langfristigen Bodenfruchtbarkeitserhaltung. Sowohl in Labor-versuchen als auch im Freiland zeigten sich Regenwürmer durch menschlichen Urin aus Trenntoiletten deutlich beeinträchtigt. Die Ursache der Schädigung konnte nicht geklärt werden. Von einer langfristigen bodenfruchtbarkeitsreduzierenden Beein-trächtigung wird jedoch nicht ausgegangen. Mikrobielle Enzymaktivitäten im Boden wurden im Freiland durch Urinapplikation nicht beeinflusst. Für die Praxis wird empfohlen Urin während der Ausbringung einzuarbeiten, da die Tiere dann weniger mit der Flüssigkeit in Kontakt kommen. Da es ein umweltpolitisches Ziel ist, die Ammoniakemissionen der Landwirtschaft zu minimieren, wurden diese nach der Urinausbringung im Freiland gemessen. Auf Grund der sehr geringen Trockensubstanzgehalte von Humanurin emittierte deutlich weniger NH3 als üblicherweise nach Ausbringung von Schweine- oder Rindergülle. Verbraucherumfragen bestätigten eine hohe Bereitschaft pflanzliche Nahrung, welche mit Urin als Dünger erzeugt wurde, zu kaufen und zu verzehren. Praktizierende Landwirte reagierten dagegen deutlich reservierter. Die Ausbringung von Urin aus Trenntoiletten kann im Sinne einer nachhaltigen Landwirtschaft grundsätzlich empfohlen werden. Es besteht aber weiterer Forschungsbedarf. / Sustainable agriculture implies balanced nutrient flows and independence from fertiliser made from non renewable resources. In Europe, plant nutrients excreted by humans are commonly collected in water borne sewage systems and thus mixed with potentially harmful substances. Novel segregating sanitation techniques can collect separated urine and faeces in a form which enables their use as fertiliser. In the presented thesis selected aspects concerning the use of anthropogenic plant nutrients relevant to farming were investigated. Pot and field experiments indicated that equal yields can be gained if urine instead of mineral fertiliser is applied. Very high concentrations of urine led to reduced growth, presumably caused by the presence of ammonium or salt. However, this was not found under field conditions. Soil biological effects caused by the application of a fertiliser must be considered when assessing its long term contribution to soil fertility. Laboratory experiments as well as field investigations showed that human urine application severely affects earthworms, however, the harmful components were not identified. The results suggest that the effect is of short term only. Soil microbial enzyme activities were not influenced by urine fertiliser. For farming practice it is recommended to inject or incorporate urine to prevent earthworms from coming into direct contact with the infiltrating fertiliser. Gaseous ammonia loss was measured after urine application on fields as reducing harmful emissions from agriculture is a goal of European environmental policy. Because of the very low Dry Matter contents of urine, far less ammonia was emitted to the atmosphere than usually occurs after application of cattle or pig slurry. A consumer acceptance study showed a general high public willingness to accept urine as fertiliser even if used on crops for food production. The reaction of farmers was mainly reserved as a result of the present legal regulations in Germany. Within the context of sustainable agriculture the use of human urine as fertiliser can be recommended. Further research is necessary, especially concerning any effects resulting from residues of pharmaceutical substances contained in human excreta.

<p> We present an application of imprecise probability theory to the quantification of uncertainty in the integrated assessment of climate change. Our work is motivated by the fact that uncertainty about climate change is pervasive, and therefore requires a thorough treatment in the integrated assessment process. Classical probability theory faces some severe difficulties in this respect, since it cannot capture very poor states of information in a satisfactory manner. A more general framework is provided by imprecise probability theory, which offers a similarly firm evidential and behavioural foundation, while at the same time allowing to capture more diverse states of information. An imprecise probability describes the information in terms of lower and upper bounds on probability.</p> <p> For the purpose of our imprecise probability analysis, we construct a diffusion ocean energy balance climate model that parameterises the global mean temperature response to secular trends in the radiative forcing in terms of climate sensitivity and effective vertical ocean heat diffusivity. We compare the model behaviour to the 20th century temperature record in order to derive a likelihood function for these two parameters and the forcing strength of anthropogenic sulphate aerosols. Results show a strong positive correlation between climate sensitivity and ocean heat diffusivity, and between climate sensitivity and absolute strength of the sulphate forcing.</p> <p> We identify two suitable imprecise probability classes for an efficient representation of the uncertainty about the climate model parameters and provide an algorithm to construct a belief function for the prior parameter uncertainty from a set of probability constraints that can be deduced from the literature or observational data. For the purpose of updating the prior with the likelihood function, we establish a methodological framework that allows us to perform the updating procedure efficiently for two different updating rules: Dempster's rule of conditioning and the Generalised Bayes' rule. Dempster's rule yields a posterior belief function in good qualitative agreement with previous studies that tried to constrain climate sensitivity and sulphate aerosol cooling. In contrast, we are not able to produce meaningful imprecise posterior probability bounds from the application of the Generalised Bayes' Rule. We can attribute this result mainly to our choice of representing the prior uncertainty by a belief function.</p> <p> We project the Dempster-updated belief function for the climate model parameters onto estimates of future global mean temperature change under several emissions scenarios for the 21st century, and several long-term stabilisation policies. Within the limitations of our analysis we find that it requires a stringent stabilisation level of around 450 ppm carbon dioxide equivalent concentration to obtain a non-negligible lower probability of limiting the warming to 2 degrees Celsius. We discuss several frameworks of decision-making under ambiguity and show that they can lead to a variety of, possibly imprecise, climate policy recommendations. We find, however, that poor states of information do not necessarily impede a useful policy advice.</p> <p> We conclude that imprecise probabilities constitute indeed a promising candidate for the adequate treatment of uncertainty in the integrated assessment of climate change. We have constructed prior belief functions that allow much weaker assumptions on the prior state of information than a prior probability would require and, nevertheless, can be propagated through the entire assessment process. As a caveat, the updating issue needs further investigation. Belief functions constitute only a sensible choice for the prior uncertainty representation if more restrictive updating rules than the Generalised Bayes'Rule are available.</p> / <p> Diese Arbeit untersucht die Eignung der Theorie der unscharfen Wahrscheinlichkeiten für die Beschreibung der Unsicherheit in der integrierten Analyse des Klimawandels. Die wissenschaftliche Unsicherheit bezüglich vieler Aspekte des Klimawandels ist beträchtlich, so dass ihre angemessene Beschreibung von großer Wichtigkeit ist. Die klassische Wahrscheinlichkeitstheorie weist in diesem Zusammenhang einige Probleme auf, da sie Zustände sehr geringer Information nicht zufriedenstellend beschreiben kann. Die unscharfe Wahrscheinlichkeitstheorie bietet ein gleichermaßen fundiertes Theoriegebäude, welches jedoch eine größere Flexibilität bei der Beschreibung verschiedenartiger Informationszustände erlaubt. Unscharfe Wahrscheinlichkeiten erfassen solche Informationszustände durch die Spezifizierung von unteren und oberen Grenzen an zulässige Werte der Wahrscheinlichkeit.</p> <p> Unsere Analyse des Klimawandels beruht auf einem Energiebilanzmodell mit diffusivem Ozean, welches die globale Temperaturantwort auf eine Änderung der Strahlungsbilanz in Abhängigkeit von zwei Parametern beschreibt: die Klimasensitivität, und die effektive vertikale Wärmediffusivität im Ozean. Wir vergleichen das Modellverhalten mit den Temperaturmessungen des 20. Jahrhunderts, um eine sogenannte Likelihood-Funktion für die Hypothesen zu diesen beiden Parametern sowie dem kühlenden Einfluss der Sulfataerosole zu ermitteln. Im Ergebnis zeigt sich eine stark positive Korrelation zwischen Klimasensitivität und Wärmediffusivität im Ozean, und Klimasensitivität und kühlendem Einfluss der Sulfataerosole.</p> <p> Für die effiziente Beschreibung der Parameterunsicherheit ziehen wir zwei geeignete Modelltypen aus der unscharfen Wahrscheinlichkeitstheorie heran. Wir formulieren einen Algorithmus, der den Informationsgehalt beider Modelle durch eine sogenannte Belief-Funktion beschreibt. Mit Hilfe dieses Algorithmus konstruieren wir Belief-Funktionen für die A-priori-Parameterunsicherheit auf der Grundlage von divergierenden Wahrscheinlichkeitsschätzungen in der Literatur bzw. Beobachtungsdaten. Wir leiten eine Methode her, um die A-priori-Belief-Funktion im Lichte der Likelihood-Funktion zu aktualisieren. Dabei ziehen wir zwei verschiedene Regeln zur Durchführung des Lernprozesses in Betracht: die Dempstersche Regel und die verallgemeinerte Bayessche Regel. Durch Anwendung der Dempsterschen Regel erhalten wir eineA-posteriori-Belief-Funktion, deren Informationsgehalt qualitativ mit den Ergebnissen bisheriger Studien übereinstimmt, die eine Einschränkung der Unsicherheit über die Klimasensitivität und die kühlende Wirkung der Sulfataerosole versucht haben. Im Gegensatz dazu finden wir bei Anwendung der verallgemeinerten Bayesschen Regel keine sinnvollen unteren und oberen Grenzen an die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit. Wir stellen fest, dass dieses Resultat maßgeblich durch die Wahl einer Belief-Funktion zur Beschreibung der A-priori-Unsicherheit bedingt ist.</p> <p> Die A-posteriori-Belief-Funktion für die Modellparameter, die wir aus der Anwendung der Dempsterschen Regel erhalten haben, wird zur Abschätzung des zukünftigen Temperaturanstiegs eingesetzt. Wir betrachten verschiedene Emissionsszenarien für das 21. Jahrhundert sowie verschiedene Stabilisierungsziele für den Treibhausgasgehalt in der Atmosphäre. Im Rahmen unserer Analyse finden wir, dass sehr strikte Stabilisierungsziele im Bereich einer Kohlendioxid-Äquivalentkonzentration von ca. 450 ppm in der Atmosphäre notwendig sind, um nicht eine vernachlässigbar kleine untere Wahrscheinlichkeit für die Begrenzung der Erwärmung auf 2 Grad Celsius zu erhalten. Wir diskutieren verschiedene Kriterien für die Entscheidungsfindung unter unscharfer Wahrscheinlichkeit, und zeigen dass sie zu verschiedenen teilweise unscharfen Politikempfehlungen führen können. Nichtsdestotrotz stellen wir fest, dass eine klare Politikempfehlung auch bei Zuständen schwacher Information möglich sein kann.</p> <p> Wir schließen, dass unscharfe Wahrscheinlichkeiten tatsächlich ein geeignetes Mittel zur Beschreibung der Unsicherheit in der integrierten Analyse des Klimawandels darstellen. Wir haben Algorithmen zur Generierung und Weiterverarbeitung von Belief-Funktionen etabliert, die eine deutlich größere A-priori-Unsicherheit beschreiben können, als durch eine A-priori-Wahrscheinlichkeit möglich wäre. Allerdings erfordert die Frage des Lernprozesses für unscharfe Wahrscheinlichkeiten eine weitergehende Untersuchung. Belief-Funktionen stellen nur dann eine vernünftige Wahl für die Beschreibung der A-priori-Unsicherheit dar, wenn striktere Regeln als die verallgemeinerte Bayessche Regel für den Lernprozess gerechtfertigt werden können.</p>

Soils contain a large amount of carbon (C) that is a critical regulator of the global C budget. Already small changes in the processes governing soil C cycling have the potential to release considerable amounts of CO2, a greenhouse gas (GHG), adding additional radiative forcing to the atmosphere and hence to changing climate. Increased temperatures will probably create a feedback, causing soils to release more GHGs. Furthermore changes in soil C balance impact soil fertility and soil quality, potentially degrading soils and reducing soils function as important resource. Consequently the assessment of soil C dynamics under present, recent past and future environmental conditions is not only of scientific interest and requires an integrated consideration of main factors and processes governing soil C dynamics. To perform this assessment an eco-hydrological modelling tool was used and extended by a process-based description of coupled soil carbon and nitrogen turnover. The extended model aims at delivering sound information on soil C storage changes beside changes in water quality, quantity and vegetation growth under global change impacts in meso- to macro-scale river basins, exemplary demonstrated for a Central European river basin (the Elbe). As a result this study: ▪ Provides information on joint effects of land-use (land cover and land management) and climate changes on croplands soil C balance in the Elbe river basin (Central Europe) presently and in the future. ▪ Evaluates which processes, and at what level of process detail, have to be considered to perform an integrated simulation of soil C dynamics at the meso- to macro-scale and demonstrates the model’s capability to simulate these processes compared to observations. ▪ Proposes a process description relating soil C pools and turnover properties to readily measurable quantities. This reduces the number of model parameters, enhances the comparability of model results to observations, and delivers same performance simulating long-term soil C dynamics as other models. ▪ Presents an extensive assessment of the parameter and input data uncertainty and their importance both temporally and spatially on modelling soil C dynamics. For the basin scale assessments it is estimated that croplands in the Elbe basin currently act as a net source of carbon (net annual C flux of 11 g C m-2 yr-1, 1.57 106 tons CO2 yr-1 entire croplands on average). Although this highly depends on the amount of harvest by-products remaining on the field. Future anticipated climate change and observed climate change in the basin already accelerates soil C loss and increases source strengths (additional 3.2 g C m-2 yr-1, 0.48 106 tons CO2 yr-1 entire croplands). But anticipated changes of agro-economic conditions, translating to altered crop share distributions, display stronger effects on soil C storage than climate change. Depending on future use of land expected to fall out of agricultural use in the future (~ 30 % of croplands area as “surplus” land), the basin either considerably looses soil C and the net annual C flux to the atmosphere increases (surplus used as black fallow) or the basin converts to a net sink of C (sequestering 0.44 106 tons CO2 yr-1 under extensified use as ley-arable) or reacts with decrease in source strength when using bioenergy crops. Bioenergy crops additionally offer a considerable potential for fossil fuel substitution (~37 PJ, 1015 J per year), whereas the basin wide use of harvest by-products for energy generation has to be seen critically although offering an annual energy potential of approximately 125 PJ. Harvest by-products play a central role in soil C reproduction and a percentage between 50 and 80 % should remain on the fields in order to maintain soil quality and fertility. The established modelling tool allows quantifying climate, land use and major land management impacts on soil C balance. New is that the SOM turnover description is embedded in an eco-hydrological river basin model, allowing an integrated consideration of water quantity, water quality, vegetation growth, agricultural productivity and soil carbon changes under different environmental conditions. The methodology and assessment presented here demonstrates the potential for integrated assessment of soil C dynamics alongside with other ecosystem services under global change impacts and provides information on the potentials of soils for climate change mitigation (soil C sequestration) and on their soil fertility status. / Böden speichern große Mengen Kohlenstoff (C) und beeinflussen wesentlich den globalen C Haushalt. Schon geringe Änderungen der Steuergrößen des Bodenkohlenstoffs können dazu führen, dass beträchtliche Mengen CO2, ein Treibhausgas, in die Atmosphäre gelangen und zur globalen Erwärmung und dem Klimawandel beitragen. Der globale Temperaturanstieg verursacht dabei höchstwahrscheinlich eine Rückwirkung auf den Bodenkohlenstoffhaushalt mit einem einhergehenden erhöhten CO2 Fluss der Böden in die Atmosphäre. Weiterhin wirken sich Änderungen im Bodenkohlenstoffhaushalt auf die Bodenfruchtbarkeit und Bodenqualität aus, wobei eine Minderung der Bodenkohlenstoffvorräte wichtige Funtionen des Bodens beeinträchtigt und folglich den Boden als wichtige Ressource nachhaltig beinflusst. Demzufolge ist die Quantifizierung der Bodenkohlenstoffdynamik unter heutigen und zukünftigen Bedingungen von hohem Interesse und erfordert eine integrierte Betrachtung der wesentlichen Faktoren und Prozesse. Zur Quantifizierung wurde ein ökohydrologisches Flusseinzugsgebietsmodell erweitert. Ziel des erweiterten Modells ist es fundierte Informationen zu Veränderungen des Bodenkohlenstoffhaushaltes, neben Veränderungen der Wasserqualität, der Wasserverfügbarkeit und des Vegetationswachstums unter Globalem Wandel in meso- bis makroskaligen Flusseinzugsgebieten bereitzustellen. Dies wird am Beispiel eines zentraleuropäischen Flusseinzugsgebietes (der Elbe) demonstriert. Zusammenfassend ergibt diese Arbeit: ▪ eine Quantifizierung der heutigen und zukünftigen Auswirkungen des Klimawandels sowie von Änderungen der Landnutzung (Bodenbedeckung und Bodenbearbeitung) auf den Bodenkohlenstoffhaushalt agrarisch genutzter Räume im Einzugsgebiet der Elbe. ▪ eine Beurteilung welche Prozesse, und zu welchem Prozessdetail, zur integrierten Simulation der Bodenkohlenstoffdynamik in der meso- bis makroskala zu berücksichtigen sind. Weiterhin wird die Eignung der Modellerweiterung zur Simulation dieser Prozesse unter der Zuhilfenahme von Messwerten dargelegt. ▪ darauf begründet wird eine Prozessbeschreibung vorgeschlagen die die Eigenschaften der Bodenkohlenstoffspeicher und deren Umsetzungsrate mit in der betrachteten Skala zur Verfügung stehenden Messdaten und Geoinformationen verbindet. Die vorgeschlagene Prozessbeschreibung kann als robust hinsichtlich der Parametrisierung angesehen werden, da sie mit vergleichsweise wenigen Modelparametern eine ähnliche Güte wie andere Bodenkohlenstoffmodelle ergibt. ▪ eine umfassende Betrachtung der Modell- und Eingangsdatenunsicherheiten von Modellergebnissen in ihrer räumlichen und zeitlichen Ausprägung. Das in dieser Arbeit vorgestellte Modellsystem erlaubt eine Quantifizierung der Auswirkungen des Klima- und Landnutzungswandels auf den Bodenkohlenstoffhaushalt. Neu dabei ist, dass neben Auswirkungen auf den Bodenkohlenstoffhaushalt auch Auswirkungen auf Wasserverfügbarkeit, Wasserqualität, Vegetationswachstum und landwirtschaftlicher Produktivität erfasst werden können. Die im Rahmen dieser Arbeit dargelegten Ergebnisse erlauben eine integrierte Betrachtung der Auswirkungen des Globalen Wandels auf wichtige Ökosystemfunktionen in meso- bis makro-skaligen Flusseinzugsgebieten. Weiterhin können hier gewonnene Informationen zur Potentialabschätzung der Böden zur Linderung des Klimawandels (durch C Festlegung) und zum Erhalt ihrer Fruchtbarkeit genutzt werden.

<p>At present, carbon sequestration in terrestrial ecosystems slows the growth rate of atmospheric CO₂ concentrations, and thereby reduces the impact of anthropogenic fossil fuel emissions on the climate system. Changes in climate and land use affect terrestrial biosphere structure and functioning at present, and will likely impact on the terrestrial carbon balance during the coming decades - potentially providing a positive feedback to the climate system due to soil carbon releases under a warmer climate. Quantifying changes, and the associated uncertainties, in regional terrestrial carbon budgets resulting from these effects is relevant for the scientific understanding of the Earth system and for long-term climate mitigation strategies.</p> <p>A model describing the relevant processes that govern the terrestrial carbon cycle is a necessary tool to project regional carbon budgets into the future. This study (1) provides an extensive evaluation of the parameter-based uncertainty in model results of a leading terrestrial biosphere model, the Lund-Potsdam-Jena Dynamic Global Vegetation Model (LPJ-DGVM), against a range of observations and under climate change, thereby complementing existing studies on other aspects of model uncertainty; (2) evaluates different hypotheses to explain the age-related decline in forest growth, both from theoretical and experimental evidence, and introduces the most promising hypothesis into the model; (3) demonstrates how forest statistics can be successfully integrated with process-based modelling to provide long-term constraints on regional-scale forest carbon budget estimates for a European forest case-study; and (4) elucidates the combined effects of land-use and climate changes on the present-day and future terrestrial carbon balance over Europe for four illustrative scenarios - implemented by four general circulation models - using a comprehensive description of different land-use types within the framework of LPJ-DGVM.</p> <p>This study presents a way to assess and reduce uncertainty in process-based terrestrial carbon estimates on a regional scale. The results of this study demonstrate that simulated present-day land-atmosphere carbon fluxes are relatively well constrained, despite considerable uncertainty in modelled net primary production. Process-based terrestrial modelling and forest statistics are successfully combined to improve model-based estimates of vegetation carbon stocks and their change over time. Application of the advanced model for 77 European provinces shows that model-based estimates of biomass development with stand age compare favourably with forest inventory-based estimates for different tree species. Driven by historic changes in climate, atmospheric CO₂ concentration, forest area and wood demand between 1948 and 2000, the model predicts European-scale, present-day age structure of forests, ratio of biomass removals to increment, and vegetation carbon sequestration rates that are consistent with inventory-based estimates. Alternative scenarios of climate and land-use change in the 21^st century suggest carbon sequestration in the European terrestrial biosphere during the coming decades will likely be on magnitudes relevant to climate mitigation strategies. However, the uptake rates are small in comparison to the European emissions from fossil fuel combustion, and will likely decline towards the end of the century. Uncertainty in climate change projections is a key driver for uncertainty in simulated land-atmosphere carbon fluxes and needs to be accounted for in mitigation studies of the terrestrial biosphere.</p> / <p>Kohlenstoffspeicherung in terrestrischen Ökosystemen reduziert derzeit die Wirkung anthropogener CO₂-Emissionen auf das Klimasystem, indem sie die Wachstumsrate der atmosphärischer CO₂-Konzentration verlangsamt. Die heutige terrestrische Kohlenstoffbilanz wird wesentlich von Klima- und Landnutzungsänderungen beeinflusst. Diese Einflussfaktoren werden sich auch in den kommenden Dekaden auf die terrestrische Biosphäre auswirken, und dabei möglicherweise zu einer positiven Rückkopplung zwischen Biosphäre und Klimasystem aufgrund von starken Bodenkohlenstoffverlusten in einem wärmeren Klima führen. Quantitative Abschätzungen der Wirkung dieser Einflussfaktoren - sowie der mit ihnen verbundenen Unsicherheit - auf die terrestrische Kohlenstoffbilanz sind daher sowohl für das Verständnis des Erdsystems, als auch für eine langfristig angelegte Klimaschutzpolitik relevant.</p> <p>Um regionale Kohlenstoffbilanzen in die Zukunft zu projizieren, sind Modelle erforderlich, die die wesentlichen Prozesse des terrestrischen Kohlenstoffkreislaufes beschreiben. Die vorliegende Arbeit (1) analysiert die parameterbasierte Unsicherheit in Modellergebnissen eines der führenden globalen terrestrischen Ökosystemmodelle (LPJ-DGVM) im Vergleich mit unterschiedlichen ökosystemaren Messgrößen, sowie unter Klimawandelprojektionen, und erweitert damit bereits vorliegende Studien zu anderen Aspekten der Modelunsicherheit; (2) diskutiert unter theoretischen und experimentellen Aspekten verschiedene Hypothesen über die altersbedingte Abnahme des Waldwachstums, und implementiert die vielversprechenste Hypothese in das Model; (3) zeigt für eine europäische Fallstudie, wie Waldbestandsstatistiken erfolgreich für eine verbesserte Abschätzung von regionalen Kohlenstoffbilanzen in Wäldern durch prozessbasierten Modelle angewandt werden können; (4) untersucht die Auswirkung möglicher zukünftiger Klima- und Landnutzungsänderungen auf die europäische Kohlenstoffbilanz anhand von vier verschiedenen illustrativen Szenarien, jeweils unter Berücksichtigung von Klimawandelprojektionen vier verschiedener Klimamodelle. Eine erweiterte Version von LPJ-DGVM findet hierfür Anwendung, die eine umfassende Beschreibung der Hauptlandnutzungstypen beinhaltet. </p> <p>Die vorliegende Arbeit stellt einen Ansatz vor, um Unsicherheiten in der prozessbasierten Abschätzung von terrestrischen Kohlenstoffbilanzen auf regionaler Skala zu untersuchen und zu reduzieren. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass der Nettokohlenstoffaustausch zwischen terrestrischer Biosphäre und Atmosphäre unter heutigen klimatischen Bedingungen relativ sicher abgeschätzt werden kann, obwohl erhebliche Unsicherheit über die modelbasierte terrestrische Nettoprimärproduktion existiert. Prozessbasierte Modellierung und Waldbestandsstatistiken wurden erfolgreich kombiniert, um verbesserte Abschätzungen von regionalen Kohlenstoffvorräten und ihrer Änderung mit der Zeit zu ermöglichen. Die Anwendung des angepassten Modells in 77 europäischen Regionen zeigt, dass modellbasierte Abschätzungen des Biomasseaufwuchses in Wäldern weitgehend mit inventarbasierten Abschätzungen für verschiede Baumarten übereinstimmen. Unter Berücksichtigung von historischen Änderungen in Klima, atmosphärischem CO₂-Gehalt, Waldfläche und Holzernte (1948-2000) reproduziert das Model auf europäischer Ebene die heutigen, auf Bestandsstatistiken beruhenden, Abschätzungen von Waldaltersstruktur, das Verhältnis von Zuwachs und Entnahme von Biomasse, sowie die Speicherungsraten im Kohlenstoffspeicher der Vegetation. Alternative Szenarien von zukünftigen Landnutzungs- und Klimaänderungen legen nahe, dass die Kohlenstoffaufnahme der europäischen terrestrischen Biosphäre von relevanter Größenordnung für Klimaschutzstrategien sind. Die Speicherungsraten sind jedoch klein im Vergleich zu den absoluten europäischen CO₂-Emissionen, und nehmen zudem sehr wahrscheinlich gegen Ende des 21. Jahrhunderts ab. Unsicherheiten in Klimaprojektionen sind eine Hauptursache für die Unsicherheiten in den modellbasierten Abschätzungen des zukünftigen Nettokohlenstoffaustausches und müssen daher in Klimaschutzanalysen der terrestrischen Biosphäre berücksichtigt werden.</p>

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Zugl.: Regensburg, Universiẗat, Diss., 2008.

Zementklinker ist der Hauptbestandteil von Zement und verbraucht zu dessen Herstellung signifikante Mengen von natürlichen Ressourcen und trägt gleichzeitig zu seiner sehr ungünstigen Treibhausgasbilanz bei. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass Zementersatzstoffe mit spezifischen Eigenschaften aus Abfallstoffen wie Kieswaschschlämmen, Strassenwaschschlämmen und Gipskartonplatten ohne Leistungseinbußen auf Produktseite, bei geringeren Temperaturen und geringerer CO2 Emission hergestellt werden können. Entsprechend den angestrebten Eigenschaften solcher zum Teil anthropogener Zementbestandteile wurden lokal verfügbare geeignete Abfallstoffe ausgewählt und thermisch aktiviert. Eine industriell anwendbare Methode zur Aktivierung solcher Stoffe bei Temperaturen von 700 °C – 850 °C wurde entwickelt und patentiert. Es basiert auf einem neu entwickelten Trocknungsverfahren und der Kombination von zwei Produktionslinien, um durch die Verknüpfung der Gasströme beider Systeme eine energieeffiziente thermische Behandlung von Abfallstoffen zu ermöglichen sowie auf umweltfreundliche Weise einen Zementersatzstoff herzustellen.:Table of Contents List of Tables List of Figures List of Abbreviations Glossary Chapter 1: Introduction 1.1 Motivation 1.2 Research hypotheses and objectives 1.3 Research methodology 1.4 Thesis outline Chapter 2: State of the art in SCM production 2.1 Supplementary cementitious materials 2.2 Classification of SCMs 2.2.1 Classification according to origin 2.2.2 Classification according to reaction behaviour 2.3 Chemical composition of SCMs 2.4 Formation of hydraulic or pozzolanic minerals in thermal processes 2.4.1 Cement clinker 2.4.2 Burnt oil shale 2.4.3 Fly ash 2.4.4 Calcined clay 2.5 Performance of composite cements 2.6 Calcining technologies 2.6.1 Flash calciner 2.6.2 Rotary calciner 2.7 Comparison of process technologies 2.8 Summary of Chapter 2 Chapter 3: Alternative SCMs and a new method for activation 3.1 Introduction 3.2 Target of alternative SCM 3.3 Waste materials 3.3.1 Aggregate washing sludge 3.3.2 Road cleaning sludge 3.3.3 Deconstruction gypsum 3.4 Producing alternative SCMs 3.5 Thermal activation of alternative SCMs 3.6 Limitations in current calcining technology 3.6.1 Difficult emission control 3.6.1.1 Particulate emission 3.6.1.2 Gaseous emission 3.6.2 Challenging material preparation 3.6.3 Demand for noble fuels 3.6.4 Difficult colour control 3.6.5 Strict temperature control 3.6.6 CO2 footprint of calciners 3.7 Proposed new method of calcination 3.7.1 Feed material handling 3.7.2 Thermal heat-exchange system 3.7.3 Clay calciner design 3.7.4 Grinding 3.8 Summary Chapter 3 Chapter 4: Theoretical Considerations 4.1 Material considerations 4.1.1 Composition of alternative SCM 4.1.2 Anticipated products and characteristics 4.2 Process considerations 4.2.1 System capacity 4.2.2 Material characteristics 4.2.3 Material receiving, crushing and handling 4.2.4 Thermodynamic modelling 4.2.4.1 Mass balance 4.2.4.2 Drying and cooling heat balance 4.2.4.3 Calcination heat balance 4.2.4.4 Gas balance 4.2.4.5 Impact on clinker kiln line 4.2.4.6 Impact of calcite on the gas balance 4.2.5 Calciner design 4.2.6 Colour control 4.2.7 Emission prediction 4.2.7.1 Emission during drying 4.2.7.2 Emission during calcination 4.2.8 CO2 footprint of produced material 4.2.9 Grinding requirements 4.3 Summary of Chapter 4 Chapter 5: Experimental tests and proof of concept 5.1 Introduction 5.2 Sampling and characterization 5.2.1 Kaolinitic AWS from France 5.2.2 Non-kaolinitic AWS from Switzerland 5.2.3 Road cleaning sludges from Switzerland 5.2.4 Deconstruction gypsum from Switzerland 5.2.5 Sample preparation and shipping 5.3 Drying screw conveyor testing 5.4 Calcination testing 5.4.1 Mineralogy of activated products 5.4.1.1 Non-kaolinitic SCM 5.4.1.2 Kaolinitic AWS from France 5.4.2 Colour 5.5 Crushing tests 5.6 Grinding tests 5.7 Mortar compressive strength testing 5.8 Water demand testing 5.9 Summary of Chapter 5 Chapter 6: Experimental results 6.1 Characteristics of activated materials 6.2 Concrete performance and colour 6.2.1 Thermally activated kaolinitic AWS from France 6.2.2 Thermally activated non-kaolinitic alternative SCM from Switzerland 6.3 Equipment dimensioning 6.3.1 Process mass flow 6.3.2 Heat-exchanging screws and thermal oil system 6.3.3 Rotary calciner dimensioning 6.3.4 Ball mill dimensioning 6.4 CO2 reduction 6.5 Summary of Chapter 6 Chapter 7: Conclusion and outlook 7.1 Conclusions 7.2 Outlook. Literature

In dieser Arbeit wurde der Frage nachgegangen, inwieweit sich die Habitatansprüche von drei Brutvogelarten, der Offenlandart Feldlerche (Alauda arvensis), der Heckenart Neuntöter (Lanius collurio) und der Waldart Schwarzspecht (Dryocopus martius), mit Landschaftsstrukturmaßen darstellen lassen, und ob sich Landschaftsstrukturmaße für die Habitatmodellierung eignen. Basis für die Berechnung der Landschaftsstrukturmaße ist ein Flächenschema des IÖR-Monitors aus dem Jahr 2013, welches aus Daten des AFIS-ALKIS-ATKIS-Modells (AAA-Modells) aufgebaut wurde. Dieses Schema bietet redundanzfreie Flächennutzungsdaten für ganz Deutschland. Da es nur flächenhafte Elemente enthielt, wurde es um gepufferte linienhafte Elemente, genauer um Hecken, Baumreihen und Feldwege ergänzt. Die Artdaten stammen aus dem Monitoring häufiger Brutvögel (MhB), ebenfalls aus dem Jahr 2013. Die Berechnungen der Landschaftsstrukturmaße wurden mittels ArcGIS-Modellen durchgeführt. Für die Feldlerche und den Schwarzspecht wurden die Landschaftsstrukturmaße Mean Shape Index (MSI), Mean Patch Size (MPS), Anteil geeigneter Habitate (Percentage of Landscape, PLand), Total Core Area (TCA), Fläche geeigneter Biotope ohne anthropogene Störeinflüsse (Fl_ungest) und die Kantendichte der Landschaft (Edge Density, ED) berechnet. Für den Neuntöter sind es MSI, MPS, PLand, Fl_ungest, die Kantendichte und die Fläche geeigneter Gehölzbiotope und Hecken. Es wurde aufgezeigt, dass teilweise höchst signifikante lineare Zusammenhänge zwischen dem Vorkommen der drei Arten und den Landschaftsstrukturmaßen existieren. Die damit erklärten Streuungen der Brutpaarzahlen sind allerdings relativ gering. Das Bestimmtheitsmaß B oder R² der Regressionsgeraden beträgt für die Feldlerche maximal 0,285 bei der Fläche ungestörter Habitate, für den Schwarzspecht maximal 0,332 bei dem Anteil geeigneter Habitate und beim Neuntöter lediglich 0,038, ebenfalls für die Fläche ungestörter Habitate. Der Grund hierfür ist, dass die Arten Ansprüche an die Habitate stellen, die sich nicht mit Landschaftsstrukturmaßen erklären lassen. Die Modelle der multiplen linearen Regression sind ungeeignet, um Brutpaarzahlen der Arten vorherzusagen. Ohnehin war es nur für die Feldlerche möglich, ein solches Modell zu erstellen, das höhere Bestimmtheitsmaße aufweist als die einzelnen Landschaftsstrukturmaße. Deutlich bessere Ergebnisse wurden mit einem Modell erzielt, das die Eignung der Landschaft und ihrer Struktur als Habitat anhand einer Bewertungsmatrix beurteilt. Hier wurde bestimmt, wie hoch der Anteil besetzter Untersuchungsflächen an der Gesamtzahl von Untersuchungsflächen einer bestimmten Gesamtpunktzahl ist. Die Zusammenhänge zwischen Punktzahl und Anteil besetzter Flächen wurde mit teils nichtlinearen Regressionsfunktionen dargestellt. Der Anteil erklärter Abweichungen (R²) beträgt bei der Funktion der Feldlerche 97,1%, der des Schwarzspechts 88,5% und der des Neuntö-ters 49,3%.

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In dieser Arbeit wurde der Frage nachgegangen, inwieweit sich die Habitatansprüche von drei Brutvogelarten, der Offenlandart Feldlerche (Alauda arvensis), der Heckenart Neuntöter (Lanius collurio) und der Waldart Schwarzspecht (Dryocopus martius), mit Landschaftsstrukturmaßen darstellen lassen, und ob sich Landschaftsstrukturmaße für die Habitatmodellierung eignen. Basis für die Berechnung der Landschaftsstrukturmaße ist ein Flächenschema des IÖR-Monitors aus dem Jahr 2013, welches aus Daten des AFIS-ALKIS-ATKIS-Modells (AAA-Modells) aufgebaut wurde. Dieses Schema bietet redundanzfreie Flächennutzungsdaten für ganz Deutschland. Da es nur flächenhafte Elemente enthielt, wurde es um gepufferte linienhafte Elemente, genauer um Hecken, Baumreihen und Feldwege ergänzt. Die Artdaten stammen aus dem Monitoring häufiger Brutvögel (MhB), ebenfalls aus dem Jahr 2013. Die Berechnungen der Landschaftsstrukturmaße wurden mittels ArcGIS-Modellen durchgeführt. Für die Feldlerche und den Schwarzspecht wurden die Landschaftsstrukturmaße Mean Shape Index (MSI), Mean Patch Size (MPS), Anteil geeigneter Habitate (Percentage of Landscape, PLand), Total Core Area (TCA), Fläche geeigneter Biotope ohne anthropogene Störeinflüsse (Fl_ungest) und die Kantendichte der Landschaft (Edge Density, ED) berechnet. Für den Neuntöter sind es MSI, MPS, PLand, Fl_ungest, die Kantendichte und die Fläche geeigneter Gehölzbiotope und Hecken. Es wurde aufgezeigt, dass teilweise höchst signifikante lineare Zusammenhänge zwischen dem Vorkommen der drei Arten und den Landschaftsstrukturmaßen existieren. Die damit erklärten Streuungen der Brutpaarzahlen sind allerdings relativ gering. Das Bestimmtheitsmaß B oder R² der Regressionsgeraden beträgt für die Feldlerche maximal 0,285 bei der Fläche ungestörter Habitate, für den Schwarzspecht maximal 0,332 bei dem Anteil geeigneter Habitate und beim Neuntöter lediglich 0,038, ebenfalls für die Fläche ungestörter Habitate. Der Grund hierfür ist, dass die Arten Ansprüche an die Habitate stellen, die sich nicht mit Landschaftsstrukturmaßen erklären lassen. Die Modelle der multiplen linearen Regression sind ungeeignet, um Brutpaarzahlen der Arten vorherzusagen. Ohnehin war es nur für die Feldlerche möglich, ein solches Modell zu erstellen, das höhere Bestimmtheitsmaße aufweist als die einzelnen Landschaftsstrukturmaße. Deutlich bessere Ergebnisse wurden mit einem Modell erzielt, das die Eignung der Landschaft und ihrer Struktur als Habitat anhand einer Bewertungsmatrix beurteilt. Hier wurde bestimmt, wie hoch der Anteil besetzter Untersuchungsflächen an der Gesamtzahl von Untersuchungsflächen einer bestimmten Gesamtpunktzahl ist. Die Zusammenhänge zwischen Punktzahl und Anteil besetzter Flächen wurde mit teils nichtlinearen Regressionsfunktionen dargestellt. Der Anteil erklärter Abweichungen (R²) beträgt bei der Funktion der Feldlerche 97,1%, der des Schwarzspechts 88,5% und der des Neuntö-ters 49,3%.