In der gartenbaulichen Forschung gewinnen zerstörungsfreie Produktmonitoringverfahren im Hinblick auf ein verbessertes Prozessmanagement an Bedeutung. Optische Methoden werden bereits in mobilen Systemen und Sortieranlagen zur Produktbewertung in Nachernteprozessen eingesetzt. In der vorliegenden Arbeit wurde ein Beitrag zur quantitativen Bestimmung ernährungsphysiologisch bedeutender Fruchtpolyphenole auf der Basis laser-induzierter Fluoreszenzspektroskopie geleistet. An gelagerten Äpfeln und Möhren wurde die Varianz der Produktfluoreszenz bei verschiedenen Lagerbedingungen mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse ausgewertet, um die Produktentwicklung zerstörungsfrei aufzuzeigen. Für eine angepasste Methode der Datenauswertung wurden hierbei verschiedene Signalvorverarbeitungsmethoden getestet. Die quantitative Bestimmung einzelner Inhaltsstoffe wird in der komplexen pflanzlichen Matrix sowohl beeinflusst durch die Fluoreszenzquantenausbeute als auch Reabsorptions- und Löschungseffekten. Aufbauend auf Untersuchungen an Phenolstandards, Fruchtextrakten und geschnittenem Fruchtgewebe zu Einflussparametern und fluoreszenzspektrokopisch messbaren Konzentrationsbereichen wurden neuere Datenvorverarbeitungsmethoden zur Korrektur angewendet. Kalibriermodelle wurden auf der Basis der fluorimetrisch und chromatographisch ermittelten Werte von Hydroxyzimtsäurederivaten bei Apfel und Erdbeere erarbeitetet und hinsichtlich der Messungenauigkeit in der Kalibrierung und Kreuzvalidierung verglichen. Aufgrund der hohen Variabilität gartenbaulicher Produkte wurden diese Modelle auf einem unabhängigen Datensatz getestet. Mit Hilfe mathematischer orthogonaler Signalkorrektur konnte die für den Polyphenolgehalt nicht relevante Varianz aus den spektralen Daten entfernt und verringerte Kalibrierungs- und Validierungsfehler erzielt werden. Der in der Fluoreszenzanalyse übliche empirische Ansatz mit reflexionskorrigierten Fluoreszenzspektren zu arbeiten führten hingegen zu keiner Fehlerverminderung. / During recent years several research groups focussed on the development of non-destructive product monitoring methods to improve the process management for horticultural products in the entire supply chain. Optical methods have been applied for fruit monitoring in production and postharvest processes using mobile measuring systems or NIR sorting lines. The aim of the present study was to quantitatively determine health promoting native fruit polyphenols by means of laser-induced fluorescence spectroscopy. The variance in the fluorescence signal was detected on apples and carrots stored under different conditions. With the help of principal component analysis the fluorescence spectra were evaluated to visualize senescence effects during storage. Different data pre-processing methods were tested for a descriptive factor analysis regarding the wavelength-dependent intensities as variables. However, in a complex fruit matrix the quantitative determination of fruit compounds is influenced by its fluorescence quantum yield as well as reabsorption and quenching effects. The influence of side-effects was studied in phenol standards, fruit extracts and sliced fruit tissue and spectral data was corrected using new data pre-processing methods.. Calibration models for the polyphenol analyses were built on the fruit fluorescence spectra (apples, strawberries) using the chromatographically analysis of hydroxycinnamic acids as a reference. The uncertainty of the models was evaluated by their root mean squares errors of calibration and cross-validation. The feasibility of the non-destructive analysis in practice is influenced by the high variability of horticultural products. Therefore, the models were validated on an independent test set. The mathematical data pre-processing method of direct orthogonal signal correction removed the non relevant information in the spectral data and resulted in the lowest errors. In comparison, the often applied empirical approach in fluorescence spectroscopy to correct with simultaneously recorded reflectance spectra did not improve the calibration models.

Within a research project about future sustainable water management options in the Elbe River basin, quasi-natural discharge scenarios had to be provided. The semi-distributed eco-hydrological model SWIM was utilised for this task. According to scenario simulations driven by the stochastical climate model STAR, the region would get distinctly drier. However, this thesis focuses on the challenge of meeting the requirement of high model fidelity even for smaller sub-basins. Usually, the quality of the simulations is lower at inner points than at the outlet. Four research paper chapters and the discussion chapter deal with the reasons for local model deviations and the problem of optimal spatial calibration. Besides other assessments, the Markov Chain Monte Carlo method is applied to show whether evapotranspiration or precipitation should be corrected to minimise runoff deviations, principal component analysis is used in an unusual way to evaluate local precipitation alterations by land cover changes, and remotely sensed surface temperatures allow for an independent view on the evapotranspiration landscape. The overall insight is that spatially explicit hydrological modelling of such a large river basin requires a lot of local knowledge. It probably needs more time to obtain such knowledge as is usually provided for hydrological modelling studies. / Innerhalb eines Forschungsprojekts zu zukünftigen nachhaltigen Optionen der Wasserwirtschaft im Elbe-Einzugsgebiet mußten quasi-natürliche Abflußszenarien bereitgestellt werden. Zu diesem Zweck wurde das räumlich diskretisierte ökohydrologische Modell SWIM eingesetzt. Nach den von dem stochastischen Klimamodell STAR angetriebenen Szenariosimulationen würde die Region deutlich trockener werden. Allerdings ist das Hauptthema dieser Dissertation die Herausforderung, die Ansprüche an hohe Modelltreue auch für kleinere Teileinzugsgebiete zu erfüllen. Normalerweise ist die Qualität der Simulationen für innere Punkte geringer als am Gebietsauslaß. Vier Fachartikel-Kapitel und das Diskussionskapitel beschäftigen sich mit den Gründen für lokale Modellabweichungen und dem Problem optimaler räumlicher Kalibrierung. Unter anderem wird die Markovketten-Monte-Carlo-Methode angewendet, um zu zeigen, ob Verdunstung oder Niederschlag korrigiert werden sollte, um Abweichungen des Abflusses zu minimieren, die Hauptkomponentenanalyse wird auf eine unübliche Weise benutzt, um lokale Niederschlagsänderungen aufgrund von Landnutzungsänderungen zu untersuchen, und fernerkundete Oberflächentemperaturen erlauben eine unabhängige Sicht auf die Verdunstungslandschaft. Die grundlegende Erkenntnis ist, daß die räumlich explizite hydrologische Modellierung eines so großen Flußeinzugsgebiets eine Menge Vor-Ort-Wissen erfordert. Wahrscheinlich wird mehr Zeit benötigt, solches Wissen zu erwerben, als üblicherweise für hydrologische Modellstudien zur Verfügung steht.

There is a growing societal concern about excessive water and fertilizer use in agricultural systems. High water productivity while maintaining high crop yields can be achieved with appropriate irrigation scheduling. Moreover, freshwater pollution through nitrogen (N) leaching due to the widespread use of N fertilizers demands for an efficient N fertilization management. However, sustainable crop management requires good knowledge of soil water and N dynamics as well as of crop water and N demand. Crop growth models, which describe physical and physiological processes of crop growth as well as water and matter transport, are considered as powerful tools to assist in the optimization of irrigation and fertilization management. It is of a general nature that the reliability of simulation based predictions depends on the quality and quantity of the data used for model calibration and validation which can be obtained e.g. in field experiments. A lack of data or low data quality for model calibration and validation may cause low performance and large uncertainties in simulation results. The large number of model parameters to be calibrated requires appropriate calibration methods and a sequential calibration strategy. Moreover, a simulation based planning of the field design saves costs and expenditure while supporting maximal outcomes of experiments. An adjustment of crop growth modeling and experiments is required for model improvement and development to reliably predict crop growth and to generalize predicted results. In this research study, a new approach for simulation based optimal experimental design was developed aiming to integrate simulation models, experiments, and optimization methods in one framework for optimal and sustainable irrigation and N fertilization management. The approach is composed of three steps: 1. The preprocessing consists of the calibration and validation of the crop growth model based on existing experimental data, the generation of long time-series of climate data, and the determination of the optimal irrigation control. 2. The implementation comprises the determination and experimental application of the simulation based optimized deficit irrigation and N fertilization schedules and an appropriate experimental data collection. 3. The postprocessing includes the evaluation of the experimental results namely observed yield, water productivity (WP), nitrogen use efficiency (NUE), and economic aspects, as well as a model evaluation. Five main tools were applied within the new approach: an algorithm for inverse model parametrization, a crop growth model for simulating crop growth, water balance and N balance, an optimization algorithm for deficit irrigation and N fertilization scheduling, and a stochastic weather generator. Furthermore, a water flow model was used to determine the optimal irrigation control functions and for simulation based estimation of the optimal field design. The approach was implemented within three case studies presented in this work. The new approach combines crop growth modeling and experiments with stochastic optimization. It contributes to a successful application of crop growth modeling based on an appropriate experimental data collection. The presented model calibration and validation procedure using the collected data facilitates reliable predictions. The stochastic optimization framework for deficit irrigation and N fertilization scheduling proved to be a powerful tool to enhance yield, WP, NUE and profit. / In der heutigen Gesellschaft gibt es zunehmend Bedenken gegenüber übermäßigem Wasser- und Düngereinsatz in der Landwirtschaft. Eine hohe Wasserproduktivität kann jedoch durch geeignete Bewässerungspläne mit hohen landwirtschaftlichen Erträgen in Einklang gebracht werden. Die mit der weitverbreiteten Stickstoffdüngung einhergehende Gewässerbelastung aufgrund von Stickstoffauswaschung erfordert zudem ein effizientes Stickstoffmanagement. Eine entsprechende ressourceneffiziente Landbewirtschaftung bedarf präzise Kenntnisse der Bodenwasser- und Stickstoffdynamiken sowie des Pflanzenwasser- und Stickstoffbedarfs. Als leistungsfähige Werkzeuge zur Unterstützung bei der Optimierung von Bewässerungs-und Düngungsplänen werden Pflanzenwachstumsmodelle eingesetzt, welche die physischen und physiologischen Prozesse des Pflanzenwachstums sowie die physikalischen Prozesse des Wasser- und Stofftransports abbilden. Hierbei hängt die Zuverlässigkeit dieser simulationsbasierten Vorhersagen von der Qualität und Quantität der bei der Modellkalibrierung und -validierung verwendeten Daten ab, welche beispielsweise in Feldversuchen erfasst werden. Fehlende Daten oder Daten mangelhafter Qualität bei der Modellkalibrierung und -validierung führen zu unzuverlässigen Simulationsergebnissen und großen Unsicherheiten bei der Vorhersage. Die große Anzahl an zu kalibrierenden Parametern erfordert zudem geeignete Kalibrierungsmethoden sowie eine sequenzielle Kalibrierungsstrategie. Darüber hinaus kann eine simulationsbasierte Planung des Versuchsdesigns Kosten und Aufwand reduzieren und zu weiteren experimentellen Erkenntnissen führen. Die Abstimmung von Pflanzenwachstumsmodellen und Versuchen ist zudem für die Modellentwicklung und -verbesserung sowie für eine Verallgemeinerung von Simulationsergebnissen unabdingbar. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein neuer Ansatz für ein simulationsbasiertes optimales Versuchsdesign entwickelt. Ziel war es, Simulationsmodelle, Versuche und Optimierungsmethoden in einem Ansatz für optimales und nachhaltiges Bewässerungs- und Düngungsmanagement zu integrieren. Der Ansatz besteht aus drei Schritten: 1. Die Vorbereitungsphase beinhaltet die auf existierenden Versuchsdaten basierende Kalibrierung und Validierung des Pflanzenwachstumsmodells, die Generierung von Klimazeitreihen und die Bestimmung der optimalen Bewässerungssteuerung. 2. Die Durchführungsphase setzt sich aus der Erstellung und experimentellen Anwendung der simulationsbasierten optimierten Defizitbewässerungs- und Stickstoffdüngungspläne und der Erfassung der relevanten Versuchsdaten zusammen. 3. Die Auswertungsphase schließt eine Evaluierung der Versuchsergebnisse anhand ermittelter Erträge, Wasserproduktivitäten (WP), Stickstoffnutzungseffizienzen (NUE) und ökonomischer Aspekte, sowie eine Modellevaluierung ein. In dem neuen Ansatz kamen im Wesentlichen folgende fünf Werkzeuge zur Anwendung: Ein Algorithmus zur inversen Modellparametrisierung, ein Pflanzenwachstumsmodell, welches das Pflanzenwachstum sowie die Wasser- und Stickstoffbilanzen abbildet, ein evolutionärer Optimierungsalgorithmus für die Generierung von defizitären Bewässerungs- und Stickstoffplänen und ein stochastischer Wettergenerator. Zudem diente ein Bodenwasserströmungsmodell der Ermittlung der optimalen Bewässerungssteuerung und der simulationsbasierten Optimierung des Versuchsdesigns. Der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz wurde in drei Fallbeispielen angewandt. Der neue Ansatz kombiniert Pflanzenwachstumsmodellierung und Experimente mit stochastischer Optimierung. Er leistet einen Beitrag zu einer erfolgreichen Pflanzenwachstumsmodellierung basierend auf der Erfassung relevanter Versuchsdaten. Die vorgestellte Modellkalibrierung und -validierung unter Verwendung der erfassten Versuchsdaten trug wesentlich zu zuverlässigen Simulationsergebnissen bei. Darüber hinaus stellt die hier vorgestellte stochastische Optimierung von defizitären Bewässerungs- und Stickstoffplänen ein leistungsfähiges Werkzeug dar, um Erträge, WP, NUE und den Profit zu erhöhen.

In this thesis methods of calibration of the electromagnetic calorimeter of the BABAR experiment will be introduced. Additionally a method was developed to take into account the different energy losses between the edges and centres of the crystals. An improvement of the energy resolution of photons was achieved by 15%, depending on the energy. For Y(4S) and continuum events a momentum spectrum of inclusively produced neutral pions (Y(4S) -> pi0 X and e+e- -> q anti-q -> pi0 X, respectively) was determined. For continuum events also a momentum depending angle distribution was determined. From these distributions the average number of produced pi0 per event was calculated. The results for B decays and continuum events are n(B) =2,268+-0,008+-0,115 and n(Continuum)=3,388+-0,005+-0,172, respectively. These values were compared with Monte Carlo simulations and with other analyses. / In dieser Arbeit werden die Kalibrierungsmethoden des elektromagnetischen Kalorimeters des BABAR-Experiments vorgestellt. Entwickelt wurde dabei eine Methode, die die unterschiedlichen Energieverluste zwischen Kristallrändern und Kristallmitten berücksichtigt. Es wurde dabei eine Verbesserung der Energieauflösung von Photonen, abhängig von der Energie, von bis zu 15% erreicht. Für Y(4S)- und Kontinuumsereignisse wurden die Impulsspektren und für letztere die impulsabhängigen Richtungsverteilungen inklusiv produzierter neutraler Pionen (Y(4S) -> pi0 X bzw. e+e- -> q anti-q -> pi0 X) bestimmt. Aus diesen Verteilungen wurde die mittleren Anzahl erzeugter pi0 pro Ereignis ermittelt. Für B-Zerfälle bzw. Kontinuumsereignisse ergaben sich n(B) =2,268+-0,008+-0,115 bzw. n(Kontinuum)=3,388+-0,005+-0,172. Diese Werte wurden mit Monte-Carlo-Simulationen und mit anderen Analysen verglichen.

Für das Verbundprojekt EMTAL (Einzugsgebietsmanagement von Talsperren in Mittelgebirgslandschaften) wurden Methoden zur Klärung hydrologischer Fragen entwickelt. Das dafür gewählte Modell WaSiM-ETH kann den Abfluss im Untersuchungsgebiet gut reproduzieren und ist unter Verwendung physikalisch basierter Teilmodule auf ähnliche Einzugsgebiete übertragbar. Es kann in einer hohen Bandbreite zeitlicher und räumlicher Diskretisierung verwendet werden. Bei der Modellierung verschiedener Landnutzungsszenarien zeigen sich Grenzen im Prozessverständnis, der Parametrisierung bekannter oder vermuteter Prozessse und in der Darstellung verschiedener Prozesse durch das Modell. Innerhalb streng festgelegter Randbedingungen können aber plausible Ergebnisse erlangt werden. Zusätzlich wurden meteorologische Zeitreihen für die Niederschlag-Abfluss-Modellierung bis 2050 erstellt. Die Effekte von Klimaänderungen auf den Abfluss werden gut abgebildet. Die Grenzen der Modellierung liegen hier in erster Linie bei der Güte der Eingangsdaten aus den Klimaprognosen.

“History matching” (model calibration, parameter identification) is an established method for determination of representative reservoir properties such as permeability, porosity, relative permeability and fault transmissibility from a measured production history; however the uniqueness of selected model is always a challenge in a successful history matching. Up to now, the uniqueness of history matching results in practice can be assessed only after individual and technical experience and/or by repeating history matching with different reservoir models (different sets of parameters as the starting guess). The present study has been used the stochastical theory of Kullback & Leibler (K-L) and its further development by Akaike (AIC) for the first time to solve the uniqueness problem in reservoir engineering. In addition - based on the AIC principle and the principle of parsimony - a penalty term for OF has been empirically formulated regarding geoscientific and technical considerations. Finally a new formulation (Penalized Objective Function, POF) has been developed for model selection in reservoir history matching and has been tested successfully in a North German gas field. / „History Matching“ (Modell-Kalibrierung, Parameter Identifikation) ist eine bewährte Methode zur Bestimmung repräsentativer Reservoireigenschaften, wie Permeabilität, Porosität, relative Permeabilitätsfunktionen und Störungs-Transmissibilitäten aus einer gemessenen Produktionsgeschichte (history). Bis heute kann die Eindeutigkeit der identifizierten Parameter in der Praxis nicht konstruktiv nachgewiesen werden. Die Resultate eines History-Match können nur nach individueller Erfahrung und/oder durch vielmalige History-Match-Versuche mit verschiedenen Reservoirmodellen (verschiedenen Parametersätzen als Startposition) auf ihre Eindeutigkeit bewertet werden. Die vorliegende Studie hat die im Reservoir Engineering erstmals eingesetzte stochastische Theorie von Kullback & Leibler (K-L) und ihre Weiterentwicklung nach Akaike (AIC) als Basis für die Bewertung des Eindeutigkeitsproblems genutzt. Schließlich wurde das AIC-Prinzip als empirischer Strafterm aus geowissenschaftlichen und technischen Überlegungen formuliert. Der neu formulierte Strafterm (Penalized Objective Function, POF) wurde für das History Matching eines norddeutschen Erdgasfeldes erfolgreich getestet.

Under the current regulatory regime for insurance undertakings, Solvency I, the required capital margin does not depend on the allocation of investments, i.e. it is not sensitive to market risk arising from the volatility of market prices for e.g. equity, bond or real estate investments. To improve the protection of policyholders and create a unified regulatory regime in all countries of the European Economic Area (EEA), a risk-sensitive, forward-looking and principle-based regulatory accord for insurance undertakings called Solvency II will replace the current regime by 01.01.2016. Unlike Solvency I, Solvency II requires the backing up of any investment in risky assets with risk capital rather than imposing investment limits. Own funds eligible to cover the solvency capital requirements under Solvency II shall be based on the difference of market-consistently valuated assets and liabilities in the Solvency II balance sheet. In this thesis, I first summarize academic contributions as well as opinions from industry representatives on the expected consequences of the current calibration of the Solvency II standard formula. The accuracy of the calibration itself is another focal point of this work. This work contains four scientific papers. The first paper examines the presence of contagion effects between Eurozone countries in the period 2008-2012. In a market-consistent valuation approach like Solvency II contagion effects intensify the volatility of own funds and therefore of the solvency ratio of insurers. The intensity of contagion peaked in 2010 and first half of 2011 but decreased subsequently which is likely to be a consequence of bailout measures by the EU and the IMF and ECB interventions. The second and third paper address the zero risk charge for sovereign debt issued by EU member states assumed under the Solvency II standard formula. If one accepts German bond yields to be a risk-free asset, using modern cointegration techniques I showed that bonds of only one third of EU member countries can be perceived as risk-free as well. The fourth paper provides evidence for convergence in the shock-response-behavior of the stock indices of Germany, UK and France during the past decades, which in turn indicates support for the assumption of a perfect tail correlation between listed equity in the Solvency II standard formula.

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In this study a calibration concept for a multi-polarimetric weather radar is developed. Several common calibration techniques are analysed, but many are insufficient due to the non-reciprocal behaviour of the employed radar. Hence, an electronic calibration device was developed, which was designed for fast polarization determination of any polarization (including elliptical ones). The non-reciprocal behaviour was overcome by splitting receive and transmit calibration, which virtually uses the radar as a communication system. Beside the calibration a new and exible signal processing system was implemented on that radar which allows interleaved measurements using several polarimetric modes. This capability was used to analyse the STAR (hybrid basis with linear 45° transmit and horizontal/vertical receive) mode and the alternating H/V mode with respect to depolarization. Although it is known that depolarization causes errors in STAR mode, it is used in most commercial weather radars. / In dieser Arbeit wird ein Kalibrierkonzept für ein Multipolarisation-Radar entwickelt. Dazu wurden verschiedene gebräuchliche Techniken untersucht. Dabei stellte sich heraus, dass dieses Verfahren für das untersuchte nichtreziproke Radar unzureichend sind. Deshalb wurde ein elektronisches Kalibriergerät entwickelt, welches speziell der schnellen Messung von beliebigen Polarisationen - einschließlich Elliptischer - dient. Das nichtreziproke Verhalten wurde durch die Aufteilung in eine Sende- und eine Empfangskalibrierung umgangen, wodurch das Radar praktisch als Kommunikationssystem verwendet wird. Des Weiteren wurde eine neue, fexible Signalverarbeitung an dem Radar entwickelt, welches gemischte Messungen mit mehreren Polarisationsmoden erlaubt. Diese neuartige Möglichkeit wurde benutzt um den STAR-Modus, welches eine hybride Polarisationsbasis (linear 45° senden, horizontal/vertikal empfangen) benutzt, mit dem alternierende H/V-Modus zu vergleichen. Dabei wurde speziell das Verhalten des STAR-Modus im Hinblick auf Depolarisation untersucht, da dies bekanntermaßen zu Fehlern in den Messgrößenführen kann. Dies ist von besonderem Interesse, da der STAR-Modus in den meisten kommerziellen Wetterradarsystemen eingesetzt wird.