The separation of natural and anthropogenically caused climatic changes is an important task of contemporary climate research. For this purpose, a detailed knowledge of the natural variability of the climate during warm stages is a necessary prerequisite. Beside model simulations and historical documents, this knowledge is mostly derived from analyses of so-called climatic proxy data like tree rings or sediment as well as ice cores. In order to be able to appropriately interpret such sources of palaeoclimatic information, suitable approaches of statistical modelling as well as methods of time series analysis are necessary, which are applicable to short, noisy, and non-stationary uni- and multivariate data sets. Correlations between different climatic proxy data within one or more climatological archives contain significant information about the climatic change on longer time scales. Based on an appropriate statistical decomposition of such multivariate time series, one may estimate dimensions in terms of the number of significant, linear independent components of the considered data set. In the presented work, a corresponding approach is introduced, critically discussed, and extended with respect to the analysis of palaeoclimatic time series. Temporal variations of the resulting measures allow to derive information about climatic changes. For an example of trace element abundances and grain-size distributions obtained near the Cape Roberts (Eastern Antarctica), it is shown that the variability of the dimensions of the investigated data sets clearly correlates with the Oligocene/Miocene transition about 24 million years before present as well as regional deglaciation events. Grain-size distributions in sediments give information about the predominance of different transportation as well as deposition mechanisms. Finite mixture models may be used to approximate the corresponding distribution functions appropriately. In order to give a complete description of the statistical uncertainty of the parameter estimates in such models, the concept of asymptotic uncertainty distributions is introduced. The relationship with the mutual component overlap as well as with the information missing due to grouping and truncation of the measured data is discussed for a particular geological example. An analysis of a sequence of grain-size distributions obtained in Lake Baikal reveals that there are certain problems accompanying the application of finite mixture models, which cause an extended climatological interpretation of the results to fail. As an appropriate alternative, a linear principal component analysis is used to decompose the data set into suitable fractions whose temporal variability correlates well with the variations of the average solar insolation on millenial to multi-millenial time scales. The abundance of coarse-grained material is obviously related to the annual snow cover, whereas a significant fraction of fine-grained sediments is likely transported from the Taklamakan desert via dust storms in the spring season. / Die Separation natürlicher und anthropogen verursachter Klimaänderungen ist eine bedeutende Aufgabe der heutigen Klimaforschung. Hierzu ist eine detaillierte Kenntnis der natürlichen Klimavariabilität während Warmzeiten unerlässlich. Neben Modellsimulationen und historischen Aufzeichnungen spielt hierfür die Analyse von sogenannten Klima-Stellvertreterdaten eine besondere Rolle, die anhand von Archiven wie Baumringen oder Sediment- und Eisbohrkernen erhoben werden. Um solche Quellen paläoklimatischer Informationen vernünftig interpretieren zu können, werden geeignete statistische Modellierungsansätze sowie Methoden der Zeitreihenanalyse benötigt, die insbesondere auf kurze, verrauschte und instationäre uni- und multivariate Datensätze anwendbar sind. Korrelationen zwischen verschiedenen Stellvertreterdaten eines oder mehrerer klimatologischer Archive enthalten wesentliche Informationen über den Klimawandel auf großen Zeitskalen. Auf der Basis einer geeigneten Zerlegung solcher multivariater Zeitreihen lassen sich Dimensionen schätzen als die Zahl der signifikanten, linear unabhängigen Komponenten des Datensatzes. Ein entsprechender Ansatz wird in der vorliegenden Arbeit vorgestellt, kritisch diskutiert und im Hinblick auf die Analyse von paläoklimatischen Zeitreihen weiterentwickelt. Zeitliche Variationen der entsprechenden Maße erlauben Rückschlüsse auf klimatische Veränderungen. Am Beispiel von Elementhäufigkeiten und Korngrößenverteilungen des Cape-Roberts-Gebietes in der Ostantarktis wird gezeigt, dass die Variabilität der Dimension der untersuchten Datensätze klar mit dem Übergang vom Oligozän zum Miozän vor etwa 24 Millionen Jahren sowie regionalen Abschmelzereignissen korreliert. Korngrößenverteilungen in Sedimenten erlauben Rückschlüsse auf die Dominanz verschiedenen Transport- und Ablagerungsmechanismen. Mit Hilfe von Finite-Mixture-Modellen lassen sich gemessene Verteilungsfunktionen geeignet approximieren. Um die statistische Unsicherheit der Parameterschätzung in solchen Modellen umfassend zu beschreiben, wird das Konzept der asymptotischen Unsicherheitsverteilungen eingeführt. Der Zusammenhang mit dem Überlapp der einzelnen Komponenten und aufgrund des Abschneidens und Binnens der gemessenen Daten verloren gehenden Informationen wird anhand eines geologischen Beispiels diskutiert. Die Analyse einer Sequenz von Korngrößenverteilungen aus dem Baikalsee zeigt, dass bei der Anwendung von Finite-Mixture-Modellen bestimmte Probleme auftreten, die eine umfassende klimatische Interpretation der Ergebnisse verhindern. Stattdessen wird eine lineare Hauptkomponentenanalyse verwendet, um den Datensatz in geeignete Fraktionen zu zerlegen, deren zeitliche Variabilität stark mit den Schwankungen der mittleren Sonneneinstrahlung auf der Zeitskala von Jahrtausenden bis Jahrzehntausenden korreliert. Die Häufigkeit von grobkörnigem Material hängt offenbar mit der jährlichen Schneebedeckung zusammen, während feinkörniges Material möglicherweise zu einem bestimmten Anteil durch Frühjahrsstürme aus der Taklamakan-Wüste herantransportiert wird.

Water management and environmental protection is vulnerable to extreme low flows during streamflow droughts. During the last decades, in most rivers of Central Europe summer runoff and low flows have decreased. Discharge projections agree that future decrease in runoff is likely for catchments in Brandenburg, Germany. Depending on the first-order controls on low flows, different adaption measures are expected to be appropriate. Small catchments were analyzed because they are expected to be more vulnerable to a changing climate than larger rivers. They are mainly headwater catchments with smaller ground water storage. Local characteristics are more important at this scale and can increase vulnerability. This thesis mutually evaluates potential adaption measures to sustain minimum runoff in small catchments of Brandenburg, Germany, and similarities of these catchments regarding low flows. The following guiding questions are addressed: (i) Which first-order controls on low flows and related time scales exist? (ii) Which are the differences between small catchments regarding low flow vulnerability? (iii) Which adaption measures to sustain minimum runoff in small catchments of Brandenburg are appropriate considering regional low flow patterns? Potential adaption measures to sustain minimum runoff during periods of low flows can be classified into three categories: (i) increase of groundwater recharge and subsequent baseflow by land use change, land management and artificial ground water recharge, (ii) increase of water storage with regulated outflow by reservoirs, lakes and wetland water management and (iii) regional low flow patterns have to be considered during planning of measures with multiple purposes (urban water management, waste water recycling and inter-basin water transfer). The question remained whether water management of areas with shallow groundwater tables can efficiently sustain minimum runoff. Exemplary, water management scenarios of a ditch irrigated area were evaluated using the model Hydrus-2D. Increasing antecedent water levels and stopping ditch irrigation during periods of low flows increased fluxes from the pasture to the stream, but storage was depleted faster during the summer months due to higher evapotranspiration. Fluxes from this approx. 1 km long pasture with an area of approx. 13 ha ranged from 0.3 to 0.7 ls depending on scenario. This demonstrates that numerous of such small decentralized measures are necessary to sustain minimum runoff in meso-scale catchments. Differences in the low flow risk of catchments and meteorological low flow predictors were analyzed. A principal component analysis was applied on daily discharge of 37 catchments between 1991 and 2006. Flows decreased more in Southeast Brandenburg according to meteorological forcing. Low flow risk was highest in a region east of Berlin because of intersection of a more continental climate and the specific geohydrology. In these catchments, flows decreased faster during summer and the low flow period was prolonged. A non-linear support vector machine regression was applied to iteratively select meteorological predictors for annual 30-day minimum runoff in 16 catchments between 1965 and 2006. The potential evapotranspiration sum of the previous 48 months was the most important predictor (r²=0.28). The potential evapotranspiration of the previous 3 months and the precipitation of the previous 3 months and last year increased model performance (r²=0.49, including all four predictors). Model performance was higher for catchments with low yield and more damped runoff. In catchments with high low flow risk, explanatory power of long term potential evapotranspiration was high. Catchments with a high low flow risk as well as catchments with a considerable decrease in flows in southeast Brandenburg have the highest demand for adaption. Measures increasing groundwater recharge are to be preferred. Catchments with high low flow risk showed relatively deep and decreasing groundwater heads allowing increased groundwater recharge at recharge areas with higher altitude away from the streams. Low flows are expected to stay low or decrease even further because long term potential evapotranspiration was the most important low flow predictor and is projected to increase during climate change. Differences in low flow risk and runoff dynamics between catchments have to be considered for management and planning of measures which do not only have the task to sustain minimum runoff. / Sowohl Gewässermanagement als auch die Gewässerökologie können durch extreme Niedrigwasserereignisse stark betroffen sein. In den letzten Jahrzehnten haben sowohl der Abfluss während der Sommermonate als auch die Niedrigwasserabflüsse in den meisten Flüssen Zentraleuropas abgenommen. Projektionen des zukünftigen Abflusses lassen einen weiteren Rückgang der Abflüsse aus Einzugsgebieten Brandenburgs erwarten. Anpassungsmaßnahmen zur Stützung von Niedrigwasserabflüssen müssen den hydrologischen Prozessen gerecht werden. In dieser Arbeit werden Kopfeinzugsgebiete mit kleineren Grundwasserspeichern betrachtet, weil sie anfälliger gegenüber dem Klimawandel erscheinen als größere. Lokale Gegebenheiten können darüber hinaus ihre Vulnerabilität erhöhen. In dieser Arbeit werden Ergebnisse über die ähnlichkeit von kleinen Einzugsgebieten verwendet, um geeignete Anpassungsmaßnahmen zur Stützung von Niedrigwasserabflüssen herauszuarbeiten. Folgende Leitfragen werden bearbeitet: (i) Was sind die maßgeblichen Prozesse und Zeitskalen, die zu Niedrigwasserabflüssen führen? (ii) Wie unterscheiden sich die Einzugsgebiete bezüglich ihrer Vulnerabilität? (iii) Was sind geeignete Anpassungsmaßnahmen unter Berücksichtigung der vorherrschenden Prozesse und ihrer räumlichen Muster? Mögliche Anpassungsmaßnahmen können in drei Kategorien unterteilt werden: (i) Landnutzungsänderungen, änderungen der Feldbewirtschaftung und künstliche Grundwasseranreicherung führen zur Erhöhung der Grundwasserneubildung und somit des Basisabflusses. (ii) Talsperren, Seen, Teiche und ein entsprechendes Wassermanagement in Feuchtgebieten eignen sich zur Wasserspeicherung und regulierten Wasserabgabe. (iii) Maßnahmen bei deren Planung Wissen über Niedrigwasserabflüsse einfließen muss, aber die Stützung von Niedrigwasserabflüssen nicht die einzige Aufgabe ist (Siedlungswassermanagement, Abwassermanagement und Wasserüberleitungen zwischen Einzugsgebieten). Darüber hinaus wurde die Effektivität ufernaher Grundwasseranreicherung durch bestehende Bewässerungsgräben explizit an einem Standort unter Verwendung des Models Hydrus-2D quantifiziert. Hohe Wasserstände in den Gräben und das Unterbrechen der Wassereinleitung führten zu einer Niedrigwasseraufhöhung. Im Sommer wurde der Wasserspeicher wegen der Verdunstung schneller verbraucht. Je nach Szenario betrug die Niedrigwasseraufhöhung, die von der ca. 1 km langen und 13 ha großen Fläche ausging, zwischen 0.3 und 0.7 l/s. Eine Vielzahl solcher dezentraler Maßnahmen wären für eine deutliche Stützung der Niedrigwasserabflüsse in mesoskaligen Einzugsgebieten notwendig. Das Niedrigwasserrisiko sowie meteorologische Niedrigwasserprädiktoren wurden vergleichend analysiert. Der tägliche Abfluss aus 37 Einzugsgebieten zwischen 1991 und 2006 wurde mittels einer Hauptkomponentenanalyse ausgewertet. Der Abfluss in Südost Brandenburg ging klimabedingt stärker zurück. Das Niedrigwasserrisiko war in der Region östlich Berlins als Folge des kontinentaleren Klimas und der lokalen geohydrologischen Verhältnisse am größten. Diese Einzugsgebiete zeigten einen relativ schnellen Abflussrückgang während der Sommermonate und eine längere Niedrigwasserperiode. Darüber hinaus wurde eine nichtlineare Support Vektor Machine Regression zur iterativen Bestimmung der meteorologischen Prädiktoren für den jährlichen Niedrigwasserabfluss im 30-Tage Mittel in 16 Einzugsgebieten zwischen 1965 und 2006 durchgeführt. Die potentielle Verdunstungshöhe der vorhergegangenen 48 Monate war der wichtigste Prädiktor (r²=0.28). Die potentielle Verdunstungshöhe der vorhergegangenen 3 Monate sowie die Niederschlagshöhe der vorhergegangenen 3 Monate und des letzten Jahres verbesserten die Modellgüte zusätzlich (r²=0.49, für alle vier Prädiktoren). Die Modellgüte war höher in Einzugsgebieten mit geringer Abflussspende und gedämpftem Abflussverhalten. In Einzugsgebieten mit hohem Niedrigwasserrisiko war die potentielle Langzeitverdunstung wichtiger, um Niedrigwasserabflüsse zu erklären. In Einzugsgebieten mit hohem Niedrigwasserrisiko östlich von Berlin und deutlichem Abflussrückgang im Südosten Brandenburgs besteht der höchste Anpassungsbedarf. Maßnahmen zur Erhöhung der Grundwasserneubildung sollten bevorzugt werden. Einzugsgebiete mit hohem Niedrigwasserrisiko haben verhältnismäßig tiefe Grundwasserstände, was eine Erhöhung der Grundwasserneubildung in den höher gelegenen Neubildungsgebieten möglich und sinnvoll macht. Es ist davon auszugehen, dass Niedrigwasserabflüsse weiterhin niedrig bleiben oder sogar weiter fallen werden, da die potentielle Langzeitverdunstung der wichtigste Prädiktor war und Klimamodelle einen weiteren Anstieg dieser projizieren. Des Weiteren sind die Ergebnisse dieser Arbeit wichtig für die integrierte Planung von Maßnahmen, die nicht ausschließlich die Stützung von Niedrigwasserabflüssen zur Aufgabe haben.

Die Gewichte eines Portfolios liegen meist als als Kombination des Produkts der Präzisionsmatrix und des Erwartungswertvektors vor. In der Praxis müssen diese Parameter geschätzt werden, allerdings ist die Beschreibung der damit verbundenen Schätzunsicherheit über eine Verteilung dieses Produktes eine Herausforderung. In dieser Arbeit wird demonstriert, dass ein geeignetes bayesianisches Modell nicht nur zu einer leicht zugänglichen Posteriori-Verteilung führt, sondern auch zu leicht interpretierbaren Beschreibungen des Portfoliorisikos, wie beispielsweise einer Ausfallwahrscheinlichkeit des gesamten Portfolios zu jedem Zeitpunkt. Dazu werden die Parameter mit ihren konjugierten Prioris ausgestatet. Mit Hilfe bekannter Ergebnisse aus der Theorie multivariater Verteilungen ist es möglich, eine stochastische Darstellung für relevante Ausdrücke wie den Portfoliogewichten oder des effizienten Randes zu geben. Diese Darstellungen ermöglichen nicht nur die Bestimmung von Bayes-Schätzern der Parameter, sondern sind auch noch rechentechnisch hoch effizient, da Zufallszahlen nur aus bekannten und leicht zugänglichen Verteilungen gezogen werden. Insbesondere aber werden Markov-Chain-Monte-Carlo Methoden nicht benötigt. Angewendet wird diese Methodik an einem mehrperiodigen Portfoliomodell für eine exponentielle Nutzenfunktion, am Tangentialportfolio, zur Schätzung des effizienten Randes, des globalen Minimum-Varianz-Portfolios wie auch am gesamten Mittelwert-Varianz Ansatzes. Für alle behandelten Portfoliomodelle werden für wichtige Größen stochastische Darstellungen oder Bayes-Schätzer gefunden. Die Praktikabilität und Flexibilität wie auch bestimmte Eigenschaften werden in Anwendungen mit realen Datensätzen oder Simulationen illustriert. / Usually, the weights of portfolio assets are expressed as a comination of the product of the precision matrix and the mean vector. These parameters have to be estimated in practical applications. But it is a challenge to describe the associated estimation risk of this product. It is demonstrated in this thesis, that a suitable Bayesian approach does not only lead to an easily accessible posteriori distribution, but also leads to easily interpretable risk measures. This also includes for example the default probability of the portfolio at all relevant points in time. To approach this task, the parameters are endowed with their conjugate priors. Using results from the theory of multivariate distributions, stochastic representations for the portfolio parameter are derived, for example for the portfolio weights or the efficient frontier. These representations not only allow to derive Bayes estimates of these parameters, but are computationally highly efficient since all th necessary random variables are drawn from well known and easily accessible distributions. Most importantly, Markov-Chain-Monte-Carlo methods are not necessary. These methods are applied to a multi-period portfolio for an exponential utility function, to the tangent portfolio, to estimate the efficient frontier and also to a general mean-variance approach. Stochastic representations and Bayes estimates are derived for all relevant parameters. The practicability and flexibility as well as specific properties are demonstrated using either real data or simulations.

In dieser Arbeit werden spektroskopische und spektrometrische Methoden diskutiert, um Verfahren auf Grundlage von umfassenden, molekularen Informationen für die Charakterisierung, Klassifizierung und Identifizierung von Pollen zu entwickeln. Es ist bereits bekannt, dass Raman- und Infrarot-Spektroskopie spezifische Fingerabdrücke der chemischen Zusammensetzung von Pollen liefern können. Im Rahmen dieser Arbeit werden nun die oberflächenverstärkte Raman-Streuung (surface-enhanced Raman scattering, SERS), die matrix-assisted laser desorption/ionisation time-of-flight-Massenspektrometrie (MALDI-TOF MS) und die Fourier-Transform-Infrarot-Spektroskopie (FTIR-Spektroskopie) einzelner Pollenkörner für die taxonomische Klassifizierung eingesetzt. Neben der Anwendung zur taxonomischen Klassifizierung können spektroskopische und spektrometrische Methoden auch zur Erkennung von Unterschieden, die durch Umwelteinflüsse verursacht werden, eingesetzt werden. Als ein erstes Beispiel dieser Anwendung werden cherry leaf roll virus (CLRV) infizierte Birkenpollen untersucht und mit Pollen von Kontrollpflanzen verglichen. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass spektroskopische und spektrometrische Methoden vielversprechend für die Pollenanalytik in vielen verschiedenen Forschungsgebieten sind. / The investigation of pollen grain samples for characterization, classification and identification is still an analytical task that is both challenging and time-consuming, since it is mainly based on the morphological characteristics of the pollen grains. In order to develop approaches that are based on extensive molecular information and that lead to an automated classification, in this thesis, a combination of spectroscopic and spectrometric tools is discussed. It is already known that a fingerprint analysis of the chemical composition of pollen samples can be accomplished by Raman and infrared spectroscopies. Here, surface-enhanced Raman scattering (SERS), matrix-assisted laser desorption/ionisation time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS), and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy of single pollen grains are successfully applied for the taxonomic classification of pollen samples. In addition to the application for taxonomic classification, it is conceivable that spectroscopic and spectrometric data could also be used to investigate chemical changes caused by environmental influences. As a first example for such an application, cherry leaf roll virus (CLRV) infected birch pollen are investigated and compared to samples from control plants. The results in this work indicate that spectroscopic and spectrometric methods are powerful analytical tools that may be useful for improved pollen investigation in different areas of research.

Diese Dissertation stellt drei sich ergänzende Fortschritte in der statistischen Modellierung multivariater Daten vor und behandelt Herausforderungen im Bereich des modellbasierten Clusterings für hochdimensionale Daten, der Analyse longitudinaler Daten sowie der multivariaten Verteilungsregression. Der erste Forschungszweig konzentriert sich auf tiefe Gaußsche Mischmodelle, eine leistungsfähige Erweiterung herkömmlicher Gaußscher Mischmodelle. Wir erforschen Bayessche Inferenz mit Sparsamkeitsprioris zur Regularisierung der Schätzung tiefer Mischmodelle und stellen ein innovatives tiefes Mischmodell von Faktormodellen vor, das in der Lage ist, hochdimensionale Probleme zu bewältigen. Der zweite Forschungsstrang erweitert tiefe Mischmodelle von Clustering zu Regression. Unter Verwendung des tiefen Mischmodells von Faktormodellen als Prior für Zufallseffekte stellen wir einen innovativen Ansatz vor: tiefe Mischmodelle von linearen gemischten Modellen, der lineare gemischte Modelle so erweitert, dass er den Komplexitäten longitudinaler Daten mit vielen Beobachtungen pro Subjekt und komplexen zeitlichen Trends gerecht wird. Dieser Forschungszweig überwindet Beschränkungen gegenwärtiger Modelle und präsentiert eine anpassungsfähige Lösung für hochdimensionale Szenarien. Der dritte Forschungszweig setzt sich mit der Herausforderung auseinander, wahrhaft multivariate Verteilungen im Kontext von Generalisierten Additiven Modellen für Ort, Skala und Form zu modellieren. Wir präsentieren einen innovativen Ansatz, der Copula-Regression nutzt, um die Abhängigkeitsstruktur mittels einer Gauß-Copula zu modellieren. Dies ermöglicht die gemeinsame Modellierung hochdimensionaler Vektoren mit flexiblen marginalen Verteilungen. Hier erleichtert bayessche Inferenz die effiziente Schätzung des stark parametrisierten Modells und führt zu einem äußerst flexiblen Ansatz im Vergleich zu bestehenden Modellen. / This thesis introduces three complementary advancements in statistical modeling for multivariate data, addressing challenges in model-based clustering for high-dimensional data, longitudinal data analysis, and multivariate distributional regression. The first research strand focuses on deep Gaussian mixture models, a powerful extension of ordinary Gaussian mixture models. We explore the application of Bayesian inference with sparsity priors to regularize the estimation of deep mixtures, presenting a novel Bayesian deep mixtures of factor analyzers model capable of handling high-dimensional problems. The inclusion of sparsity-inducing priors in the model contributes to improved clustering results. A scalable natural gradient variational inference algorithm is developed to enhance computational efficiency. The second research strand extends deep mixture models from clustering towards regression. Leveraging the deep mixtures of factor analyzers model as a prior for random effects, we introduce a novel framework, deep mixtures of linear mixed models that extends mixtures of linear mixed models to accommodate the complexities of longitudinal data with many observations per subject and intricate temporal trends. We describe an efficient variational inference approach. This research addresses the limitations of current models and provides a flexible solution for high-dimensional settings. The third research strand tackles the challenge of modeling truly multivariate distributions in the context of Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape. We propose a novel approach utilizing copula regression to model the dependence structure through a Gaussian copula, allowing for joint modeling of high-dimensional response vectors with flexible marginal distributions. Here, Bayesian inference facilitates efficient estimation of the highly parameterized model, introducing a highly flexible and complementary approach to existing models.

Blütenstaub ist eine der Hauptursachen für allergische Erkrankungen des Menschen. Insbesondere die Matrix-unterstützte Laser-Desorption/Ionisation-Flugzeit Massenspektrometrie stellt eine geeignete Technik dar, um solch komplexe, biologische Proben zu charakterisieren. Bei MALDI-TOF MS-Analysen werden die Bestandteile detektiert, die zuvor durch die Matrixauftragung und/oder während der Laser-Desorption von der Oberfläche des Pollenkorns abgelöst werden. Hier zeigte sich, dass die Verwendung eines leitfähigen Klebebandes zur Probenpräparation sowohl die Fixierung der Pollenkörner als auch die Extraktion der Analyten aus diesen verbessert. Die gezeigten Ergebnisse belegen, dass sich Pollen verschiedener Pflanzenarten über den Vergleich von massenspektrometrischen Peakmustern differenzieren lassen. Zur Beurteilung der spektralen Muster wurden in dieser Arbeit multivariate, statistische Verfahren, speziell die Hauptkomponentenanalyse verwendet. Diese hebt Unterschiede in den Datensätzen hervor und ermöglicht eine varianzgewichtete Darstellung und verbesserte Klassifizierung. Zur effizienten multivarianten Analyse wurde dieses Verfahren in eine graphische Benutzeroberfläche eingebunden. Neben der individuellen Charakterisierung einzelner Pollenproben liegt eine weitere Herausforderung in der massenspektrometrischen Analyse von Pollenkornmischungen, da es durch Vermischungs- und Suppressionseffekte zur Diskriminierung einzelner, möglicherweise charakteristischer MS-Peaks kommen kann. Deshalb wurde in dieser Arbeit die bildgebende MALDI Massenspektrometrie angewendet. So konnten in einem Modellsystem einzelne Pollenkörner unterschiedlicher Arten nachgewiesen und ihren ursprünglichen Positionen in der Probe zugeordnet werden. Der im Rahmen der Arbeit vorgestellte Ansatz stellt eine neue, zuverlässige Methode zur Pollenbestimmung dar, die nicht auf der individuellen, visuellen Beurteilung, sondern auf einer spektrometrisch-analytischen Basis beruht. / Pollen represent one of the major causes for allergies in humans. Matrix-assisted laser desorption/ ionization time-of-flight is a suitable technique to characterize such complex biological samples. In pollen analyses, MALDI-TOF MS detects components that are extracted from the grain surface by the matrix solution and during laser desorption. Like any biological structure, pollen grains contain specific proteins, peptides, lipids and carbohydrates that produce characteristic signal patterns in the mass spectrum. The sample preparation applied in this work showed that the use of a conductive adhesive tape improves both the fixation of the pollen grains and the extraction of the analytes from them. The shown results prove that pollen of different plant species can be differentiated by comparing their respective mass spectral patterns. For the evaluation of such spectral patterns multivariate statistical methods, and in this work especially principal component analysis, are needed. PCA highlights differences in data sets and enables variance-weighting and improved classification. For efficient multivariate analysis, this method was integrated into a graphical user interface. In addition to the individual characterization of pollen samples, the mass spectrometric analysis of pollen grain mixtures posed a further challenge, since mixing and suppression effects can lead to discrimination of individual, possibly characteristic MS-peaks. For this purpose, the MALDI MS Imaging technique was applied. For the evaluation of such imaging data sets, further multivariate methods were applied, investigated, and evaluated. Thereby, in a model system individual pollen grains of different species could be identified and assigned their original position in the sample. The presented approach represents a new, reliable method for pollen determination, based on spectrometric-analytical basis rather than an individual visual assessment.

Im Landschaftszustand und in der Landschaftsentwicklung kommen funktionale Beziehungen zwischen dem naturbedingten Energie-, Wasser- und Stoffhaushalt einerseits und den Auswirkungen der Landnutzung andererseits zum Ausdruck. Gegenwärtig verändert der globale Anstieg der bodennahen Temperaturen vielerorts den landschaftlichen Energie-, Wasser- und Stoffhaushalt, wobei besonders in Trockengebieten zu erwarten ist, dass dieser Trend in Verbindung mit einer unangepassten Landnutzung das Regenerationsvermögen der Vegetation einschränkt und zur Zerstörung der Bodendecke führt.<br /> <br /> Für die Mongolei und für benachbarte Gebiete Asiens sind in Szenarien zur globalen Erwärmung hohe Werte des Temperaturanstiegs prognostiziert worden. Eine globale Einschätzung der anthropogen induzierten Bodendegradation hat diese Region als stark oder extrem stark betroffen eingestuft. Vor diesem Hintergrund wurde im Uvs-Nuur-Becken, das im Nordwesten der Mongolei und damit in einer der trockensten Regionen des Landes gelegen ist, untersucht, wie sich der globale Temperaturanstieg auf der lokalen und regionalen Ebene widerspiegelt und wie der Landschaftshaushalt dabei verändert wird.<br /> <br /> Die Auswirkungen des sommerlichen Witterungsverlaufes auf den Landschaftszustand sind 1997 bis 1999 an einem Transsekt erfasst worden, das sich zwischen dem Kharkhiraa-Gebirge am Westrand des Beckens und dem See Uvs Nuur im Beckeninneren von den Polsterfluren und Matten der alpinen Stufe über die Gebirgswaldsteppe, die Trockensteppe bis zur Halbwüste erstreckt. An neun Messpunkten wurden witterungsklimatische Daten in Verbindung mit Merkmalen der Vegetation, des Bodens und der Bodenfeuchte aufgenommen. Die im Sommer 1998 gewonnenen Messwerte wurden mit Hilfe einer Clusteranalyse gebündelt und verdichtet. Auf dieser Grundlage konnten landschaftliche Zustandsformen inhaltlich gekennzeichnet, zeitlich eingeordnet und durch Zeit-Verhaltens-Modelle (Stacks) abgebildet werden. Aus den Zeit-Verhaltens-Modellen wird ersichtlich, dass man Zustandsformen, in denen die Hitze und die Trockenheit des Sommers 1998 besonders stark zum Ausdruck kommen, an allen Messpunkten beobachten kann, nimmt man die Station auf dem fast 3.000 m hohen Gipfel des Khukh Uul sowie die grundwasserbeeinflusste Station in unmittelbarer Seenähe aus. In ihrer extremen Form sind Trockenperioden jedoch nur im Beckeninneren und am Fuß der Randgebirge, also in der Halbwüste, in der Trockensteppe und in der Wiesensteppe aufgetreten. Im Bergwald sowie im Bereich der alpinen Matten und Polsterfluren fehlen sie.<br /> <br /> Am stärksten sind die grundwasserfreien Bereiche der Halbwüste von der Hitze und Niederschlagsarmut des Sommers 1998 betroffen. An vier Fünfteln der Tage des Beobachtungszeitraumes herrscht an diesem Messpunkt extreme Trockenheit. Es fällt entweder gar kein Niederschlag oder nur so wenig, dass der seit dem Frühjahr erschöpfte Bodenwasservorrat nicht aufgefüllt wird. Das Verhältnis zwischen Niederschlag und potenzieller Verdunstung liegt hier bei 1:12.<br /> <br /> In der Halbwüste zeichnet sich eine fortschreitende Desertifikation ab, zumal hier eine nichtangepasste Weidenutzung dominiert, in der Ziegen eine immer größere Rolle spielen. Dies gilt insbesondere für Bereiche in Siedlungsnähe. Örtlich ist auch der Bestand der Trockensteppe gefährdet, die sich an die Halbwüste zum Beckenrand hin anschließt. Hier ist nicht nur die Viehdichte am höchsten, sondern hier werden auch die meisten unbefestigten Fahrwege wild angelegt und die Bodendecke damit zerstört. Dies kann im Endeffekt zu einem Übergreifen von Prozessen der Desertifikation führen.<br /> <br /> Aus methodischer Sicht zeigt sich, dass die Kennzeichnung landschaftlicher Zustandsformen durch Zeit-Verhaltens-Modelle die Ermittlung der Auswirkungen von Witterung und Klima auf den Landschaftszustand erleichtert, da sie deren Aussage konzentriert. Zur Interpretation der Ergebnisse ist jedoch ein Rückgriff auf die beschreibende Darstellung der Messwerte notwendig. Die im westlichen Uvs-Nuur-Becken und seinen Randgebirgen angewandte Verfahrensweise ermöglicht es, globale Aussagen zur globalen Erwärmung der Kontinente regional oder lokal zu überprüfen und zu untersetzen." / Landscape condition and landscape development express the functional relations between energy balance, water balance and material balance on the one hand and on the other hand they reflect the effects of land use. At present the global increase of near-surface air temperature changes the energy balance, water balance and material balance in many places. Especially in arid regions this trend and an inappropriate land use restrict the regeneration ability of vegetation and lead to the degradation of soil cover.<br /> <br /> Different scenarios for global warming prognosticate high values of increasing air temperature in Mongolia and its adjacent regions in Asia. A global estimation of anthropogenicly induced soil degradation classifies this region as strongly or extremely strong affected. Against this background a research was carried out in the Uvs Nuur Basin, placed in the northwest of Mongolia and therefore in one of the most arid regions of this country. The object of investigation was the reflection of the global increase of air temperature on a local and regional level and the resulting changes of landscape balance.<br /> <br /> From 1997 to 1999 the effects of changes in summer weather on the landscape condition were measured on a transect from the Kharkhiraa mountains at the western margin of the basin up to the lake Uvs at the centre of the basin. The transect included alpine mat, mountain steppe, dry steppe and semi desert. Climatic data was collected at 9 transect stations, in addition with characteristics of vegetation, soil and soil moisture. The data of summer 1998 was bundled and consolidated with a cluster analysis. On this basis forms of landscape condition could be evaluated in content, arranged chronologically and characterised by time performance models (stacks).<br /> <br /> The time performance models prove that forms of landscape condition marking the heat and the drought of summer 1998 can be found at every station of the transect except of the one on the summit of Khukh Uul at almost 3.000 m above sea level and another groundwater-influenced station at the bank of lake Uvs. However, extremely dry periods occur only from the centre of the basin up to the foothills, thus in the semi desert, the dry steppe and the short grass steppe. They do not occur in the mountain forest and in the alpine mat.<br /> <br /> Areas in the semi desert are most affected by drought and lack of precipitation during the summer 1998. Four fifths of the days in the measurement period are extremely droughty days. Either there is no precipitation at all or it is insufficient to fill up the soil water storage exhausted since spring-time. The relation of precipitation and potential evaporation averages out here at 1:12.<br /> <br /> A progressive desertification becomes apparent in the semi desert, particularly determined by an inappropriate land use in conjunction with an increasing goat-rearing in the area around the settlements. Partially this trend even affects the dry steppe in adjacency to the semi desert toward the margin of the basin. These areas are characterised not only by the highest stocking rate but also by the largest number of unofficial dirt roads thus leading to the denudation of the soil cover and finally to the spreading of desertification processes.<br /> <br /> From the methodical point of view it is obvious that the characterisation by time performance models facilitates the determination of weather and climate influence on landscape condition by summarising their information. However, the interpretation of the results has to be accomplished by a describing analysis of the measured data. The procedure applied in the western Uvs Nuur Basin and its adjacent mountains provides the opportunity to examine and substantiate the reports on global warming at regional or local level.