Die vorliegende Arbeit widmet sich der Erforschung der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion mit dem Ziel der Fahrerabsichtserkennung bei Spurwechselmanövern. Diese Fahrmanöver sind mit einer überproportionalen Unfallhäufigkeit verbunden, die sich in den Unfallstatistiken widerspiegelt. Laut Statistischem Bundesamt (2008) kamen im Jahr 2007 12,0% (1857) aller Unfälle mit schwerem Sachschaden auf Autobahnen in Deutschland aufgrund von Zusammenstößen mit seitlich in die gleiche Richtung fahrenden Fahrzeugen zustande (S. 65). Mit Hilfe der Information über einen intendierten Spurwechsel kann ein System an das zukünftige Fahrerverhalten angepasst werden, um so die Funktionalität und damit das Sicherheitspotential des Gesamtsystems zu erhöhen. Zusätzlich können mit dieser Information auch unerwünschte Systemeingriffe unterdrückt werden, die den Fahrer stören und so zu einer Minderung der Akzeptanz des jeweiligen Fahrerassistenz- und Informationssystems führen könnten. So kann einerseits ein Assistenzsystem eingeschaltet werden, das den Spurwechsel erleichtert (z.B. Side Blind Zone Alert, Kiefer & Hankey, 2008). Zum anderen kann ein Assistenzsystem abgeschaltet werden, das den Fahrer irrtümlich warnen würde, wie zum Beispiel ein Spurverlassenswarner im Falle eines beabsichtigten Überfahrens der Fahrspur (Henning, Beyreuther et al., 2007). In diesem Zusammenhang bilden drei Untersuchungen das Herzstück der vorliegenden Arbeit. In einer Feldstudie untersuchten Henning, Georgeon, Dapzol und Krems (2009) Indikatoren, die auf die Vorbereitung eines Spurwechsels hindeuten und fanden dabei vor allem Blickverhalten in den linken Außenspiegel als einen geeigneten und sehr frühen Indikator. Dieser dient wahrscheinlich vor allem dem Aufbau einer mentalen Repräsentation des rückwärtigen Verkehrs. In einer anschließenden Fahrsimulatorstudie wurde experimentell erforscht, wie diese mentale Repräsentation beschaffen ist und in welchen Komponenten des Arbeitsgedächtnisses sie gespeichert wird (Henning, Beyreuther, & Krems, 2009). In einer dritten Studie, bestehend aus zwei Laborexperimenten, wurde nach einer Schwelle für den Übergang von einer statischen in eine dynamische mentale Repräsentation sich nähernder Fahrzeuge mit Hilfe des Paradigmas des Representational Momentum (Freyd & Finke, 1984) gesucht und ebenfalls deren Lokalisation im Arbeitsgedächtnis erforscht (Henning & Krems, 2009). Die den drei Manuskripten vorangestellte Einleitung dient der allgemeinen Einführung in das Thema und der Einordnung der Befunde. Dabei wird zuerst der Spurwechselprozess dargestellt, gefolgt von einer Diskussion der zugrundeliegenden kognitiven Prozesse und einem Exkurs über die Möglichkeiten der Spurwechselabsichtserkennung und deren Verbesserung im Lichte der Befunde.

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Die vorliegende Arbeit widmet sich der Erforschung der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion mit dem Ziel der Fahrerabsichtserkennung bei Spurwechselmanövern. Diese Fahrmanöver sind mit einer überproportionalen Unfallhäufigkeit verbunden, die sich in den Unfallstatistiken widerspiegelt. Laut Statistischem Bundesamt (2008) kamen im Jahr 2007 12,0% (1857) aller Unfälle mit schwerem Sachschaden auf Autobahnen in Deutschland aufgrund von Zusammenstößen mit seitlich in die gleiche Richtung fahrenden Fahrzeugen zustande (S. 65). Mit Hilfe der Information über einen intendierten Spurwechsel kann ein System an das zukünftige Fahrerverhalten angepasst werden, um so die Funktionalität und damit das Sicherheitspotential des Gesamtsystems zu erhöhen. Zusätzlich können mit dieser Information auch unerwünschte Systemeingriffe unterdrückt werden, die den Fahrer stören und so zu einer Minderung der Akzeptanz des jeweiligen Fahrerassistenz- und Informationssystems führen könnten. So kann einerseits ein Assistenzsystem eingeschaltet werden, das den Spurwechsel erleichtert (z.B. Side Blind Zone Alert, Kiefer & Hankey, 2008). Zum anderen kann ein Assistenzsystem abgeschaltet werden, das den Fahrer irrtümlich warnen würde, wie zum Beispiel ein Spurverlassenswarner im Falle eines beabsichtigten Überfahrens der Fahrspur (Henning, Beyreuther et al., 2007). In diesem Zusammenhang bilden drei Untersuchungen das Herzstück der vorliegenden Arbeit. In einer Feldstudie untersuchten Henning, Georgeon, Dapzol und Krems (2009) Indikatoren, die auf die Vorbereitung eines Spurwechsels hindeuten und fanden dabei vor allem Blickverhalten in den linken Außenspiegel als einen geeigneten und sehr frühen Indikator. Dieser dient wahrscheinlich vor allem dem Aufbau einer mentalen Repräsentation des rückwärtigen Verkehrs. In einer anschließenden Fahrsimulatorstudie wurde experimentell erforscht, wie diese mentale Repräsentation beschaffen ist und in welchen Komponenten des Arbeitsgedächtnisses sie gespeichert wird (Henning, Beyreuther, & Krems, 2009). In einer dritten Studie, bestehend aus zwei Laborexperimenten, wurde nach einer Schwelle für den Übergang von einer statischen in eine dynamische mentale Repräsentation sich nähernder Fahrzeuge mit Hilfe des Paradigmas des Representational Momentum (Freyd & Finke, 1984) gesucht und ebenfalls deren Lokalisation im Arbeitsgedächtnis erforscht (Henning & Krems, 2009). Die den drei Manuskripten vorangestellte Einleitung dient der allgemeinen Einführung in das Thema und der Einordnung der Befunde. Dabei wird zuerst der Spurwechselprozess dargestellt, gefolgt von einer Diskussion der zugrundeliegenden kognitiven Prozesse und einem Exkurs über die Möglichkeiten der Spurwechselabsichtserkennung und deren Verbesserung im Lichte der Befunde.

Functions and services provided by soils play an important role for numerous sustainable development goals involving mainly food supply and environmental health. In many regions of the Earth, water erosion is a major threat to soil functions and is mostly related to land-use change or poor agricultural management. Selecting proper soil management practices requires site-specific indicators such as water erosion, which follow a spatio-temporal variation. The aim of this study was to develop monthly soil erosion risk maps for the data-scarce catchment of Ruiru drinking water reservoir located in Kenya. Therefore, the Revised Universal Soil Loss Equation complemented with the cubist–kriging interpolation method was applied. The erodibility map created with digital soil mapping methods (R2 = 0.63) revealed that 46% of the soils in the catchment have medium to high erodibility. The monthly erosion rates showed two distinct potential peaks of soil loss over the course of the year, which are consistent with the bimodal rainy season experienced in central Kenya. A higher soil loss of 2.24 t/ha was estimated for long rains (March–May) as compared to 1.68 t/ha for short rains (October–December). Bare land and cropland are the major contributors to soil loss. Furthermore, spatial maps reveal that areas around the indigenous forest on the western and southern parts of the catchment have the highest erosion risk. These detected erosion risks give the potential to develop efficient and timely soil management strategies, thus allowing continued multi-functional use of land within the soil–food–water nexus.

In the presented work, we study several basis systems satisfying certain spatial/spectral localization conditions on the unit sphere and the ball embedded in Euclidean space of dimension $d\geq2$. For the spherical setup, we investigate some properties of the Hardy-Hodge decomposition for locally supported fields, and propose a multi-scale basis system that is suitable for modeling the Hardy components of such spherical vector fields and allows a simple mapping between the Hardy spaces. In the case of the solid ball, we revisit the Slepian spatiospectral concentration problems for the spherical Fourier-Jacobi, spherical Fourier-Bessel, as well as the multivariate algebraic polynomial systems. We investigate the bimodal distribution phenomena of the eigenvalues of concentration operators and give an asymptotic characterization of the Shannon number for these setups, which lay a foundation for the utilization of associated Slepian bases and localized spectral analysis.

Der Klimawandel hat weitreichende Folgen auf die Gesundheit der Menschen. Insbesondere Übertragungskrankheiten wie Dengue bekommen global gesehen eine zunehmende Bedeutung. Über die raumzeitliche Verteilung und das Umwelt-Dengue Risiko ist bisher wenig bekannt. Das Hauptziel dieser Dissertation war es daher, die Ätiologie von Dengue in einem hoch endemischen Gebiet besser zu verstehen. Es wurden räumliche Muster des Krankheitsauftretens untersucht, die anschließend in einer Umwelt-Risiko Analyse mit örtlichen Wetterdaten und Landnutzungsinformationen in Zusammenhang gebracht wurden. Zunächst wurde ein raumzeitlicher Ansatz durchgeführt, um herauszufinden, in wie weit Analysen, die verschiedene Aggregationsebenen miteinander kombinieren, zu neuen Erkenntnissen von raumzeitlichen Mustern von Dengue beitragen können. Anschließend wurde ein auf nicht-lineare zeitliche Einflüsse kontrolliertes, Poisson-generalisiertes additives Regressionsmodell genutzt, um herauszufinden, welchen Einfluss Wetterparameter auf die Verbreitung von Dengue haben. Schließlich wurden Boosted regression trees verwendet, um auf nicht-lineare Zusammenhänge und Interaktionen zwischen einzelnen Landnutzungsfaktoren und Dengue zu kontrollieren und um eine Risikokarte zu erstellen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass mehr als eine geographische Ebene notwendig ist, um Krankheitscluster zu bestätigen. Minimaltemperatur, Regenmenge, und Windgeschwindigkeit waren mit der Verbreitung von Dengue im Untersuchungsgebiet assoziiert. Räumliche Dengue-Muster konnten durch Siedlungen, Wasser, gemischte Landwirtschaftsflächen, offene Flächen und stillgelegte Grünflächen erklärt werden. Dengue-Risiko ist auf der Ergebniskarte des Studiengebietes ersichtlich. Diese Dissertation liefert sowohl wertvolle Informationen für die Gesundheitspolitik in Malaysia als auch wichtige Herangehensweisen für die Entwicklung von Dengue-Kontrollmechanismen in und über die Untersuchungsregion hinaus. / Global changes to our earth system have impacts on human health; specifically vector-borne diseases such as dengue are of epidemiological importance. Dengue is a global disease burden. Little is known about the spatio-temporal distribution and environmental risk association of dengue disease. The main goal of this dissertation was to improve understanding of the etiology of dengue disease in a highly endemic region by focusing on, initially, vulnerability mapping of the disease occurrences and, next, environmental risk assessment between disease clusters and both weather and land use. First, a Spatio-temporal scan statistics approach was used to assess to what extent analyses that combine sub-district and address level data contribute to new insights into spatio-temporal dengue disease patterns to better inform health interventions. Second, a Poisson generalized additive model was used to assess the weather effects on dengue disease accounting for non-linear temporal effects. Third, a Boosted regression trees approach was used to account for nonlinearities and interactions between the land use factors and dengue disease and to generate a risk map. Results suggested that more than one geographical level was needed to confirm the disease clusters. Minimum temperature, rainfall and wind speed, were associated with the dengue cases in the study area. Spatial patterns of dengue cases could be explained by land use types, including human settlements, water bodies, mixed horticulture land, open land and neglected grassland. The predicted risk map depicted dengue risk in the study area. This dissertation provided compelling approaches that are highly valuable for dengue vector control policy advice; applicability is not confined to Malaysia but is transferable to other studies in similar settings.

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Advanced monitoring of the spatio-temporal distribution of process parameters in large-scale vessels and containers such as stirred chemical or bioreactors offers a high potential for the investigation and further optimization of plants and embedded processes. This applies especially to large-scale fermentation biogas reactors where the process performance including the biological processes highly depend on mixing parameters of the complex bio-substrates. Sufficient mixing is a basic requirement for a stable operation of the process and adequate process performance. However, this condition is rarely met in agricultural biogas plants and the process efficiency is often reduced dramatically by inhomogeneities in the agitated vessels. Without a doupt, investigation and monitoring of biochemical parameters, such as the fermentation rate, pH distribution as well as O2 and CO2 concentration is of great importance. Nevertheless, also understanding of non-biological parameters, such as fluid dynamics (flow velocity profiles, circulation times), suspension mixing (homogeneity, location of dead zones and short-circuits) and heat transfer (temperature profiles), is necessary to analyze the impact of mixing on the biological system and also to improve the process efficiency. However, in most industrial scale applications the acquisition of these parameters and their spatial distributions in the large-scale vessels is hampered by the limited access to the process itself, because sensor mounting or cable connections are not feasible or desired. Therefore, state of the art instrumentation of such reactors is commonly limited to few spatial positions where it is doubtfully assumed that the measured parameters are representative for the whole reaction mixture. In this work, a concept of flow following sensor particles was developed. The sensor particles allow long-term measurement of spatially distributed process parameters in the chemically and mechanically harsh environments of agitated industrial vessels. Each sensor particle comprises of an onboard measurement electronics that logs the signals of measurement devices, namely temperature, absolute pressure (immersion depth, axial position) and 3D acceleration. The whole electronics is enclosed in a robust neutrally buoyant capsule (equivalent diameter 58.2 mm; sphericity 0.91), to allow free movement with the flow. The sensor particles were tested in pilot fermenters under comparable flow conditions of biogas fermenters. The experiments proved the applicability of the sensor particles and the robustness to resist the harsh environments of mixing processes. Moreover, the results show the capabilities of the sensor particles to monitor the internal conditions of the vessel correctly and thus deliver significant information about the flow regime. Therefore effects of liquid rheology, vessel geometry, impeller speed and axial impeller position on the macro-mixing process were properly detected. Evaluation of the impeller efficiency and the mixing processes was done based on mixing homogeneity, location of dead zones, axial velocity profiles, circulation time distributions as well as average circulation times, acceleration spectra and temperature profiles that were extracted from the measured data. Furthermore, it is shown, that parameters of mixing models such as circulation number, impeller head, PECLÉT-number and variance of suspended solid particles can be estimated from the measured data. The main achievement of this work is therefore the development and validation of instrumented flow followers for the investigation of macro-mixing effects in agitated vessels. The sensor particles show potential for employment to real applications such as biogas fermenters or large bioreactors and to monitor and improve the mixing and heating regimes.