Dam failures and the following emptying of the reservoir are very seldom. But such catastrophes caused significant damages in the past. The related risk has to consider as high despite the high return period. The paper describes the development of hazard maps showing the dimension of inundation in the downstream region of the dam due to a potential failure. The needed data and possible used software for the dam break flood simulation were discussed. A dam break occurred in the catchment area of the Müglitz river in the Ore mountains during the flood 2002 is described. / Das Versagen einer Talsperre mit einer sich anschließenden Entleerung des Stauraumes ist sehr selten. Jedoch zogen solche Ereignisse in der Vergangenheit immer große Schäden nach sich, so dass trotz der geringen Eintrittswahrscheinlichkeit das Risiko als hoch einzuschätzen ist. Der Beitrag behandelt die Erstellung von Gefahrenkarten, die Auskunft darüber geben, wie groß die zu erwartende Überflutung infolge eines Bruches eines Absperrbauwerkes sein könnte. Dabei soll auf die zu ermittelnden Ausgangsdaten ebenso wie auf die zur Verfügung stehende Software zur Simulation der Ausbreitung von Talsperrenbruchwellen eingegangen werden. Als Fallbeispiel wird auf einen Dammbruch während des Hochwassers 2002 im Einzugsgebiet der Müglitz im Erzgebirge eingegangen.

Dam failures and the following emptying of the reservoir are very seldom. But such catastrophes caused significant damages in the past. The related risk has to consider as high despite the high return period. The paper describes the development of hazard maps showing the dimension of inundation in the downstream region of the dam due to a potential failure. The needed data and possible used software for the dam break flood simulation were discussed. A dam break occurred in the catchment area of the Müglitz river in the Ore mountains during the flood 2002 is described. / Das Versagen einer Talsperre mit einer sich anschließenden Entleerung des Stauraumes ist sehr selten. Jedoch zogen solche Ereignisse in der Vergangenheit immer große Schäden nach sich, so dass trotz der geringen Eintrittswahrscheinlichkeit das Risiko als hoch einzuschätzen ist. Der Beitrag behandelt die Erstellung von Gefahrenkarten, die Auskunft darüber geben, wie groß die zu erwartende Überflutung infolge eines Bruches eines Absperrbauwerkes sein könnte. Dabei soll auf die zu ermittelnden Ausgangsdaten ebenso wie auf die zur Verfügung stehende Software zur Simulation der Ausbreitung von Talsperrenbruchwellen eingegangen werden. Als Fallbeispiel wird auf einen Dammbruch während des Hochwassers 2002 im Einzugsgebiet der Müglitz im Erzgebirge eingegangen.

Background: Several selected population-based studies have emphasized the significance of resting heart rate as an independent cardiovascular risk factor. However, there are no data available for using resting heart rate as a cardiovascular risk predictor in contemporary primary care. Thus, the aim of our analysis was to examine the clinical value of the measurement of resting heart rate in a large, unselected population-based cohort of primary care subjects under the conditions of contemporary primary prevention. Design: Prospective, population-based cohort study. Methods: We examined a subgroup of 5320 unselected primary care subjects free of coronary artery disease from the nationwide, longitudinal Diabetes Cardiovascular Risk Evaluation Targets and Essential Data for Commitment of Treatment (DETECT) cohort study, which was conducted from 2003 to 2008. Results: During the follow-up time of 5 years, 258 events were reported. Elevated resting heart rate was not associated with an increased risk for cardiovascular events (HR = 0.75, p = 0.394), cardiovascular mortality (HR = 0.71, p = 0.616) or major cardiovascular events (HR = 0.77, p = 0.376). By cross-sectional analysis, elevated heart rate clustered with markers of the metabolic syndrome, like increased blood pressure (systolic: OR = 5.54, p < 0.0001; diastolic: OR = 3.82, p < 0.0001), elevated fasting plasma glucose levels (OR = 8.84, p < 0.0001), hypertriglyceridaemia (OR = 22.16, p = 0.001), and obesity (body mass index OR = 0.89, p < 0.0001). Assessment of resting heart rate in clinical practice had minimal and non-significant additional prognostic value compared to established cardiovascular risk factors as judged by C statistics (C = 0.001, p = 0.979). Conclusion: The measurement of resting heart rate in the daily routine of primary care does not provide incremental prognostic information for cardiovascular risk stratification.

Background: Several selected population-based studies have emphasized the significance of resting heart rate as an independent cardiovascular risk factor. However, there are no data available for using resting heart rate as a cardiovascular risk predictor in contemporary primary care. Thus, the aim of our analysis was to examine the clinical value of the measurement of resting heart rate in a large, unselected population-based cohort of primary care subjects under the conditions of contemporary primary prevention. Design: Prospective, population-based cohort study. Methods: We examined a subgroup of 5320 unselected primary care subjects free of coronary artery disease from the nationwide, longitudinal Diabetes Cardiovascular Risk Evaluation Targets and Essential Data for Commitment of Treatment (DETECT) cohort study, which was conducted from 2003 to 2008. Results: During the follow-up time of 5 years, 258 events were reported. Elevated resting heart rate was not associated with an increased risk for cardiovascular events (HR = 0.75, p = 0.394), cardiovascular mortality (HR = 0.71, p = 0.616) or major cardiovascular events (HR = 0.77, p = 0.376). By cross-sectional analysis, elevated heart rate clustered with markers of the metabolic syndrome, like increased blood pressure (systolic: OR = 5.54, p < 0.0001; diastolic: OR = 3.82, p < 0.0001), elevated fasting plasma glucose levels (OR = 8.84, p < 0.0001), hypertriglyceridaemia (OR = 22.16, p = 0.001), and obesity (body mass index OR = 0.89, p < 0.0001). Assessment of resting heart rate in clinical practice had minimal and non-significant additional prognostic value compared to established cardiovascular risk factors as judged by C statistics (C = 0.001, p = 0.979). Conclusion: The measurement of resting heart rate in the daily routine of primary care does not provide incremental prognostic information for cardiovascular risk stratification.

European forests have experienced vitality loss and dieback due to increasing disturbances, temperatures, droughts, and forest management. Around 160 million cubic meters of woody biomass in Germany were damaged from 2018 to 2020. Protected areas can offer insights into the natural resilience of European forests after disturbances. However, they face conflicts such as mass outbreaks and the spread of insect pests that can threaten biodiversity and natural habitats. The European spruce bark beetle (Ips typographus) is among Europe’s most important and severe forest pest species and can act as an ecological disturbance. Due to ongoing climate change, no weakening is expected in the future. Forest management can directly influence important drivers of disturbance regimes. However, the response times are likely slow, requiring effective and adaptive risk-assessing management. Simulation models can play an important and influential role in such management as decision-making tools or for analysis of important drivers. Such models have been successfully applied in fishery management, disease control, and forest fire management. While there are many models published about Ips typographus, there is still no simulation tool that individually describes trees and beetles with their properties and decisions, tests the effectiveness of management measures, and uses spatially explicit data for natural landscapes. This approach would allow for investigating infestation patterns and development in natural landscapes based on individual beetle and tree traits. It could also be used to study the impact of climate change and forest protection management on all spatial scales - from individual beetles to entire landscapes. The main goal of the thesis is to predict the risk of bark beetle infestations and outbreaks in a national park region in Germany under different climate change and management scenarios as an emergent outcome of individual traits of the European spruce bark beetle and its host tree. To achieve this goal, a combination and improvement of existing models on the life history of Ips typographus and its host tree Picea abies is done to simulate infestations on an individual level. The results are then scaled to the landscape level using a Markov chain metamodel for 20 years into the future. It is shown how (i) management scenarios consisting of different sanitation felling intensities, and (ii) climate change scenarios representing increasing numbers of yearly beetle generations interact and affect the infestation spread. Chapter 2 discusses the creation, testing, and implementation of a new simulation model for the dispersal and infestation of Ips typographus in a natural European landscape. The IPS-SPREADS (Infestation Pattern Simulation Supporting PREdisposition Assessment DetailS) model is an innovative combination of existing models on beetle phenology (PHENIPS), spruce tree predisposition (PAS - predisposition assessment systems), and precise mechanistic dispersal flight in an artificial forest (IPS - Infestation Pattern Simulation). The model is used to study the effectiveness of sanitation felling in five different research areas at the border of a national park in Germany under varying annual beetle generation numbers. Chapter 3 explores the various purposes and types of metamodels used in agentbased modeling and attempts to identify and rank the most suited or efficient model types for each application. This assessment was accomplished through a systematic literature review of 27 scientific publications containing 40 different metamodel applications in an individual-based modeling context. A standardized rating instruction was created and used by the candidate and a group of other Ph.D. students and postdoctoral researchers to objectively rate different metamodel applications, such as upscaling agent-based models or conducting sensitivity analyses. In Chapter 4 of the dissertation, the IPS-SPREADS simulation model is used to predict the risk of bark beetle infestations in a national park region for 20 years into the future. A metamodel approach based on Markov chains is used to scale the computationally demanding IPS-SPREADS model to larger temporal and spatial scales. The metamodel is calibrated and validated using data on infested trees from 2015 to 2017. The model is then used to assess the effectiveness of sanitation felling in preventing the spread of a bark beetle outbreak from the national park to adjacent forests until 2038. This work adds to a series of previous studies investigating several aspects of the Norway spruce (Picea abies) and European spruce bark beetle (Ips typographus) system, such as risk assessment, beetle development, beetle dispersal, and infestation patterns, the effectiveness of forest protection measures against the beetle spread or the impact of bark beetle disturbance on the forest as well as its interaction with other disturbances. The results of the studies presented as thesis chapters 2 to 4 indicate that regardless of the number of yearly beetle generations and the spatial or temporal scale, a sanitation felling intensity of 80 % and above seems to mitigate further mass outbreak propagation. It is also shown that habitat inter-connectivity and individual traits of beetles and host trees substantially affect the infestation patterns. In addition, commonly applied metamodel types and application purposes in an individual-based modeling context are revealed. The most promising model variant varies in regard to the chosen application aim. Further research directions based on the work presented in this thesis incorporate investigating spatial configurations of mixed forest stands and their effect on the dispersal and infestation risk of the European spruce bark beetle. Furthermore, it is discussed how applying and integrating open-access GIS data, such as the European Unions Copernicus program, could improve model validity and applicability. The effects and implications for implementing and analyzing further management measures, such as buffer zones around protected areas, terrestrial detection based on visual clues, and dispensers with anti-attractants in the proposed model framework, are discussed. / Europas Wälder haben aufgrund von zunehmenden Störungen, Temperaturen, Dürren und vergangener Managemententscheidungen an Vitalität verloren und zeigen großflächige Absterbeerscheinungen. Allein in Deutschland betrug das Schadvolumen von 2018 bis 2020 rund 160 Millionen Kubikmeter. Schutzgebiete können Einblicke in die natürliche Widerstandsfähigkeit der Wälder nach Störungen gewähren, bieten aber auch Potenzial für Konflikte wie Massenvermehrungen und Ausbreitung von Schädlingen, die die biologische Vielfalt und die natürlichen Lebensräume bedrohen können. Der Große Achtzähnige Fichtenborkenkäfer (Ips typographus) gehört zu den wichtigsten und schwerwiegendsten Waldschädlingen in Europa. Aufgrund des anhaltenden Klimawandels ist keine Gefährdungsabnahme der Waldbeständen zu erwarten. Während die Forstwirtschaft wichtige Treiber von Störungsregimen direkt oder indirekt beeinflussen kann, sind die Reaktionszeiten sehr langsam und verlangen ein wirksames und adaptives Risikomanagement. Simulationsmodelle können eine wichtige und effektive Rolle für das Management als Entscheidungshilfen oder zur Analyse wichtiger Treiber spielen. Beispiele für erfolgreiche Anwendungen im Entscheidungsprozess stellen Bereiche wie das Fischereimanagement, die Bekämpfung von Epidemien und das Waldbrandmanagement dar. Obwohl es bereits einige Simulationsmodelle für Ips typographus gibt, wurde bisher kein Ansatz untersucht, bei dem sowohl die Bäume als auch die Käfer als Individuen mit Eigenschaften, Wahrnehmung und Interaktionen abgebildet werden. Mit solch einem Modell könnte untersucht werden, wie sich die individuellen Eigenschaften der Käfer und der Bäume auf die Befallsmuster und die Wirksamkeit von Managementmaßnahmen in Abhängigkeit der betrachteten räumlichen oder zeitlichen Skala auswirken. Das Hauptziel der vorliegenden Dissertation besteht daher darin, das Risiko von Borkenkäferbefall und von Ausbrüchen unter verschiedenen Klimawandel- und Managementszenarien als emergentes Ergebnis individueller Eigenschaften des Großen Achtzähnigen Fichtenborkenkäfers und seines Wirtsbaums zu analysieren. Dies geschieht durch die Kombination, Verbesserung und Anwendung bestehender Modelle zur Lebensgeschichte von Ips typographus und dessen Wirtsbaum Picea abies am Beispiel einer Nationalparkregion in Deutschland. Die Ergebnisse des Individuenbasierten Modells werden anschließend auf die Landschaftsebene und für 20 Jahre in die Zukunft skaliert, indem ein auf Markov-Ketten basierendes Metamodel kreiert und validiert wird. Es wird gezeigt, wie (i) Managementszenarien bestehend aus verschiedenen Entnahmeintensitäten befallener Bäume sowie (ii) Klimawandelszenarien bestehend aus einer Zunahme der jährlichen Käfergenerationen interagieren und die Befallsausbreitung beeinflussen. In Kapitel 2 der Dissertation wird die Entwicklung, Überprüfung und Implementierung eines neuen Simulationsmodells für die Ausbreitung und den Befall von Ips typographus in einer realen Landschaft Europas diskutiert. Das IPS-SPREADS (Infestation Pattern Simulation Supporting REdisposition Assessment DetailS) Modell ist eine innovative Kombination bestehender Modelle zur Phänologie des Käfers (PHENIPS), der Prädisposition des Wirtsbaumes gegenüber Borkenkäferbefall (PAS - Prädispositionsabschätzsysteme) und der Individuen-basierten Simulation des Ausbreitungsflugs der Käfer in einem künstlichen Wald (IPS - Infestation Pattern Simulation). Das neue Modell IPS-SPREADS wird dann verwendet, um die Wirksamkeit der Entnahme befallener Bäume in fünf verschiedenen Probeflächen des Nationalparks Sächsische Schweiz während zunehmender jährlicher Käfergenerationen zu untersuchen. Darüber hinaus wird der Einfluss individueller Eigenschaften auf das Befallsgeschehen und auf die Wirksamkeit der Entnahme befallener Bäume analysiert. Kapitel 3 widmet sich der Anwendungsgebiete und Typen von Metamodellen, die für Agenten-basierten Modelle verwendet werden, und versucht, die vielversprechendsten Modelltypen je Anwendung zu identifizieren. Dies geschieht mittels einer systematischen Literaturanalyse, die 27 wissenschaftliche Veröffentlichungen mit insgesamt 40 verschiedenen Metamodellanwendungen für Individuen-basierte Modelle untersucht. Ein standardisiertes Bewertungsverfahen wird erstellt und vom Kandidaten zusammen mit einer Gruppe von Doktoranden und Postdoktoranden angewendet, um die Metamodelle im Bezug auf ihr Anwendungsziel objektiv zu bewerten. In Kapitel 4 der Dissertation wird das entwickelte IPS-SPREADS Modell verwendet, um das Risiko von Borkenkäferbefall in einer Nationalparkregion für 20 Jahre in die Zukunft vorherzusagen. Dafür wird ein Metamodell basierend auf Markov-Ketten entwickelt, welches das rechenintensive IPS-SPREADS Modell auf größere zeitliche und räumliche Skalen hebt. Dieses Metamodell wird mittels Befallsdaten aus der Nationalparkregion für die Jahre 2015 bis 2017 validiert. Im Anschluss wird das Metamodell dann verwendet, um die Wirksamkeit der Entnahme befallener Bäume für die Ausbreitungsbekämpfung eines Borkenkäfermassenbefalls vom Nationalpark in die angrenzenden Wälder während eines 20-jährigen Zeitraums zu untersuchen. Die vorliegende Arbeit baut auf einer Reihe von Studien auf, die verschiedene Aspekte des Systems von Großem Achtzähnigen Fichtenborkenkäfer (Ips typographus) und Gemeiner Fichte (Picea abies) untersuchen: Prädispositionsbewertung, Käferentwicklung, Ausbreitungs- und Befallsmuster sowie die Wirksamkeit von Waldschutzmaßnahmen gegen die Befallsausbreitung. Die Ergebnisse der als Kapitel zwei bis vier vorgestellten Studien zeigen, dass unabhängig von der Anzahl der jährlichen Käfergenerationen und der räumlichen oder zeitlichen Skala eine Entnahmeintensität befallener Bäume von 80 % und mehr die Ausbreitung eines Massenbefalls zu mindern scheint. Es wird auch gezeigt, dass die Habitatvernetzung und die individuellen Eigenschaften der Käfer und Wirtsbäume die Befallsmuster beeinflussen. Darüber hinaus werden häufig angewandte Metamodelltypen und Anwendungszwecke in einem Individuenbasierten Modellierungskontext zusammengetragen und die vielversprechendste Modellvariante je Anwendungsgebiet extrahiert. Zum Schluss werden weitere Forschungsrichtungen basierend auf den vorgestellten Studien diskutiert, wie zum Beispiel die Untersuchung der räumlichen Konfiguration von Mischwäldern und deren Auswirkungen auf das Befallsgeschehen des Großen Achtzähnigen Fichtenborkenkäfers. Des Weiteren wird diskutiert, wie die Anwendung und Integration von frei verfügbaren GIS-Daten, wie beispielsweise des Copernicus Programms der Europäischen Union, die Validität und Anwendbarkeit der entwickelten Modelle verbessern können. Am Ende werden potenzielle Implikationen für die Implementierung und Analyse weiterer Managementmaßnahmen wie Pufferzonen um Schutzgebiete, terrestrische Erkennung von Borkenkäferbefall sowie Dispenser mit Anti-Aggregationspheromonen im Rahmen der vorgestellten Modellstudien diskutiert.

Abstract Critical Infrastructures (CIs) are an integral part of our society and economy. Services like electricity supply or telecommunication services are expected to be available at all times and a service failure may have catastrophic consequences for society or economy. Current CI protection strategies are from a time when CIs or CI sectors could be operated more or less self-sufficient and interconnections among CIs or CI sectors, which may lead to cascading service failures to other CIs or CI sectors, where not as omnipresent as today. In this PhD thesis, a cross-sector CI model for on-line risk monitoring of CI services, called CI security model, is presented. The model allows to monitor a CI service risk and to notify services that depend on it of possible risks in order to reduce and mitigate possible cascading failures. The model estimates CI service risk by observing the CI service state as measured by base measurements (e.g. sensor or software states) within the CI service components and by observing the experienced service risk of CI services it depends on (CI service dependencies). CI service risk is estimated in a probabilistic way using a Bayesian network based approach. Furthermore, the model allows CI service risk prediction in the short-term, mid-term and long-term future, given a current CI service risk and it allows to model interdependencies (a CI service risk that loops back to the originating service via dependencies), a special case that is difficult to model using Bayesian networks. The representation of a CI as a CI security model requires analysis. In this PhD thesis, a CI analysis method based on the PROTOS-MATINE dependency analysis methodology is presented in order to analyse CIs and represent them as CI services, CI service dependencies and base measurements. Additional research presented in this PhD thesis is related to a study of assurance indicators able to perform an on-line evaluation of the correctness of risk estimates within a CI service, as well as for risk estimates received from dependencies. A tool that supports all steps of establishing a CI security model was implemented during this PhD research. The research on the CI security model and the assurance indicators was validated based on a case study and the initial results suggest its applicability to CI environments. / Tiivistelmä Tässä väitöskirjassa esitellään läpileikkausmalli kriittisten infrastruktuurien jatkuvaan käytön riskimallinnukseen. Tämän mallin avulla voidaan tiedottaa toisistaan riippuvaisia palveluita mahdollisista vaaroista, ja siten pysäyttää tai hidastaa toisiinsa vaikuttavat ja kumuloituvat vikaantumiset. Malli analysoi kriittisen infrastruktuurin palveluriskiä tutkimalla kriittisen infrastruktuuripalvelun tilan, joka on mitattu perusmittauksella (esimerkiksi anturi- tai ohjelmistotiloina) kriittisen infrastruktuurin palvelukomponenttien välillä ja tarkkailemalla koetun kriittisen infrastruktuurin palveluriskiä, joista palvelut riippuvat (kriittisen infrastruktuurin palveluriippuvuudet). Kriittisen infrastruktuurin palveluriski arvioidaan todennäköisyyden avulla käyttämällä Bayes-verkkoja. Lisäksi malli mahdollistaa tulevien riskien ennustamisen lyhyellä, keskipitkällä ja pitkällä aikavälillä, ja mahdollistaa niiden keskinäisten riippuvuuksien mallintamisen, joka on yleensä vaikea esittää Bayes-verkoissa. Kriittisen infrastruktuurin esittäminen kriittisen infrastruktuurin tietoturvamallina edellyttää analyysiä. Tässä väitöskirjassa esitellään kriittisen infrastruktuurin analyysimenetelmä, joka perustuu PROTOS-MATINE -riippuvuusanalyysimetodologiaan. Kriittiset infrastruktuurit esitetään kriittisen infrastruktuurin palveluina, palvelujen keskinäisinä riippuvuuksina ja perusmittauksina. Lisäksi tutkitaan varmuusindikaattoreita, joilla voidaan tutkia suoraan toiminnassa olevan kriittisen infrastruktuuripalvelun riskianalyysin oikeellisuutta, kuin myös riskiarvioita riippuvuuksista. Tutkimuksessa laadittiin työkalu, joka tukee kriittisen infrastruktuurin tietoturvamallin toteuttamisen kaikkia vaiheita. Kriittisen infrastruktuurin tietoturvamalli ja varmuusindikaattorien oikeellisuus vahvistettiin konseptitutkimuksella, ja alustavat tulokset osoittavat menetelmän toimivuuden. / Kurzfassung In dieser Doktorarbeit wird ein Sektorübergreifendes Modell für die kontinuierliche Risikoabschätzung von kritische Infrastrukturen im laufenden Betrieb vorgestellt. Das Modell erlaubt es, Dienstleistungen, die in Abhängigkeit einer anderen Dienstleistung stehen, über mögliche Gefahren zu informieren und damit die Gefahr des Übergriffs von Risiken in andere Teile zu stoppen oder zu minimieren. Mit dem Modell können Gefahren in einer Dienstleistung anhand der Überwachung von kontinuierlichen Messungen (zum Beispiel Sensoren oder Softwarestatus) sowie der Überwachung von Gefahren in Dienstleistungen, die eine Abhängigkeit darstellen, analysiert werden. Die Abschätzung von Gefahren erfolgt probabilistisch mittels eines Bayessches Netzwerks. Zusätzlich erlaubt dieses Modell die Voraussage von zukünftigen Risiken in der kurzfristigen, mittelfristigen und langfristigen Zukunft und es erlaubt die Modellierung von gegenseitigen Abhängigkeiten, die im Allgemeinen schwer mit Bayesschen Netzwerken darzustellen sind. Um eine kritische Infrastruktur als ein solches Modell darzustellen, muss eine Analyse der kritischen Infrastruktur durchgeführt werden. In dieser Doktorarbeit wird diese Analyse durch die PROTOS-MATINE Methode zur Analyse von Abhängigkeiten unterstützt. Zusätzlich zu dem vorgestellten Modell wird in dieser Doktorarbeit eine Studie über Indikatoren, die das Vertrauen in die Genauigkeit einer Risikoabschätzung evaluieren können, vorgestellt. Die Studie beschäftigt sich sowohl mit der Evaluierung von Risikoabschätzungen innerhalb von Dienstleistungen als auch mit der Evaluierung von Risikoabschätzungen, die von Dienstleistungen erhalten wurden, die eine Abhängigkeiten darstellen. Eine Software, die alle Aspekte der Erstellung des vorgestellten Modells unterstützt, wurde entwickelt. Sowohl das präsentierte Modell zur Abschätzung von Risiken in kritischen Infrastrukturen als auch die Indikatoren zur Uberprüfung der Risikoabschätzungen wurden anhand einer Machbarkeitsstudie validiert. Erste Ergebnisse suggerieren die Anwendbarkeit dieser Konzepte auf kritische Infrastrukturen.