Debatten kring klimatförändringar och människans negativa påverkan på miljön har blivitalltmer uppmärksammad. Högre dagvattenflöden, orsakade av klimatförändringarna,ställer till problem och skada i samhället, vilket ställer nya krav på planeringen ochhanteringen av dagvattnet. De negativa effekterna av dagvatten förstärks ytterligare avhögt exploaterade städer. På grund av detta är det viktigt att uppmärksamma effektiva ochhållbara dagvattenlösningar i den urbana miljön.Kandidatarbetet undersöker hur effektiv och hållbar dagvattenhantering kan utformas ochgestaltas i en urban miljö. Med hjälp av kvalitativ forskningsstrategi och fallstudie samtmetoderna kvalitativ dokumentstudie, bildanalys och platsanalys, har forskningsfrågornabesvarats. Av studiens resultat framgår i huvudsak sex huvudmål som ligger till grund förgestaltningsförslagen för att främja effektiva och hållbara dagvattenlösningar; förbättrabefintlig dagvattenhantering, fokusera på gröna lösningar, fokusera på multifunktionellaytor, förhindra risker för översvämningar, förhindra risker för spridning av föroreningaroch ta vara på dagvattnet. För att uppnå målen har strategier tagits fram och dessa harlegat till grund för gestaltningsförslagen.I detta kandidatarbete omgestaltas Västerbro i Lund från ett industriområde till en urbanmiljö med effektiva och hållbara dagvattenlösningar. Lösningarna karaktäriseras av blå ochgröna element som har tekniska, estetiska, rumsliga, pedagogiska, ekologiska och socialafunktioner, vilket ökar kvaliteten på platsen. I arbetet har två olika gestaltningsförslagutformats för att uppnå effektiv och hållbar dagvattenhantering i Västerbro. Förslagenhar utgått från platsens förutsättningar. Av studien framgår det att en effektiv ochhållbar dagvattenhantering kan utformas på många olika sätt beroende på de lokalaförutsättningarna.

IoT enables profitable communication between sensor/actuator devices and the cloud. Slow network causing Edge data to lack Cloud analytics hinders real-time analytics adoption. VRebalance solves priority-based workload performance for stream processing at the Edge. BO is used in VRebalance to prioritize workloads and find optimal resource configurations for efficient resource management. Apache Storm platform was used with RIoTBench IoT benchmark tool for real-time stream processing. Tools were used to evaluate VRebalance. Study shows VRebalance is more effective than traditional methods, meeting SLO targets despite system changes. VRebalance decreased SLO violation rates by almost 30% for static priority-based workloads and 52.2% for dynamic priority-based workloads compared to hill climbing algorithm. Using VRebalance decreased SLO violations by 66.1% compared to Apache Storm's default allocation.

<p>Soil organic carbon (OC) is one of the most important terrestrial carbon pools and plays a major role in climate regulation, water quality, provisional services, and numerous other ecosystem functions. The conversion of natural vegetation and the supporting soil to intensively managed agricultural systems put soil at risk for loss due to erosion and enhanced microbial degradation with loss rates increased by orders of magnitude above the pre-managed system. The process has negatively impacted agricultural productivity on hillslopes by diminishing soil health, as well as the quality of stream water and coastal aquatic environments, and it is an important but as of yet poorly quantified factor in the region’s terrestrial C budgets. There have been substantial debates on the role of erosional and depositional processes on the landscape as a control on exchange of C between the land surface and the atmosphere. A central aspect of the debate stems from the limited data regarding the fate of soil erosion-induced transport of OC through stages of detachment and splash, transport and redistribution, deposition and burial. The overarching purpose of this thesis is to evaluate how dynamic patterns of soil OC erosion due to intensive agricultural management influences soil aggregate strength, the chemical nature of mobilized organic particles, and connectivity and sourcing between hillslope and streams. Using both simulated and natural, short-term, event-based erosive rainfall processes, with a multiproxy geochemical approach, we attempt to develop a comprehensive understanding of how upland watershed mechanistic controls soil movement and associated chemical alterations to the material exported through dissected segments from hillslope to the fluvial network. </p> <p>Our results demonstrate that erosive processes on hillslope connects between terrestrial sources to receiving potential deposition settings, actively ‘filter’ soil aggregates and particles and associated OC at each erosional stage (i.e., detachment and transport downhill/downstream), with distinct geochemistry in low relief and poorly drained agricultural systems, like the CCW. Complex interactions among tillage intensity, tillage practice-induced, oriented surface roughness, and storm-induced hydrological connectivity, that potentially impact the fate of these transported OC upon decomposition, deposition and burial, and have important implications for predicting landscape level heterogeneity in surface and buried soil chemistry upon mobilization and burial, as well as the dynamics of sourcing and transformation of material exported to inland water systems.</p>

A topology-based approach has been used to measure the resilience of a highway network to climatic events. Civil infrastructure systems are inarguably critical to the everyday functions of society. Because such systems are regionally distributed, their components undergo a wide range of hazard intensities, often dependent on their relative locations. The ability of an infrastructure system to withstand, adapt to, and rapidly recover from extreme events is paramount to its ability to continuously serve users. The topological properties of a network can provide a good means to assess the resilience of the system which is adequate to comprehend the preparedness and functionality of an infrastructure system in the face of various hazards. Hurricanes and storm surges are especially relevant on the eastern coast of the US, where they can cause widespread damage and destruction. Furthermore, the effects of climate change are proven to increase the intensity of climatic events, worsening the consequences to infrastructure networks. The vulnerability of the transportation network of New York City, the most populous urban area in the U.S., was underlined in the aftermath of Hurricane Sandy, and for this purpose has been chosen as the test bed for this study. Reducing the highway system to a combination of nodes and links, the principles of graph theory are applied to quantify defining network properties. More specifically, by assessing and measuring the change in topological properties during extreme climatic events, the resilience of a transportation network can be succinctly evaluated.

As the world’s population is migrating more into urban areas, landcover changes follow. Natural pervious areas are being converted to impervious areas, which when subjected to rain generates more stormwater runoff. Stormwater management is a problem that cities today are challenged with, infrastructure is getting older and precipitation patterns are changing due to climate change. Due to climate change extreme precipitation events are likely to increase and therefore increase the probability of urban flooding. Urban flooding can be caused by extreme precipitation events with a short duration, or so-called flash floods. These flash floods can overwhelm the drainage system in place which therefore can cause flooding. This problem has inspired engineers to rethink stormwater management, moving from traditional grey drainage systems to more green and sustainable drainage systems. Sustainable Urban Drainage System (SuDS) are drainage systems that aim to regain the properties of non-urbanised areas, retain the natural hydrological cycle, and have recreational values for the surrounding societies. This study investigated how different SuDS behave when subjected to flash floods. A model of a synthetic case study was built in the Storm Water Management Model (SWMM) and sustainable urban drainage systems implemented. The solutions investigated were bioretention cells, rain gardens, infiltration trenches, green roofs, and permeable pavements. Three different rain events were analysed, all with different precipitation depth but with the same duration of 1 hour. Results showed that bioretention cells could reduce runoff volumes to the highest extent while green roofs could reduce the peak runoff the most. Other results were analysed like efficiency and cost. Bioretention cell came out on top in efficiency but had the highest cost. Overall, all the solutions showed promise in reducing runoff during flash floods, but the reduction capacity goes down with increased precipitation. / När en större del av världens befolkning flyttar in till tätortsområden så medföljer en ändring av markytans beskaffenhet. Vanligtvis genomträngliga ytor omvandlas till hårdgjorda ytor vilket generar mer dagvattenavrinning när de utsätts för regn. Dagvattenhanteringen är en utmaning för många städer idag eftersom infrastrukturen blir äldre och nederbördsmönstren förändras på grund av klimatförändringar. Extrema nederbördshändelser väntas öka med anledning av dessa klimatförändringar och ökar därigenom sannolikheten för översvämningar i städer. Översvämningar i städer kan orsakas av korta nederbördshändelser med hög intensitet, så kallade Skyfall, vilket kan överbelasta dagvattensystemets kapacitet. Det har lett till att ingenjörer ändrat sitt tankesätt på hur dagvatten ska hanteras och börjat gå från konventionella till mer gröna och hållbara dräneringssystem. Hållbar dagvattenhantering är dräneringssystem som syftar till att använda egenskaperna hos naturliga områden, behålla det naturliga hydrologiska kretsloppet och skapa rekreationsvärden för de omkringliggande samhällena. Denna studie har undersökt hur olika hållbara dräneringssystem beter sig när de utsätts för översvämningar. En modell på en syntetisk fallstudie byggdes i Storm Water Management Model (SWMM) där hållbara dräneringssystem implementerades i en urban miljö. Lösningarna som undersöktes var biofilterbäddar, regnträdgårdar, infiltrationsbäddar, gröna tak och permeabla trottoarer. Tre olika nederbördshändelser analyserades, alla med olika nederbördsmängder men med samma varaktighet på en timme. Resultaten visade att biofilterbäddar kunde minska avrinningsvolymerna i största grad medan gröna tak minskade ytavrinningen mest. Effektivitet och kostnad analyserades också. Där visade biofilterbäddarna högst effektivitet men hade den högsta kostnaden. Sammantaget visade det sig att alla lösningar var lovande vad gäller minskning av avrinning under översvämningar, men reduktionskapaciteten minskar med ökad nederbörd.

The following presents a method for determining topographic elevation error for overland unstructured finite element meshes derived from bare earth LiDAR for use in a shallow water equations model. This thesis investigates the development of an optimal interpolation method to produce minimal error for a given element size. In hydrodynamic studies, it is vital to represent the floodplain as accurately as possible since terrain is a critical factor that influences water flow. An essential step in the development of a coastal inundation model is processing and resampling dense bare earth LiDAR to a DEM and ultimately to the mesh nodes; however, it is crucial that the correct DEM grid size and interpolation method be employed for an accurate representation of the terrain. The following research serves two purposes: 1) to assess the resolution and interpolation scheme of bare earth LiDAR data points in terms of its ability to describe the bare earth topography and its subsequent performance during relevant tide and storm surge simulations

This dissertation is a systematic study of electric power distribution system reliability evaluation and improvement. Reliability evaluation of electric power systems has traditionally been an integral part of planning and operation. Changes in the electric utility coupled with aging electric apparatus create a need for more realistic techniques for power system reliability modeling. This work presents a reliability evaluation technique that combines set theory and Graph Trace Analysis (GTA). Unlike the traditional Markov approach, this technique provides a fast solution for large system reliability evaluation by managing computer memory efficiently with iterators, assuming a single failure at a time. A reconfiguration for restoration algorithm is also created to enhance the accuracy of the reliability evaluation, considering multiple concurrent failures. As opposed to most restoration simulation methods used in reliability analysis, which convert restoration problems into mathematical models and only can solve radial systems, this new algorithm seeks the reconfiguration solution from topology characteristics of the network itself. As a result the new reconfiguration algorithm can handle systems with loops. In analyzing system reliability, this research takes into account time-varying load patterns, and seeks approaches that are financially justified. An exhaustive search scheme is used to calculate optimal locations for Distributed Generators (DG) from the reliability point of view. A Discrete Ascent Optimal Programming (DAOP) load shifting approach is proposed to provide low cost, reliability improvement solutions. As weather conditions have an important effect on distribution component failure rates, the influence of different types of storms has been incorporated into this study. Storm outage models are created based on ten years' worth of weather and power outage data. An observer is designed to predict the number of outages for an approaching or on going storm. A circuit corridor model is applied to investigate the relationship between power outages and lightning activity. / Ph. D.

Sepsis, definiert als eine überschießende Immunantwort auf eine Infektion ist eine schwerwiegende Erkrankung, die mit einer hohen Letalität assoziiert ist. Neueste Daten aus Deutschland beziffern die Letalität auf 39,9% bei Sepsis bzw. 56,2% bei septischem Schock (Fleischmann-Struzek et al., 2022). COVID-19 tauchte erstmals im Dezember 2019 auf, als eine Gruppe von Patienten mit Lungenentzündung unbekannter Ursache in Wuhan, China, erkannt wurde (Zhu et al., 2020). Bis zum 1. Juli 2020 waren mehr als 200 Länder von SARS-CoV-2 betroffen, was zu mehr als 10 Millionen identifizierten Fällen und 508 000 bestätigten Todesfällen führte (Wiersinga et al., 2020). Obwohl COVID-19 einige einzigartige Merkmale aufweist, sind viele Symptome bei schwerer COVID-19 Erkrankung identisch mit denen von Sepsis. Dazu gehören im Wesentlichen (Koçak Tufan et al., 2021): multisystemische Beeinträchtigung bzw. Multi-Organversagen, dysregulierte Immunantwort: Hyperinflammation, Zytokinsturm, vaskuläre Beteiligung verbunden mit Hyperkoagulation, (pulmonale Sepsis: ARDS), Doch nicht alle an COVID-19 Erkrankte*n entwickeln eine Sepsis. Bezüglich der Risikoprädiktoren für einen schweren Krankheitsverlauf (inkl. Sepsis) wurde in den letzten zwei Jahren weitreichend international publiziert. Weniger ist jedoch darüber bekannt, ob sich klinische und demografische Merkmale von Sepsispatient*innen mit und ohne COVID-19 bedingten Fokus unterscheiden. Auch ein Vergleich der Letalität von COVID-19 bedingter Sepsis und bakteriell verursachter Sepsis lag bislang nicht vor. Das Ziel dieser Studie war die Beschreibung und der Vergleich klinischer Merkmale und das Outcome bei septischen Patient*innen mit und ohne COVID-19. Folgende Hypothesen sollten im Rahmen der vorliegenden Untersuchung geprüft werden: Hypothese 1: Eine durch eine Infektion mit SARS-CoV-2 hervorgerufene Sepsis bzw. septischer Schock ist mit einer höheren Krankenhausletalität assoziiert, als eine Sepsis bzw. septischem Schock bakterieller Genese. Hypothese 2: Anhand von demografischen und klinischen Merkmalen (sekundäre Endpunkte) können unabhängige Risikoprädiktoren für den primären klinischen Endpunkt (Letalität) identifiziert werden. Der primäre Endpunkt ist Letalität. Die sekundären Endpunkte umfassen Klinische Merkmale (Notwendigkeit der Beatmung, Notwendigkeit der Nierenersatztherapie, Notwendigkeit der Extrakorporalen Membranoxygenierung, Auftreten von arteriellen und venösen Thromboembolien, Krankenhausverweildauer, SOFA-Score bei Aufnahme, Verteilungsspektrum von Inflammationsparametern (CRP, PCT), Verteilungsspektrum von Thrombozyten-, Leukozyten-und Lactat – Maximalwerten, Keimspektrum) sowie demografische Merkmale (Alters-, BMI- und Geschlechtsverteilung, Komorbiditäten). Bei dieser Arbeit handelt es sich um eine retrospektive Auswertung einer Kohortenstudie. Es wurden Patient*innendaten von folgenden Intensivstationen des Universitätsklinikums Carl Gustav Carus Dresden erhoben: Intensivstation der Anästhesiologie und Intensivmedizin (ANE ITS), Zentralchirurgische Intensivstation (ZCH ITS), Zentrum für Innere Medizin (MK ITS 1 und 2). Von Februar 2020 bis März 2021 wurden alle Intentivstationären Patient*innen täglich entsprechend der aktuell geltenden Sepsis-3-Definition (International Consensus Definitions for Sepsis and Septic Shock (Singer et al., 2016)) gescreent. Zusätzlich wurden alle Patient*innen auf eine SARS-CoV2-Infektion untersucht. Von der Sepsisdiagnose bis zur Entlassung aus dem Krankenhaus wurden alle Sepsispatient*innen im Rahmen eines standardisierten klinischen Pfades behandelt, welcher auf der deutschen Leitlinie für Sepsis und septischen Schock basiert. Die Erfassung der Patientendaten erfolgte während des Krankenhausaufenthalts am Universitätsklinikum Dresden im Rahmen der Standardversorgung durch ein elektronisches Patientendatenmanagementsystem. Die Pseudonymisierung erfolgte durch Zuordnung einer Patientennummer. Die Patienteneigenschaften und Outcomes wurden mittels deskriptiver Statistik dargestellt. Die Signifikanzanalysen in den Gruppenvergleichen erfolgten mittels Fisher’s exaktem Test bei kategorischen Variablen sowie mit dem Mann-Whitney-U-Test bei stetigen Variablen. Das Überleben wurde anhand von Kaplan-Meier Schätzer untersucht. Der Zusammenhang wischen der Sterblichkeit und den Risikofaktoren wurde mit Hilfe einer robusten Poisson-Regression (Zou, 2004) modelliert, die die Ableitung bereinigter relativer Risiken ermöglicht. Die Genauigkeit der Schätzungen des relativen Risikos (RR) wurde mit Hilfe von 95%- Konfidenzintervallen (CIs) quantifiziert. Das Signifikanzniveau wurde auf 0,05 festgelegt.Für alle statistischen Auswertungen wurde das Programm SPSS Statistics 27 (IBM, Inc, Armonk, NY, U.S.) und R version 3.2.4. angewendet. Daten von 368 Sepsispatient*innen wurden ausgewertet. Bei 177 Sepsispatient*innen lag eine COVID-19 Infektion vor. Diese wurden mit 191 septischen Sepsispatient*innen ohne COVID-19 verglichen. Die Gruppen unterschieden sich hinsichtlich der demographischen Daten nicht signifikant. COVID-19-Patient*innen wiesen einen höheren BMI auf (29 vs. 27, p<0,05). Nicht-COVID-Sepsis-Patient*innen hatten einen höheren Charlson Comorbidity Index (4 vs. 3 Punkten, p<0,05). Der SOFA-Score war bei der Aufnahme auf die Intensivstation bei septischen COVID-19-Patient*innen signifikant höher (9 vs. 12). In beiden Gruppen wurde häufig eine Nierenersatztherapie (RRT) eingesetzt (38 % und 29 %). Alle COVID-19-Patient*innen wurden invasiv beatmet, bei den nicht-COVID-Patient*innen waren es 56 % (p<0,05). Außerdem benötigten die COVID-Patient*innen eine kürzere invasive Beatmung (8 vs. 12 Tage, p<0,05). Patient*innen mit Sepsis ohne COVID-19 wiesen eine höhere systemische Entzündung auf, gemessen an den Maximalwerten der Leukozyten (23 vs. 19 GPt/L, p<0,05) und der PCT (13 vs. 3 ng/ml, p<0,05). Bei den COVID-19-Patient*innen war die Sepsis in allen Fällen auf einen pulmonalen Fokus zurückzuführen. Bei den nicht-COVID-Patient*innen wurden am häufigsten abdominale (35 %), pulmonale (20 %) und urogenitale (12 %) Foci diagnostiziert. Die ITS-Verweildauern der COVID und nicht-COVID Sepsispatient*innen waren ähnlich lang (12 vs. 15 Tage). 43% der nicht-COVID- Patient*innen wurden aus der Intensivstation auf eine Normalstation verlegt, demgegenüber stehen nur 5 % der COVID Patient*innen. Die mittlere Verweildauer im Krankenhaus betrug 17 Tage bei COVID-19-Patient*innen und 28 Tage bei nicht-COVID-Patient*innen (p<0,05). Die Gesamtletalität im Krankenhaus lag bei 44 %. Die Letalität war bei COVID-19-Patient*innen signifikant höher als bei nicht-COVID-Patient*innen (59 % vs. 29%). Die statistische Analyse ergab ein bereinigtes relatives Risiko für die Krankenhausletalität von 1,74 (95%-CI=1,35-2-24) bei Vorliegen von COVID-19 im Vergleich zu anderen septischen Patienten. Alter (RR pro Lebensjahr=1,02), Procalcitonin-Maximalwert über 2 ng/ml (RR=1,64), Notwendigkeit einer Nierenersatztherapie (RR=1,49), Notwendigkeit einer invasiven Beatmung (RR=2,38) und septischer Schock (RR=1,43) wurden als zusätzliche Risikofaktoren für die Krankenhausletalität ermittelt. Das Geschlecht, der BMI und Komorbiditäten standen in keinem Zusammenhang mit einem erhöhten Sterberisiko. COVID-19 wurde als unabhängiger Risikoprädiktor für eine höhere Krankenhausletalität bei Sepsispatient*innen identifiziert. Invasive Beatmung, Nierenersatzverfahren, septischer Schock und erhöhtes PCT können einen Prädiktor für Hochrisiko-Patient*innen darstellen. Es muss bei der hier untersuchten Kohorte jedoch beachtet werden, dass möglicherweise ein Selektionsbias vorliegt, da speziell schwerstkranke COVID-19-Patient*innen an das Universitätsklinikum Dresden als tertiäres Referenzzentrum für differenzierte Lungenunterstützung und ECMO-Therapie überwiesen wurden. In der Subgruppe non-COVID-19 Sepsis befanden sich häufig Patient*innen, die an das UniversitätsCrebsCentrum als nationales Referenzzentrum für Tumorerkrankungen, insbesondere zu Stammzell- oder neuartigen Immuntherapien verwiesen wurden.

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