Im Rahmen dieser Dissertation bemühe ich mich, den statistischen Ansatz der zeitkontinuierlichen dynamischen Modellierung, der die Rolle der Zeit explizit berücksichtigt, zu erweitern und praktisch anwendbar zu machen. Diese Dissertation ist so strukturiert, dass ich in Kapitel 1 die Natur dynamischer Modelle bespreche, verschiedene Ansätze zum Umgang mit mehreren Personen betrachte und ein zeitkontinuierliches dynamisches Modell mit Input-Effekten (wie Interventionen) und einem Gaußschen Messmodell detailliert darstelle. In Kapitel 2 beschreibe ich die Verwendung der Software ctsem für R, die als Teil dieser Dissertation entwickelt wurde und die Modellierung von Strukturgleichungen und Mixed-Effects über einen frequentistischen Schätzansatz realisiert. In Kapitel 3 stelle ich einen hierarchischen, komplett Random-Effects beinhaltenden Bayesschen Schätzansatz vor, unter dem sich Personen nicht nur in Interceptparametern, sondern in allen Charakteristika von Mess - und Prozessmodell unterscheiden können, wobei die Schätzung individueller Parameter trotzdem von den Daten aller Personen profitiert. Kapitel 4 beschreibt die Verwendung der Bayesschen Erweiterung der Software ctsem. In Kapitel 5} betrachte ich die Natur experimenteller Interventionen vor dem Hintergrund zeitkontinuierlicher dynamischer Modellierung und zeige Ansätze, die die Art und Weise adressieren, mit der Interventionen auf psychologische Prozesse über die Zeit wirken. Das berührt Fragen, wie: 'Nach welcher Zeit zeigt eine Intervention ihre maximale Wirkung', 'Wie ändert sich die Form des Effektes im Laufe der Zeit' und 'Für wen ist die Wirkung am stärksten oder dauert am längsten an'. Viele Bei-spiele, die sowohl frequentistische als auch bayessche Formen der Software ctsem verwenden, sind enthalten. Im letzten Kapitel fasse ich die Dissertation zusammen, zeige Limitationen der angebotenen Ansätze auf und stelle meine Gedanken zu möglichen zukünftigen Entwicklungen dar. / With this dissertation I endeavor to extend, and make practically applicable for psychology, the statistical approach of continuous time dynamic modelling, in which the role of time is made explicit. The structure of this dissertation is such that in Chapter 1, I discuss the nature of dynamic models, consider various approaches to handling multiple subjects, and detail a continuous time dynamic model with input effects (such as interventions) and a Gaussian measurement model. In Chapter 2, I describe the usage of the ctsem software for R developed as part of this dissertation, which provides a frequentist, mixed effects, structural equation modelling approach to estimation. Chapter 3 details a hierarchical Bayesian, fully random effects approach to estimation, allowing for subjects to differ not only in intercept parameters but in all characteristics of the measurement and dynamic models -- while still benefiting from other subjects data for parameter estimation. Chapter 4 describes the usage of the Bayesian extension to the ctsem software. In Chapter 5 I consider the nature of experimental interventions in the continuous time dynamic modelling framework, and show approaches to address questions regarding the way interventions influence psychological processes over time, with questions such as 'how long does a treatment take to reach maximum effect', `how does the shape of the effect change over time', and 'for whom is the effect strongest, or longest lasting'. Many examples using both frequentist and Bayesian forms of the ctsem software are given. For the final chapter I summarise the dissertation, consider limitations of the approaches offered, and provide some thoughts on possible future developments.

Fererkundliches monitoring von Landnutzungswandel ist eine Grundvoraussetzung um negative Auswirkungen globaler Umweltveränderungen zu reduzieren. Verfügbare Methoden unterliegen jedoch räumlichen und zeitlichen Einschränkungen. Die Öffnung des Landsat Archivs, bessere Datenqualität, fortgeschrittene Algorithmen und Rechenkapazitäten erlauben verbessertes Verständnis von Muster-Prozess Zusammenhängen, falls diese Einschränkungen überwunden werden. Das Ziel dieser Dissertation war es, Methoden zu entwickeln und anzuwenden, die eine bessere Nutzung des Landsat Archivs ermöglichen, um Landnutzungswandel in den Karpaten seit 1985 zu quantifizieren. Das sekundäre Ziel war es zu untersuchen, wie der Zusammenbruch des Sozialismus und der Beitritt zur Europäischen Union den regional Landnutzungswandel beeinträchtigt hat. Dafür wurde zunächst ein zeitreihenbasiertes Verfahren genutzt, um mittels verbesserter zeitlicher Auflösung ein besseres Verständnis von Waldstörungsdynamiken während der Umstrukturierung von Forstbesitzverhältnissen zu erlangen. Anschliessend wurden Compositing Algorithmen entwickelt, und mittels dieser die regionalen forst- und landwirtschaftlichen Veränderungen quantifiziert. Die Ergebnisse zeigten, dass das Ende des Sozialismus zu einer drastischen Reduzierung der Waldstörungen geführt hat und gleichzeitig weitflächig Ackerland aufgegeben wurde. Insgesamt nahm die Waldfläche leicht zu aber übermäßige Störungen erfolgten in verschiedenen Gebieten, verursacht durch den kombinierten Effekt forstwirtschaftlicher Vermächtnisse, natürlicher Störungen sowie Waldbewirtschaftung. Nach dem EU-Beitritt nahmen Störungsdynamiken in den Karpaten im Vergleich zu den ersten Übergangsjahren wieder zu, was auf neuorganiserte Forstwirtschaft mit Zugang zu EU Märkten hindeuten kann. Aufgegebene Ackerflächen wurden in den letzten Jahren vermehrt wiederbewirtschaftet, wahrscheinlich bedingt durch die Agrarpolitik der EU sowie einen zunehmenden Einfluss globaler Märkte. / Remote sensing based monitoring of land change is a prerequisite to reduce the negative impacts of global environmental change. However, available monitoring methods suffer from spatial and/or temporal limitations. The opening of the Landsat archive, advancements in data quality, processing algorithms and capabilities, can improve pattern-process understanding if these limitations are overcome. The overall aim of this dissertation was first, to develop and apply methods that better utilize the rich Landsat record and to map and quantify land change in the Carpathian ecoregion since 1985. The secondary objective is to investigate how the collapse of socialism and accession to the European Union (EU) affected regional land change. First, a trajectory based change detection approach was used to investigate how increased observation frequency helps understanding how forest ownership changes affected forest disturbance dynamics. Second, compositing algorithms are developed to facilitate mapping and change detection over large areas. This allowed assessing changes in forest cover and agriculture. Results showed that overall the collapse of socialism led to drastic declines in forest disturbances and simultaneously to widespread cropland abandonment. Forest cover overall expanded but excessive harvesting prevailed in certain areas, due to combined effects of land use legacies, natural disturbances and forest management. Following the EU accession, disturbance levels increased compared to the transition years, potentially relating to a re-established forestry sector with access to EU timber markets. Abandoned cropland was recultivated throughout the Carpathians during the most recent years, likely influenced by the EU Common Agricultural Policy and increasingly by global markets. This dissertation exemplifies the value of the Landsat archive for land change research which can improve our understanding of land change globally and thus help mitigate its negative impacts.

Die weltweite Bevölkerungszunahme, sich ändernde Ernährungsgewohnheiten, und die Nachfrage nach Bioenergie erfordern eine Erhöhung der landwirtschaftlichen Produktion. Die Intensivierung bestehender landwirtschaftlicher Flächen ist hierbei eine mögliche Option. Allerdings verstehen wir nur wenig von den räumlichen Mustern der landwirtschaftlichen Nutzungsintensität, da adäquate Datensätze fehlen. Europa ist eine beispielhafte Region, in der eine Intensivierung als auch ein Rückgang der Landnutzung stattfindet. Ziel dieser Dissertation war es Methoden zu entwickeln, die MODIS NDVI Zeitreihen und statistische Daten kombinieren und eine europaweite Kartierung der landwirtschaftlichen Nutzungsintensität ermöglichen. Für eine Einschätzung der landwirtschaftlichen Nutzungsintensität wurden eine Reihe von Intensitätsindikatoren entwickelt und kartiert. Die resultierenden Karten zeigen eine hohe Landnutzungsintensität in West- und Zentraleuropa und dem Mittelmeerraum, gekennzeichnet durch Mehrfachernten und langen Anbauzeiten. Gebiete mit niedriger Intensität lagen in Osteuropa, in Gebirgsregionen sowie in der Extremadura in Spanien, wo Brachland und die Aufgabe von Agrarflächen häufig sind. Die Aufgabe von Agrarflächen ist ein aktueller Prozess der Landnutzungsveränderung in Osteuropa, während die gleichzeitige Rekultivierung ehemaliger Agrarflächen ebenfalls umfassend ist. Diese räumlichen Muster lassen sich mit unterschiedlichen Agrarumweltbedingungen begründen aber auch mit sozioökonomischen Veränderungen wie die Restrukturierung des osteuropäischen Agrarsektors nach 1989 oder die Marginalisierung landwirtschaftlicher Flächen insbesondere in Gebirgsregionen. Die entstandenen Karten belegen das Potential von MODIS NDVI Zeitreihen, komplexe Phänomene landwirtschaftlicher Nutzungsintensität zu erfassen. Diese könnten genutzt werden um Umweltfolgen der landwirtschaftlichen Produktion zu bewerten oder Zielregionen für eine nachhaltige Intensivierung zu identifizieren. / Global population growth, changing diets, and the demand of bioenergy require an increase in agricultural production. Intensifying agricultural production is one pathway to meet increasing demands. However, our understanding of spatial patterns of agricultural land use remains weak since adequate data sets are lacking. Europe is as a prime example for a region that is undergoing both, intensification as well as decreasing agricultural land use. The goal of this doctoral thesis was to develop methodologies that combine MODIS NDVI time series and agricultural statistics to map spatial patterns of land-use intensity across Europe. To assess land-use intensity, a wide range of intensity indicators were mapped. The resulting maps revealed high-intensity areas in Western and Central Europe and the Mediterranean region, characterized by multi-harvests and long crop duration. Low-intensity areas are mostly located in Eastern Europe, in mountain regions and the Extremadura in Spain, where fallow and abandonment land are widespread. Agricultural abandonment is an ongoing land-use change process in Eastern Europe. At the same time, recultivation of formerly abandoned land is widespread as well. These spatial patterns are the result of agro-environmental conditions but also of changes in socio-economic conditions such as the restructuring of the agricultural sector in eastern European countries after 1989, or the marginalization of farmland especially in mountain regions. The resulting maps show the potential of MODIS time series to assess the complex phenomenon of land-use intensity. They may form a basis to assess the environmental outcomes of agricultural production and to identify target regions for sustainable intensification.

Die Länge der Vegetationsperiode (VP) spielt eine zentrale Rolle für die interannuelle Variation der Kohlenstoffspeicherung terrestrischer Ökosysteme. Die Analyse von Beobachtungsdaten hat gezeigt, dass sich die VP in den letzten Jahrzehnten in den nördlichen Breiten verlängert hat. Dieses Phänomen wurde oft im Zusammenhang mit der globalen Erwärmung diskutiert, da die Phänologie von der Temperatur beeinflusst wird.<br /> <br /> Die Analyse der Pflanzenphänologie in Süddeutschland im 20. Jahrhundert zeigte:<br /> - Die starke Verfrühung der Frühjahrsphasen in dem Jahrzehnt vor 1999 war kein singuläres Ereignis im 20. Jahrhundert. Schon in früheren Dekaden gab es ähnliche Trends. Es konnten Perioden mit unterschiedlichem Trendverhalten identifiziert werden.<br /> - Es gab deutliche Unterschiede in den Trends von frühen und späten Frühjahrsphasen. Die frühen Frühjahrsphasen haben sich stetig verfrüht, mit deutlicher Verfrühung zwischen 1931 und 1948, moderater Verfrühung zwischen 1948 und 1984 und starker Verfrühung zwischen 1984 und 1999. Die späten Frühjahrsphasen hingegen, wechselten ihr Trendverhalten in diesen Perioden von einer Verfrühung zu einer deutlichen Verspätung wieder zu einer starken Verfrühung.<br /> <br /> Dieser Unterschied in der Trendentwicklung zwischen frühen und späten Frühjahrsphasen konnte auch für ganz Deutschland in den Perioden 1951 bis 1984 und 1984 bis 1999 beobachtet werden.<br /> Der bestimmende Einfluss der Temperatur auf die Frühjahrsphasen und ihr modifizierender Einfluss auf die Herbstphasen konnte bestätigt werden. Es zeigt sich jedoch, dass <br /> - die Phänologie bestimmende Funktionen der Temperatur nicht mit einem globalen jährlichen CO2 Signal korreliert waren, welches als Index für die globale Erwärmung verwendet wurde<br /> - ein Index für grossräumige regionale Zirkulationsmuster (NAO-Index) nur zu einem kleinen Teil die beobachtete phänologischen Variabilität erklären konnte.<br /> <br /> Das beobachtete unterschiedliche Trendverhalten zwischen frühen und späten Frühjahrsphasen konnte auf die unterschiedliche Entwicklung von März- und Apriltemperaturen zurückgeführt werden. Während sich die Märztemperaturen im Laufe des 20. Jahrhunderts mit einer zunehmenden Variabilität in den letzten 50 Jahren stetig erhöht haben, haben sich die Apriltemperaturen zwischen dem Ende der 1940er und Mitte der 1980er merklich abgekühlt und dann wieder deutlich erwärmt.<br /> Es wurde geschlussfolgert, dass die Verfrühungen in der Frühjahrsphänologie in den letzten Dekaden Teile multi-dekadischer Fluktuationen sind, welche sich nach Spezies und relevanter saisonaler Temperatur unterscheiden. Aufgrund dieser Fluktuationen konnte kein Zusammenhang mit einem globalen Erwärmungsignal gefunden werden.<br /> Im Durchschnitt haben sich alle betrachteten Frühjahrsphasen zwischen 1951 und 1999 in Naturräumen in Deutschland zwischen 5 und 20 Tagen verfrüht. Ein starker Unterschied in der Verfrühung zwischen frühen und späten Frühjahrsphasen liegt an deren erwähntem unterschiedlichen Verhalten. Die Blattverfärbung hat sich zwischen 1951 und 1999 für alle Spezies verspätet, aber nach 1984 im Durchschnitt verfrüht. Die VP hat sich in Deutschland zwischen 1951 und 1999 um ca. 10 Tage verlängert.<br /> Es ist hauptsächlich die Änderung in den Frühjahrphasen, die zu einer Änderung in der potentiell absorbierten Strahlung (PAS) führt. Darüber hinaus sind es die späten Frühjahrsphasen, die pro Tag Verfrühung stärker profitieren, da die zusätzlichen Tage länger undwärmer sind als dies für die frühen Phasen der Fall ist. Um die relative Änderung in PAS im Vergleich der Spezies abzuschätzen, müssen allerdings auch die Veränderungen in den Herbstphasen berücksichtigt werden.<br /> Der deutliche Unterschied zwischen frühen und späten Frühjahrsphasen konnte durch die Anwendung einer neuen Methode zur Konstruktion von Zeitreihen herausgearbeitet werden. Der neue methodische Ansatz erlaubte die Ableitung verlässlicher 100-jähriger Zeitreihen und die Konstruktion von lokalen kombinierten Zeitreihen, welche die Datenverfügbarkeit für die Modellentwicklung erhöhten.<br /> Ausser analysierten Protokollierungsfehlern wurden mikroklimatische, genetische und Beobachtereinflüsse als Quellen von Unsicherheit in phänologischen Daten identifiziert. Phänologischen Beobachtungen eines Ortes können schätzungsweise 24 Tage um das parametrische Mittel schwanken.Dies unterstützt die 30-Tage Regel für die Detektion von Ausreissern.<br /> Neue Phänologiemodelle, die den Blattaustrieb aus täglichen Temperaturreihen simulieren, wurden entwickelt. Diese Modelle basieren auf einfachen Interaktionen zwischen aktivierenden und hemmenden Substanzen, welche die Entwicklungsstadien einer Pflanze bestimmen. Im Allgemeinen konnten die neuen Modelle die Beobachtungsdaten besser simulieren als die klassischen Modelle.<br /> <br /> Weitere Hauptresultate waren:<br /> - Der Bias der klassischen Modelle, d.h. Überschätzung von frühen und Unterschätzung von späten Beobachtungen, konnte reduziert, aber nicht vollständig eliminiert werden.<br /> - Die besten Modellvarianten für verschiedene Spezies wiesen darauf hin, dass für die späten Frühjahrsphasen die Tageslänge eine wichtigere Rolle spielt als für die frühen Phasen.<br /> - Die Vernalisation spielte gegenüber den Temperaturen kurz vor dem Blattaustrieb nur eine untergeordnete Rolle. / The length of the vegetation period (VP) plays a central role for the interannual variation of carbon fixation of terrestrial ecosystems. Observational data analysis has indicated that the length of the VP has increased in the last decades in the northern latitudes mainly due to an advancement of bud burst (BB). This phenomenon has been widely discussed in the context of Global Warming because phenology is correlated to temperatures. <br /> <br /> Analyzing the patterns of spring phenology over the last century in Southern Germany provided two main findings:<br /> - The strong advancement of spring phases especially in the decade before 1999 is not a singular event in the course of the 20th century. Similar trends were also observed in earlier decades. Distinct periods of varying trend behavior for important spring phases could be distinguished.<br /> - Marked differences in trend behavior between the early and late spring phases were detected. Early spring phases changed as regards the magnitude of their negative trends from strong negative trends between 1931 and 1948 to moderate negative trends between 1948 and 1984 and back to strong negative trends between 1984 and 1999. Late spring phases showed a different behavior. Negative trends between 1931 and 1948 are followed by marked positive trends between 1948 and 1984 and then strong negative trends between 1984 and 1999.<br /> This marked difference in trend development between early and late spring phases was also found all over Germany for the two periods 1951 to 1984 and 1984 to 1999.<br /> <br /> The dominating influence of temperature on spring phenology and its modifying effect on autumn phenology was confirmed in this thesis. However,<br /> - temperature functions determining spring phenology were not significantly correlated with a global annual CO2 signal which was taken as a proxy for a Global Warming pattern.<br /> - an index for large scale regional circulation patterns (NAO index) could only to a small part explain the observed phenological variability in spring.<br /> <br /> The observed different trend behavior of early and late spring phases is explained by the differing behavior of mean March and April temperatures. Mean March temperatures have increased on average over the 20th century accompanied by an increasing variation in the last 50 years. April temperatures, however, decreased between the end of the 1940s and the mid-1980s, followed by a marked warming after the mid-1980s. <br /> It can be concluded that the advancement of spring phenology in recent decades are part of multi-decadal fluctuations over the 20th century that vary with the species and the relevant seasonal temperatures. Because of these fluctuations a correlation with an observed Global Warming signal could not be found.<br /> On average all investigated spring phases advanced between 5 and 20 days between 1951 and 1999 for all Natural Regions in Germany. A marked difference be! tween late and early spring phases is due to the above mentioned differing behavior before and after the mid-1980s. Leaf coloring (LC) was delayed between 1951 and 1984 for all tree species. However, after 1984 LC was advanced. Length of the VP increased between 1951 and 1999 for all considered tree species by an average of ten days throughout Germany.<br /> It is predominately the change in spring phases which contributes to a change in the potentially absorbed radiation. Additionally, it is the late spring species that are relatively more favored by an advanced BB because they can additionally exploit longer days and higher temperatures per day advancement. To assess the relative change in potentially absorbed radiation among species, changes in both spring and autumn phenology have to be considered as well as where these changes are located in the year.<br /> For the detection of the marked difference between early and late spring phenology a new time series construction method was developed. This method allowed the derivation of reliable time series that spanned over 100 years and the construction of locally combined time series increasing the available data for model development.<br /> Apart from analyzed protocolling errors, microclimatic site influences, genetic variation and the observers were identified as sources of uncertainty of phenological observational data. It was concluded that 99% of all phenological observations at a certain site will vary within approximately 24 days around the parametric mean. This supports to the proposed 30-day rule to detect outliers. <br /> New phenology models that predict local BB from daily temperature time series were developed. These models were based on simple interactions between inhibitory and promotory agents that are assumed to control the developmental status of a plant. Apart from the fact that, in general, the new models fitted and predicted the observations better than classical models, the main modeling results were: <br /> - The bias of the classical models, i.e. overestimation of early observations and underestimation of late observations, could be reduced but not completely removed. <br /> - The different favored model structures for each species indicated that for the late spring phases photoperiod played a more dominant role than for early spring phases. <br /> - Chilling only plays a subordinate role for spring BB compared to temperatures directly preceding BB.

Time series forecasting is a fundamental prerequisite for decision-making processes and crucial in a number of domains such as production planning and energy load balancing. In the past, forecasting was often performed by statistical experts in dedicated software environments outside of current database systems. However, forecasts are increasingly required by non-expert users or have to be computed fully automatically without any human intervention. Furthermore, we can observe an ever increasing data volume and the need for accurate and timely forecasts over large multi-dimensional data sets. As most data subject to analysis is stored in database management systems, a rising trend addresses the integration of forecasting inside a DBMS. Yet, many existing approaches follow a black-box style and try to keep changes to the database system as minimal as possible. While such approaches are more general and easier to realize, they miss significant opportunities for improved performance and usability. In this thesis, we introduce a novel approach that seamlessly integrates time series forecasting into a traditional database management system. In contrast to flash-back queries that allow a view on the data in the past, we have developed a Flash-Forward Database System (F2DB) that provides a view on the data in the future. It supports a new query type - a forecast query - that enables forecasting of time series data and is automatically and transparently processed by the core engine of an existing DBMS. We discuss necessary extensions to the parser, optimizer, and executor of a traditional DBMS. We furthermore introduce various optimization techniques for three different types of forecast queries: ad-hoc queries, recurring queries, and continuous queries. First, we ease the expensive model creation step of ad-hoc forecast queries by reducing the amount of processed data with traditional sampling techniques. Second, we decrease the runtime of recurring forecast queries by materializing models in a specialized index structure. However, a large number of time series as well as high model creation and maintenance costs require a careful selection of such models. Therefore, we propose a model configuration advisor that determines a set of forecast models for a given query workload and multi-dimensional data set. Finally, we extend forecast queries with continuous aspects allowing an application to register a query once at our system. As new time series values arrive, we send notifications to the application based on predefined time and accuracy constraints. All of our optimization approaches intend to increase the efficiency of forecast queries while ensuring high forecast accuracy.

With a surface area of about 10,000 km², the Salar de Uyuni is the largest salt flat in the world. It is located at an altitude of 3,653 m on the Altiplano, a high plateau in the south of the Bolivian Andes. The Salar de Uyuni consists of an alternating sequence of highly porous salt layers (mainly composed of halite) and lacustrine clay sediments. The pore volume of the uppermost salt layer which has a thickness of up to 11 m is filled by brine. The brine contains high amounts of Mg, K, Li and B. The element lithium is an especially important raw material for the production of batteries. Thus, it plays an important role for the development of the electric mobility. With this background, extensive hydrogeological exploration activities were carried out at the Salar de Uyuni in the context of this dissertation. The hydraulic properties of the uppermost salt crust and the physical properties (density and viscosity) of the brine must be characterized. In order to do this, several core drillings were made, observation wells were installed, brine samples were taken and pumping tests were conducted between 2009 and 2012. The stratigraphic documentation of the obtained sediment cores provided insights about the deposit structure and the upper salt layer thickness. The determination of the salt core porosity was carried out by three different methods: (a) by using X-ray computed tomography, (b) gravimetrically by saturation with 2-octanol and (c) by completion of the core volume with plasticine and calculation of the porosity under consideration of the particle density of the salt. The laboratory investigations showed a depth-dependent porosity distribution in the upper salt layer. The uppermost 2 m were characterized by very high porosity values between 30 and 39%. However at greater depth, the total porosity decreases on average to 13.5%. Geochemical analyses of brine samples confirmed the general spatial distribution of the lithium concentrations as already published by previous studies. On the basis of the lithium distribution in the brine, the thickness of the upper salt layer and the depth-dependent porosity distribution, the total lithium deposit in the Salar de Uyuni was calculated to be about 7 million tons. The evaluation of the pumping tests under consideration of the density and viscosity of the pumped brine showed that the salt has a very high permeability in the horizontal direction. In contrast, flow-through experiments on drill cores indicated a clear vertical anisotropy of the permeability. This is caused by the inhomogeneous sediment stratification for instance by interbedded fine gypsum or clay lamina. Thus, horizontal brine movements are possible, but a deep vertical flow component can hardly be expected. This assumption is confirmed by radiocarbon dating the brine samples from different salt depths. The influence of annual floods during the rainy season could be observed by long-term brine level measurements. Throughout the time-series analysis, distinct periodic brine fluctuations of a few centimeters per day could be identified during the dry season. These daily fluctuations indicated an impermeable crust probably formed by the evaporation of near-surface brine and subsequent crystallization of salts in the pore volume. Thus, daily temperature and atmospheric pressure changes could directly affect the brine level. Due to the extensive hydrogeological investigations, this dissertation contributes to the essential understanding of the hydraulic conditions in the Salar de Uyuni. / Mit einer Fläche von rund 10.000 km² ist der Salar de Uyuni die größte Salz-Ton-Ebene der Welt. Er befindet sich in einer Höhe von 3653 m NN im Altiplano, einer Hochebene im Süden der bolivianischen Anden. Der Salar de Uyuni besteht aus einer Wechsellagerung von hochporösen Salzschichten (überwiegend aus Halit bestehend) und lakustrinen Tonsedimenten. Die Porenräume der obersten bis zu 11 m mächtigen Salzschicht sind mit einer Sole gefüllt, die hohe Gehalte an Mg, K, Li und B aufweist. Insbesondere das Element Lithium ist ein wichtiger Rohstoff u.a. für die Herstellung von Batterien und spielt damit eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung der Elektromobilität. Vor diesem Hintergrund wurden im Rahmen der vorliegenden Dissertation umfassende hydrogeologische Erkundungsarbeiten am Salar de Uyuni durchgeführt, um die hydraulischen Eigenschaften der obersten Salzkruste sowie die physikalischen Eigenschaften (Dichte und Viskosität) der Sole zu charakterisieren. Dazu wurden zwischen 2009 und 2012 zahlreiche Kernbohrungen abgeteuft, Beobachtungsbrunnen installiert, Soleproben entnommen und Pumpversuche durchgeführt. Die stratigraphische Dokumentation der gewonnenen Bohrkerne lieferte Erkenntnisse zur Ablagerungsstruktur und zur Mächtigkeitsverteilung der obersten Salzschicht. Die Bestimmung der Porosität der Salzkerne erfolgte mit drei verschiedenen Methoden: (a) mittels Computertomographie, (b) gravimetrisch durch Aufsättigung mit 2-Oktanol und (c) durch Volumenergänzung der Kernproben mit Plastilin und Berechnung der Porosität unter Einbeziehung der Reindichte des Salzes. Die Laboruntersuchungen zeigten eine tiefenabhängige Porositätsverteilung in der obersten Salzschicht. Während die obersten 2 m durch sehr hohe Porositäten zwischen 30 und 39% gekennzeichnet sind, nimmt die Gesamtporosität in größerer Tiefe auf durchschnittlich 13.5% ab. Geochemische Analysen von Soleproben bestätigten die grundsätzliche räumliche Verteilung der Lithium-Konzentrationen, wie sie bereits durch frühere Studien veröffentlicht wurde. Auf Basis der Lithium-Verteilung in der Sole, der Mächtigkeit der oberen Salzschicht sowie der tiefenabhängigen Porositätsverteilung wurde ein Lithium-Vorkommen im Salar de Uyuni von rund 7 Millionen Tonnen berechnet. Die Auswertung der Pumpversuche unter Berücksichtigung der Dichte und Viskosität der geförderten Sole zeigte, dass das Salz eine sehr hohe Permeabilität in horizontaler Richtung aufweist. Allerdings zeigten Durchströmungsversuche an Bohrkernen eine deutliche vertikale Anisotropie der Permeabilität, was auf die inhomogene Sedimentschichtung durch z.B. eingeschaltete feine Gips- oder Tonschichten zurückzuführen ist. Somit sind zwar horizontale Solebewegungen möglich, jedoch ist kaum mit einer tiefgreifenden vertikalen Strömungskomponente in der Salzschicht zu rechnen. Diese Vermutung wird durch 14C-Altersdatierungen von Soleproben aus unterschiedlichen Tiefen des Salzes bestätigt. Der Einfluss der jährlichen Überschwemmungen während der Regenzeit konnte anhand von Langzeitmessungen des Solespiegels beobachtet werden. Im Zuge der Zeitreihen-Analyse zeigten sich zudem ausgeprägte periodische Tageschwankungen von einigen Zentimetern während der Trockenzeit. Diese deuten darauf hin, dass durch Verdunstung oberflächennaher Sole und damit einhergehender Kristallisation von Salzen im Porenraum eine undurchlässige Kruste entsteht. Dadurch haben tägliche Temperatur- und Luftdruckschwankungen direkten Einfluss auf den Solespiegel. Die vorliegende Dissertation trägt aufgrund der umfangreichen hydrogeologischen Untersuchungen wesentlich zum Verständnis der hydraulischen Verhältnisse im Salar de Uyuni bei. / Con una superficie de aproximadamente 10.000 kilómetros cuadrados el Salar de Uyuni es el mayor lago de sal en el mundo. Se encuentra a una altura de 3.653 m sobre el nivel del mar en el altiplano en el sur de los Andes bolivianos. El Salar de Uyuni consiste en una alternancia de capas de sal altamente porosa (que consiste predominantemente de halita) y lacustre sedimentos de arcilla. La capa superior de sal tiene un espesor de hasta 11 metros. Los espacios de poros del sal se llenan con una salmuera que contiene altos contenidos de Mg, K, Li y B. En particular, el elemento litio constituye una importante materia prima para la producción de baterías que son utilizadas en la construcción de vehículos eléctricos. Bajo estos antecedentes y en el contexto de la presente tesis, se han desarrollado extensas actividades de exploración hidrogeológica en el Salar de Uyuni. Las propiedades hidráulicas de la corteza de sal superior y las propiedades físicas (densidad y viscosidad) de la salmuera debían caracterizadas. Para ello, entre 2009 y 2012 se realizaron varios perforaciones con la finalidad de obtener muestras de núcleos, se instalaron pozos de supervisión, se realizaron pruebas de bombeo y se tomaron muestras de salmuera. La documentación estratigráfica de los núcleos de perforacíon proporciona conocimientos para la estructura de los depósitos y para el espesor del superior capa de sal. La porosidad de los núcleos de sal fue determinada por medio de tres métodos diferentes: (a) por tomografía computarizada (TC), (b) gravimétricamente mediante la saturación con 2-octanol y (c) mediante de compleción del volumen del núcleo con plastilina y computacíon de la porosidad en atención a la densidad real del sal. Las investigaciones de laboratorio demostraron una distribución de la porosidad dependiente de la profundidad en la capa superior de sal. Mientras que la parte superior 2 m se caracterizan por altas porosidades entre el 30 y 39%, la porosidad total decrese en una profundidad mayor a un promedio de 13,5%. Los análisis geoquímicos de muestras de salmuera confirmaron la distribución espacial fundamental de las concentraciones de litio, como ya se ha publicado por estudios anteriores. A base de la distribución de litio en la salmuera, el espesor de la capa superior de sal, y la porosidad dependiente de la profundidad determinaron que todos los recursos minerales de litio en el salar de Uyuni son alrededor de 7 millones de toneladas. La evaluación de las pruebas de bombeo en consideración de la densidad y la viscosidad de la salmuera transmitido mostró que la sal generalmente tiene una permeabilidad muy alta. Pero, las pruebas de flujo en muestras de núcleo mostró una anisotropía significativa de la permeabilidad con la profundidad, que se debe a una estratificación de sedimentos no homogénea debido las láminas finas de yeso o arcilla intercaladas. Por lo tanto, es correcto que los movimientos de salmuera horizontales son posibles, pero es poco probable que movimientos verticales de salmuera ocurran. Esta hipótesis se ve confirmada por la datación por radiocarbono de muestras de salmuera de diferentes profundidades de la sal. El impacto de las inundaciones anuales durante la estación lluviosa se puede observar a partir de las mediciones a largo plazo del nivel de salmuera. En el curso del análisis de series de tiempo también mostraron pronunciadas variaciones diarias periódicas de unos pocos centímetros en la estación seca. Esto sugiere que hay una corteza impermeable que se forma por evaporación de salmuera cerca de la superficie y la cristalización de sales en el espacio de los poros. En esta manera, las fluctuaciones diarias de temperatura y de preción de aire influyen directamente el nivel de salmuera. Gracias a las extensas investigaciones hidrogeológicas realizadas, la presente tesis contribuye significativamente a la comprensión de las condiciones hidráulicas en el Salar de Uyuni.

Time series forecasting is a fundamental prerequisite for decision-making processes and crucial in a number of domains such as production planning and energy load balancing. In the past, forecasting was often performed by statistical experts in dedicated software environments outside of current database systems. However, forecasts are increasingly required by non-expert users or have to be computed fully automatically without any human intervention. Furthermore, we can observe an ever increasing data volume and the need for accurate and timely forecasts over large multi-dimensional data sets. As most data subject to analysis is stored in database management systems, a rising trend addresses the integration of forecasting inside a DBMS. Yet, many existing approaches follow a black-box style and try to keep changes to the database system as minimal as possible. While such approaches are more general and easier to realize, they miss significant opportunities for improved performance and usability. In this thesis, we introduce a novel approach that seamlessly integrates time series forecasting into a traditional database management system. In contrast to flash-back queries that allow a view on the data in the past, we have developed a Flash-Forward Database System (F2DB) that provides a view on the data in the future. It supports a new query type - a forecast query - that enables forecasting of time series data and is automatically and transparently processed by the core engine of an existing DBMS. We discuss necessary extensions to the parser, optimizer, and executor of a traditional DBMS. We furthermore introduce various optimization techniques for three different types of forecast queries: ad-hoc queries, recurring queries, and continuous queries. First, we ease the expensive model creation step of ad-hoc forecast queries by reducing the amount of processed data with traditional sampling techniques. Second, we decrease the runtime of recurring forecast queries by materializing models in a specialized index structure. However, a large number of time series as well as high model creation and maintenance costs require a careful selection of such models. Therefore, we propose a model configuration advisor that determines a set of forecast models for a given query workload and multi-dimensional data set. Finally, we extend forecast queries with continuous aspects allowing an application to register a query once at our system. As new time series values arrive, we send notifications to the application based on predefined time and accuracy constraints. All of our optimization approaches intend to increase the efficiency of forecast queries while ensuring high forecast accuracy.

Der Luftverkehr stellt ein komplexes Gesamtsystem dar, in welchem eine Prozessoptimierung aufgrund zahlreicher und verschiedenartiger Arbeitsabläufe verschiedener Unternehmen nur durch eine übergeordnete Leistungsbewertung möglich ist. Hierfür wurde im Bereich des leistungsbasierten Flughafenmanagements - sowohl auf wissenschaftlicher, als auch industrieller Ebene - bereits eine hohe Zahl individueller Lösungsansätze entwickelt, die jedoch aufgrund ihrer unterschiedlichen Struktur schwer zu vergleichende Ergebnisse hervorbringen. Des Weiteren werden Wechselbeziehungen zwischen ausschließlich eindimensional betrachteten Leistungsindikatoren, welche die verschiedenen Prozessschritte einzeln abbilden, außer Acht gelassen - die Dynamik des Systems spiegelt sich auf diese Art nicht auf Datenebene wider. Abhängigkeiten beeinflussen jedoch maßgeblich das Bewertungsergebnis und sind damit bei der Implementierung von Optimierungsstrategien innerhalb heutiger Konzepte essentiell. Der Kern dieser Dissertation umfasst die erweiterte datenbasierte Betrachtung des Luftverkehrssystems innerhalb des leistungsbasierten Ansatzes und einer damit einhergehenden Entkopplung von Modellierungsansätzen. Dies bedeutet, dass das betrachtete Luftverkehrssystem nur durch Leistungskennwerte beschrieben werden soll (z. B. Verspätungen, meteorologische Messungen). Der Einsatz künstlicher neuronaler Netze erhöht die Möglichkeiten zur Abbildung und Erfassung nicht-linearer und abhängiger Wert-diskreter Zeitreihen, welche im ständigen Vergleichsprozess wesentlich für die Strategiebildung sind. Die Datenquellen beziehen sich einerseits auf mikroskopische Analysen im Bereich des Boardings und damit verbundenen wissenschaftlichen Ausarbeitungen, andererseits auf die Beispielflughäfen Flughafen Hamburg (HAM) und Gatwick Airport (LGW) der Jahre 2012 - 2015 im makroskopischen Fokus. Die Implementierung des Wetters erfolgt über aggregierte meteorologische Kennzahlen, welche auf realen Wettermeldungen des entsprechenden Zeitraums beruhen. Von der Wahl und Definition eines Systems (Boarding, HAM und LGW) ausgehend, erfolgt eine geeignete Datenaggregation, welche Daten zur anschließenden Wissensgenerierung bereitstellt und damit Optimierungsansätze ermöglicht. Im Sinne des wachsenden Interesses der Forschung im Bereich des leistungsbasierten Luftverkehrsmanagements und der heutigen Wichtigkeit von Entscheidungsunterstützungssystemen bei der Strategieentwicklung, fokussiert sich diese Arbeit damit auf die Durchführung multivariater nicht-linearer Zeitreihenanalyse und -vorhersage mit neuronalen Netzen. Die damit einhergehende Nachvollziehbarkeit solcher Datenreihen liefert Möglichkeiten zur Systemidentifikation (datenbasiertes Erlernen der Systemdynamik). Das identifizierte Systemabbild des Luftverkehrs kann folglich für Simulation bekannter Eingabegrößen, als auch für die optimierte Kontrolle des Systems herangezogen werden und umfasst damit wesentliches Erweiterungspotential für heutige Management-Konzepte, um Entwicklungen hin zu einem kooperativen Betrieb zu unterstützen. Ableitend aus der Differenzierung in mehrere gekoppelte Bearbeitungsschritte innerhalb dieser Arbeit, erfolgt eine Fokussierung auf drei Kernfragen: a) Ist eine auf Leistungskennwerten des Luftverkehrs basierende Systemidentifikation mit derzeitigen Paradigmen neuronaler Netze möglich? b) Welche Einschränkungen sind gemäß des unterschiedlichen Charakters der Datensätze zu beachten und wie kann diesen durch eine, das Training der neuronalen Netze vorbereitenden, Datenstrukturanalyse und -Anpassung entgegengewirkt werden? c) Ist auf Basis der trainierten Netze eine erweiterte Optimierung und Vorhersage innerhalb vorhandener Strukturen des leistungsbasierten Luftverkehrsmanagements möglich?:I Grundlagen 1 Leistungsbasiertes Luftverkehrsmanagement 1.1 Allgemeine Definitionen & Begrifflichkeiten 1.2 Leistungsbewertungsrahmenwerke des Luftverkehrs 1.2.1 Interdependenzen von Leistungsindikatoren 1.2.2 Einflussfaktoren auf die Leistungsfähigkeit von Verkehrsflughäfen 1.2.3 Flugmeteorologische Datenaggregation 1.3 Grundkonzepte leistungsbasierten Luftverkehrsmanagements 1.3.1 Airport Collaborative Decision Making (A-CDM) 1.3.2 Total Airport Management (TAM) 1.3.3 Performance Based Airport Management (PBAM) 2 Künstliche neuronale Netze 2.1 Grundverfahren der Computational Intelligence 2.2 Biologische neuronale Netze 2.3 Topologie & Bestandteile künstlicher neuronaler Netze 2.4 Lernvorgang & Fehlerevaluierung 2.5 Netzparadigmen 2.5.1 Feedforward Netzwerke 2.5.2 Rekurrente (rückgekoppelte) Netzwerke 2.5.3 Faltende Netzwerke 2.6 Taxonomie der Zeitreihenverarbeitung mit künstlichen neuronalen Netzen 2.6.1 Zeitreihenregression 2.6.2 Zeitreihenklassifikation II Anwendung künstlicher neuronaler Netze im Luftverkehr 3 Methodische Konzeption 3.1 Datenbasierte Erfassung des Luftverkehrssystems 3.1.1 Prinzip des virtuellen Luftverkehrssystems 3.1.2 Systemidentifikation, Kontrolle & Simulation 3.2 Anwendungsgebiet Turnaround Management 3.2.1 Status Quo 3.2.2 Stochastische Boardingsimulation & Aggregationsmetrik 3.3 Anwendungsgebiet Air Traffic Flow Management 3.3.1 Status Quo 3.3.2 Datengrundlage der Flughäfen Hamburg & London Gatwick 4 Systemidentifikation mit künstlichen neuronalen Netzen 4.1 Modularisierung der Systemidentifikation 4.2 Problemidentifikation & Systemauswahl 4.3 Datenstrukturanalyse & -anpassung 4.3.1 Datenvoranalyse 4.3.2 Datenvorverarbeitung & Fehlerbereinigung 4.3.3 Datenanpassung für maschinelles Lernen 4.4 Paradigmenauswahl & Modellinitialisierung 4.5 Modellanwendung & -Überwachung 4.6 Nachgelagerte Analyse & Modellanpassung 5 Simulation & Kontrolle durch künstliche neuronale Netze 5.1 Sequenzprediktion zur Vorhersage bei bekannten Eingabemengen 5.1.1 Fehlerfortschreitung & Prognoseevaluierung 5.1.2 Robustheitsschätzung der Vorhersage 5.2 Nutzung des Modells als adaptive Kontrollstruktur 5.2.1 Extraktion von Zusammenhängen der Eingabegrößen 5.2.2 Metaheuristische Optimierung der Eingabemengen III Anwendung 6 Anwendungsgebiet Boarding als Teil des Turnaround-Prozesses 6.1 Systemidentifikation des Boarding-Subsystems 6.1.1 Datenstrukturanalyse 6.1.2 Experimenteller Aufbau & Modellanwendung 6.2 Simulation & Kontrolle des Boarding-Subsystems 6.2.1 Vorhersage des Boardingvorgangs unter verschiedenen Randbedingungen 6.2.2 Robustheitsprüfung der adaptiven Kontrollstruktur 6.2.3 Ableitung von Handlungsempfehlungen innerhalb des Prozesses 7 Anwendungsgebiet Air Traffic Flow Management 7.1 Systemidentifikation des Flugbetriebs in Hamburg & London Gatwick 7.1.1 Datenstrukturanalyse 7.1.2 Experimenteller Aufbau & Modellanwendung 7.2 Simulation & Kontrolle des Flugbetriebs in Hamburg & London Gatwick 7.2.1 Vorhersage von Verspätungen unter Berücksichtigung des Wetters 7.2.2 Robustheitsprüfung der adaptiven Kontrollstruktur 7.2.3 Eingabeempfehlungen zur Minimierung der Gesamtverspätung 8 Schlussbetrachtungen 8.1 Zusammenfassende Auswertung der Basisszenarien 8.2 Ausblick

Bewegungsstabilität wird durch die Fähigkeit des neuromuskulären Systems adäquat auf Störungen der Bewegung antworten zu können erreicht. Einschränkungen der Stabilität werden z. B. mit Sturzrisiko in Verbindung gebracht, was schwere Konsequenzen für die Lebensqualität und Kosten im Gesundheitssystem hat. Nach wie vor wird debattiert, wie eine geeignete Bewertung von Stabilität vorgenommen werden kann. Diese Arbeit behandelt den maximalen Lyapunov Exponenten. Er drückt aus, wie sensitiv das System auf kleine Störungen eines Zustands reagiert. Eine Zeitreihe wird zunächst mittels zeitversetzter Kopien in einen mehrdimensionalen Raum eingebettet. In dieser rekonstruierten Dynamik berechnet man dann die Steigung der mittleren logarithmischen Divergenz initial naher Punkte. Die methodischen Konsequenzen für die Anwendung dieser Systemtheorie auf Bewegungen sind jedoch bislang unzureichend beleuchtet. Der experimentelle Teil zeigt klare Indizien, dass es bei Bewegungen weniger um die Analyse eines komplexen Systemdeterminismus geht, sondern um verschieden hohe dynamische Rauschlevel. Je höher das Rauschlevel, desto instabiler das System. Anwendung von Rauschreduktion führt zu kleineren Effektstärken. Das hat Folgen: Die Funktionswerte der Average Mutual Information, die bisher nur zur Bestimmung des Zeitversatzes genutzt wurden, können bereits Unterschiede in der Stabilität zeigen. Die Abschätzung der Dimension für die Einbettung (unabhängig vom verwendeten Algorithmus), ist stark von der Länge der Zeitreihe abhängig und wird bisher eher überschätzt. Die größten Effekte sind in Dimension drei zu beobachten und ein sehr früher Bereich zur Auswertung der Divergenzkurve ist zu empfehlen. Damit wird eine effiziente und standardisierte Analyse vorgeschlagen, die zudem besser imstande ist, Unterschiede verschiedener Bedingungen oder Gruppen aufzuzeigen. / Reductions of movement stability due to impairments of the motor system to respond adequately to perturbations are associated with e. g. the risk of fall. This has consequences for quality of life and costs in health care. However, there is still an debate on how to measure stability. This thesis examines the maximum Lyapunov exponent, which became popular in sports science the last two decades. The exponent quantifies how sensitive a system is reacting to small perturbations. A measured data series and its time delayed copies are embedded in a moredimensional space and the exponent is calculated with respect to this reconstructed dynamic as average slope of the logarithmic divergence curve of initially nearby points. Hence, it provides a measure on how fast two at times near trajectories of cyclic movements depart. The literature yet shows a lack of knowledge about the consequences of applying this system theory to sports science tasks. The experimental part shows strong evidence that, in the evaluation of movements, the exponent is less about a complex determinism than simply the level of dynamic noise present in time series. The higher the level of noise, the lower the stability of the system. Applying noise reduction therefore leads to reduced effect sizes. This has consequences: the values of average mutual information, which are until now only used for calculating the delay for the embedding, can already show differences in stability. Furthermore, it could be shown that the estimation of the embedding dimension d (independently of algorithm), is dependent on the length of the data series and values of d are currently overestimated. The greatest effect sizes were observed in dimension three and it can be recommended to use the very first beginning of the divergence curve for the linear fit. These findings pioneer a more efficient and standardized approach of stability analysis and can improve the ability of showing differences between conditions or groups.

Das primäre Ziel dieser Dissertation ist es, Belege für die zentrale Hypothese der Humankapi-taltheorie zu finden, dass Investitionen in Bildung, Forschung und Entwicklung einen erhöh-ten Output für die Gesellschaft und für das Individuum generieren. Die dafür notwendige Untersuchung wird anhand langer Zeitreihen für Deutschland mit Hilfe cliometrischer und ökonometrischer Methoden durchgeführt und das Ergebnis einer kritischen Würdigung unterzogen. Zur Einstimmung und zum besseren Verständnis des Untersuchungshintergrundes werden die Initiativen der in Deutschland bildungspolitisch Verantwortlichen beschrieben und an der Bildungssituation der früheren Bundesrepublik und des wiedervereinigten Deutschlands ab 1990 gespiegelt. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Arbeit ist es, die Genese der Bildungsökonomie, ihre wichtigsten Aussagen und mathematischen Modelle zu skizzieren. Außerdem werden die in der Literatur schon veröffentlichten wichtigsten statistischen Ergebnisse, z. B. über Kosten und Renditen von Bildungs- und Forschungs-investitionen, wiedergegeben. Im Ergebnisteil dieser Dissertation werden die Interdependenzen der Bildungs-, Forschungs- und Entwicklungsausgaben u. a. mit den Schul- und Studienabschlüssen und dem Bruttoinlandsprodukt mit Hilfe der Zeitreihenanalyse untersucht. Bei kointegrierten Variablen werden die Schätzungen einer Fehlerkorrekturrechnung unterzogen, um eine Scheinregression zu vermeiden. Die Interdependenz der Variablen im Sinne der Humankapitaltheorie wird bestätigt; allerdings zeigen die Schätzgleichungen unterschiedlich große Ergebnisse bzgl. der Bestimmtheitsmaße. / The primary objective of this thesis is to provide proof for the central hypothesis of Human Capital Theory, that investment in education, research and development generates an increase in output for society and for the individual. Analysis will be made on the basis of long time series for Germany by making use of cliometric and econometric methods. The findings will then be thoroughly discussed and critically compared. To begin with, and to give a better understanding of the issue the initiatives of the educational-policy-makers will be described and put into relation to the educational situation in former West Germany and reunited Germany since 1990. The main aspect of this piece of research is to outline the genesis of economics of education, its core statements and underlying mathematical models. Furthermore, important statistical data which has already been published regarding (for example) the costs and return of investments in education, research and development will be presented. In the conclusion of this thesis, the interdependences of spending in education, research and development with inter alia graduation and gross domestic product (GDP) will be analysed by the means of time series analysis. When variables are cointegrated, estimates will be subjected to an estimate correction in order to avoid a spurious regression. The interdependency of the variables in the Human Capital Theory is affirmed, although the estimating equations give different results for the coefficients of determination.