TY - THES A1 - Swart, Corné T1 - Managing protein activity in A. thaliana BT - A proteomic approach to understanding SUMOylation as well as the regulation of carbohydrate metabolism Y1 - 2017 ER - TY - THES A1 - Yishai, Oren T1 - Engineering the reductive glycine pathway in Escherichia coli Y1 - 2019 ER - TY - THES A1 - Ruiz Rodriguez, Janete Lorena T1 - Osmotic pressure effects on collagen mimetic peptides N2 - Collagen is the most abundant protein in mammals. In many tissues, collagen molecules assemble to form a hierarchical structure. In the smallest supramolecular unit, named fibril, each molecule is displaced in the axial direction with respect to its neighbors. This staggering creates a periodic gap and overlap regions, where the gap regions exhibit 20% less density. These fibril-forming collagens play an essential role in the strength of connective tissues. Despite much effort, directed at understanding collagen function and regulation, the influence of the chemical environment on the local structural and mechanical properties remains poorly understood. Recent studies, aimed at elucidating the effect of osmotic pressure, showed that collagen contracts upon water removal. This observation highlights the importance of water for the stabilization and mechanics of the collagen molecule. Using collagen mimetic peptides (CMPs), which fold into triple helical structures reminiscent of natural collagen, the primary goal of this work was to investigate the effect of the osmotic pressure on specific collagen-mimetic sequences. CMPs were used as the model system as they provide sequence control, which is essential for discriminating local from global structural changes and for relating the observed effects to existing knowledge about the full-length collagen molecule. Of specific interest was the structure of individual collagen triple helices as well as their organization into self-assembled higher order structures. These key structural features were monitored with infrared spectroscopy (IR) and synchrotron X-ray scattering, while varying the osmotic pressure. For controlling the osmotic pressure, CMP powder samples were incubated in air of defined relative humidity, ranging from dry conditions to highly “humid”. In addition, to obtain more biologically relevant conditions, the CMPs were measured in ultrapure water and in solutions containing small molecule osmolytes. Using the sequences (Pro-Pro-Gly)10, (Pro-Hyp-Gly)10 and (Hyp-Hyp-Gly)10, it was shown that CMPs with different degrees of proline hydroxylation (Hyp = hydroxyproline) exhibit a sequence-specific response to osmotic pressure. IR spectroscopy revealed that osmotic pressure changes affect the strength of the triple helix stabilizing, interchain hydrogen bond and that the extent of this change depends on the degree of hydroxylation. X-ray scattering experiments further showed that changes in osmotic pressure affect both the molecular length as well as the higher order organization of CMPs. Starting from a pseudo-hexagonal packing in the dry state, all three CMPs showed isotropic swelling when increasing the water content to approximately 1.2 water molecules per amino acid, again to different extents depending on the degree of hydroxylation. When increasing the water content further, this pseudo-hexagonal arrangement breaks down. In the fully hydrated state, each CMP is characterized by its own specific and more complex packing geometry. While these changes in the lateral packing arrangement suggest swelling upon hydration, an overall decrease of the molecular length (i.e. contraction) was observed in the axial direction. Also for this structural feature, a strong dependency on the specific amino acid sequence was found. Interestingly, the observed contraction is the opposite of what has been reported for natural collagen. As (Pro-Pro-Gly)n, (Pro-Hyp-Gly)n and (Hyp-Hyp-Gly)n repeat units are found in collagen with a relatively high abundance, this suggests that other collagen sequence fragments need to respond to hydration in the opposite way to obtain a net elongation of the full-length collagen molecule. To test this hypothesis, sequences predicted to be sensitive to osmotic pressure were considered. One such sequence, consisting of two repeat units (Ala-Arg-Gly-Ser-Asp-Gly), was inserted as a guest into a (Pro-Pro-Gly) host. When compared to the canonical CMP sequences investigated earlier, the lateral helix packing follows a similar trend with increasing hydration; however, the host-guest CMP axially elongates with increasing water content. This behavior is more similar to what has been found for natural collagen and suggests that different sequences do determine the molecular length of collagen sequences differently. Interestingly, the canonical sequences are more abundant in the overlap region while the guest sequence is found in the gap region. This allows to speculate that sequences in the gap and overlap regions possess a specifically fine-tuned local response to osmotic pressure changes. Clearly, more experiments with additional sequences are needed to confirm this. In conclusion, the results obtained in this work indicate a highly sequence specific interaction between collagen and water. Osmotic pressure-induced conformational changes mostly originate from local geometries and bonding patterns and affect both the structure of individual triple helices as well as higher order assemblies. One key remaining question is how these conformational changes affect the local mechanical properties of the collagen molecule. As a first step, the stiffness (persistence length) of full-length collagen was determined using atomic force microscopy. In the future, experimental strategies need to be developed that allow for investigating the mechanical properties of specific collagen sequences, e.g. performing single-molecule force spectroscopy of CMPs. Y1 - 2019 ER - TY - THES A1 - Littmann, Daniela-Christin T1 - Large eddy simulations of the Arctic boundary layer around the MOSAiC drift track T1 - Large-Eddy-Simulationen der arktischen Grenzschicht um die MOSAiC-Driftroute N2 - The icosahedral non-hydrostatic large eddy model (ICON-LEM) was applied around the drift track of the Multidisciplinary Observatory Study of the Arctic (MOSAiC) in 2019 and 2020. The model was set up with horizontal grid-scales between 100m and 800m on areas with radii of 17.5km and 140 km. At its lateral boundaries, the model was driven by analysis data from the German Weather Service (DWD), downscaled by ICON in limited area mode (ICON-LAM) with horizontal grid-scale of 3 km. The aim of this thesis was the investigation of the atmospheric boundary layer near the surface in the central Arctic during polar winter with a high-resolution mesoscale model. The default settings in ICON-LEM prevent the model from representing the exchange processes in the Arctic boundary layer in accordance to the MOSAiC observations. The implemented sea-ice scheme in ICON does not include a snow layer on sea-ice, which causes a too slow response of the sea-ice surface temperature to atmospheric changes. To allow the sea-ice surface to respond faster to changes in the atmosphere, the implemented sea-ice parameterization in ICON was extended with an adapted heat capacity term. The adapted sea-ice parameterization resulted in better agreement with the MOSAiC observations. However, the sea-ice surface temperature in the model is generally lower than observed due to biases in the downwelling long-wave radiation and the lack of complex surface structures, like leads. The large eddy resolving turbulence closure yielded a better representation of the lower boundary layer under strongly stable stratification than the non-eddy-resolving turbulence closure. Furthermore, the integration of leads into the sea-ice surface reduced the overestimation of the sensible heat flux for different weather conditions. The results of this work help to better understand boundary layer processes in the central Arctic during the polar night. High-resolving mesoscale simulations are able to represent temporally and spatially small interactions and help to further develop parameterizations also for the application in regional and global models. N2 - Das icosahedral non-hydrostatische large eddy model (ICON-LEM) wurde entlang des Driftweges des Multidisciplinary Observatory Study of the Arctic (MOSAiC) in 2019 und 20 angewendet. Das Modell nutzte horizontale Gitterauflösungen zwischen 100m und 800m auf Gebieten mit Durchmessern von 17.5km und 140 km. An den seitlichen Rändern wurde das Modell mit Analysedaten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) angetrieben, welche mit ICON im limited area mode (ICON-LAM) mit einer horizontalen Auflösung von 3km herunterskaliert wurden. Ziel dieser Arbeit war es, die flache atmosphärische Grenzschicht in der zentralen Arktis während des polaren Winters mit einem hochauflösenden mesoskaligen Modell zu untersuchen. Die standardmäßigen Einstellungen in ICON-LEM machen es dem Modell unmöglich, die wechselwirkenden Austauschprozesse in der arktischen Grenzschicht gemäß der MOSAiC Beobachtungen abzubilden. Das implementierte Meereis-Schema in ICON beinhaltet keine Schneeschicht auf dem Meereis, was eine zu große Verzögerung der Meereisoberflächentemperatur auf atmosphärische Veränderungen bewirkt. Um die Meereisfläche schneller auf Änderungen in der Atmosphäre reagieren lassen zu können, wurde die bestehende Meereisparameterisierung in ICON um einen angepasstenWärmekapazitätsterm erweitert. Die angepasste Meereis-Parameterisierung stimmte besser mit den MOSAiC Beobachtungen überein. Allerdings ist die Meereisoberflächentemperatur im Modell aufgrund der fehlerbehafteten einfallenden, langwelligen Strahlung und dem Fehlen komplexer Oberflächenstrukturen im Meereis generell niedriger als beobachtet. Die groß-wirbellige Turbulenz-Schliessung wird der Darstellung der unteren Grenschicht während starker stabiler Schichtung besser gerecht als die Nicht-Wirbel-auflösende Turbulenz-Schließung. Desweiteren reduzierte die Integration der Risse in der Meereisoberfläche die Abweichung der sensiblen Wärme für verschiedene Wetterzustände. Die Ergebnisse dieser Arbeit helfen die Grenzschicht-Prozesse in der zentralen Arktis während der polaren Nacht besser zu verstehen. Hochauflösende mesoskalige Simulationen ermöglichen die Repräsentation zeitlicher und räumlicher klein-skaliger Wechselwirkungen und bestehende Parametrisierungen auch für regionale und globale Modelle weiterzuentwickeln. KW - Arctic KW - atmosphere KW - atmospheric science KW - high resolution KW - boundary layer KW - stable stratification KW - heat flux KW - heat capacity KW - Arktis KW - Atmosphäre KW - Atmosphärenforschung KW - hohe Auflösung KW - Grenzschicht KW - stabile Schichtung KW - Wärmefluss KW - Wärmekapazität Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-624374 ER - TY - THES A1 - Windirsch-Woiwode, Torben T1 - Permafrost carbon stabilisation by recreating a herbivore-driven ecosystem T1 - Stabilisierung von Permafrostkohlenstoff durch die Wiedereinführung eines Herbivor-geprägten Ökosystems N2 - With Arctic ground as a huge and temperature-sensitive carbon reservoir, maintaining low ground temperatures and frozen conditions to prevent further carbon emissions that contrib-ute to global climate warming is a key element in humankind’s fight to maintain habitable con-ditions on earth. Former studies showed that during the late Pleistocene, Arctic ground condi-tions were generally colder and more stable as the result of an ecosystem dominated by large herbivorous mammals and vast extents of graminoid vegetation – the mammoth steppe. Characterised by high plant productivity (grassland) and low ground insulation due to animal-caused compression and removal of snow, this ecosystem enabled deep permafrost aggrad-ation. Now, with tundra and shrub vegetation common in the terrestrial Arctic, these effects are not in place anymore. However, it appears to be possible to recreate this ecosystem local-ly by artificially increasing animal numbers, and hence keep Arctic ground cold to reduce or-ganic matter decomposition and carbon release into the atmosphere. By measuring thaw depth, total organic carbon and total nitrogen content, stable carbon iso-tope ratio, radiocarbon age, n-alkane and alcohol characteristics and assessing dominant vegetation types along grazing intensity transects in two contrasting Arctic areas, it was found that recreating conditions locally, similar to the mammoth steppe, seems to be possible. For permafrost-affected soil, it was shown that intensive grazing in direct comparison to non-grazed areas reduces active layer depth and leads to higher TOC contents in the active layer soil. For soil only frozen on top in winter, an increase of TOC with grazing intensity could not be found, most likely because of confounding factors such as vertical water and carbon movement, which is not possible with an impermeable layer in permafrost. In both areas, high animal activity led to a vegetation transformation towards species-poor graminoid-dominated landscapes with less shrubs. Lipid biomarker analysis revealed that, even though the available organic material is different between the study areas, in both permafrost-affected and sea-sonally frozen soils the organic material in sites affected by high animal activity was less de-composed than under less intensive grazing pressure. In conclusion, high animal activity af-fects decomposition processes in Arctic soils and the ground thermal regime, visible from reduced active layer depth in permafrost areas. Therefore, grazing management might be utilised to locally stabilise permafrost and reduce Arctic carbon emissions in the future, but is likely not scalable to the entire permafrost region. N2 - Mit dem arktischen Boden als riesigem und temperatursensiblen Kohlenstoffspeicher ist die Aufrechterhaltung niedriger Bodentemperaturen und gefrorener Bedingungen zur Verhinde-rung weiterer Kohlenstoffemissionen, die zum globalen Klimawandel beitragen, ein Schlüs-selelement im Kampf der Menschheit, die Erde weiterhin bewohnbar zu halten. Vorangehen-de Studien ergaben, dass die Bodenbedingungen in der Arktis während des späten Pleisto-zäns im Allgemeinen kälter und dadurch stabiler waren, als Ergebnis eines Ökosystems, das von großen pflanzenfressenden Säugetieren und weiten Flächen grasartiger Vegetation do-miniert wurde - der Mammutsteppe. Gekennzeichnet durch hohe Pflanzenproduktivität (Gras-land) und geringe Bodenisolierung aufgrund von Kompression und Schneeräumung durch Tiere, ermöglichte dieses Ökosystem eine tiefreichende Entwicklung des Permafrosts. Heut-zutage, mit der vorherrschenden Tundra- und Strauchvegetation in der Arktis, sind diese Ef-fekte nicht mehr präsent. Es scheint aber möglich, dieses Ökosystem lokal durch künstliche Erhöhung der Tierbestände nachzubilden und somit den arktischen Boden kühl zu halten, um den Abbau von organischem Material und die Freisetzung von Kohlenstoff in die Atmosphäre zu verringern. Durch Messungen der Auftautiefe, des Gesamtgehalts des organischen Kohlenstoffs und Stickstoffs, des stabilen Kohlenstoff-Isotopenverhältnisses, des Radiocarbonalters, der n-Alkan- und Alkoholcharakteristika sowie durch Bestimmung der vorherrschenden Vegetati-onstypen entlang von Beweidungsgradienten in zwei unterschiedlichen arktischen Gebieten habe ich festgestellt, dass die Schaffung ähnlicher Bedingungen wie in der Mammutsteppe möglich sein könnte. Für durch Permafrost beeinflusste Böden konnte ich zeigen, dass eine intensive Beweidung im direkten Vergleich mit unbeweideten Gebieten die Tiefe der Auftau-schicht verringert und zu höheren Gehalten an organischem Kohlenstoff im oberen Bodenbe-reich führt. Für im Winter nur oberflächlich gefrorene Böden konnte kein Anstieg des organi-schen Kohlenstoffgehalts mit zunehmender Beweidungsintensität festgestellt werden, höchstwahrscheinlich aufgrund von Störfaktoren wie vertikalen Wasser- und Kohlenstoffbe-wegungen, die nicht durch eine undurchlässige Schicht wie beim Permafrost begrenzt sind. In beiden Gebieten führte eine hohe Tieraktivität zu einer Umwandlung der Vegetation hin zu artenarmen, von Gräsern dominierten Landschaften mit weniger Sträuchern. Die Analyse von Lipid-Biomarkern ergab, dass das verfügbare organische Material zwar zwischen den Unter-suchungsgebieten unterschiedlich war, aber sowohl in Permafrostgebieten als auch in saiso-nal gefrorenen Böden in Bereichen mit hoher Tieraktivität weniger stark zersetzt war als unter geringerer Beweidungsintensität. Zusammenfassend beeinflusst eine hohe Tieraktivität die Zersetzungsvorgänge in arktischen Böden und das thermische Regime des Bodens, was sich in einer reduzierten Tiefe der Auftauschicht in Permafrostgebieten widerspiegelt. Daher könn-te das Beweidungsmanagement in Zukunft aktiv eingesetzt werden, um den Permafrost lokal zu stabilisieren und gefroren zu halten sowie die Kohlenstoffemissionen in der Arktis zu ver-ringern. Aufgrund der Größe der Fläche, die in der terrestrischen Arktis von Permafrost be-einflusst ist, wird ein solches Beweidungsmanagement aber nicht als Maßnahme auf die ge-samte Permafrostregion ausgedehnt werden können. KW - permafrost KW - carbon KW - climate change KW - grazing KW - Arctic KW - Arktis KW - Kohlenstoff KW - Klimawandel KW - Beweidung KW - Permafrost Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-624240 ER - TY - THES A1 - Zeppenfeld, Stefan T1 - Vom Gast zum Gastwirt? BT - Türkische Arbeitswelten in West-Berlin T2 - Geschichte der Gegenwart N2 - Die Arbeitsmigration zählt zu den prägenden gesellschaftlichen Wandlungsprozessen der deutschen Nachkriegsgeschichte. 14 Millionen »Gastarbeiter« kamen zwischen 1955 und 1973 in die Bundesrepublik, etwa 3 Millionen von ihnen kehrten nicht in ihre Heimatländer zurück. Vor allem Türkeistämmige blieben nach dem Anwerbestopp häufiger in Deutschland als die Arbeitskräfte aus anderen Ländern. Wie keine andere Stadt steht Berlin bis heute für die Einwanderung aus der Türkei. Stefan Zeppenfeld untersucht den Wandel der türkischen Arbeitswelten von ihren Anfängen in den 1960er Jahren bis zur Wiedervereinigung. Ausgehend von der »Gastarbeit« im industriellen Großbetrieb spürt er in seiner Studie am Beispiel West-Berlins dem Übergang in andere Branchen nach. Er zeigt, wie der öffentliche Dienst auch für Migrantinnen und Migranten attraktive Aufstiegsmöglichkeiten eröffnete, zeichnet den schwierigen Weg in die gewerbliche Selbstständigkeit nach und legt illegale Beschäftigungsformen als alternative Verdienstmöglichkeit offen. Damit bettet der Autor die Geschichte der türkischen Arbeitsmigration in die deutsche Zeitgeschichte ein. Y1 - 2021 SN - 978-3-8353-5022-9 IS - 26 PB - Wallstein-Verlag CY - Göttingen ER - TY - THES A1 - Friese, Viviane A. T1 - Solvato-, vapo, mechanochromic and luminescent behavior of Rhodium, Platinum and Gold complexes and their coordination polymers Y1 - 2016 ER - TY - THES A1 - Brill, Fabio Alexander T1 - Applications of machine learning and open geospatial data in flood risk modelling N2 - Der technologische Fortschritt erlaubt es, zunehmend komplexe Vorhersagemodelle auf Basis immer größerer Datensätze zu produzieren. Für das Risikomanagement von Naturgefahren sind eine Vielzahl von Modellen als Entscheidungsgrundlage notwendig, z.B. in der Auswertung von Beobachtungsdaten, für die Vorhersage von Gefahrenszenarien, oder zur statistischen Abschätzung der zu erwartenden Schäden. Es stellt sich also die Frage, inwiefern moderne Modellierungsansätze wie das maschinelle Lernen oder Data-Mining in diesem Themenbereich sinnvoll eingesetzt werden können. Zusätzlich ist im Hinblick auf die Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit ein Trend zur Öffnung (open data) zu beobachten. Thema dieser Arbeit ist daher, die Möglichkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens und frei verfügbarer Geodaten auf dem Gebiet der Hochwasserrisikomodellierung im weiteren Sinne zu untersuchen. Da dieses übergeordnete Thema sehr breit ist, werden einzelne relevante Aspekte herausgearbeitet und detailliert betrachtet. Eine prominente Datenquelle im Bereich Hochwasser ist die satellitenbasierte Kartierung von Überflutungsflächen, die z.B. über den Copernicus Service der Europäischen Union frei zur Verfügung gestellt werden. Große Hoffnungen werden in der wissenschaftlichen Literatur in diese Produkte gesetzt, sowohl für die akute Unterstützung der Einsatzkräfte im Katastrophenfall, als auch in der Modellierung mittels hydrodynamischer Modelle oder zur Schadensabschätzung. Daher wurde ein Fokus in dieser Arbeit auf die Untersuchung dieser Flutmasken gelegt. Aus der Beobachtung, dass die Qualität dieser Produkte in bewaldeten und urbanen Gebieten unzureichend ist, wurde ein Verfahren zur nachträglichenVerbesserung mittels maschinellem Lernen entwickelt. Das Verfahren basiert auf einem Klassifikationsalgorithmus der nur Trainingsdaten von einer vorherzusagenden Klasse benötigt, im konkreten Fall also Daten von Überflutungsflächen, nicht jedoch von der negativen Klasse (trockene Gebiete). Die Anwendung für Hurricane Harvey in Houston zeigt großes Potenzial der Methode, abhängig von der Qualität der ursprünglichen Flutmaske. Anschließend wird anhand einer prozessbasierten Modellkette untersucht, welchen Einfluss implementierte physikalische Prozessdetails auf das vorhergesagte statistische Risiko haben. Es wird anschaulich gezeigt, was eine Risikostudie basierend auf etablierten Modellen leisten kann. Solche Modellketten sind allerdings bereits für Flusshochwasser sehr komplex, und für zusammengesetzte oder kaskadierende Ereignisse mit Starkregen, Sturzfluten, und weiteren Prozessen, kaum vorhanden. Im vierten Kapitel dieser Arbeit wird daher getestet, ob maschinelles Lernen auf Basis von vollständigen Schadensdaten einen direkteren Weg zur Schadensmodellierung ermöglicht, der die explizite Konzeption einer solchen Modellkette umgeht. Dazu wird ein staatlich erhobener Datensatz der geschädigten Gebäude während des schweren El Niño Ereignisses 2017 in Peru verwendet. In diesem Kontext werden auch die Möglichkeiten des Data-Mining zur Extraktion von Prozessverständnis ausgelotet. Es kann gezeigt werden, dass diverse frei verfügbare Geodaten nützliche Informationen für die Gefahren- und Schadensmodellierung von komplexen Flutereignissen liefern, z.B. satellitenbasierte Regenmessungen, topographische und hydrographische Information, kartierte Siedlungsflächen, sowie Indikatoren aus Spektraldaten. Zudem zeigen sich Erkenntnisse zu den Schädigungsprozessen, die im Wesentlichen mit den vorherigen Erwartungen in Einklang stehen. Die maximale Regenintensität wirkt beispielsweise in Städten und steilen Schluchten stärker schädigend, während die Niederschlagssumme in tiefliegenden Flussgebieten und bewaldeten Regionen als aussagekräftiger befunden wurde. Ländliche Gebiete in Peru weisen in der präsentierten Studie eine höhere Vulnerabilität als die Stadtgebiete auf. Jedoch werden auch die grundsätzlichen Grenzen der Methodik und die Abhängigkeit von spezifischen Datensätzen and Algorithmen offenkundig. In der übergreifenden Diskussion werden schließlich die verschiedenen Methoden – prozessbasierte Modellierung, prädiktives maschinelles Lernen, und Data-Mining – mit Blick auf die Gesamtfragestellungen evaluiert. Im Bereich der Gefahrenbeobachtung scheint eine Fokussierung auf neue Algorithmen sinnvoll. Im Bereich der Gefahrenmodellierung, insbesondere für Flusshochwasser, wird eher die Verbesserung von physikalischen Modellen, oder die Integration von prozessbasierten und statistischen Verfahren angeraten. In der Schadensmodellierung fehlen nach wie vor die großen repräsentativen Datensätze, die für eine breite Anwendung von maschinellem Lernen Voraussetzung ist. Daher ist die Verbesserung der Datengrundlage im Bereich der Schäden derzeit als wichtiger einzustufen als die Auswahl der Algorithmen. N2 - Technological progress allows for producing ever more complex predictive models on the basis of increasingly big datasets. For risk management of natural hazards, a multitude of models is needed as basis for decision-making, e.g. in the evaluation of observational data, for the prediction of hazard scenarios, or for statistical estimates of expected damage. The question arises, how modern modelling approaches like machine learning or data-mining can be meaningfully deployed in this thematic field. In addition, with respect to data availability and accessibility, the trend is towards open data. Topic of this thesis is therefore to investigate the possibilities and limitations of machine learning and open geospatial data in the field of flood risk modelling in the broad sense. As this overarching topic is broad in scope, individual relevant aspects are identified and inspected in detail. A prominent data source in the flood context is satellite-based mapping of inundated areas, for example made openly available by the Copernicus service of the European Union. Great expectations are directed towards these products in scientific literature, both for acute support of relief forces during emergency response action, and for modelling via hydrodynamic models or for damage estimation. Therefore, a focus of this work was set on evaluating these flood masks. From the observation that the quality of these products is insufficient in forested and built-up areas, a procedure for subsequent improvement via machine learning was developed. This procedure is based on a classification algorithm that only requires training data from a particular class to be predicted, in this specific case data of flooded areas, but not of the negative class (dry areas). The application for hurricane Harvey in Houston shows the high potential of this method, which depends on the quality of the initial flood mask. Next, it is investigated how much the predicted statistical risk from a process-based model chain is dependent on implemented physical process details. Thereby it is demonstrated what a risk study based on established models can deliver. Even for fluvial flooding, such model chains are already quite complex, though, and are hardly available for compound or cascading events comprising torrential rainfall, flash floods, and other processes. In the fourth chapter of this thesis it is therefore tested whether machine learning based on comprehensive damage data can offer a more direct path towards damage modelling, that avoids explicit conception of such a model chain. For that purpose, a state-collected dataset of damaged buildings from the severe El Niño event 2017 in Peru is used. In this context, the possibilities of data-mining for extracting process knowledge are explored as well. It can be shown that various openly available geodata sources contain useful information for flood hazard and damage modelling for complex events, e.g. satellite-based rainfall measurements, topographic and hydrographic information, mapped settlement areas, as well as indicators from spectral data. Further, insights on damaging processes are discovered, which mainly are in line with prior expectations. The maximum intensity of rainfall, for example, acts stronger in cities and steep canyons, while the sum of rain was found more informative in low-lying river catchments and forested areas. Rural areas of Peru exhibited higher vulnerability in the presented study compared to urban areas. However, the general limitations of the methods and the dependence on specific datasets and algorithms also become obvious. In the overarching discussion, the different methods – process-based modelling, predictive machine learning, and data-mining – are evaluated with respect to the overall research questions. In the case of hazard observation it seems that a focus on novel algorithms makes sense for future research. In the subtopic of hazard modelling, especially for river floods, the improvement of physical models and the integration of process-based and statistical procedures is suggested. For damage modelling the large and representative datasets necessary for the broad application of machine learning are still lacking. Therefore, the improvement of the data basis in the field of damage is currently regarded as more important than the selection of algorithms. KW - flood risk KW - machine learning KW - open data KW - damage modelling KW - data-mining KW - Schadensmodellierung KW - Data-Mining KW - Hochwasserrisiko KW - maschinelles Lernen KW - offene Daten Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-555943 ER - TY - THES A1 - Jongejans, Loeka Laura T1 - Organic matter stored in ice-rich permafrost T1 - Ablagerung von organischem Kohlenstoff in eisreichem Permafrost BT - future permafrost thaw and greenhouse gas release BT - zukünftige Permafrosttauen und Treibhausgasemissionen N2 - The Arctic is changing rapidly and permafrost is thawing. Especially ice-rich permafrost, such as the late Pleistocene Yedoma, is vulnerable to rapid and deep thaw processes such as surface subsidence after the melting of ground ice. Due to permafrost thaw, the permafrost carbon pool is becoming increasingly accessible to microbes, leading to increased greenhouse gas emissions, which enhances the climate warming. The assessment of the molecular structure and biodegradability of permafrost organic matter (OM) is highly needed. My research revolves around the question “how does permafrost thaw affect its OM storage?” More specifically, I assessed (1) how molecular biomarkers can be applied to characterize permafrost OM, (2) greenhouse gas production rates from thawing permafrost, and (3) the quality of OM of frozen and (previously) thawed sediments. I studied deep (max. 55 m) Yedoma and thawed Yedoma permafrost sediments from Yakutia (Sakha Republic). I analyzed sediment cores taken below thermokarst lakes on the Bykovsky Peninsula (southeast of the Lena Delta) and in the Yukechi Alas (Central Yakutia), and headwall samples from the permafrost cliff Sobo-Sise (Lena Delta) and the retrogressive thaw slump Batagay (Yana Uplands). I measured biomarker concentrations of all sediment samples. Furthermore, I carried out incubation experiments to quantify greenhouse gas production in thawing permafrost. I showed that the biomarker proxies are useful to assess the source of the OM and to distinguish between OM derived from terrestrial higher plants, aquatic plants and microbial activity. In addition, I showed that some proxies help to assess the degree of degradation of permafrost OM, especially when combined with sedimentological data in a multi-proxy approach. The OM of Yedoma is generally better preserved than that of thawed Yedoma sediments. The greenhouse gas production was highest in the permafrost sediments that thawed for the first time, meaning that the frozen Yedoma sediments contained most labile OM. Furthermore, I showed that the methanogenic communities had established in the recently thawed sediments, but not yet in the still-frozen sediments. My research provided the first molecular biomarker distributions and organic carbon turnover data as well as insights in the state and processes in deep frozen and thawed Yedoma sediments. These findings show the relevance of studying OM in deep permafrost sediments. N2 - Die Arktis ist eine der sich am schnellsten verändernden Regionen der Erde, was zum tauen des dortigen Permafrosts führt. Eisreicher Permafrost, wie der spätpleistozäne Yedoma, ist besonders anfällig für schnelle und tiefe Auftauprozesse infolge von Absenkungen der Oberfläche nach dem Schmelzen des Grundeises. Durch das Auftauen des Permafrosts wird der im Permafrost gespeicherte Kohlenstoff für Mikroben zunehmend zugänglich, was zu erhöhten Treibhausgasemissionen führt und die Klimaerwärmung verstärkt. Die Untersuchung der molekularen Struktur und der biologischen Abbaubarkeit von organischem Material (OM) im Permafrost ist dringend erforderlich. In meiner Forschung geht es um die zentrale Frage inwieweit das Auftauen des Permafrost die Speicherfähigkeit von OM beeinflusst. Insbesondere untersuchte ich (1) wie molekulare Biomarker bei der Charakterisierung von Permafrost-OM verwendet werden können, (2) Treibhausgasproduktionsraten in auftauendem Permafrost und (3) die Qualität von OM in gefrorenen und (vorher) aufgetauten Sedimenten. Dazu habe ich tiefe (bis zu 55 m) Yedoma und aufgetaute Yedoma Permafrostsedimente aus Jakutien (Republik Sacha) untersucht. Es wurden Sedimentkerne unter Thermokarstseen auf der Bykovsky-Halbinsel (südöstlich des Lenadeltas) und im Yukechi-Alas (Zentraljakutien) entnommen, und deren Biomarkerkonzentrationen gemessen. Desweiteren wurden Bodenproben von der Permafrostklippe Sobo-Sise (Lenadelta) und der Taurutschung Batagai (Jana-Hochland) genommen und untersucht. Darüber hinaus habe ich Inkubationsexperimente durchgeführt, um die Treibhausgasproduktion in auftauenden Permafrost zu quantifizieren. Ich habe gezeigt, dass Biomarker-Proxies nützlich sind, um die Quelle des OM zu ermitteln und zwischen OM aus Landpflanzen, Wasserpflanzen und mikrobieller Aktivität zu unterscheiden. Außerdem sind einige Proxies hilfreich, den Abbaugrad von Permafrost-OM zu beurteilen. Dies trifft insbesondere in Kombination mit sedimentologischen Daten in einem Multi-Proxy-Ansatz. Ich zeigte dass der OM von Yedoma im Allgemeinen besser erhalten ist als der von aufgetauten Yedoma-Sedimenten. Die Treibhausgasproduktion in den erstmalig auftauenden Permafrostsedimenten war am höchsten. Dies bedeutet, dass die gefrorenen Yedoma-Sedimente das meiste labile OM enthielten. Außerdem zeigte ich, dass sich die methanproduzierenden Gemeinschaften in den frisch aufgetauten Sedimenten etabliert hatten, jedoch nicht in den noch gefrorenen Sedimenten. Meiner Forschung hat die ersten molekularen Biomarkerverteilungen und Kohlenstoffumsatzdaten geliefert und Einsichten in den Zustand und Prozesse von gefrorenen und aufgetauten Yedoma-Sedimenten geschaffen. Diese Ergebnisse demonstrieren die Relevanz der Untersuchung von OM in tiefen Permafrostsedimenten. N2 - Het Noordpoolgebied verandert snel en permafrost ontdooit. Met name ijsrijke permafrost, zoals Yedoma uit het laat Pleistoceen, is gevoelig voor snelle en diepe dooiprocessen als gevolg van bodemdaling na het smelten van bodemijs. Door het ontdooien van permafrost wordt het permafrostkoolstofreservoir beter toegankelijk voor microben, wat tot verhoogde broeikasgasemissies leidt en de klimaatopwarming versterkt. Het is van groot belang om de moleculaire structuur en de biologische afbreekbaarheid van organisch materiaal (OM) in permafrost vast te leggen. Mijn onderzoek draait om de vraag "hoe beinvloedt permafrostdooi de OM-opslag?" Specifiek heb ik onderzocht (1) hoe moleculaire biomarkers kunnen worden gebruikt om permafrost-OM te karakteriseren, (2) wat broeikasgasproductiesnelheden in ontdooiende permafrost zijn en (3) wat de kwaliteit is van het OM in bevroren en (eerder) ontdooide sedimenten. Ik heb diepe (max. 55 m) Yedoma en ontdooide Yedoma permafrostsedimenten uit Jakoetië (republiek Sacha) onderzocht. Sedimentkernen zijn genomen onder thermokarstmeren op het Bykovsky schiereiland (ten zuidoosten van de Lenadelta) en in de Yukechi Alas (centraal Jakoetië). Ook zijn bodemmonsters genomen van de permafrostklif Sobo-Sise (Lenadelta) en de zogenaamde thaw slump Batagai (Jana-hoogvlakte). In alle monsters heb ik de biomarkerconcentraties gemeten. Ook heb ik incubatie-experimenten uitgevoerd om de broeikasgasproductie in ontdooiende permafrost te kwantificeren. Mijn onderzoek wijst uit dat de biomarkerproxies nuttig zijn bij het vaststellen van de bron van het OM en om onderscheid te kunnen maken tussen OM van landplanten, waterplanten en OM afkomstig van microbiële activiteit. Daarnaast heb ik aangetoond dat sommige proxies nuttig zijn om de mate van degradatie van het OM vast te stellen, vooral in combinatie met sedimentologische data in een multi-proxy-benadering. Het blijkt dat het OM in Yedoma over het algemeen beter bewaard gebleven is dan het OM in ontdooide Yedoma-sedimenten. De broeikasgasproductie bleek het hoogst in de voor het eerst ontdooide permafrostsedimenten, wat betekent dat de bevroren Yedoma-sedimenten het meeste labiele OM bevatten. Bovendien heb ik aangetoond dat de methaan-producerende gemeenschappen zich wel in de recentelijk ontdooide sedimenten hebben gevestigd, maar nog niet in de nog bevroren sedimenten. Mijn onderzoek heeft de eerste moleculaire biomarker- en koolstofomzetdata en inzichten opgeleverd in de toestand en processen van diepe, bevroren en ontdooide Yedoma-sedimenten. Deze resultaten tonen de relevantie van het bestuderen van OM in diepe permafrostsedimenten. KW - permafrost sediments KW - organic matter KW - molecular biomarkers KW - anaerobic incubation experiments KW - Russian Arctic KW - Permafrostsedimente KW - organisches Material KW - molekulare Biomarker KW - anaerobe Inkubationensexperimente KW - russische Arktis Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-564911 ER - TY - THES A1 - Metz, Malte T1 - Finite fault earthquake source inversions T1 - Ausgedehnte Erdbebenquellinversion BT - implementation and testing of a novel physics-based rupture model BT - Implementierung und Validierung eines neuen selbst-ähnlichen Bruchmodels N2 - Earthquake modeling is the key to a profound understanding of a rupture. Its kinematics or dynamics are derived from advanced rupture models that allow, for example, to reconstruct the direction and velocity of the rupture front or the evolving slip distribution behind the rupture front. Such models are often parameterized by a lattice of interacting sub-faults with many degrees of freedom, where, for example, the time history of the slip and rake on each sub-fault are inverted. To avoid overfitting or other numerical instabilities during a finite-fault estimation, most models are stabilized by geometric rather than physical constraints such as smoothing. As a basis for the inversion approach of this study, we build on a new pseudo-dynamic rupture model (PDR) with only a few free parameters and a simple geometry as a physics-based solution of an earthquake rupture. The PDR derives the instantaneous slip from a given stress drop on the fault plane, with boundary conditions on the developing crack surface guaranteed at all times via a boundary element approach. As a side product, the source time function on each point on the rupture plane is not constraint and develops by itself without additional parametrization. The code was made publicly available as part of the Pyrocko and Grond Python packages. The approach was compared with conventional modeling for different earthquakes. For example, for the Mw 7.1 2016 Kumamoto, Japan, earthquake, the effects of geometric changes in the rupture surface on the slip and slip rate distributions could be reproduced by simply projecting stress vectors. For the Mw 7.5 2018 Palu, Indonesia, strike-slip earthquake, we also modelled rupture propagation using the 2D Eikonal equation and assuming a linear relationship between rupture and shear wave velocity. This allowed us to give a deeper and faster propagating rupture front and the resulting upward refraction as a new possible explanation for the apparent supershear observed at the Earth's surface. The thesis investigates three aspects of earthquake inversion using PDR: (1) to test whether implementing a simplified rupture model with few parameters into a probabilistic Bayesian scheme without constraining geometric parameters is feasible, and whether this leads to fast and robust results that can be used for subsequent fast information systems (e.g., ground motion predictions). (2) To investigate whether combining broadband and strong-motion seismic records together with near-field ground deformation data improves the reliability of estimated rupture models in a Bayesian inversion. (3) To investigate whether a complex rupture can be represented by the inversion of multiple PDR sources and for what type of earthquakes this is recommended. I developed the PDR inversion approach and applied the joint data inversions to two seismic sequences in different tectonic settings. Using multiple frequency bands and a multiple source inversion approach, I captured the multi-modal behaviour of the Mw 8.2 2021 South Sandwich subduction earthquake with a large, curved and slow rupturing shallow earthquake bounded by two faster and deeper smaller events. I could cross-validate the results with other methods, i.e., P-wave energy back-projection, a clustering analysis of aftershocks and a simple tsunami forward model. The joint analysis of ground deformation and seismic data within a multiple source inversion also shed light on an earthquake triplet, which occurred in July 2022 in SE Iran. From the inversion and aftershock relocalization, I found indications for a vertical separation between the shallower mainshocks within the sedimentary cover and deeper aftershocks at the sediment-basement interface. The vertical offset could be caused by the ductile response of the evident salt layer to stress perturbations from the mainshocks. The applications highlight the versatility of the simple PDR in probabilistic seismic source inversion capturing features of rather different, complex earthquakes. Limitations, as the evident focus on the major slip patches of the rupture are discussed as well as differences to other finite fault modeling methods. N2 - Erdbebenmodelle sind der Schlüssel zu einem detaillierten Verständnis der zugrunde liegenden Bruchprozesse. Die kinematischen oder dynamischen Brucheigenschaften werden mit Hilfe von ausgedehnten Bruchmodellen bestimmt. Dadurch können Details, wie z.B. die Bruchrichtung und -geschwindigkeit oder die Verschiebungsverteilung, aufgelöst werden. Häufig sind ausgedehnte Bruchmodelle durch sehr viele freie Parameter definiert, etwa individuelle Verschiebungen und Verschiebungsrichtungen auf den diskretisierten Bruchflächenelementen. Die große Anzahl an Parametern sorgt dafür, dass Inversionsprobleme hochgradig unterbestimmt sind. Um daraus resultierende numerische Instabilitäten zu verhinden, werden diese Modelle häufig mit zusätzlichen eher geometrischen als physikalischen Annahmen stabilisiert, z.B. im Bezug auf die Rauigkeit der Verschiebung auf der Bruchfläche. Die Basis für die Inversionsmethode in dieser Dissertaton bildet das von uns entwickelete pseudo-dynamische Bruchmodel (PDR). Die PDR basiert auf wenigen freien Parametern und einer simplen, planaren Geometrie und ergibt eine physik-gestützte Lösung für Erdbebenbrüche. Die PDR bestimmt die instantane Verschiebung basierend auf gegebenen Spannungsänderungen auf der Bruchfläche. Die Randbedingung der Spannungsänderung wird dabei zu jedem Zeitpunkt der Bruchentwicklung über eine Randelementmethode eingehalten. Als Nebenprodukt dessen kann die Herdzeitfunktion an jedem Punkt der Bruchfläche als Ergebnis des Models bestimmt werden, und muss daher nicht vorher definiert werden. Der PDR-Modellierungsansatz wurde mit anderen Modellen anhand verschiedener Erdbeben verglichen. Am Beispiel des Mw 7,1 2016 Kumamoto, Japan, Bebens konnte der Effekt einer gekrümmten Bruchfläche auf die daraus resultierenden Verschiebungsverteilung und Verschiebungsraten durch eine Projezierung der Spannungsvektoren reproduziert werden. Für das Mw 7,5 2018 Palu, Indonesien, Beben haben wir die Bruchausbreitung auf Grundlage der 2D-Eikonalgleichung und basierend auf einem angenommenen linearen Zusammenhang zwischen Bruch- und Scherwellengeschwindigkeit modelliert. Dadurch konnten wir die beobachtete Supershear-Bruchausbreitung als Ergebnis einer möglichen tiefen und daher schnelleren Bruchfront mit einer Abstrahlung an die Erdoberfläche erklären. Der PDR-Vorwärtsmodellierungs-Code wurde in den Open-Source Python Paketen Pyrocko und Grond veröffentlicht. Meine Dissertation beleuchtet drei Aspekte der Erdbebeninversion unter Zuhilfenahme der PDR: (1) Ist eine Implementation eines simplen Bruchmodels mit wenigen Parametern in ein probabalistisches Bayesisches Inversionsprogramm möglich? Kann dies schnelle und robuste Ergebnisse für weitere Folgeanwendungen, wie Bodenbeschleunigungsvorhersagen, liefern? (2) Wie hilft die Kombination aus seismischen Breitband- und Accelerometerdaten mit Nahfelddeformationsdaten, Inversionsergebnisse mit der PDR zu verbessern? (3) Können komplexe Brüche über einen multiplen PDR-Quellinversionsansatz aufgelöst werden und wenn ja, wann ist dies möglich? Ich habe den PDR-Inversionsansatz entwickelt und auf zwei Erdbeben-Sequenzen in verschiedenen tektonischen Umgebungen angewandt. Mit Hilfe von verschiedenen Datensätzen in mehreren Frequenzbändern innerhalb von einfachen und multiplen Bruchflächeninversionen konnte ich das multi-modale Mw 8,2 2021 South Sandwich Erdbeben characterisieren. Dieses bestand aus einem langen, flachen, langsam brechenden Beben entlang der gekrümmten Subduktionszone, welches durch zwei kleinere, tiefere Brüche mit schnelleren Bruchgeschwindigkeiten begrenzt wurde. Die Validierung mit Ergebnissen aus einer P-Wellen Back-Projection, der Clusteranalyse von Nachbeben und einer Tsunami-Modelierung zeigten eine hohe Konsistenz mit den PDR-Resultaten. Die Kombination von seismischen Daten und Oberflächendeformationen in einer multiplen PDR-Inversion habe ich auch zur Analyse eines Beben-Triplets vom Juni 2022 im Südosten des Irans genutzt. Die Inversionen konnten im Zusammenspiel mit relokalisierten Nachbeben einen neuen Fall von vertikaler Haupt-/Nachbebenseparation auflösen. Während die großen Hauptbeben im flachen Sediment stattfanden, sind die Nachbeben hauptsächlich entlang der tieferen Grenzfläche zwischen Sediment und kristallinem Grundgebirge aufgetreten. Eine Erklärung dafür ist das duktile Fließen einer vorhandenen Salzschicht auf der Grenzfläche, ausgelöst durch Spannungsänderungen im Zuge der Hauptbeben. Die Anwendungen konnten die Vielseitigkeit der PDR als simples Quellmodel innerhalb von seismischen Quellinversionen zeigen. Limitierungen der Inversion, wie der augenscheinliche Fokus auf den Hauptverschiebungsbereich eines Bebens, werden in dieser Arbeit genauso diskutiert wie die Einordnung der PDR im Vergleich zu anderen ausgedehnten Quellmodellen. KW - seismology KW - inversion KW - source model KW - Seismologie KW - Inversion KW - Bruchmodel Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-619745 ER -