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In the new epoch of Anthropocene, global freshwater resources are experiencing extensive degradation from a multitude of stressors. Consequently, freshwater ecosystems are threatened by a considerable loss of biodiversity as well as substantial decrease in adequate and secured freshwater supply for human usage, not only on local scales, but also on regional to global scales. Large scale assessments of human and ecological impacts of freshwater degradation enable an integrated freshwater management as well as complement small scale approaches. Geographic information systems (GIS) and spatial statistics (SS) have shown considerable potential in ecological and ecotoxicological research to quantify stressor impacts on humans and ecological entitles, and disentangle the relationships between drivers and ecological entities on large scales through an integrated spatial-ecological approach. However, integration of GIS and SS with ecological and ecotoxicological models are scarce and hence the large scale spatial picture of the extent and magnitude of freshwater stressors as well as their human and ecological impacts is still opaque. This Ph.D. thesis contributes novel GIS and SS tools as well as adapts and advances available spatial models and integrates them with ecological models to enable large scale human and ecological impacts identification from freshwater degradation. The main aim was to identify and quantify the effects of stressors, i.e climate change and trace metals, on the freshwater assemblage structure and trait composition, and human health, respectively, on large scales, i.e. European and Asian freshwater networks. The thesis starts with an introduction to the conceptual framework and objectives (chapter 1). It proceeds with outlining two novel open-source algorithms for quantification of the magnitude and effects of catchment scale stressors (chapter 2). The algorithms, i.e. jointly called ATRIC, automatically select an accumulation threshold for stream network extraction from digital elevation models (DEM) by assuring the highest concordance between DEM-derived and traditionally mapped stream networks. Moreover, they delineate catchments and upstream riparian corridors for given stream sampling points after snapping them to the DEM-derived stream network. ATRIC showed similar or better performance than the available comparable algorithms, and is capable of processing large scale datasets. It enables an integrated and transboundary management of freshwater resources by quantifying the magnitude of effects of catchment scale stressors. Spatially shifting temporal points (SSTP), outlined in chapter 3, estimates pooled within-time series (PTS) variograms by spatializing temporal data points and shifting them. Data were pooled by ensuring consistency of spatial structure and temporal stationarity within a time series, while pooling sufficient number of data points and increasing data density for a reliable variogram estimation. SSTP estimated PTS variograms showed higher precision than the available method. The method enables regional scale stressors quantification by filling spatial data gaps integrating temporal information in data scarce regions. In chapter 4, responses of the assumed climate-associated traits from six grouping features to 35 bioclimatic indices for five insect orders were compared, their potential for changing distribution pattern under future climate change was evaluated and the most influential climatic aspects were identified (chapter 4). Traits of temperature preference grouping feature and the insect order Ephemeroptera exhibited the strongest response to climate as well as the highest potential for changing distribution pattern, while seasonal radiation and moisture were the most influential climatic aspects that may drive a change in insect distribution pattern. The results contribute to the trait based freshwater monitoring and change prediction. In chapter 5, the concentrations of 10 trace metals in the drinking water sources were predicted and were compared with guideline values. In more than 53% of the total area of Pakistan, inhabited by more than 74 million people, the drinking water was predicted to be at risk from multiple trace metal contamination. The results inform freshwater management by identifying potential hot spots. The last chapter (6) synthesizes the results and provides a comprehensive discussion on the four studies and on their relevance for freshwater resources conservation and management.
Seit Jahrzehnten wird weltweit eine zunehmende Bedrohung der biologischen Vielfalt durch anthropogene Einflüsse beobachtet. Landschaften sind durch unterschiedliche Arten von anthro-pogenen Störungen geprägt. So vereinheitlichen großflächiger Ackerbau, die Pestizidanwen¬dung und das Entfernen von Korridoren eine Landschaft, wohingegen der Straßenbau sie fragmentiert. Beides führt zu einer Einschränkung von Habitaten und reduziert sowohl den Lebensraum als auch den Genpool der Arten, verhindert den Genfluss und verändert die funktionellen Eigenschaften. Zudem können gebietsfremde Arten in der veränderten Umwelt schneller Fuß fassen. Auf der anderen Seite machen in verschiedenen zeitlichen und räumlichen Dimensionen vorkommenden Störungen eine Landschaft auch vielfältiger, da sie Nischen kreieren, in denen verschiedene Arten koexistieren können.
Diese Studie befasst sich mit der Komplexität von Störungsregimes und dessen Auswirkungen auf die Phytodiversität. Durch die Aufnahme aller erkennbaren Störungstypen unterscheidet sie sich deutlich von anderen Studien, die sich meist nur auf einzelne Störungen konzentrieren. Die Daten stammen von drei Untersuchungsgebieten im Norden Bayerns, die unterschiedlichen Landnutzungsintensitäten unterliegen: Einer intensiven Land- und Forstwirtschaft, einer kleinräumigen und weniger intensiven Land- und Forstwirtschaft und einem aktiven Truppenübungsplatzes. Der erste Teil der Arbeit befasst sich mit der Auswirkung von Störungsregimen auf die Phytodiversität, zuerst mit Fokus auf militärische Störungen, dann im Vergleich mit den Agrarlandschaften. Der zweite Teil beleuchtet den Einfluss auf Rote-Liste Arten, auf die Verbreitung von Neophyten und Generalisten sowie auf die Homogenisierung der Landschaften. Die Analysen berücksichtigen sowohl die Landschafts- als auch die lokale Ebene.
Nicht einzelne Störungstypen spielten eine entscheidende Rolle, sondern deren Vielfalt, sowohl in der Art als auch in der räumlichen und zeitlichen Vielfalt, was sich besonders auf dem Truppenübungs¬platz mit seinem multiplen aber ungerichteten Störungsregime zeigte. Die in landwirtschaftlichen Gebieten typischen homogenen Störungsregimes, wie Pflügen, Einsäen und Düngen, führten zu reduzierten Artenzahlen. Auf lokaler Ebene überlagerte die Heterogenität der abiotischen Faktoren, deren Ursprung in rezenten und historischen Störungen liegt, die positiven Effekte der Störungen, während vor allem trockene und nährstoffarme Standorte negativen Einfluss zeigten. Wälder des Truppenübungsplatzes zeigten sich durch ihre geringere Dichte und moderate Nutzung deutlich artenreicher im Vergleich zu den landwirtschaftlichen Untersuchungsgebieten.
Die Anzahl der Rote-Liste Arten war in allen drei Untersuchungsgebieten positiv mit der Gesamtzahl der Arten korreliert, jedoch zeigte der Truppenübungsplatz eine signifikant höhere Abundanz der Arten innerhalb des gesamten Gebietes im Vergleich zu den landwirtschaftlichen Gebieten, wo seltene Arten überwiegend auf Randstandorten zu finden waren. Ebenso fanden sich dort weniger Neophyten und Generalisten und somit eine geringere Homogenisierung. Somit zeigte sich der Truppenübungsplatz als Idealgebiet aus Naturschutzsicht. Die moderat bewirtschaftete Frankenalb vereint eine hohen Artenzahl und eine Produktivität, trotzdem wird diese Art von Landschaft in der heutigen industrialisierten Zeit nicht von Bestand sein, da der Ertrag zu gering ist.
Wir analysieren versionsbasierte Softwareprojekte, um den Entwicklern API- und Domänen-Wissen zuzuordnen. Genauer gesagt analysieren wir die einzelnen Commits in einem Repository in Hinblick auf die API-Nutzung. Auf dieser Grundlage können wir APIs (oder Teile davon) den Entwicklern zuordnen und dadurch auf die API-Erfahrung der Entwickler schließen. Im transitiven Schluss können wir auf Domänen-Erfahrung schließen, da jeder API eine Programmierdomäne zugewiesen wird.
Ein grundlegendes Verständnis der Anlagerung von künstlich hergestellten Nanopartikeln ist für die Prognose des Schicksals und Transports von Nanopartikeln in der Umwelt unerlässlich.
In dieser Arbeit wurde die Anlagerung von unbedeckten und mit Citrat bedeckten Silbernanopartikeln an unterschiedliche Modell- und Umweltoberflächen in An- und Abwesenheit der Huminsäure untersucht.
Für diese Untersuchungen wurden Sorptionsexperimente durchgeführt. Das Ziel dieser Arbeit ist es zu untersuchen, wie die Silbernanopartikel mit Oberflächen wechselwirken, die verschiedene chemische funktionelle Gruppen besitzen. Dabei wurde ebenfalls der Effekt der Huminsäure auf die Wechselwirkungen zwischen Partikel und Oberfläche untersucht. Die Wechselwirkungen zwischen Nanopartikel und Oberfläche sind in Abwesenheit der Huminsäure wahrscheinlich durch die chemische Natur der wechselwirkenden Oberflächen beeinflusst. In Anwesenheit der Huminsäure wurde diese chemische Sensitivität gegen Anlagerung von Nanopartikeln nicht beobachtet und die Sorption war durch die spezifische Oberfläche von Sorbentien beeinflusst. Die Sorptionsisothermen wurden für die Sorption von Silbernanopartikeln an allen Oberflächen in Abwesenheit der Huminsäure durch Langmuir-Modell beschrieben. Das deutete auf Monoschicht-Sorption der Nanopartikel an Oberflächen hin. Das kann durch den bei der Partikel-Partikel-Abstoßung generierten blockierenden Effekt erklärt werden. In Anwesenheit der Huminsäure zeigten alle Sorptionsisothermen ein lineares Verhalten. Wenn die Huminsäure im Wechselwirkungsmedium vorhanden war, waren die Nanopartikel und Oberflächen mit Huminsäure bedeckt. Dadurch wird die chemische Funktionalität von Oberflächen maskiert. Das führt zu den Unterschieden zwischen Partikel-Oberfläche-Wechselwirkungen in An- und Abwesenheit der Huminsäure. Die mit Citrat und Huminsäure bedeckten Silbernanopartikel zeigten eine Abnahme der Sorption an Oberflächen im Vergleich zu unbedeckten Silbernanopartikeln. Im Falle der mit Citrat bedeckten Silbernanopartikel kann die Abnahme der Sorption durch elektrostatische Kräfte erklärt werden, da diese Partikel ein mehr negatives Zetapotential zeigten. Die Sorptionsabnahme für die mit Huminsäure bedeckten Nanopartikel ist offensichtlich eine Folge der sterischen Behinderung, da es auf Grund der Sorption der Huminsäure an Oberflächen zur Konkurrenz zwischen Nanopartikeln und Huminsäuremolekülen für die Sorptionsplätze kommt. Durch die chemischen Eigenschaften der Nanopartikeloberfläche wird die Effizienz der Anlagerung an Oberflächen beeinflusst. Deswegen ist die Charakterisierung der Nanopartikeloberfläche ein wichtiger Schritt bei der Untersuchung des Schicksals von Nanopartikeln in der Umwelt.
Ein anderes Ziel dieser Arbeit ist es das Potential der chemischen Kraftmikroskopie für die Charakterisierung von Nanopartikeloberflächen mit chemischer Sensitivität zu zeigen. Durch die Anwendung dieser Methode war es möglich zwischen unbedeckten, mit Citrat und Huminsäure bedeckten Silbernanopartikeln zu unterscheiden. Das wurde durch die Messung der Adhäsionskräfte zwischen Nanopartikeln und fünf verschiedenen Atomkraftmikroskope-Spitzen mit unterschiedlichen chemischen Funktionalisierungen ermöglicht.
Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding
(2015)
The Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding include publications (extended abstracts), that cover but are not limited to the following topics: - Mathematical Theory of Pattern Recognition, Image and Speech Processing, Analysis, Recognition and Understanding. - Cognitive Technologies, Information Technologies, Automated Systems and Software for Pattern Recognition, Image, Speech and Signal Processing, Analysis and Understanding - Databases, Knowledge Bases, and Linguistic Tools - Special-Purpose Architectures, Software and Hardware Tools - Vision and Sensor Data Interpretation for Robotics - Industrial, Medical, Multimedia and Other Applications - Algorithms, Software, Automated Systems and Information Technologies in Bioinformatics and Medical Informatics. The workshop took place from December 1st-5th, 2014, at the University of Koblenz-Landau in Koblenz, Germany.