Phenologically-Tuned MODIS NDVI-Based Time Series (2000-2012) For Monitoring Of Vegetation and Climate Change in North-Eastern Punjab, Pakistan

One of the main factors determining the daily variation of the active surface temperature is the state of the vegetation cover It can well be characterized by the Normalized Difference Vegetation Index NDVI The NDVI has the potential ability to signal the vegetation features of different eco-regions and provides valuable information as a remote sensing tool in studying vegetation phenology cycles The vegetation phenology is the expression of the seasonal cycles of plant processes and contributes vital current information on vegetation conditions and their connections to climate change The NDVI is computed using near-infrared and red reflectances and thus has both an accuracy and precision A gapless time series of MODIS NDVI MOD13A1 composite raster data from 18th February 2000 to 16th November 2012 with a spatial resolution of 500 m was utilized Time-series terrestrial parameters derived from NDVI have been extensively applied to global climate change since it analyzes each pixel individually without the setting of thresholds to detect change within a time serie

Proximitized Materials

Advances in scaling down heterostructures and having an improved interface quality together with atomically-thin two-dimensional materials suggest a novel approach to systematically design materials. A given material can be transformed through proximity effects whereby it acquires properties of its neighbors, for example, becoming superconducting, magnetic, topologically nontrivial, or with an enhanced spin-orbit coupling. Such proximity effects not only complement the conventional methods of designing materials by doping or functionalization, but can also overcome their various limitations. In proximitized materials it is possible to realize properties that are not present in any constituent region of the considered heterostructure. While the focus is on magnetic and spin-orbit proximity effects with their applications in spintronics, the outlined principles provide also a broader framework for employing other proximity effects to tailor materials and realize novel phenomena.Comment: Invited Review to appear in Materials Today, 28 pages, 22 figure

Bioreplicated Light-Harvesting Layers for Photovoltaics

Die hierarchischen Mikro-/Nanostrukturen, welche die Blütenblattoberflächen einer Vielzahl von Blütenpflanzen zieren, weisen oftmals hervorragende Lichtsammlungs- sowie Selbstreinigungseigenschaften auf. Diese Qualitäten können mit Hilfe von direkten Replikationsverfahren technisch nutzbar gemacht werden, beispielsweise für die photovoltaische Stromerzeugung. Replikationsverfahren zielen darauf ab die multi-skalige Oberflächenstruktur von Blütenblättern in ein transparentes Polymer zu übertragen und auf der Vorderseite von Solarmodulen aufzubringen. Im Laufe der letzten Jahren haben sich hauptsächlich Polymerabgüsse und die sog. Soft-Imprint Nanolithographie als gängige Verfahren zur direkten Kopie von (sowohl künstlich hergestellten, als auch) natürlichen Mikro-, Nano-, und multi-skaligen Strukturen in adäquate technische Materialien, wie z.B. Polymere zur Ausnutzung ihrer hochoptimierten optischen und/oder Benetzungseigenschaften für optoelektronische Bauteile, etabliert. Eine großflächige Anwendung dieser Verfahren wurde jedoch bislang aufgrund der naturgegebenen Maximalgröße von Blütenblättern nicht etabliert. Des Weiteren kann auf Basis eines einzigen Polymerstempel nur eine limitierte Anzahl an Replikaten mit hoher Strukturqualität mittels Soft-Imprint hergestellt werden. Ein Teil dieser Arbeit befasst sich mit der Überwindung dieser Hürden durch Weiterentwicklung der Replikationstechniken für pflanzliche Oberflächenstrukturen. Eine solche, in der Fläche hochskalierte Bioreplikationsmethode mit gleichzeitig erheblich gesteigertem Durchsatz wird in dieser Arbeit am Beispiel der hierarchischen Oberflächenstruktur von Rosenblütenblättern als natürliche Strukturvorlage aufgezeigt. Das vorgestellte Verfahren basiert auf der Entwicklung metallischer Prägewerkzeuge, welche in einem statischen Heißprägeprozess eingesetzt werden. Diese Entwicklung ermöglicht die Herstellung von Replikaten pflanzlicher Oberflächenstrukturen mit hoher Strukturqualität, in nie dagewesener Stückzahl, und erstmals auch in einer für eine Integration in kommerzielle Solarmodule relevanten Größe. Die hochskalierten, temperaturstabilen und mechanisch robusten Prägewerkzeuge werden dabei per galvanischer Nickelabscheidung hergestellt. Die primäre Strukturvorlage für diesen Prozess wird dabei durch vorsichtige Aneinanderreihung mehrerer natürlicher Rosenblütenblätter zu einer möglichst lücken- und nahtlos strukturierten Einheit erzeugt. Der Heißprägeprozess zur Herstellung hochskalierter Polymerreplikate der Rosenblütenblattstruktur wird anhand von drei verschiedenen, transparenten Folienmaterialien diskutiert. Sowohl für Polymethylmethacrylat (PMMA), Polycarbonat (PC), und Fluorethylen-Propylen (FEP) wird mit Hilfe des entwickelten Replikationsverfahrens eine hervorragende Strukturtreue über mehrere Längenskalen hinweg, vom sub-Mikrometer Bereich bis hin zu makroskopischen Merkmalen, mit gleichzeitig nahezu durchgängiger Strukturierung bei einer gesamten Strukturfläche von bis zu 12.5 cm×10.0 cm pro Replikat erzielt. Als vorderseitige Beschichtung für Kupfer-Indium-Gallium-Diselenid (CIGS) Solarzellen erweisen sich heißgeprägten Rosenreplikate als effektive Antireflex- und Light-Trapping-Maßnahme für einen breiten Spektralbereich und besonders für Lichteinfallswinkel >50°. Mit heißgeprägten Rosenreplikaten aus PMMA lässt sich sogar bei senkrechtem Lichteinfall eine gegenüber einer optimierten Magnesiumfluorid (MgF2) Antireflexbeschichtung verbesserte Antireflexwirkung feststellen. Optoelektronische Messungen bestätigen, dass sich diese Reflexionsverminderung auch entsprechend auf die Nennleistung der Solarzellen auswirkt, mit einer um im Mittel um 5.7%±0.6% gesteigerten Umwandlungseffizienz (verglichen mit den jeweiligen Solarzellen vor Aufbringung der Antireflexschichten) im Falle von PMMA Rosenreplikaten und 4.5%±1.6% für MgF2 Dünnschicht-Antireflexbeschichtungen. Weiter wird gezeigt, dass heißgeprägte Rosenreplikate auch mit wasserabweisenden Eigenschaften (mit einem statischer Kontaktwinkel von 134.4°±4.3°) erzeugt werden können, sogar ohne dabei auf zusätzliche Schritte zur Oberflächenmodifikation zurückgreifen zu müssen. Dazu wird als Ausgangsmaterial für den Heißprägeprozess ein Polymermaterial mit geringer freier Oberflächenenergie benötigt, was beispielsweise bei FEP gegeben ist. Wassertropfen, die auf geneigte FEP Rosenreplikate fallen, perlen von diesen sofort und restlos ab, was auf eine potentielle Eignung von FEP Rosenreplikaten zur Produktion selbstreinigender Solarmodule hindeutet. Der Leistungszuwachs, der durch die Anwendung der hochskalierten PMMA Rosenreplikate bewirkt wird, wird des Weiteren auch unter realistischen Betriebsbedingungen über neun Monaten Betrieb unter Außenbedingungen in Karlsruhe (Deutschland) untersucht, und zwar für 10 cm×10 cm CIGS und siliziumbasierte Solarmodule unter verschiedenen Modulneigungswinkeln und Modulorientierungen. Besonders hohe Steigerungen der täglichen Energieausbeute verglichen mit einem Referenzmodul ohne strukturierte Polymerfolie von bis zu deutlich über 10% werden dabei vor allem unter Aufstellbedingungen gemessen, die mit viel direkter Sonneneinstrahlung unter schrägem Lichteinfall einhergehen. Mit Hilfe beschleunigter Alterungs- und Abnutzungstests, welche standardisierten Testprotokollen aus der PV Industrie nachempfunden sind, wird außerdem auf die potentielle Langzeiteignung solch strukturierter Folien auf Solarmoduloberflächen hingewiesen. Außerdem werden die optischen Eigenschaften typischer Blütenblattstrukturen auf Solarzellen mit Hilfe einer speziell entwickelten 3D Mikrostruktur-Modellierungs- und Simulationsroutine, basierend auf Monte-Carlo-Raytracing und der Transfer-Matrix-Methode, hinsichtlich des Einflusses ungeordneter Strukturbausteine auf die Lichteinkopplungseigenschaften im Detail diskutiert. Durch Variation der Stärke der strukturellen Unordnung sowohl in der Höhe, der Anordnung, als auch der Neigung der Strukturbausteine der betrachteten, Blütenblattepidermis-inspirierten Mikrostrukturen lässt sich zeigen, dass ihre winkelabhängigen Reflexionseigenschaften nur schwach von Unordnung abhängen und in erster Linie vom mittleren Aspektverhältnis und der mittleren Packungsdichte der Strukturbausteine bestimmt werden. Schließlich werden die Polarisationseigenschaften von an Solarmodulen reflektiertem Licht hinsichtlich der möglichen schädlichen Auswirkungen auf polarotaktische Insektenarten diskutiert. Die vorderseitige Glasabdeckung herkömmlicher Solarmodule reflektiert aufgrund ihrer glatten Oberfläche linear polarisiertes Licht, wobei der Polarisationsgrad vom Einfallswinkel/ Betrachtungswinkel abhängt (vollständige lineare Polarisation bei Betrachtung unter dem Brewster-Winkel). Unbeabsichtigt wird dadurch der Insektenfauna geschadet, da polarotaktische Insekten Solarmodule als solche nicht erkennen und diese fälschlicherweise oft als Gewässer identifizieren, was dann beispielsweise eine Eierablage an einem ungeeigneten Ort und damit den Verlust der Nachkommen zur Folge haben kann. Experimente im Freifeld zeigen jedoch erstmals, dass keinerlei derartige schädliche Anziehungswirkung auf polarotaktische Eintagsfliegen (Ephemeroptera: Ephemera danica) und Bremsen (Diptera: Tabanidae) im Falle von PMMA Rosenreplikaten auf Solarmodulen zu befürchten ist. Basierend auf bildgebender Polarimetrie und Monte-Carlo-Raytracing-Simulationen werden diese Resultate auf die optischen Eigenschaften mikrostrukturierter Oberflächen zurückgeführt

Reanalysis in Earth System Science: Towards Terrestrial Ecosystem Reanalysis

A reanalysis is a physically consistent set of optimally merged simulated model states and historical observational data, using data assimilation. High computational costs for modelled processes and assimilation algorithms has led to Earth system specific reanalysis products for the atmosphere, the ocean and the land separately. Recent developments include the advanced uncertainty quantification and the generation of biogeochemical reanalysis for land and ocean. Here, we review atmospheric and oceanic reanalyses, and more in detail biogeochemical ocean and terrestrial reanalyses. In particular, we identify land surface, hydrologic and carbon cycle reanalyses which are nowadays produced in targeted projects for very specific purposes. Although a future joint reanalysis of land surface, hydrologic and carbon processes represents an analysis of important ecosystem variables, biotic ecosystem variables are assimilated only to a very limited extent. Continuous data sets of ecosystem variables are needed to explore biotic-abiotic interactions and the response of ecosystems to global change. Based on the review of existing achievements, we identify five major steps required to develop terrestrial ecosystem reanalysis to deliver continuous data streams on ecosystem dynamics

Proximitized Materials

Advances in scaling down heterostructures and having an improved interface quality together with atomically thin two-dimensional materials suggest a novel approach to systematically design materials. A given material can be transformed through proximity effects whereby it acquires properties of its neighbors, for example, becoming superconducting, magnetic, topologically nontrivial, or with an enhanced spin-orbit coupling. Such proximity effects not only complement the conventional methods of designing materials by doping or functionalization but can also overcome their various limitations. In proximitized materials it is possible to realize properties that are not present in any constituent region of the considered heterostructure. While the focus is on magnetic and spin-orbit proximity effects with their applications in spintronics, the outlined principles provide also a broader framework for employing other proximity effects to tailor materials and realize novel phenomena

Data-driven model development in environmental geography - Methodological advancements and scientific applications

Die Erfassung räumlich kontinuierlicher Daten und raum-zeitlicher Dynamiken ist ein Forschungsschwerpunkt der Umweltgeographie. Zu diesem Ziel sind Modellierungsmethoden erforderlich, die es ermöglichen, aus limitierten Felddaten raum-zeitliche Aussagen abzuleiten. Die Komplexität von Umweltsystemen erfordert dabei die Verwendung von Modellierungsstrategien, die es erlauben, beliebige Zusammenhänge zwischen einer Vielzahl potentieller Prädiktoren zu berücksichtigen. Diese Anforderung verlangt nach einem Paradigmenwechsel von der parametrischen hin zu einer nicht-parametrischen, datengetriebenen Modellentwicklung, was zusätzlich durch die zunehmende Verfügbarkeit von Geodaten verstärkt wird. In diesem Zusammenhang haben sich maschinelle Lernverfahren als ein wichtiges Werkzeug erwiesen, um Muster in nicht-linearen und komplexen Systemen zu erfassen. Durch die wachsende Popularität maschineller Lernverfahren in wissenschaftlichen Zeitschriften und die Entwicklung komfortabler Softwarepakete wird zunehmend der Fehleindruck einer einfachen Anwendbarkeit erzeugt. Dem gegenüber steht jedoch eine Komplexität, die im Detail nur durch eine umfassende Methodenkompetenz kontrolliert werden kann. Diese Problematik gilt insbesondere für Geodaten, die besondere Merkmale wie vor allem räumliche Abhängigkeit aufweisen, womit sie sich von "gewöhnlichen" Daten abheben, was jedoch in maschinellen Lernanwendungen bisher weitestgehend ignoriert wird. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Potenzial und der Sensitivität des maschinellen Lernens in der Umweltgeographie. In diesem Zusammenhang wurde eine Reihe von maschinellen Lernanwendungen in einem breiten Spektrum der Umweltgeographie veröffentlicht. Die einzelnen Beiträge stehen unter der übergeordneten Hypothese, dass datengetriebene Modellierungsstrategien nur dann zu einem Informationsgewinn und zu robusten raum-zeitlichen Ergebnissen führen, wenn die Merkmale von geographischen Daten berücksichtigt werden. Neben diesem übergeordneten methodischen Fokus zielt jede Anwendung darauf ab, durch adäquat angewandte Methoden neue fachliche Erkenntnisse in ihrem jeweiligen Forschungsgebiet zu liefern. Im Rahmen der Arbeit wurde eine Vielzahl relevanter Umweltmonitoring-Produkte entwickelt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass sowohl hohe fachwissenschaftliche als auch methodische Kenntnisse unverzichtbar sind, um den Bereich der datengetriebenen Umweltgeographie voranzutreiben. Die Arbeit demonstriert erstmals die Relevanz räumlicher Überfittung in geographischen Lernanwendungen und legt ihre Auswirkungen auf die Modellergebnisse dar. Um diesem Problem entgegenzuwirken, wird eine neue, an Geodaten angepasste Methode zur Modellentwicklung entwickelt, wodurch deutlich verbesserte Ergebnisse erzielt werden können. Diese Arbeit ist abschließend als Appell zu verstehen, über die Standardanwendungen der maschinellen Lernverfahren hinauszudenken, da sie beweist, dass die Anwendung von Standardverfahren auf Geodaten zu starker Überfittung und Fehlinterpretation der Ergebnisse führt. Erst wenn Eigenschaften von geographischen Daten berücksichtigt werden, bietet das maschinelle Lernen ein leistungsstarkes Werkzeug, um wissenschaftlich verlässliche Ergebnisse für die Umweltgeographie zu liefern

Phase 1 of the First Small Power System Experiment (engineering Experiment No. 1). Volume 3: Experimental System Descriptions

The design and development of a modular solar thermal power system for application in the 1 to 10 MWe range is described. The system consists of five subsystems: the collector, power conversion, energy transport, energy storage, and the plant control subsystem. The collector subsystem consists of concentrator, receiver, and tower assemblies. The energy transport subsystem uses a mixture of salts with a low melting temperature to transport thermal energy. A steam generator drives a steam Rankine cycle turbine which drives an electrical generator to produce electricity. Thermal and stress analysis tests are performed on each subsystem in order to determine the operational reliability, the minimum risk of failure, and the maintenance and repair characteristics

Comparison of sea-ice freeboard distributions from aircraft data and cryosat-2

The only remote sensing technique capable of obtain- ing sea-ice thickness on basin-scale are satellite altime- ter missions, such as the 2010 launched CryoSat-2. It is equipped with a Ku-Band radar altimeter, which mea- sures the height of the ice surface above the sea level. This method requires highly accurate range measure- ments. During the CryoSat Validation Experiment (Cry- oVEx) 2011 in the Lincoln Sea, Cryosat-2 underpasses were accomplished with two aircraft, which carried an airborne laser-scanner, a radar altimeter and an electro- magnetic induction device for direct sea-ice thickness re- trieval. Both aircraft flew in close formation at the same time of a CryoSat-2 overpass. This is a study about the comparison of the sea-ice freeboard and thickness dis- tribution of airborne validation and CryoSat-2 measure- ments within the multi-year sea-ice region of the Lincoln Sea in spring, with respect to the penetration of the Ku- Band signal into the snow