Modeling Investment Decisions in Renewable Energy Technologies: An Introduction to Simulating Technology Diffusion

Zur Identifikation möglicher Pfade für die Transformation des Energiesystems, von einem auf fossilen System hin zu einem auf umweltfreundlichen, erneuerbaren Technologien basierenden System, ist die Modellierung des Energiesystems entscheidend. Hierfür werden sogenannte Energiesystemmodelle verwendet. Diese techno-ökonomischen Modelle finden auf der Makro-Ebene eine kostenoptimale Lösung für das Energiesystem unter Berücksichtigung der CO2-Minderungsziele. Um zu prüfen, ob die optimalen Technologieausbauziele erreichbar sind, ist es jedoch unabdingbar, sich mit der Technologiediffusion zu befassen. Basis für die Analyse der Technologiediffusion ist das Investitionsverhalten von Privatpersonen aber auch von professionellen Akteuren, wie beispielsweise Energieversorgern. Die Erweiterung von Technologiediffusions-Modellen mit Ansätzen aus Psychologie, Wirtschaftswissenschaften oder Soziologie kann dazu beitragen, genauere Vorhersagen über die tatsächliche Verbreitung der Technologie zu treffen und Möglichkeiten zu identifizieren, wie Einfluss auf die Technologieverbreitung genommen werden kann. Daher werden in diesem Artikel vier gängige Modellierungsansätze exemplarisch vorgestellt und diskutiert: 1) Diffusionsmodelle (Diffusion of Innovation), 2) Discrete Choice Modelle 3) Agentenbasierte Modellierung und 4) System Dynamics. Zusätzlich werden für die Modelle Anwendungsbeispiele im Bereich der Energietransformation dargestellt. Alle Ansätze haben ihre Stärken und Schwächen, ergänzen sich jedoch gut und helfen, die Prozesse und Einflüsse auf die Technologiediffusion aus unterschiedlichen Perspektiven zu verstehen. Die Anwendbarkeit der einzelnen Modellierungsansätze hängt von der gewählten Forschungsfrage und der Datenverfügbarkeit ab. Daher werden in dem Artikel Kriterien für die Datenerfassung beschrieben, die die Kompatibilität der empirischen Daten mit den numerischen Modellen sicherstellen. Der Artikel stellt heraus, dass interdisziplinäre Zusammenarbeit einen Mehrwert für das Aufstellen von Modellen, die Technologiediffusion beschreiben, bietet

Impairment of emotional facial expression and prosody discrimination due to ischemic cerebellar lesions

A growing literature points to a specific role of the cerebellum in affect processing. However, understanding of affect processing disturbances following discrete cerebellar lesions is limited. We administered the Tübingen Affect Battery to assess recognition of emotional facial expression and emotional prosody in 15 patients with a cerebellar infarction and 10 age-matched controls. On emotional facial expression tasks, patients compared to controls showed impaired selection and matching of facial affect. On prosody tasks, patients showed marked impairments in naming affect and discriminating incongruencies. These deficits were more pronounced for negative affects. Our results confirm a significant role of the cerebellum in processing emotional recognition, a component of social cognition

Sequence and analysis of chromosome 5 of the plant Arabidopsis thaliana

The genome of the model plant Arabidopsis thaliana has been sequenced by an international collaboration, The Arabidopsis Genome Initiative. Here we report the complete sequence of chromosome 5. This chromosome is 26 megabases long; it is the second largest Arabidopsis chromosome and represents 21% of the sequenced regions of the genome. The sequence of chromosomes 2 and 4 have been reported previously(1,2) and that of chromosomes 1 and 3, together with an analysis of the complete genome sequence, are reported in this issue(3-5). Analysis of the sequence of chromosome 5 yields further insights into centromere structure and the sequence determinants of heterochromatin condensation. The 5,874 genes encoded on chromosome 5 reveal several new functions in plants, and the patterns of gene organization provide insights into the mechanisms and extent of genome evolution in plants

Progress in Arabidopsis genome sequencing and functionnal genomics.

Arabidopsis thaliana has a relatively small genome of approximately 130 Mb containing about 10% repetitive DNA. Genome sequencing studies reveal a gene-rich genome, predicted to contain approximately 25 000 genes spaced on average every 4.5 kb. Between 10 to 20% of the predicted genes occur as clusters of related genes, indicating that local sequence duplication and subsequent divergence generates a significant proportion of gene families. In addition to gene families, repetitive sequences comprise individual and small clusters of two to three retroelements and other classes of smaller repeats. The clustering of highly repetitive elements is a striking feature of the A. thaliana genome emerging from sequence and other analyses