A contribution towards the carbon budget of plant canopies : A dynamic-process crop-growth model for winter wheat (Triticum aestivum) L. cv. Kanzler

Die vorliegende Arbeit stellt ein mechanistisches, dynamisches Modell zur Beschreibung des Kohlenstoffhaushaltes von homogenen Pflanzenbeständen vor. Das Modell wurde für Bestände von Winterweizen (Triticum aestivum L. cv. Kanzler) parametrisiert. Das Modell differenziert die Pflanzenkompartimente Wurzeln, Blätter, Halme, Ähren und Endosperm. Innerhalb dieser Kompartimente werden die Pools Struktursubstanz, Glucose sowie andere Assimilate in Form von Disacchariden unterschieden. Im Modell wird der Pflanzenbestand eindimensional in bis zu elf Bestandesschichten diskretisiert. An relevanten Prozessen werden Photosynthese, Dunkelrespiration, Translokation von Assimilaten, Allokation sowie Konversion von Glucose in Assimilate berücksichtigt. Die typische zeitliche Auflösung des Modells beträgt 15 Minuten. Das Modell ist als System gekoppelter, zum Teil nichtlinearer gewöhnlicher Differentialgleichungen implementiert. Neuartig gegenüber bestehenden Modellansätzen ist vor allem die konsequente, nach Pflanzenorganen und Kohlenstoffpools funktionsorientiert vorgenommene Kompartimentierung sowie die Abbildung aller relevanten Prozesse einschließlich der Translokation und Allokation. Aus dem Modellkonzept konnten Bedingungen abgeleitet werden, unter denen sich ein Teil der Modellparameter experimentell bestimmen lassen. Hierzu wurden ökophysiologische in-vivo-Messungen an einzelnen Pflanzenorganen von Winterweizen durchgeführt. Die Ergebnisse der Experimente veranlaßten Änderungen der Modellstruktur, sodaß das Modell als quantifizierbare Arbeitshypothese des Zusammenwirkens der beteiligten Modellprozesse diente. Die Modellergebnisse wurden mit unabhängigen Messungen der Phytomassenentwicklung validiert. Für zwei unterschiedliche Vegetationsperioden konnte dabei eine gute Übereinstimmung zwischen Modell und unabhängigen Meßwerten nachgewiesen werden. Durch die hohe zeitliche Auflösung des Modells konnten detaillierte Einblicke in die Kohlenstoffdynamik des Pflanzenbestandes erzielt werden. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse decken sich mit publizierten Experimentergebnissen. Das Modell wurde eingesetzt, um den Einfluß veränderter Klimavariablen auf das Wachstum und den Ertrag von Winterweizen (cv. Kanzler) zu simulieren. Im Vergleich zum Referenzszenario wurde für eine Erhöhung der Lufttemperatur um 2 Grad C zu Ende der Vegetationsperiode eine Reduzierung der Gesamtphytomasse um 5-6% und des Ährenertrages um 8 % berechnet

Geo-referenced simulation of pharmaceuticals in whole watersheds: application of GREAT-ER 4.1 in Germany

The geo-referenced regional exposure assessment tool for European rivers (GREAT-ER) is designed to support river basin management or the implementation process within the EU Water Framework Directive by predicting spatially resolved exposure concentrations in whole watersheds. The usefulness of the complimentary application of targeted monitoring and GREAT-ER simulations is demonstrated with case studies for three pharmaceuticals in selected German watersheds. Comparison with monitoring data corroborates the capability of the probabilistic model approach to predict the expected range of spatial surface water concentrations. Explicit consideration of local pharmaceutical emissions from hospitals or private doctor's offices (e.g., for X-ray contrast agents) can improve predictions on the local scale without compromising regional exposure assessment. Pharmaceuticals exhibiting low concentrations hardly detectable with established analytical methods (e.g., EE2) can be evaluated with model simulations. Management scenarios allow for a priori assessment of risk reduction measures. In combination with targeted monitoring approaches, the GREAT-ER model can serve as valuable support tool for exposure and risk assessment of pharmaceuticals in whole watersheds

RePP Africa

The Excel file consitsts of eleven sheets containing one information sheet on the general structure of the file and the sheets included, one overarching sheet with metadata and, for each of the three RE resources, three specific sheets that provide (1) the RE specific metadata, (2) the respective dataset, and (3) the data sources

Integrated Impact Assessment for Sustainable Hydropower Planning in the Vjosa Catchment (Greece, Albania)

Mitigating climate change, while human population and economy are growing globally, requires a bold shift to renewable energy sources. Among renewables, hydropower is currently the most economic and efficient technique. However, due to a lack of impact assessments at the catchment scale in the planning process, the construction of hydropower plants (HPP) may have unexpected ecological, socioeconomic, and political ramifications in the short and in the long term. The Vjosa River, draining parts of Northern Greece and Albania, is one of the few predominantly free-flowing rivers left in Europe; at the same time its catchment is identified an important resource for future hydropower development. While current hydropower plants are located along tributaries, planned HPP would highly impact the free-flowing main stem. Taking the Vjosa catchment as a case study, the aim of this study was to develop a transferable impact assessment that ranks potential hydropower sites according to their projected impacts on a catchment scale. Therefore, we integrated established ecological, social, and economic indicators for all HPP planned in the river catchment, while considering their capacity, and developed a ranking method based on impact categories. For the Vjosa catchment, ten hydropower sites were ranked as very harmful to the environment as well as to society. A sensitivity analysis revealed that this ranking is dependent upon the selection of indicators. Small HPP showed higher cumulative impacts than large HPP, when normalized to capacity. This study empowers decision-makers to compare both the ranked impacts and the generated energy of planned dam projects at the catchment scale