MODELLGETRIEBENE ENTWICKLUNG VON SERVICEORIENTIERTEN ARCHITEKTUREN

Nach den technologiegetriebenen Diskussionen über serviceorientierte Architekturen (SOA) der vergangenen Jahre befassen sich immer mehr Autoren mit dem gesamten Entwicklungsprozess einer SOA ([2], [4], [16] und [17]). Die Methoden stützen sich dabei auf die Konzepte und Werkzeuge der modellgetriebenen Softwareentwicklung (Model Driven Software Development, MDSD). Durch die Unterteilung des Modellsystems in verschiedene Teilmodellsysteme trägt die MDSD zur Komplexitätsbewältigung bei und gewährleistet die durchgängige Modellierung über alle Abstraktionsebenen hinweg. Dieser Artikel stellt einen modellgetriebenen Ansatz für die durchgängige Analyse und das Design serviceorientierter Architekturen vor. Der Ansatz integriert dazu etablierte geschäfts- und objektorientierte Modellierungsansätze mit serviceorientierten Konzepten. SOA bauen auf die Erfahrungen mehrerer Jahrzehnte der Softwareentwicklung auf [9, S. 13 - 25] und stützen sich dabei auf bewährte Konzepte aus der objektorientierten Programmierung, der Komponentenorientierung, sowie der Entwicklung von verteilten Systemen. Diese Konzepte stellen einen geeigneten Ausgangspunkt für die Analyse und den Entwurf serviceorientierter Architekturen dar. Deshalb wird die objekt- und geschäftsprozessorientierte SOM-Methodik [7], die durch ihre formalen Modelleigenschaften und durch die Integration der Modelle über Sichten und Ebenen hinweg eine durchgängige Modellierung betrieblicher Systeme gewährleistet, als Grundlage für diese Arbeit verwendet. Als Notation für die Verhaltenssicht einer SOA kommt die Business Process Modeling Notation (BPMN) zum Einsatz. Die Struktursicht wird mit der Unified Modeling Language (UML) modelliert. Die Dienste werden als Web Services implementiert und mit der Business Process Execution Language (BPEL) orchestriert. Nach einer kurzen Einführung in die MDSD und SOM-Methodik stellt Kapitel 3 die verschiedenen Modellebenen und deren Beziehungen zueinander vor. Die Modellbildung wird in Kapitel 4 mit Hilfe eines Fallbeispiels demonstriert. Der Artikel schließt mit einem Verweis auf vergleichbare Ansätze und einer Zusammenfassung der Ergebnisse

Camera-based spatter detection in laser welding with a deep learning approach

Laser welding, semantic segmentation, u-net, quality assurance, spatter detectio

Schutz der Diversität wildlebender Vogel- und Säugerarten vor den Auswirkungen von Pflanzenschutzmitteln

In einer Literaturstudie wurden für 27 Feldvogel- und 22 Säugerarten Daten zu Trend, Habitatwahl (Wahl der Feldfrucht), Bedrohungen und Risiko-Managementmaßnahmen zusammengestellt. Die indirekte Wirkung von Pestiziden auf Populationsniveau ist für vier europäische Agrarvogelarten und einige Säugerarten außerhalb Europas nachgewiesen. Daten zur Nahrungs- und Habitatwahl lassen jedoch vermuten, dass zahlreiche weitere Arten betroffen sind. Insbesondere die indirekten Effekte und das zum Schutz der Arten erforderliche Risikomanagement werden umrissen.Stichwörter: Pestizide, Vögel, SäugerProtection of biodiversity of free living birds and mammals in respect of the effects of pesticidesAbstractBased on a literature review we compile trends, habitat (crop) selection, threats and risk management measures of 27 farmland bird species and 22 farmland mammal species. There is scientific-based evidence for indirect effects of pesticides at the population level of four European farmland bird species and several mammal species outside Europe. Data on diet and on habitat selection suggest that indirect effects of pesticides may affect many more species. The indirect effects and the risk management which is necessary to protect the species are described briefly.Keywords: pesticides, birds, mammal

Verstehen - bewerten - gestalten : transdisziplinäres Wissen für eine nachhaltige Gesellschaft ; Memorandum zur Weiterentwicklung der sozial-ökologischen Forschung in Deutschland

Die Lösung globaler Probleme wie Klimawandel, Umweltzerstörung oder Ernährungssicherung erfordert grundlegende Transformationen unserer Gesellschaft. Um diese neuartigen und existenziellen Herausforderungen bewältigen zu können, brauchen wir neues Wissen – über die Entstehung der Probleme, über anzustrebende Lösungsansätze und über Wege zu deren Umsetzung. Mit dem Ziel, dieses Wissen zu schaffen, hat sich die transdisziplinäre sozial-ökologische Forschung entwickelt – eine innovative, praxisnahe Forschung entlang der zentralen Motive Verstehen – Bewerten – Gestalten: Komplexe Probleme zu verstehen, die erarbeitete Wissensbasis zu bewerten und Handlungsoptionen zu gestalten greifen bei diesem Forschungstypus ineinander. Die sozialökologische Forschung hat eine Pionierfunktion für die Umwelt- und Nachhaltigkeitsforschung in Deutschland übernommen und wegweisende Arbeiten etwa zur Energie-, Mobilitäts- oder Ernährungswende vorgelegt. Im Förderschwerpunkt Sozial-ökologische Forschung (SÖF) hat das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Jahr 2000 erstmals ein Programm zur Förderung dieses spezifischen Forschungszugangs aufgelegt. Bis zum Jahr 2012 wurden darin Verbünde und Einzelvorhaben unterstützt, etwa zu Themen wie Umwelt - Ernährung - Gesundheit: Langfriststrategien für einen nachhaltigen Konsum oder Soziale Dimensionen von Klimaschutz und Klimawandel. Mit Erfolg: Forschungsvorhaben zur Transformation stehen inzwischen prominent auf der Tagesordnung von Politik und Gesellschaft. Und auch die Wissenschaft selbst öffnet sich immer mehr für die Fragen und Methoden der sozial-ökologischen Forschung. Dieses Memorandum setzt sich dafür ein, die Basis der sozial-ökologischen Forschung in den kommenden Jahren konsequent zu vertiefen und zu verbreitern – inhaltlich, organisatorisch und institutionell. Dazu gibt das Memorandum Empfehlungen zur Förderung von Themenfeldern und von Maßnahmen der Strukturentwicklung

Reliefanalyse als Mittel für eine objektivere Abgrenzung von Bodengroßlandschaften

Bodengroßlandschaften (BGL) und Bodenregionen (BR) sind als hierarchische Gliederungsebene für die Erstellung klein- und mittelmaßstäbiger Bodenkarten von Bedeutung. Dabei sind BGL und BR wichtige Hilfsmittel für eine systematische Integration von Bodendaten unterschiedlicher Herkunft, z.B. aus verschiedenen Bundesländern oder bei der Erstellung einer Europaweit einheitlichen Bodenübersichtskarte. Zunehmend wichtig werden Grenzen von BGL und BR auch bei der Kopplung von Bodeninformationen aus Karten und Inventurdaten mit Modellszenarien, wie sie z.B. bei der Bewertung von Kohlenstoffvorräten in Waldböden (ZIRLEWAGEN & VON WILPERT 2010) oder bei der Abschätzung von Folgen des Klimawandels benötigt werden. Solche Modelle liefern häufig bessere Ergebnisse, wenn eine landschaftsspezifische Eichung erfolgen kann. Die Definitionen von BGL, wie sie gegenwärtig in der Bodenkundlichen Kartieranleitung (KA5) zu finden sind, werden diesen Anforderungen nicht gerecht. Zum einen sind die Definitionen häufig nicht eindeutig und lassen dem Bearbeiter bei der Abgrenzung viel Spielraum. Zum anderen ist der methodische Ansatz problematisch, BGL zunächst "aus kleinmaßstäbigen Grundlagendaten "top-down" abzugrenzen. Gegenwärtig werden daher bei der BGR Vorschläge für eine verbesserte Definierung und Abgrenzung der BGL als Diskussionsgrundlage entworfen. Dabei werden u.a. auch Möglichkeiten der GIS-gestützten Analyse von digitalen Höhenmodelldaten untersucht, um den reliefbezogenen Anteil der BGL-Grenzen zu modellieren

Projekt SIAM - Entwicklung eines Boden-Landschaftsmodells zur Datenharmonisierung und Qualitätssicherung für Bodenübersichtskarten

Für die Bodenübersichtskarte von Deutschland 1 : 200.000 (BÜK 200) werden Bodendaten aus den Bundesländern, die über mehrere Jahrzehnte erhoben wurden, zu einer blattschnittfreien, einheitlichen Übersichtskarte und Bodendatenbank zusammengeführt. Dafür muss historisch bedingt auf eine sehr heterogene Datenbasis zurückgegriffen werden. Das macht umfangreiche Qualitätskontrollen und Harmonierungsschritte erforderlich, wobei für jedes Blatt aufgrund der unterschiedlichen Datengrundlagen neue Anforderungen auftreten. Im von der BGR initiierten Projekt SIAM (Soil Inference and Mapping Project) werden Methoden aus dem Bereich der digitalen Bodenkartierung entwickelt und getestet, die als Werkzeuge für die Qualitätssicherung und Datenharmonisierung eingesetzt werden können. Das hier entwickelte Verfahren zum Aufbau eines Boden-Landschaftsmodells ermöglicht es, an Referenzblättern kalibrierte Modelle zur Bodenformenvergesellschaftung abzuleiten, um Bodenkarten unterschiedlicher Maßstäbe und Qualität nach objektiveren Kriterien zu vereinheitlichen. Die Prognosekarten zeichnen generelle Verteilungsmuster nach, solange sich Beziehungen zwischen kartierten Bodeneinheiten und dem Relief bzw. Ausgangsgestein finden lassen. Generalisierungsnotwendigkeiten lassen Übereinstimmungen der Prognose mit größermaßstäbigen Vergleichskarten von ca. 50 % angemessen erscheinen