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Um bei der flächenhaften Modellierung des Wasserhaushaltes aus dem Relief resultierende Variabilitäten der meteorologischen Eingangsgrößen zu berücksichtigen, ist eine hohe räumliche Auflösung erforderlich. Das führt zu hohen Rechenzeiten. Die Kombination physikalisch und physiologisch begründeter Modellierung mit Fuzzy-Inference-Systemen (FIS) zeigt einen Weg aus diesem Dilemma. Rasterpunktspezifische Korrekturfaktoren widerspiegeln das Verhältnis zwischen den meteorologischen Bedingungen am Standort zu den Messwerten an der Klimastation. Diese Korrekturfaktoren werden direkt zur Parametrisierung der Bedingungen der Fuzzy-regeln verwendet. Als Parameter der Folgerung werden direkt Modellergebnisse des forsthydrologischen Modells BROOK 90 eingesetzt. Damit erfolgt eine objektive modellgestützte Parametrisierung des FIS. Ein Training wird nicht ausgeführt. Die Validierung der Methode zeigt nur geringe Abweichungen zwischen den Modellergebnissen und den FIS-Outputs.
Die forstliche Standortklassifikation ist bundesweit uneinheitlich und bezüglich der Bewertung des Gesamtwasserhaushalts meist subjektiv. Um eine Vereinheitlichung zu erreichen, wird eine modellbasierte, objektive Klassifikation angestrebt, die neben der reliefbasierten meteorologischen Variabilität auch Bodenform und Bestockung einbezieht. In diesem Artikel werden die Ergebnisse vergleichender BROOK 90-Simulationen, die den Effekt unterschiedlicher Böden, Baumarten und Ausrichtungen im Gelände untersuchen, dargestellt und diskutiert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Betrachtung von Wasserverfügbarkeit. Es wurden Parametrisierungen für vier verschiedene Bodenformen mit den Bestockungen Buche, Eiche, Fichte und Kiefer verwendet. Die reliefbedingten meteorologischen Standortcharakteristiken richten sich nach den lokalen Gegebenheiten des Testgebiets Tharandter Wald. Für das Konzept der Darstellung von Unterschieden hinsichtlich des Standortswasserhaushaltes wurden hierfür im Modell implementierte Stressindikatoren verwendet.
Es zeigt sich, daß in Trockenjahren die Laubbäume höhere Stressindikatoren erreichen. Gleichfalls treten bei Böden mit geringerer Wasserretention erwartungsgemäß mehr Stress-tage auf. Bestockung und Bodeneigenschaften haben einen Einfluß auf Wasserknappheit in der Größenordnung wie die zur forstlichen Standortklassifikation verwendeten morphologischen Geländeeigenschaften.
Auf der Basis des forsthydrologischen Modells BROOK 90 wurde ein Modellsystem zur Berechnung und Beurteilung des Standortswasserhaushaltes in Abhängigkeit von Klima, Relief, Boden und Bestockung entwickelt. Implementierte Indikatoren zur Ausschöpfung des Bodenwasservorrates, der Einschränkung der Transpiration und des Auftretens von Staunässe erlauben eine Visualisierung der Modellergebnisse in Form neuartiger Standortskarten. Basierend auf der Kenntnis der Unterschreitungshäufigkeiten von Schwellenwerten dieser Indikatoren wurde ein fünfstufiger Bewertungsrahmen für den Wasserhaushalt aufgestellt. Das Modell wurde im Tharandter Wald für ein Gebiet mit variierenden Böden und unterschiedlicher Bestockung (Buche, Eiche, Fichte und Kiefer) getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Vorgehensweise eine differenzierte Informationsgrundlage für die forstliche Planung liefert. Beispielsweise können Entscheidungen zu Baumartenwahl und Bestandesstruktur abgeleitet werden. Forschungsbedarf besteht vor allem in der Verknüpfung der im Modell implementierten Indikatoren des Wasserhaushaltes mit Wachstumsparametern und physiologisch definierten Schwellenwerten.
The genetic make-up of an individual contributes to the susceptibility and response to viral infection. Although environmental, clinical and social factors have a role in the chance of exposure to SARS-CoV-2 and the severity of COVID-191,2, host genetics may also be important. Identifying host-specific genetic factors may reveal biological mechanisms of therapeutic relevance and clarify causal relationships of modifiable environmental risk factors for SARS-CoV-2 infection and outcomes. We formed a global network of researchers to investigate the role of human genetics in SARS-CoV-2 infection and COVID-19 severity. Here we describe the results of three genome-wide association meta-analyses that consist of up to 49,562 patients with COVID-19 from 46 studies across 19 countries. We report 13 genome-wide significant loci that are associated with SARS-CoV-2 infection or severe manifestations of COVID-19. Several of these loci correspond to previously documented associations to lung or autoimmune and inflammatory diseases3,4,5,6,7. They also represent potentially actionable mechanisms in response to infection. Mendelian randomization analyses support a causal role for smoking and body-mass index for severe COVID-19 although not for type II diabetes. The identification of novel host genetic factors associated with COVID-19 was made possible by the community of human genetics researchers coming together to prioritize the sharing of data, results, resources and analytical frameworks. This working model of international collaboration underscores what is possible for future genetic discoveries in emerging pandemics, or indeed for any complex human disease.