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Die G/F-Transition zytoskelettärer Elemente bildet die molekulare Basis zur Kontrolle der Zellform, Motilität, Migration und Invasivität von Zellen. Die Änderungen der Filamentlängen werden durch bindende Proteine kontrolliert, wodurch sich die viskoelastischen Eigenschaften des Zytoplasmas ändern. Die Kenntnis der mechanischen Eigenschaften der einzelnen Zytoskelettelemente in vitro (mit und ohne bindende Proteine) ist die Grundlage zum Verständnis der Zellmechanik. Daher wurde eine nicht destruktive Methode zur Bestimmung viskoelastischer Eigenschaften von Gelen und Flüssigkeiten entwickelt. Als Viskositätssensor dient ein kleines Glasstäbchen, welches in der zu untersuchenden Flüssigkeit in seiner Resonanzfrequenz schwingt. Aufgrund der Zähigkeit der Flüssigkeiten kommt es zur Mitbewegung angrenzender Flüssigkeitsschichten. Die Eindringtiefe der erzeugten Scherwellen ist eine Funktion der Viskosität und der Dichte der Flüssigkeit. Die extrem kleinen Auslenkungen (1100 nm) des Sensors werden von einem phasensensitiven akustischen Mikroskop detektiert, welches gleichzeitig die Detektion des Elastizitätsmoduls der Flüssigkeit ermöglicht. Nach Aufbau und Weiterentwicklung des Gerätes wurde die Viskoelastizität während der Polymerisation von Aktin, Tubulin und Neurofilamentprotein gemessen sowie während der Interaktion der Polymere mit einer Reihe spezifisch bindender Proteine, wie z.B. aAktinin, Profilin, Glykolyseenzyme, MAPs bzw. Zellgiften wie Cytochalasin D, Phalloidin, Colchizin und Taxol. Im Vergleich zu FAktinlösungen ist die dynamische Viskosität von Mikrotubulilösungen um eine Zehnerpotenz und die Schallgeschwindigkeit um etwa 100 m/s höher. Die Viskoelastizität von Nicht-Muskelaktin ist im Vergleich zu Muskelaktin etwa dreimal höher. Die steadystate-Viskositäten von F-Aktin und Mikrotubulilösungen nähern sich mit steigender Proteinkonzentration einem Maximalwert an, wohingegen die Elastizitäten sich einem Minimalwert annähern, was auf eine nematische Phasentransition zurückzuführen ist. Der Schallgeschwindigkeitsverlauf während der Polymerisation von Aktin und Tubulin ist biphasisch: er nimmt zunächst vor messbaren Viskositätsänderungen zu, was hinsichtlich des Aktins auf eine Zunahme steifer Aktinprimer und hinsichtlich des Tubulins auf die Bildung oligomerer Strukturen mit hoher intrinsischer Steifigkeit zurückzuführen ist. Für Proteinkonzentrationen >20 µM fällt dann die Schallgeschwindigkeit nach dem Erreichen des Viskositätsmaximums ab, was durch eine erhöhte Volumenkompressibilität infolge zunehmender Hydratation der Polymere begründet ist. Versuche mit polymerisationsfördernden bzw. depolymerisierenden Agenzien wie Taxol bzw. Colchizin und Kalzium zeigen, dass die hohe Elastizität von Mikrotubulilösungen durch die intrinsische Elastizität der Tubulinoligomere dominiert wird. Die Viskosität von Mikrotubuli mit assoziierten MAPs (MTP) ist im Vergleich zu FAktin ungefähr doppelt so hoch und im Vergleich zu PC-Tubulin ungefähr dreimal niedriger. Die Elastizität von MTP ist im Vergleich zu FAktin durchschnittlich 4 % höher und 3 % niedriger im Vergleich zu MAP-freien Mikrotubuli. Die Assoziationen von Neurofilamenten an Mikrotubuli induzierte einen Viskositätsanstieg, während die Elastizität fiel, was auf eine Destabilisation der Mikrotubuli während der Interaktion zurückzuführen ist. Die Destabilisation ist möglicherweise eine Folge einer GTP-Hydrolyse durch die an den Neurofilamenten assoziierte GTPase. Neben den zeitlich voneinander unabhängigen Verläufen der Schallgeschwindigkeit und der Viskosität konnte mit Hilfe der Detektion der Schalldämpfung während der Polymerisation von Aktin eine weitere zeitlich unabhängig verlaufende Kinetik bestimmt werden, welche mit der Quervernetzung und der Filamentlänge zusammenhängt. Die Schalldämpfung von Neurofilamenten ist im Vergleich zu F-Aktin etwa 10mal höher. Während der Polymerisation von Tubulin, mit und ohne MAPs, konnte aufgrund hoher Schallreflektionen, bedingt durch die festkörperähnlichen Strukturen, keine klar definierte Schalldämpfungskinetik bestimmt werden. Die Elastizität von Aktingelen (1 mg/ml) hängt nicht mit der Deformationsfrequenz (0,0533 kHz) zusammen. Nach der Zugabe von a-Aktinin steigt jedoch die Elastizität mit der Frequenz gemäß dem Verhalten eines elastischen Körpers an. Auch durch die Zugabe hoher ATP-Konzentrationen (2 mM) kann die Elastizität von Aktin erhöht werden. Impulsartige Modulationen der Schwingungsamplitude von ± 30 nm senkten die Viskosität von Aktingelen (< 25 µM) um 50 %, was auf ein Zerschlagen und Umorientieren von Filamenten zurückzuführen ist. Durch die Zugabe von aAktinin waren diese Viskositätsänderungen siebenmal niedriger. Die Viskosität von Aktingelen > 50 µM konnte durch impulsartige Erhöhungen der Schwingungsamplitude (> 40 nm) nicht verringert werden. Ebenso wurden die Viskositäten von Tubulingelen (15100 µM) und Neurofilamentlösungen (> 0,5 µM) durch impulsartige Deformationen im Nanometerbereich (10100 nm) nicht beeinflusst. Niedrige Profilinkonzentrationen (Aktin:Profilin 1) fördern die Polymerisation von Mg 2 bgGAktin. Ebenso führt die Zugabe von Profilin (Aktin:Profilin = 1:1) zu bereits polymerisiertem Aktin zu einer Viskositätszunahme. Profilin im Überschuss (Aktin:Profilin = 1:5) hemmt die Polymerisation von Mg 2 bgG Aktin. Im Gegensatz zu Muskelaktin verliert NichtMuskelaktin nach einiger Zeit (> 40 Minuten) seine Elastizität. Dieser Elastizitätsverlust kann durch die Zugabe von Profilin verzögert werden. Nach der Zugabe geringer Profilinkonzentrationen zu bgAktin wurde anhand von EM-Aufnahmen vermehrt nicht filamentöse Aktin-Aggregate gezeigt, welches besonders hohe Elastizitätswerte aufwies. Zusammen mit den rheologischen Befunden für Aktin und Mikrotubulilösungen kann geschlossen werden, dass nicht filamentöse Formen zytoskelettärer Elemente (Tubulinoligomere, Aktintrimere, GAktincluster) in hohem Maße zur Elastizität von Zellen beitragen. Hexokinase fördert die Polymerisation von Aktin. In Gegenwart hoher ATP-Konzentrationen wirkt sie durch Fragmentierung von Aktinfilamenten elastizitätsmindernd. In Gegenwart von Glukose wird dieser Effekt aufgehoben. LDHH 4 fördert in Gegenwart ihres Coenzyms NADH die Polymerisation von Aktin. Gibt man zusätzlich Pyruvat hinzu, so wird dieser Effekt nahezu umgekehrt. Unter diesen Bedingungen ist ferner die Enzymaktivität der LDHH 4 eingeschränkt. Umgekehrt fördert die LDHH 4 in Gegenwart von Laktat und NAD die Polymerisation von Aktin, wobei gleichzeitig die Enzymaktivität der LDHH 4 erhöht ist. Diese Befunde sprechen für eine deutliche Reziprozität zwischen LDHH 4 und Aktin. Aldolase reduziert deutlich die Viskoelastizität von F-Aktin, was in der Bildung von F-Aktin-Aldolase Parakristallen begründet ist. Die Zugabe des Substrates FBP erhöht hingegen die Viskoelastizität von F Aktin. Der Effekt hängt jedoch davon ab, ob Magnesium-Ionen an den Aldolase-G-Aktin-Komplex binden. Wird Aldolase zu polymerisierendem Aktin zugegeben, so bleibt die Viskosität der Lösung unverändert, während die Elastizität zunimmt. In diesem Falle wird die Steifigkeit der Filamente durch die Anla gerung der Aldolase erhöht. Zytosolische, nichtmembrangebundene Enzyme, wie die Aldolase, Hexokinase und LDH binden demnach an F-Aktin und modulieren seine Mechanik. Das Ausmaß der Modulation hängt von der Konzentration der Enzyme sowie der Gegenwart der jeweiligen Substrate ab. Ferner moduliert Aktin reziprok die Aktivität der Enzyme.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Validierung eines Messinstrumentes zur Erfassung von psychopathischen Persönlichkeitseigenschaften, dem Fragebogen Psychopathischer Persönlichkeitseigenschaften (FPP), mit der Entwicklung eines Messinstrumentes, das antisoziales Verhalten und Kriminalität getrennt erfasst, der Checkliste für antisoziale Verhaltensweisen und Kriminalität (CAV/K) und mit der differenzierten Untersuchung der Vorhersage von Kriminalität durch psychopathische Eigenschaften.
Psychopathie ist eines der wichtigsten Konstrukte in der Vorhersage von kriminellem und antisozialem Verhalten (Hemphill, Hare & Wong, 1998). Die Konzeption der psychopathischen Persönlichkeit stellt affektive und interpersonelle Eigenschaften in den Vordergrund und definiert Kriminalität als Konsequenz statt Kernsymptom der Psychopathie (Skeem & Cooke, 2010a). Bisherige Ergebnisse zur prädiktiven Validität von psychopathischen Eigenschaften hinsichtlich krimineller Rückfälligkeit weisen allerdings darauf hin, dass affektive und interpersonelle Facetten der Psychopathie keinen Erklärungswert über eine kriminelle Vorgeschichte hinaus haben (Eher, Schilling, Mönichweger, Haubner-MacLean & Rettenberger, 2012; Walters, Knight, Grann & Dahle, 2008; Walters, Wilson & Glover, 2011). Des Weiteren wird im Rahmen der adaptiven Psychopathie postuliert, dass psychopathische Eigenschaften auch hoch ausgeprägt sein können, ohne dass sich die Personen kriminell verhalten (Hall & Benning, 2006). Ergebnisse aus einer Metananalyse eines etablierten Fragebogens zur Psychopathie, dem Psychopathic Personality Inventory (PPI; Lilienfeld & Andrews, 1996) ergaben, dass der erste von zwei Faktoren nicht mit Indizes antisozialer Verhaltensweisen korrelieren. Diese Ergebnisse sprechen dafür, dass der Zusammenhang zwischen Psychopathie und Kriminalität genauer untersucht werden muss, da ein Fehlen dieser Assoziation das Konstrukt Psychopathie obsolet erscheinen lässt.
Voraussetzung für die valide Untersuchung dieses Zusammenhangs ist die Verfügbarkeit von psychometrisch hochwertigen und validen Instrumenten zur Erfassung der Variablen. Die Erfassung von psychopathischen Eigenschaften im Selbstbericht ist ökonomisch und Beurteilungen fallen valide aus (Ray et al., 2013). Der Fragebogen PPI (Lilienfeld & Andrews, 1996) ist bereits gut etabliert, weist jedoch einige methodische Schwächen auf, wie z. B. eine Vielzahl von Items sowie eine schwer replizierbare Faktorenstruktur.
Deshalb wurde im ersten Schritt der Fragebogen Psychopathischer Persönlichkeitseigenschaften (FPP, Etzler & Rohrmann, 2017a, 2017b) entwickelt, der die Kritikpunkte des PPI überwindet und psychopathische Persönlichkeitseigenschaften mit hoher psychometrischer Gute misst. Der FPP erfasst sechs Facetten der Psychopathie, die theoretisch hergeleitet wurden: Fehlende Empathie, Furchtlosigkeit, Narzisstischer Egozentrismus, Impulsivität, Soziale Manipulation und Macht. Diese Facetten unterscheiden sich bis auf Furchtlosigkeit von den Skalen des PPI. Die Items sind kurz und inhaftierungsadäquat formuliert und weisen eine mittlere Situationsspezifität auf. Die Itemselektion basierte auf einer Stichprobe von n = 173 Straftätern und n = 132 Zivilpersonen, was repräsentativ für den Anwendungsbereich des FPP ist. Ergebnisse weisen auf gute psychometrische Eigenschaften, wie Itemkennwerte und Reliabilität (ω = .85) hin, auf überwiegend gleiche Messeigenschaften in Zivil- und Haftstichprobe sowie auf eine Konvergenz mit dem PPI (r = .677∗∗) in erwarteter Höhe. Erwartungskonforme Zusammenhänge mit weiteren Konstrukten, Korrelationen mit antisozialem Verhalten, Disziplinarmaßnahmen in Haft und Inhaftierung selbst unterstützen die Kriteriumsvalidität des FPP.
Die Vorhersage von Kriminalität setzt des Weiteren eine präzise Definition ebendieser Variable voraus. Allerdings wurde Kriminalität bis dato in den publizierten Studien uneinheitlich definiert und operationalisiert. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde Kriminalität als soziologisches Konstrukt definiert, das maßgeblich von der Gesetzgebung des Landes und weiteren Faktoren abhängt, die außerhalb einer Person liegen (Eysenck, 1977). Demgegenüber wurde antisoziales Verhalten psychologisch definiert, als Verhalten, das anderen Personen schadet aber dem Akteur selbst von Vorteil ist. Da für die Erfassung von antisozialem Verhalten und Kriminalität bis dato noch kein Messinstrument vorliegt, wurde die Checkliste für Antisoziale Verhaltensweisen und Kriminalität (CAV/K, Etzler & Rohrmann, 2017a) entwickelt, die beide Variablen getrennt voneinander aber dennoch simultan erfasst.
Nach Bereitstellung der Definitionen und Messinstrumente wurde untersucht, wie Kriminalität durch psychopathische Eigenschaften vorhergesagt werden kann (Etzler, Rettenberger & Rohrmann, eingereicht). Im Rahmen der adaptiven Psychopathie wurde angenommen, dass Moderatorvariablen den Zusammenhang zwischen Psychopathie und Kriminalität beeinflussen, wobei verbale Intelligenz hierbei eine zentrale Rolle spielt (Wall, Sellbom & Goodwin, 2013). Antisoziales Verhalten und Kriminalität (als offizielle Verurteilung) wurden getrennt voneinander definiert. Es zeigte sich im Rahmen eines moderierten Mediationsmodells, dass psychopathische Eigenschaften antisoziales Verhalten mit hoher Präzision vorhersagen konnten, insbesondere war die Wahrscheinlichkeit, dafür verurteilt zu werden und damit offiziell kriminell zu sein höher für Personen mit niedriger verbaler Intelligenz als für Personen mit höherer Intelligenz, da für verbale Intelligenz ein protektiver Effekt hinsichtlich Kriminalität gefunden wurde.
Die vorliegende Studie verfolgt einen integrativen Ansatz, indem Eigenschaften untersucht werden, die bei Straftätern und Zivilpersonen gleichermaßen vorliegen. Der FPP kann in der Forschung als ökonomisches Instrument eingesetzt werden sowie als Screeninginstrument in der Praxis, z. B. für die Planung des Vollzugsverlaufs in Haft. Anhand der Ergebnisse des FPP können antisoziale Verhaltensweisen in vielen Kontexten (z. B. Mobbing in Unternehmen, deviantes Verhalten in Haft) vorhergesagt werden und unter Hinzunahme weiterer Moderatoren, wie etwa verbale Intelligenz, kann eine präzisere Vorhersage von Kriminalität anhand psychopathischer Eigenschaften erfolgen.
Im Kapitel 1 "Einleitung" wird aufgezeigt, wie die rasante technologische Entwicklung der Mikroelektronik nicht nur die Mikroskopie vorantreibt, sondern auch anderen, neuen Verfahren, wie z. B. dem Laser Scanning Mikroskop, zum Durchbruch verhilft. Damit verbunden ist ein Bedarf an neuen, geeigneten Messverfahren. Dazu stellt diese Arbeit ein neues, im Rahmen einer linearen Näherung arbeitendes, dreidimensionales Messverfahren vor, und demonstriert es am Beispiel des Lichtmikroskops im Hellfelddurchlichtbetrieb, wobei hier die 3. Dimension durch die Aufnahme einer Fokusserie entsteht. Im Kapitel 2 "Modellbildung" wird zuerst ein detailliertes, physikalisches Modell des experimentellen Aufbaus gebildet, um darauf aufbauend ein dreidimensionales, system-theoretisches Modell anzufertigen, anhand dessen das neue Messverfahren erarbeitet werden kann. Dabei wird auch die Berechnung der dreidimensionalen Übertragungsfunktionen des Lichtmikroskops für die drei Fälle absorbierende Objekte, Phasenobjekte und transparente Selbstleuchter beschrieben. Innerhalb des Kapitels 3 "Messverfahren" werden im Kapitel 3.1 zunächst die bekannten Verfahren skizziert. Anschließend, dies ist der Kern der Arbeit, wird im Kapitel 3.2 das neue Messverfahren beschrieben. Es verwendet als Anregung zweidimensionales Rauschen, hier ein Rauschen um eine Ebene senkrecht zur optischen Achse. Das Verfahren wird zunächst für absorbierende Objekte, anschließend auch für Phasenobjekte ausgearbeitet, und dabei experimentell demonstriert. Von zentraler Beutung ist, dass das neue Messverfahren in der Lage ist, auch die Phase der dreidimensionalen Übertragungsfunktion aus den Bildern der Rauschanregung zu berechnen, falls die Übertragung durch die Aufnahmeeinheit gewisse, häufig bei einem vernachlässigbaren Fehler vorliegende, Symmetrieeigenschaften besitzt. Es werden verschiedene Fälle von Symmetrieeigenschaften berücksichtigt, um unterschiedliche experimentelle Gegebenheiten und die drei Fälle absorbierende Objekte, Phasenobjekte und transparente Selbstleuchter abzudecken. Das Kapitel 4 "Messungen" vergleicht die mit dem neuen Messverfahren, mit einem bekannten Messverfahren und durch Berechnung ermittelten Übertragungseigenschaften auch bei Modifikationen des Strahlengangs durch Einfügen von Zentralblenden in die Pupille des Objektivs und in die Pupille des Kondensors. Die auf unterschiedlichen Wegen ermittelten Übertragungseigenschaften werden miteinander verglichen. Der Vergleich veranschaulicht die Leistungsfähigkeit des neuen Messverfahrens. Das Kapitel 5 "Die Bildgewinnung" stellt verschiedene, mehr oder weniger bekannte Ansätze zur Nutzung des vorgestellten Messverfahrens zusammen, darunter vor allem auch die Wiener-Inversfilterung.
Im Rahmen des Projektes SPURT (Spurenstofftransport in der Tropopausenregion) als Teil des deutschen Atmosphärenforschungsprogramms AFO 2000 wurden bei 8 Messkampagnen mit insgesamt 36 Flügen innerhalb eines Beobachtungszeitraums von zwei Jahren (Nov. 2001 bis Juli 2003) Spurengasmessungen in dem Breitenbereich zwischen 35°N und 75°N durchgeführt. Für die Messungen der Spurengase N2O, F12, SF6, H2 und CO wurde der vollautomatisierte in-situ GC (Gaschromatograph) GhOST II (Gas Chromatograph for the Observation of Stratospheric Tracers) entwickelt und eingesetzt. Das Ziel dieser Messungen war die Untersuchung der jahreszeitlichen Variabilität der Spurengase in der oberen Troposphäre und untersten Stratosphäre (UT/LMS: Upper Troposphere/Lowermost Stratosphere), um die Transport- und Austauschprozesse in der Tropopausenregion besser zu verstehen. Zur Untersuchung von Transport und Mischung in der UT/LMS wurden die Rückwärtstrajektorien entlang der Flugpfade, die Verteilungen der Tracer N2O, F12, SF6, CO und CO2 (MPI für Chemie in Mainz), die Tracer/Tracer-Korrelationen N2O/F12, N2O/O3 F12/O3 und SF6/O3 und die Verteilungen des aus SF6-Messungen berechnete mittlere Alters der Luft herangezogen. Zusätzlich wurden die simultanen Messungen der beiden Alterstracer CO2 und SF6 genutzt, um die Propagation der Amplitude des troposphärischen CO2-Jahresgangs in die LMS zu bestimmen und daraus mit Hilfe eines empirischen Altersspektrums den Eintrag und die mittlere Transportzeit aus der Troposphäre in die unterste Stratosphäre zu quantifizieren. Grundsätzlich muss die LMS in zwei Bereiche eingeteilt werden – die Übergangsschicht („tropopause following layer“) bis etwa 20-30 K über der potentiellen Temperatur der lokalen Tropopause [Hoor et al., 2004] und die freie LMS oberhalb dieser Schicht. Als wesentliche Unterscheidungsmerkmale beider Bereiche wird die mittlere Transportzeit des Eintrags troposphärischer Luft identifiziert. Aus Trajektorienuntersuchungen und Tracerverteilungen (Kap. 3.4) kann gezeigt werden, dass der Transport in die Übergangsschicht und die Mischungsprozesse in diesem Bereich auf der Zeitskala der mesoskaligen troposphärischen Prozesse ablaufen. Im Gegensatz dazu werden aus der Massenbilanz (Kap. 5.3) mittlere Transportzeiten aus der Troposphäre in die freie LMS von einigen Wochen bis zu mehreren Monaten abgeleitet. Außerdem konnte nachgewiesen werden, dass der troposphärische Eintrag in der freien LMS fast ausschließlich auf quasihorizontale isentrope Einmischung aus den Tropen über die Transportbarriere des Subtropenjets zurückzuführen ist. Nur im Sommer und Herbst konnte auch oberhalb der Übergangsschicht für einzelne Messungen ein Einfluss aus der extratropischen Troposphäre beobachtet werden. Die in dieser Arbeit untersuchten Tracerverteilungen und -korrelationen (Kap. 4) und die Verteilung des mittleren Alters (Kap.5.2) in der LMS zeigen einen Jahresgang mit einem maximalen troposphärischen Einfluss im Oktober und einem maximalen stratosphärischen Einfluss im April. Diese saisonale Charakteristik in der freien LMS kann durch die saisonalen Änderungen des Verhältnisses von Abwärtstransport aus der Overworld und quasihorizontalem Transport aus den Tropen und durch die mit den jeweiligen Transportprozessen assoziierte mittlere Transportzeiten erklärt werden, die aus Massenbilanzrechnungen bestimmt wurden. Es wird gezeigt, dass der überwiegende Eintrag von troposphärischer Luft in die LMS im Sommer und Herbst stattfindet, wobei im Mittel die kürzesten mittleren Transitzeiten (unter 0.3 Jahre) für den August und die längsten Transitzeiten (über 0.6 Jahre) für den Mai berechnet werden. Aus den Ergebnissen wird gefolgert, dass ein ausgeprägter isentroper Austauschprozess über den Subtropenjet im Sommer bis in den Herbst hinein der dominierende troposphärische Einfluss in der LMS bis in den Mai ist. Der Vergleich zwischen SPURT und anderen in der UT/LMS im Zeitraum von 1992 bis 1998 durchgeführten Messkampagnen zeigt einen systematischen Unterschied in den N2O/O3-Korrelationen. Die Zunahme von O3 relativ zu N2O in der LMS ist um etwa 6.5 ppb O3 pro 1 ppb N2O bzw. etwa 40% größer als die Zunahme bei jahreszeitlich vergleichbaren früheren Kampagnen. Durch eine weitergehende Analyse der Messungen, z.B. durch den Vergleich der N2O-Verteilungen in der LMS bei verschiedenen Messkampagnen, und zusätzlichen Informationen aus Satelliten- und Ballonmessungen wird abgeleitet, dass diese Änderung der N2O/O3-Korrelationen im Wesentlichen auf einen im Zeitraum von SPURT stärkeren quasihorizontalen Transport aus den Tropen in die Extratropen im Bereich des so genannten „tropical controlled transition layer“ [Rosenlof et al., 1997] zwischen 16-21 km (bzw. Θ ≈ 380-450 K) zurückzuführen ist. In Kooperation mit B. Bregman wurden mit dem Chemie-Transport-Modell TM5 des KNMI die Verteilungen von SF6 und CO2 in der Troposphäre und Stratosphäre, unter den Zielsetzungen Evaluation des Modelltransports und Erweiterung des Datensatzes von SPURT auf globalen Maßstab, für den Zeitraum 1.1.2000 bis 31.12.2002 modelliert. Dabei konnte gezeigt werden, dass bei Modellstudien zur Evaluation des Transports mit Hilfe von Alterstracern nicht nur troposphärisch monoton steigende Tracer wie SF6 sondern auch saisonal variable Tracer wie CO2 verwendet werden müssen. Bei dem Vergleich der Modellergebnisse des TM5 mit ER2- und SPURTMessungen zeigt sich, dass das Modell zum jetzigen Zeitpunkt in der Lage ist, das mittlere Alter in der unteren Stratosphäre und die SF6- und CO2-Verteilungen in der LMS qualitativ richtig wiederzugeben. Das mittlere Alter in der unteren Stratosphäre wird um etwa 0.5 bis 1 Jahr in den Tropen über- und in den Extratropen unterschätzt. Die vertikalen Gradienten im Modell für SF6 und CO2 in der LMS sind, insbesondere im Winter und Frühjahr, zu gering. Die Amplitude des CO2-Jahresganges in der oberen Troposphäre und in der LMS wird durch das Modell unterschätzt, während der saisonale Verlauf des Jahresganges richtig wiedergegeben wird. Im Moment wird vermutet, dass eine zu starke isentrope Mischung zwischen Tropen und Extratropen und/oder ein zu geringer Aufwärtstransport in der extratropischen Troposphäre im Sommer und Herbst die Ursachen für die beobachteten Abweichungen zwischen Modell und Messung sind.