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  • MODUS-COVID Bericht vom 02.12.2022

    In diesem Bericht betrachten wir zum einen die zu erwartenden Effekte einer Abschaffung der Maskenpflicht im öffentlichen Nah- und Fernverkehr sowie einer Aufhebung der Isolationspflicht. Die Modellsimulationen ergeben eine signifikante Veränderung der maximalen Hospitalisierungsinzidenz um bis zu einem Faktor 2 für den maximalen Fall, dass sich tatsächlich keine mit Corona infizierte Person mehr isolieren sollte – verglichen mit der Situation, dass sich alle symptomatisch infizierten Personen automatisch isolieren. Zum anderen betrachten wir einen möglichen Übergang von einem Regime, in welchem eher selten auftretende neue Virusvarianten jeweils neue Wellen erzeugen, zu einem Regime, in welchem viele genetisch eng verwandte Virusvarianten (“Variantensuppe”) gleichzeitig auftreten. Die Wellen werden in diesem Regime nicht mehr durch spezifische neue Varianten erzeugt. Stattdessen synchronisieren die saisonalen Effekte die Bevölkerungsimmunität. Ohne saisonale Effekte würden wir damit auf ein Regime gleichmäßiger Inzidenz weitgehend ohne Wellen zulaufen. Allerdings wird durch die saisonalen Effekte die Bevölkerungsimmunität synchronisiert, so dass nach einer Winterwelle zunächst eine Phase geringerer Inzidenz folgt. Aufgrund des im Vergleich mit der Influenza recht schnell abnehmenden Schutzes gegen Übertragung zeigt unser Modell zusätzlich zur Winterwelle bis auf weiteres auch eine niedrigere Sommerwelle.
  • Towards Mobility Reports with User-Level Privacy

    The importance of human mobility analyses is growing in both research and practice, especially as applications for urban planning and mobility rely on them. Aggregate statistics and visualizations play an essential role as building blocks of data explorations and summary reports, the latter being increasingly released to third parties such as municipal administrations or in the context of citizen participation. However, such explorations already pose a threat to privacy as they reveal potentially sensitive location information, and thus should not be shared without further privacy measures. There is a substantial gap between state-of-the-art research on privacy methods and their uti- lization in practice. We thus conceptualize a mobility report with differential privacy guarantees and implement it as open-source software to enable a privacy-preserving exploration of key aspects of mobility data in an easily accessible way. Moreover, we evaluate the benefits of limiting user contributions using three data sets relevant to research and practice. Our results show that even a strong limit on user contribution alters the original geospatial distribution only within a com- paratively small range, while significantly reducing the error introduced by adding noise to achieve privacy guarantees.
  • Wende, und dann? Die Verkehrsentwicklung in der Region Berlin-Brandenburg seit der Wiedervereinigung

    Mit der Wiedervereinigung hatte sich die neue Region Berlin-Brandenburg eine gemeinsame umweltfreundliche und verkehrsmindernde Siedlungs- und Verkehrsentwicklung zum Ziel gesetzt, bei der neue Siedlungsbereiche vorrangig entlang vorhandener Schienenstränge entstehen sollten. Die Zusammenarbeit beider Bundesländer stieß dabei auch aufgrund unterschiedlicher Interessenlagen mehrfach auf Umsetzungsschwierigkeiten, sodass die eintretende Entwicklung hinter den selbstgesteckten Erwartungen zurückblieb. Ziel dieser Masterarbeit ist es, die verkehrsräumliche Entwicklung in der Region Berlin-Brandenburg nachzuvollziehen, maßgebliche Entscheidungen und Akteure zu identifizieren und Schlüsse daraus für die weitere Zusammenarbeit zu ziehen – insbesondere vor dem Hintergrund der derzeitigen Herausforderungen einer stark wachsenden Region. Dafür wurden in dieser Arbeit die entsprechenden Planungen der 1990er Jahre analysiert und mit der tatsächlich eingetretenen Entwicklung anhand von statistischen Datenreihen zur Bevölkerungsentwicklung in der Region abgeglichen. Zudem wurden Experteninterviews geführt, die weitere Aspekte der Zusammenarbeit der Verwaltungen beleuchteten. Die Analyse der Siedlungsentwicklung zeigt, dass eine Steuerung der Siedlungsentwicklung an vielen Stellen trotz einiger Umsetzungsschwierigkeiten als durchaus gelungen bewertet werden kann, auch weil die staatsvertraglich vereinbarte Zusammenarbeit beider Bundesländer in der Raumplanung bundesweit einzigartig ist. Im Bereich der Verkehrsplanung mangelt es jedoch an einer solchen Verstetigung. Dass Leitbilder und Ziele der Planungen in einem von Disparitäten geprägten Raum teilweise im Kontrast zueinander stehen, erschwert die Zusammenarbeit weiter. Es ist daher empfehlenswert, die gemeinsame Verkehrsplanung ähnlich wie die Raumplanung institutionalisiert in einer gemeinsamen Planungsbehörde zu verstetigen. Hierfür muss auch die Definition der Metropolregion zusammen mit den Leitbildern angepasst werden, sodass künftig passgenauere Verkehrs- und Siedlungspolitik für einen sich dynamisch entwickelnden Raum gemacht werden kann. Weiterführende Forschung könnte den Aufbau einer solchen Planungsbehörde im bundesdeutschen Rahmen näher untersuchen.
  • Optimization of adaptive test design methods for the determination of steady-state data-driven models in terms of combustion engine calibration

    This thesis deals with the development of a model-based adaptive test design strategy with a focus on steady-state combustion engine calibration. The first research topic investigates the question how to handle limits in the input domain during an adaptive test design procedure. The second area of scope aims at identifying the test design method providing the best model quality improvement in terms of overall model prediction error. To consider restricted areas in the input domain, a convex hull-based solution involving a convex cone algorithm is developed, the outcome of which serves as a boundary model for a test point search. A solution is derived to enable the application of the boundary model to high-dimensional problems without calculating the exact convex hull and cones. Furthermore, different data-driven engine modeling methods are compared, resulting in the Gaussian process model as the most suitable one for a model-based calibration. To determine an appropriate test design method for a Gaussian process model application, two new strategies are developed and compared to state-of-the-art methods. A simulation-based study shows the most benefit applying a modified mutual information test design, followed by a newly developed relevance-based test design with less computational effort. The boundary model and the relevance-based test design are integrated into a multicriterial test design strategy that is tailored to match the requirements of combustion engine test bench measurements. A simulation-based study with seven and nine input parameters and four outputs each offered an average model quality improvement of 36 % and an average measured input area volume increase of 65 % compared to a non-adaptive space-filling test design. The multicriterial test design was applied to a test bench measurement with seven inputs for verification. Compared to a space-filling test design measurement, the improvement could be confirmed with an average model quality increase of 17 % over eight outputs and a 34 % larger measured input area.
  • Modeling urban evapotranspiration using remote sensing, flux footprints, and artificial intelligence

    As climate change progresses, urban areas are increasingly affected by water scarcity and the urban heat island effect. Evapotranspiration (ET) is a crucial component of urban greening initiatives of cities worldwide aimed at mitigating these issues. However, ET estimation methods in urban areas have so far been limited. An expanding number of flux towers in urban environments provide the opportunity to directly measure ET by the eddy covariance method. In this study, we present a novel approach to model urban ET by combining flux footprint modeling, remote sensing and geographic information system (GIS) data, and deep learning and machine learning techniques. This approach facilitates spatio-temporal extrapolation of ET at a half-hourly resolution; we tested this approach with a two-year dataset from two flux towers in Berlin, Germany. The benefit of integrating remote sensing and GIS data into models was investigated by testing four predictor scenarios. Two algorithms (1D convolutional neural networks (CNNs) and random forest (RF)) were compared. The best-performing models were then used to model ET values for the year 2019. The inclusion of GIS data extracted using flux footprints enhanced the predictive accuracy of models, particularly when meteorological data was more limited. The best-performing scenario (meteorological and GIS data) showed an RMSE of 0.0239 mm/h and R2 of 0.840 with RF and an RMSE of 0.0250 mm/h and a R2 of 0.824 with 1D CNN for the more vegetated site. The 2019 ET sum was substantially higher at the site surrounded by more urban greenery (366 mm) than at the inner-city site (223 mm), demonstrating the substantial influence of vegetation on the urban water cycle. The proposed method is highly promising for modeling ET in a heterogeneous urban environment and can support climate change mitigation initiatives of urban areas worldwide.