Modellbildung in der Geoökologie (G5, 103) SS 2004 29.4. Einführung, Modelle, Modellklassen 6.5. Zustandsmodelle, Rekursion 13.5. Beispiel Phyllotaxis 27.5. Definition von Ökosystem, Leben, Algorithmus, ... 3.6. Populationsmodelle, Individuenbasierte Modelle (FK) 17.6. Transportgleichungen und -modelle 24.6. Konzeptionelle Modelle der Hydrologie 1.7. Fallbeispiel Gårdsjön: Parameteridentifikation 8.7. Modelle zur Gewässerversauerung 15.7. Flussnetzwerke, Modelle in der Geomorphologie 22.7. Besprechung der Übungsaufgaben (FK) 1-2 weitere Termine: Besprechung der Übungsaufgaben (FK) Termin in der Pfingstwoche durchführen ? Bisher ging es darum, ihnen das wichtigste mathematische Prinzip klar zu machen, dass wir für die Modellbildung brauchen, Jetzt an die Inhalte, was wollen wir eigentlich abbilden, modellieren, wenn wir von ökologischen Systemen sprechen. Dazu machen wir jetzt Definitionen und Phänomenologie

Modellierung (nach Robert Rosen) Fibonacci Natural System ENCODING DECODING Formal System INFERENCE CAUSALITY 1 2 4 3 Newton Naturgesetze 2. Wiederholung: zur Erinnerung was eine Metapher in der Modellbildung ist. (hier am Beispiel Fibonacci): das Encoding wird weg gelassen Die erfolgreichste physikalische Theorie ist die Mechanik – Ist Leben ein Mechanismus ?

Leben, Ökosysteme: Definitionen und Phänomenlogie Komplexität Schwierigkeit, Zustände aus einfachen Bausteinen zu rekonstruieren Mechanismen möglich (Grundstudium) Interaktivität Schwierigkeit, Verhalten zu beurteilen und zu kontrollieren Mechanismen nicht möglich (Hauptstudium) Hier folgt eine kurze (informaelle) Einführung in beide Begriffe (wobei zur Veranschaulichung der Komplexität die Übung zur Mandelbrotmenge genommen werden kann)

Leben und Skalen Eigenschaften lebender Systeme verschwinden bei Vergrößerung: Die makromolekularen Bausteine sind selbst nicht „lebend“ Hypothese: aus den Bausteinen lassen sich lebende System zusammensetzen: das ist nur eine schwere Aufgabe wegen der Komplexität lebender Systeme, aber es ist keine neue Physik notwendig (hier droht sonst die „Vitalismusfalle“) Eigenschaften lebender Systeme verschwinden bei Verkleinerung: Die Stoffkreisläufe der Grundsubstanzen (H2O, N, P, ...) sind selbst nicht „lebend“ Hypothese: Die externen Funktionen von Ökosystemen, z.B. im Wasserkreislauf, lässt sich aus den abiotischen Flüssen der Grundsubstanzen zusammensetzen. Hydrologie des Stofftransports ist „normale Physik“ (auch hier droht sonst die „Vitalismusfalle“) Eine Wolke ist offen aber ohne Leben, Es existiert kein Beispiel für ein abgeschlossenes, lebendes System

Ein Ansatz zur Definition von Ökosystemen (Ausblick auf das HS) Unumstrittene Minimal-Anforderungen: „offen“ und enthalt „Leben“ Offen ist der „Geo-Aspekt“ Leben ist der „Bio-Aspekt“ Leben: Form einer zeitlich offenen Interaktion (mit DNS als Träger von Gedächtnis), Die Epochen nach den Möglichkeiten der Interaktion Offen: Die Ränder als Orte des Austausches von Stoffen, die nicht diese Eigenschaft besitzen: kleinstes endliches Volumen mit nicht-interaktiven Stoffflüssen Dieser Definitionsvorschlag setzt den Begriff der Interaktion voraus. Die Version, die wir verwenden werden, stammt aus der Informatik. Dazu müssen zunächst die Begriffe Maschine, Mechanismus, Automat und Algorithmus eingeführt werden. Die Erde als Ganzes ist danach kein Ökosystem: da nicht ein minimales Volumen vorliegt (man kann unbelebte Teile der Atmosphäre noch (konzeptionell) abziehen, ohne das das belebte Volumen kleiner wird. Eine einzelner Organismus ist danach auch kein Ökosystem: nicht, da die meisten von ihm mit seiner Umgebung ausgetauschten Stoffe biotisch sind (Nahrung oder Kot). Der Austausch dieser Stoffe erfolgt häufig (und das ist das eigentliche Kriterium hier) interaktiv und nicht als passiver Fluss. Diese Definition holt als gerade die mittleren Skalen heraus. Genau auf diesen Skalen auf denen die meisten Nutzungsfragen angesiedelt sind, benötigen wir eine Basis für Modelle

Leben und Interaktivität (HS) Begriffe: Maschine, Mechanismus, Algorithmus, Interaktivität Mit menschlicher Technik war es bisher nicht möglich, Maschinen mit den Eigenschaften lebender Systeme zu bauen, ... aber es ist möglich Maschinen als interaktive Systeme zu bauen Was ist Interaktivität ? In der Informatik In der Biologie und anderen Naturwissenschaften Wieso kann man Leben für eine besondere Form der Interaktivität halten? Leben ist hier als eine besondere und (räumlich) gekapselte Form von Interaktivität dargestellt. Wir wollen in der ökologischen Modellbildung letztlich Computer Modelle für lebende Systeme verwenden, also ist es besonders reizvoll einen Begriff zu verwenden, der aus der Informatik kommt. Hier brauchen wir jetzt eine Reihe von weiteren Definitionen, bevor es weitergehen kann. Ich möchte erreichen, dass sie begrifflich sauber drüber denken können (das soll ihnen später helfen, die Probleme in die jeweils richtige Klasse zu stecken, und insbesondere die schwierigen Fragen von den unlösbaren zu trennen!)

Begriffe: Algorithmus Mathematisches Verfahren um ein Problem oder eine ganze Klasse von Problemen automatisch zu lösen Eindeutigkeit Endlichkeit Terminiertheit Effektivität Für welche Probleme existiert ein/kein Algorithmus? Welche Algorithmen lassen sich auf einem Automaten realisieren? Welche Probleme lassen sich in formalen Sprachen darstellen? Wir suchen Modelle, die sich als Algorithmen darstellen lassen, (und dann auf einer mathematischen Maschine lösen lassen) Beispiel Suche nach Primzahlen

Begriffe: Algorithmus, Maschine, Automat, Mechanismus Computer: Implementierter Algorithmus Reale Systeme: Formale abstrakte Systeme: Maschine Künstliche Systeme Automat Mathematische Maschine Formale Sprache (universelle) Turing Maschine Allgem. Lösungsverfahren Wo gehört Leben hin? Ist jeder Computer ein Mechanismus? Ist Leben eine Maschine? Mechanismus Natürliche Systeme Algorithmus Lösungsverfahren

Was ist ein Computer-Modell ? (nach Robert Rosen) Computer stellt die Implementierung eines Algorithmus dar Maschine: Ein natürliches System ist eine Maschine, wenn mindestens eines seiner Modelle ein Mechanismus ist, der die Anforderungen einer mathematischen Maschine erfüllt. Mechanismus: ein natürliches System ist ein Mechanismus, wenn alle seine Modelle simulierbar (berechenbar) sind (auf einer nicht-interaktiven Turing Maschine). 1. Schritt: ein Computer ist eine mathematische Maschine 2. Darauf lässt sich ein Verfahren installieren, dass automatisch zum Ergebnis führt 3. Das geht für alle Mechanismen, aber es ist unklar ob Leben in diese Klasse fällt. Wir können es durch Abstraktion so weit vereinfachen, dass es dort hinein passt (das werden wir in den nächsten Stunden machen) oder wir können die Klasse unserer Modelle so weit erweitern, dass Leben ohne diese Abstraktion direkt als ein interaktives System modelliert werden kann. Der Preis dafür wird sein, dass wir auf Vorhersagen verzichten müssen (die in dem Fall prinzipiell unmöglich oder mindestens sehr unzuverlässig werden, wie im Beispiel des Schachspiels)

Begriffe: Automat Besondere Form einer mathematischen Maschine Automaten bestehen aus: Endlicher Menge von Zuständen (Start-, Endzustand) Eingaben (Worte einer Sprache) Ausgaben (Worte einer Sprache) Regeln für die Wirkung der Eingaben (müssen vollständig sein, sonst Einführung von Fehlerzuständen) Eine Maschine ist zunächst immer etwas, das von Menschen gebaut wird (es ist immer ein künstliches System ist): z.B. ist das Internet eine Maschine, aber ist es noch ein Mechanismus? Ein Mechanismus ist in der wirklichen Welt denkbar: evt. Ist alles, was in der Wirklichkeit existiert ein Mechanismus? (einige würden das wohl unterschreiben)

Beispiel: Geldautomat IBM beschäftigt eine eigene Gruppe, die nur die Programmierung von diesen Dingern bearbeitet.... Das Diagramm auf UML übersetzen! (und ohne Überschneidungen!)

Begriffe: formale Sprache I Natürliche Sprache Formale Sprachen Lassen sich von Maschinen (Automaten) übersetzen Eine Sprache definiert einen Automaten Ein Automat definiert eine Sprache Syntaktische, semantische, und pragmatische Aspekte von Sprachen Sog. Lindenmayer Systeme: L-Grammatiken dienen der Darstellung des Pflanzenwachstums (sie sind Beispiele für formale Sprachen) Wir suchen Modell, die sich als Algorithmen darstellen lassen, Beispiel Suche nach Primzahlen

Begriffe: formale Sprache II Übersetzungsproblem: Übertragung in eine andere Sprache unter Beibehaltung der Semantik Mehrdeutigkeitsproblem: kann ein Satz (Wort) auf mehr als eine Art vom Anfangssymbol abgeleitet werden? Reduktionsproblem: gibt es eine einfachere (ein fachste) Grammatik? Entscheidungsproblem: Gehört ein Wort zur Sprache? Ist ein Programm syntaktisch korrekt? z.B. die Suche nach einer neuen, unbekannten Pflanzenart ist ein Problem des letzten Typs

Ein endlicher Automat ist ein Fünftupel                 Z = Menge der Zustände   E = Menge der Eingabesymbole                 Zustandsübergangsfunktion         Anfangszustand         Menge der Endzustände Ein endlicher Automat   ist ein mathematisches Modell eines Systems mit Ein- und Ausgaben. Ein solches System befindet sich immer in einer aus einer endlichen Anzahl möglicher interner Konfigurationen. Man sagt auch: das System befindet sich in einem Zustand  .

Wenn wir in der Zustandsübergangsfunktion  vorsehen, dass für ein Eingabesymbol a mehr als ein Folgezustand möglich ist, so sprechen wir von einem nichtdeterministischen endlichen Automaten NEA Man kann einen endlichen Automaten als endliche Kontrolle   betrachten, die sich in einem Zustand befindet und auf einem Eingabeband   ein Eingabesymbol a liest. Wird das Symbol a gelesen, so wechselt der Automat in den Zustand und geht auf dem Eingabeband mit dem Lesekopf   einen Schritt nach rechts. Ist ein Endzustand, so hat der Automat die Zeichenkette links vom Lesekopf akzeptiert.

Endlicher Automat Da die Zustandsübergangsfunktion  ein Paar (z,a) auf genau einen Folgezustand abbildet, sprechen wir auch von einem endlichen deterministischen Automaten, abgekürzt DEA Man kann einen endlichen Automaten als endliche Kontrolle   betrachten, die sich in einem Zustand befindet und auf einem Eingabeband   ein Eingabesymbol a liest. Wird das Symbol a gelesen, so wechselt der Automat in den Zustand und geht auf dem Eingabeband mit dem Lesekopf   einen Schritt nach rechts. Ist ein Endzustand, so hat der Automat die Zeichenkette links vom Lesekopf akzeptiert.

Turing Maschine Ein endlicher Automat mit einem potenziell unendlichen Speicherband kann alle algorithmischen Probleme lösen (wenn Zeit keine Rolle spielt) Church Turing These: Diese Formalisierung erfasst alles was unter den (intuitiven) Begriff der Berechnung fällt Allgemein hält man die Church Turing These heute für richtig. Der interaktive Fall wird von ihr aber nicht behandelt. Daher gibt es heute dazu einen Erweiterungsvorschlag (s. unten)

Beispiel der Turing Test (auf Intelligenz) In Dr. Loebner pledged a Grand Prize of $100,000 and a Gold Medal for the first computer whose responses were indistinguishable from a human's. Each year an annual prize of $2000 and a bronze medal is awarded to the most human computer. The winner of the annual contest is the best entry relative to other entries that year, irrespective of how good it is in an absolute sense. http://cogsci.ucsd.edu/~asaygin/tt/ttest.html 1950: can a machine think?

Beispiel der Turing Test (auf Intelligenz) Descartes' Challenge: For we can certainly conceive of a machine so constructed that it utters words, ... But it is not conceivable that such a machine should produce different arrangements of words so as to give an appropriately meaningful answer to whatever is said in its presence, as even the dullest of men can do. (Descartes 1637, p. 140) Turing's prediction: "in about fifty years' time [by the year 2000] it will be possible to program computers ... to make them play the imitation game so well that an average interrogator will have no more than 70 per cent. chance of making the correct identification after five minutes of questioning." (Turing 1950, p.442). http://cogsci.ucsd.edu/~asaygin/tt/ttest.html 1950: can a machine think? When talking about the Turing Test today what is generally understood is the following: The interrogator is connected to one person and one machine via a terminal, therefore can't see her counterparts. Her task is to find out which of the two candidates is the machine, and which is the human only by asking them questions. If the machine can "fool" the interrogator, it is intelligent.

Sequential Interaction Machine Persistent Turing Machines (PTM) (Goldin/Wegner) off-line observer Oi+2 Oi+1 Oi s0 sh Ii+2 s0 sh Ii+1 Ii s0 sh Oi s0 Oi+1 Oi SIM/PTM si on-line observer Das soll auf lebende Systeme verallgemeinert werden: wenn sich von außen gesehen ein System als interaktiv erweist (Kriterium: es kommt auf die Reihenfolge der Eingaben an, spätere Eingaben hängen von den erzielten Antworten ab), dann muss es im Innern einen persistenten Zustand besitzen (es wird nicht auf einen Anfangszustand zurückgesetzt). Es kann ein Gedächtnis besitzen, man kann sogar später die Arten der Interaktivität nach der Form des Gedächtnisses unterscheiden (und damit einen Unterschied zwischen Menschen, anderen Lebewesen, oder Computer erhalten). Vergleichen Sie das mit den Anforderungen im Turing Test auf Intelligenz: der ist ganz offenbar interaktiv angelegt, wie ein mündliche Prüfung! die Maschinen, die dort getestet werden (TMs) sind es aber nicht; also haben die gar keine Chance? Was ist mit Ii+2 Ii+1 Ii si+1 si+2 Oi+2 Oi+1 Oi Oi+1 Oi Oi

Leben: Interaktiv oder komplex ? In welchem Verhältnis stehen: Individualität (als typisches biologisches Merkmal), Interaktivität (als äußeres Verhaltensmerkmal), Gedächtnis (als interner persistenter Zustand) Komplexe Systeme können eine scheinbare Individualität besitzen (z.B. jedes beliebig tiefe Detail aus der Mandelbrotmenge) Interaktive Systeme besitzen eine unvermeidliche Individualität Interaktivität als Verhaltensmerkmal und Gedächtnis als Strukturmerkmal von Individualität Kann man die drei Begriffe in eine Beziehung/Hierarchie bringen? Die Beobachtung von Interaktivität erfordert einen ausgedehnten Zeitraum. Das Konzept eines Zustandssystemes schlisst diese Notwendigkeit gerade aus (also das eine oder das andere je nach Situation) Vorschlag: wenn Verhaltenszugang und Strukturzugang kommutieren, dann liegt keine Individualität vor (und deswegen keine Interaktion und auch kein Gedächtnis). Das sind die Zustandssysteme im reinen Sinne? Die emanzipative Technologien beschreiben die Situationen, in denen der Verhaltenszugang (ritualisierte Interaktion) privilegiert ist und keinen direkten Schluss auf die Struktur erlaubt Die explorativen Technologien beschreiben die Situation, in denen der Strukturzugang (qua Konstruktion) privilegiert ist, aber das Verhalten nicht mehr vollständig impliziert (es gibt dabei neue Formen der Interaktivität)

Zeit Fehlen von Individualität in physikalischen Systemen: J.A. Wheeler: „Im Universum existiert nur ein einziges Elektron“ Individualität in lebenden Systemen: keine zwei Blätter sind gleich Wo kommt Individualität vor oder auch nicht? Weil die Umwelt von keinen zwei Blättern nicht identisch ist. Austauschterme bei quanten-mechanischen Rechnungen.. Nicht in klassischen Systemen, da dort Vertauschen der Partner keinen Sinn macht (Billard...) Das Bild ist ein sog. Feyman Diagramm. Beobachtet werden die drei Endprodukte (Lepton, z.B. Elektron, Antineutrino, Zeit (läuft rückwärts) und Photon). es müssen aber alle Permutationen ausgerechnet und addiert werden, um die Zerfallswahrscheinlichkeit zu berechnen... In derartigen Diagrammen haben die Reaktionspartner keine Individualität. Bereits die Unterstellung sie hätten das und würde es nicht wissen, führt zum experimentell widerlegbaren Ergebnissen. Verdacht: ohne externe Wechselwirkung (verschränkte Systeme) haben die Teilsysteme keine Individualität, Es findet untereinander eine Wechselwirkung statt, aber keine Ereignisse finden statt (ist das auch der Grund für das Fehlen von Individualität in der Physik der Elementarteilchen)? (das ist keine Übungsfrage, sondern eine Frage an die Physik) Wenn Sie eine gute Antwort wissen, publizieren! Zeit

Wdh.: Was ist ein interaktives Modell ? Persistente, unbeobachtbare Zustände (Gedächtnis)  Interaktives Verhalten Umgekehrter Pfeil Domain Co-Domain z.B.: Menge an Zuständen z.B: Menge an Verhalten Zum Pfeil gehören Start- und Endpunkt, die durch Mengen dargestellt werden können Die Werte- und Bildbereiche sind Mengen, und die Elemente der Mengen können wieder Pfeile sein, die Elemente braucht man also nicht immer sie können durch Pfeile repräsentiert sein, die Pfeile braucht man immer!

Varianten der Bedeutung von „Ökosystem“ Bedeutung/Verwendung Einfache Aspekte Kontext I. Biotisch fokussiert: („..enthalten Leben...“) Ähnliche, verwandte Bausteine, aber mit Gedächtnis und (scheinbarer?) Individualität Biologie, Ökologie II. Abiotisch fokussiert : („..und sind offen “) Einfache, externe Input- Output Funktionen Geowissenschaften, z.B. Hydrologie Die nächsten drei Folien stellen einen systematischen Klassifikationsversuch von Ökosystem-Definitionen dar Auf mittleren Skalen. Ein Ökosystem ist ein räumlich begrenztes System (endliches Volumen), dessen Ränder durch nicht-interaktive (gerichtete) Stoffflüsse (>< 0) definiert ist. Beispiele derartiger Flüsse sind: Wasser: Regen, Transpiration, Abfluss,.. Darin gelöste Inhaltsstoffe: Verwitterung, Fällung als Sekundär-Mineral, (aber der CO2 Fluss fällt nicht in diese Klasse! Warum ?). Die Offenheit als ein Landschaftsausschnitt ist hier prinzipiell, sie wird nicht nachträglich aus einer geschlossenen und dann gestörten Situation (abgeschlossen) hergeleitet. Hypothese: wenn die Flüsse aus nicht lebenden Stoffen, durch die ein abgegrenztes Volumen definiert sind, einige weitere Bedingungen erfüllen (z.B. ohne eigenes Gedächtnis, keine persistenten unbeobachtbaren Zustände und trotzdem nicht als eine geschlossene Funktion beschreibbar, ...), dann folgt, daraus, dass innerhalb eines solchen Volumens Leben vorhanden ist. (mit anderen Worten: dass dort eine Interaktion mit einer bestimmten Qualität – Gedächtnis mindestens so leistungsfähig wie DNS - vorhanden sein muss) Ein Ökosystem ist eine zeitliche Epoche in der ein potenzielles Verhalten vorhanden ist (z.B. autonomen Selbstreproduktion und Photosyntehse) (eine endliche Geschichte), deren aktuelle (interaktive) Verhaltensmöglichkeit aus einer gemeinsamen Vorgeschichte resultiert (sie ist aus gemeinsamen Vorgängern evolviert). Die Epoche kann im Prinzip fortgesetzt werden: liefert ein Beispiel für eine „open-ended Interaction“. Die Träger des Verhaltens (z.B. Organismen) stehen in einem gemeinsamen Abstammungsverhältnis. Der Inhalt des Gedächtnisses ist von außen nicht zugänglich (unbeobachtbar; eine Unterscheidung von Genotyp als dem Träger des möglichen und Phäntyp als dem Träger des tatsächlichen Verhaltens ist unvermeidbar. Ein völlig domestiziertes System (das zu einer bloßen Funktion umgewandelt wurde, ist danach kein Ökosystem (mehr)), Die meisten Massentierhalten sind wohl bereits in der Nähe dieser Situation? Ist eine Batterie von Legehühnern ein Ökosystem?

Varianten der Bedeutung von „Ökosystem“ (1. Forts.) Verwendung Beispiel-Typ Gezeigtes Beispiel I. Biotisch: Biozönose als Ökosystem, Nahrungsnetze, etc. Kratakau Vulkaninsel durch Ausbruch 1883 sterilisiert II. Abiotisch: Hydrologische Einzugs-gebiete Hubbard Brook, USA frühe Ökosystemforschung

Varianten der Bedeutung von „Ökosystem“ (2. Forts.) Verwendung Explizit, definiert Erklärungsprinzip I. Biotisch: Anfangskonfiguration (-Zustand), Abgrenzung von Epochen Zerlegung (oder Abstraktion) in nicht-interagierende Teile II. Abiotisch: Randbedingungen, Flüsse auf äußeren Rändern Einbettung (oder Abstraktion) in nicht-interagierendes funktionales System Auf den restlichen Folien wird zu jedem Ansatz je ein Beispiel vorgestellt.

Wiederbesiedlung nach einem Vulkansausbruch (Krakatau 1883- 1998) Der lauteste Knall der letzten 150 Jahre: 27.8.1883 Wiederbesiedlung nach einem Vulkansausbruch (Krakatau 1883- 1998) http://whyfiles.org/031volcano/krakatau.html http://www.geo.arizona.edu/Antevs/ecol438/lect13.html Am 27.8.1883 verschwanden 2/3 der Insel . Grosse Tsunamis mit 36.000 Toten in Java und Sumatra Geschätzte 20 km3 gingen hoch (10.000 mal Hiroshima Bombe) Die fünft größten der Welt, die nächst-größere aber auf Neuseeland zur Römerzeit noch unbesiedelt. Hier aber holländische Kolonie, im selben Jahr am Telegrafennetz, das erste Weltmedienereignis Rakata ist die Hauptinsel der Karatkau Gruppe 60-80 meter dicke Decke von frischer Asche aus diesem Ausbruch. Die Wiederbesiedlung wurde in den folgenden Jahren studiert (es ist inzwischen eines der Paradebeispiele für Insel-Biogeographie) aus: Whittaker (1998)

Wiederbesiedlung der Rakata Insel mit Pflanzen (Krakatau-Gruppe) Whittaker, R.J. (1998) Island Biogeography, Oxford Univ. Press (Im BITÖK vorhanden) Eine populärwissenschaftliche Schilderung: Winchester, Simon (2003) Krakatoa – the day the world exploded. Harper Collins, New York. Das zweite Buch gibt den historischen Hintergrund: das erste Weltmedien-Ereignis aus: Whittaker (1998)

Wiederbesiedlung in Abhängigkeit der Art der Verbreitung Siehe: Whittaker, R.J. (1998) Island Biogeography, Oxford Univ. Press aus: http://www.geo.arizona.edu/Antevs/ecol438/lect13.html

Insel-Biogeographie Amphibien und Reptilien Aus: Hugget (1995) Aus Hugget,R.J. (1995) Geoecology – An evolutionary Approach, Routledge, London. 850 WI 2010 H891 Aus: Hugget (1995)

Insel-Biogeographie Alle Arten Aus: Hugget (1995) Aus Hugget,R.J. (1995) Geoecology – An evolutionary Approach, Routledge, London. 850 WI 2010 H891 Aus: Hugget (1995)

Zusammenfassung: Krakatau Gute zeitliche Abgrenzungen: Start der Wiederbesiedlung Trennung von Sukzessionsphasen Alle Ränder (räumlich und zeitlich) für die Biota wahrnehmbar (Grenzen des Lebensraumes) Biologische Interpretation der Ergebnisse relativ leicht Schwierige stoffliche Bilanzierung Konvexe Geländeformen Alle Ränder für die stofflichen Umsetzungen durch willkürliche Zustände charakterisiert (nicht durch Flüsse) Ganz Typisch: wenn man das aus den Bausteinen zusammensetzt, wird es am Ende fast unmöglich, etwas über die Stoffbilanz der Einheit zu sagen ... (man verliert die Ränder aus dem Blick; die Insel wir gewählt weil hier Ränder automatisch gegeben sind), aber das hilft leider für die Flüsse nix, weil die Inseln stets die falsche Form besitzen (konvex)

Hubbard Brook Experimental Forest http://www.hubbardbrook.org/ http://lternet.edu/documents/Publications/climdes/hbr/hbrclim.htm 43°56’ N, 71°45’ W (New Hampshire) established 1955 by the U.S.D.A. Forest Service size 31.6 km2, altitude range 222 m - 1015 m a.s.l. Watershed 7: undisturbed control Watershed 2: clearcut 1965-66, regrowth prohibited until 1968 http://www.hubbardbrook.org/

Eine Abfluss-Messstelle: Im Idealfall der einzige Ausgang für gelöste und suspendierte Stoffe

Auswirkungen des Kahlschlages auf Konzentrationen gelöster Ionen im Abfluss Aus Essentials of ecology, Aus: Begon et al. (2001)

Zusammenfassung: Hubbard Brook Gute räumliche Abgrenzungen: Konkave Geländeformen Alle Ränder für die stofflichen Umsetzungen durch funktionale und beobachtbare Flüsse charakterisiert (Niederschlag, Abfluss, ...) Geochemische Interpretation der Ergebnisse relativ leicht Schwierige zeitliche Gliederung Keine Wahrnehmbarkeit der Ränder für die Biota Die räumliche (und zeitliche) Einheit hat keine biologische Interpretation Hier ist man bei den Anfangsbedingungen ähnlich opportunistisch wie vorher im Bio-zugang bei den Rändern Ökologen gehen unterschiedlich mit diesem Problem um, Gelöst ist es nicht („Wirkliche Ökologen verlieren die Organismen nicht aus dem Blick“, verwenden immer den Biozugang ..., etc.)

Zusammenfassung von heute Definitionen von Ökosystemen Es gibt (mindestens) zwei Zugänge, die nicht zueinander passen: bio und geo Geoökologie ist schwer! Ausblick: in der nächsten Stunde werden wir mit der metaphorischen Anwendung des Zustandskonzeptes weitermachen.

Übungsaufgaben II: Beschreiben Sie den Unterschied zwischen einer Klausur und einer mündlichen Prüfung in den Begriffen interaktiv, nicht interaktiv Welche Aufgabe trauen sie dabei einem Automaten zu? (als Prüfer, als Prüfling) Geben Sie Gründe an, die eher für eine Klausur und solche die eher für eine mündliche Prüfung sprechen. Was ist leistungsfähiger in der Differenzierung und was ist objektiver? Beim Turing Test sind interaktive Programme zugelassen. Das heißt, diese Computer entsprechen eher einer PTM als einer TM Würden Sie den Programmen erlauben, während des Tests online zu gehen? Welche der folgenden Systeme halten Sie für ein Ökosystem (nach den eingeführten Definitionen, nach Ihrer eigenen Meinung)? Ein Schimmelkäse Eine Legehennen-Batterie Eine Gewitterwolke Das Internet Der Kühlschrank einer WG