Modelle
Simulationsmodelle sind ein zentrales Werkzeug der Forschung an unserem Lehrstuhl. Wir nutzen Techniken der Individuen- und Agenten-basierten Modellierung (IBM / ABM), Zelluläre Automaten als auch Differentialgleichungssysteme. Unterschiedliche Methoden der angewandten und räumlichen Statistik (statistische Modelle) vervollständigen unser Methodenspektrum. Die folgende Auflistung beschränkt sich auf die Vorstellung einiger am Lehrstuhl entwickelter Simulationsmodelle.
pyMANGA | BORNEO | SERBIK | MANGA | PlasmidomeIBM | PINUS-Syria (IBM) | PeatFire | PlasSim | IPS-SPREADS | DEB-IBM Krill Model | Bettina | PlasmidActionIBM | ASPIK | mesoFON
pyMANGA
A modular, open and extendable software platform for modeling of forest and vegetation dynamics.
Check out and contribute building blocks to pyMANGA here:
https://pymanga.forst.tu-dresden.de/
Kontakt: Marie-Christin Wimmler
Weitere Informationen: Artikel in Environmental Modelling & Software
BORNEO
Agenten-basiertes Modell zur Beschreibung der Fortbewegung von Primaten in Bäumen. Es simuliert die Aktivitäten von Orang-Utans, die durch ihre Fortbewegung ein Gleichgewicht zwischen Energieaufnahme und -verbrauch herstellen wollen. Sie nutzen verschiedene Arten der Fortbewegung, die von der Konnektivität der Bäume abhängen. Aufgrund von Waldstörungen können sich Orang-Utans gezwungen sehen sich durch eine stärker terrestrische und weniger baumgestützte Fortbewegung anzupassen, wodurch sich die Suche nach Frucht- und Nistbäumen verlängern kann. Dies kann sich auch auf die Aktivitätsmuster insgesamt, den verfügbaren Energiehaushalt und schließlich auf die Fitness der Orang-Utans auswirken. Das Modell kann somit als Instrument zur Untersuchung der direkten Auswirkungen von Waldveränderungen und Störungen auf das Verhalten von Arten wie Orang-Utans dienen.
Kontakt: Kirana Widyastuti
Weitere Informationen: Artikel in Frontiers in Ecology and Evolution
SERBIK
Ein saisonal reguliertes bioenergetisches Krill-Wachstumsmodell, dass die Lebensgeschichte (Wachstum, Energetik und Reproduktion) des Antarktischen Krills über seinen gesamten Lebenszyklus unter gegebenen Umweltbedingungen simuliert. Es wird verwendet, um die Auswirkungen des globalen Wandels auf die Entwicklung und Fitness des Antarktischen Krills in einem zukünftigen Südlichen Ozean zu bewerten. Kontakt: Dominik Bahlburg
Weitere Informationen: Artikel in Ecological Modelling
The MANgrove–GroundwAter feedback model (MANGA)
Prozessbasierte Kopplung des Grundwasserströmungsmodells an ein agenten-basiertes Mangrovenmodell - ein Werkzeug zur Erklärung der Zonierung von Mangroven.
Kontakt: Jasper Bathmann
Weitere Informationen: Artikel in Ecological Modelling
PlasmidomeIBM
Ein individen-basiertes Modell des Plasmidoms. Es zeigt wie intra- und interzelluläre Konkurrenz zwischen verschiedenen Plasmidtypen die Evolution von Plasmidgemeinschaften und den Bestand von plasmid-kodierten Antibiotikaresistenzen beeinflusst.
Kontakt: Martin Zwanzig
Weitere Informationen: Preprint auf bioRxiv
PINUS-Syria (IBM)
Das Modell simuliert das Wachstum und die Mortalität von Pinus brutia unter dem Einfluss von entfernungsunabhängiger Konkurrenz unter verschiedenen Standortbedingungen. Es kann zur Optimierung des Umtriebsalters und des Durchforstungsregimes verwendet werden.
Kontakt: Tammam Suliman
Weitere Informationen: Artikel in Forest Systems
PeatFire
PeatFire ist ein einfaches, individuen-basiertes Modell, das Feuerereignisse in einem virtuellen tropischen Moorökosystem simuliert. Dabei geht es nicht nur um Feuer an der Oberfläche (oberirdisch), sondern auch um Feuer unterhalb des Bodens. Das Modell versucht zu simulieren, wie sich Feuer von der Torfoberfläche nach unten ausbreiten und dynamische Muster von verbrannten Flecken erzeugen könnte.
Kontakt: Kirana Widyastuti
Weitere Informationen: Artikel in International Journal of Wildland Fire
https://peatfire-abm.github.io/
PlasSim - Plasmid population dynamics Simulator
Das Modell besteht aus drei gewöhnlichen Differentialgleichungen, die die Dynamik von plasmidfreien Bakterien, F, nicht-adaptierten Plasmidträgern, P, und adaptierten Plasmidträgern, A, beschreiben. Es zeigt wie verschiedene Lokalisierungen genetischer Anpassungen die Dynamik einer Population beeinflussen. Über eine interaktive Web-App können Simulationen mit selbst definierten Parametern ausgeführt und die Ergebnisse heruntergeladen werden.
Kontakt: Martin Zwanzig
Weitere Informationen: Artikel in mSystems
IPS-SPREADS
Integriert GIS-Daten zur Baumverteilung im Modell IPS (Infestation Pattern Simulation, Kautz et al. 2014), um eine Prädisposition und Risikobewertung von Borkenkäferbefall durchzuführen.
Kontakt: Bruno Walter Pietzsch
Weitere Informationen: Artikel in Frontiers in Forests and Global Change
DEB-IBM Krill Model
Simuliert die Leistung von Krill gegenüber Salpen in einem sich erwärmenden Südpolarmeer.
Kontakt: Jürgen Groeneveld
Weitere Informationen: Artikel in Nature Ecology & Evolution
Bettina
Mechanistisches Modell für Baumwachstum und Plastizität basierend auf Prinzipien der hydraulischen Architektur der Bäume
Kontakt: Ronny Peters
Weitere Informationen: Artikel in Ecological Modelling
PlasmidActionIBM
Simuliert die Dynamik eines einzelnen Plasmidtypen in einer klonalen Bakterienpopulation bzw. dessen intra- und interzelluläre Interaktion mit einem anderen. Dabei wird zwischen nicht-transmissiven und konjugativen Plasmidtypen unterschieden. Für letztere wird berücksichtigt das räumliche Signale die Expression von Transfergenen und somit die Konjugation steuern.
Kontakt: Martin Zwanzig
Weitere Informationen: Artikel in Plasmid
ASPIK
Simuliert Pappelblattkäfer in Kurzumtriebsplantagen.
Weitere Informationen: Publikation in 'Bioenergy from Dendromass for the Sustainable Development of Rural Areas'
mesoFON
Mangrovenwaldmodell mit Kronenplastizität.
Weitere Informationen: website, publication