Description: Veranlassung Als Beitrag zu den Zielen für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (Sustainable Development Goals, SDGs), insbesondere SDG 6 – Wasser und Sanitätsversorgung, hat das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) die Fördermaßnahme "Globale Ressource Wasser" (GRoW) initiiert. OUTLAST wird über die BMBF-Fördermßnahme GRoW als Folgeprojekt finanziert. In OUTLAST wird ein Modellsystem entwickelt, das aus drei Teilmodellen besteht: (1) Bias-Korrektur der globalen saisonalen Vorhersageprodukte SEAS5 (BSCD), (2) dem globalen hydrologischen Modell WaterGAP und (3) dem globalen Ernte-Wasser-Modell GCWM. Diese Modellsysteme und ihre Umgebung werden zurzeit in verschiedenen Forschungsinstituten entwickelt: Karlsruher Institut für Technologie (BSCD), Goethe-Universität Frankfurt (WaterGAP) und Georg-August-Universität Göttingen (GCWM). Trotz der erfolgreichen Entwicklung zahlreicher innovativer und hochmoderner Modellierungssysteme im akademischen Bereich ist die dauerhafte Umsetzung der Ergebnisse vieler Forschungs- und Entwicklungsprojekte nach dem Projektende nicht möglich, da die Überführung in ein operationelles System eine Herausforderung darstellt. Der Knackpunkt liegt darin, dass der Transfer von wissenschaftlichen Innovationen in die Praxis in der Regel mit einem hohen Aufwand für den Aufbau einer geeigneten IT-Infrastruktur verbunden ist, der viele Jahre dauert und für den nicht alle Forschungseinrichtungen über die notwendigen Kapazitäten und Ressourcen verfügen. In OUTLAST wird erprobt, wie dieser Technologietransfer von der Forschungsidee hin zum Operationierungsbetrieb erleichtert und beschleunigt werden kann. Dafür wird eine Cloud-Ready-Lösung eingesetzt. Dies bedeutet, dass die Software-Komponenten (also das operationelle Vorhersagesystem) als Container (ein eigenständiges, ausführbares Softwarepaket, das alles enthält, was zur Ausführung einer Anwendung erforderlich ist, z. B. Docker) sowohl auf traditionellen Recheninfrastrukturen laufen können als auch auf Cloud-Infrastruktur (z. B. Amazon EC2) orchestriert werden können. Dieser Ansatz bietet viele Vorteile: (i) einen nahtlosen Übergang von OUTLAST in den Betrieb, (ii) die Vermeidung jeglicher Konflikte mit dem Host-Betriebssystem und (iii) Gewährleistung eines schnellen Reboot-Systems beim Ausfall einer der Server, um das System wieder hochzufahren. Weiterhin erleichtern systematische Dokumentationen des Systems, aber auch Implentierungen von IT-Sicherheitsvorgaben sowie Kostenschätzungen für einen dauerhaften Betrieb einen späteren Transfer in eine operationelle und dauerhafte Umgebung. Um sicherzustellen, dass das Vorhersagesystem den Bedürfnissen von Endnutzern und politischen Entscheidungsträgern aus verschiedenen Sektoren auf globaler Ebene entspricht, wird OUTLAST zuerst in datenarmen und grenzüberschreitenden Wassereinzugsgebieten angewendet. Die Pilotnutzer aus den Regionen Viktoriasee und Zentralasien werden sich gemeinsam mit dem Projektteam an der Entwicklung des Systems beteiligen. Dazu ist es notwendig, im Rahmen des Projektes verschiedene Stakeholderdialoge durchzuführen. Ziele Ziel des Gesamtprojektes ist die Bereitstellung von sechsmonatigen globalen Dürrevorhersagen in Monatsschritten anhand von Bias-korrigierten SEAS5-Daten. Ziele des Teilprojektes von ICWRGC/BfG: - operationelle Bereitstellung von globalen saisonalen, hydrometeorologischen Dürrevorhersagen, basierend auf einer flexiblen Cloud-Lösung, die eine hohe Portabilität liefert. - Erstellung eines Umsetzungskonzeptes für einen anschließenden Dauerbetrieb, damit eine staatliche Behörde die erforderlichen Ressourcen frühzeitig einwerben und den Betrieb zeitnah übernehmen kann.
SupportProgram
Origins: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Göttingen ? Technologietransfer ? Globale Nachhaltigkeitsziele ? Gewährleistung ? Transportbehälter ? Vereinte Nationen ? Zentralasien ? Nachhaltigkeitsziel ? Einzugsgebiet ? Kostenschätzung ? Forschungsprojekt ? Forschungseinrichtung ?
Region: Rheinland-Pfalz
Bounding boxes: 7.5° .. 7.5° x 49.66667° .. 49.66667°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2022-09-01 - 2025-08-31
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