s/anpassungkapazität/Anpassungskapazität/gi
Der Klimawandel hat in der Arktis weitreichende direkte und indirekte Auswirkungen auf die Gesundheit der indigene und nicht-indigene Bevölkerung. Die Klima- und Wetterbedingungen der nördlichen Breiten und die jüngsten dramatischen Klimaveränderungen führen zu Temperaturextremen, die sich auf die soziale und wirtschaftliche Struktur der städtischen und ländlichen Gebiete auswirken werden. Eine eingehende Analyse dieser Veränderungen sollte sich sowohl mit den spezifischen natürlichen und sozialen Merkmalen befassen als auch mit den Anliegen der indigenen Bevölkerung. Das menschliche Wohlbefinden im Kontext von Klima- und Wetterextremen lässt sich mit dem Universal Thermal Climate Index (UTCI) erfassen. Während die Lufttemperatur allein ein guter Indikator für die aktuellen und zukünftigen Wetter- und Klimabedingungen ist, kann das Wohlbefinden durch starke Winde und hohe Luftfeuchtigkeit beeinflusst werden. Gerade in Küstengebieten verschärfen sich die klimatischen Situationen im Winter durch das Zusammenspiel von Wind und Kälte. Das Projekt zielt darauf ab, die aktuellen bioklimatischen Bedingungen zu identifizieren und mittels dem UTCI zu bewerten. Der Schwerpunkt liegt auf der thermischen Belastung für den menschlichen Körper und der Bewertung der sozialen Anfälligkeit, die sich aus den rezenten extremen klimatischen Schwankungen in der Arktis ergeben. Es werden auch die positiven Folgen der globalen Klimaerwärmung und der gesellschaftliche Nutzen aus diesen Veränderungen der nördlichen Breitengrade diskutiert. Zur Bestimmung der sozialen Verwundbarkeit und der sozialen Sensibilität und Anpassungsfähigkeit in den nördlichen Breiten berechnen wir den Social Vulnerability Index (SVI). Die SVI konkretisiert die sozialen Probleme, die sich aus dem fortschreitenden Klimawandel ergeben und liefert Erkenntnisse für die Entwicklung von Anpassungsstrategien in dieser Region. Um sich in die regionalen Details des SVI zu vertiefen, wird das sozioökonomische Umfeld der Gemeinden im Norden Norwegens als Fallstudie betrachtet. Die Ergebnisse des Projekts können als nützliches Instrument zur Minimierung von Bevölkerungsverlusten und zur Gewährleistung der sozialen Sicherheit in der Arktis dienen und politischen Entscheidungsträgern eine solide wissenschaftliche Grundlage für die Prävention und Eindämmung von Klimakatastrophen bieten, was für die Menschen in den nördlichen Gebieten äußerst wichtig ist in Zeiten des Klimawandels.
Die Wälder der Erde haben eine grundlegende Bedeutung für die Zukunft der Menschheit. Sie bilden einen Großteil der Erdoberfläche und sind wichtiger Lebensraum der an Land lebenden Tier- und Pflanzenarten. Wälder produzieren nutzbare Stoffe, regulieren Stoff- und Wasserfüsse, die CO2-Konzentration der Atmosphäre sowie das globale und regionale Klima. Der Schutz der Wälder ist von zentraler Bedeutung für eine nachhaltige Existenz der Menschen in sicher funktionierenden Beziehungen zwischen Ökosystemen und der Umwelt. Weil Waldökosysteme auch bei forstlicher Nutzung weitgehend selbstorganisiert funktionieren, sind sie ein spannendes Gebiet der Ökosystemforschung. Die Komplexität von Waldökosystemen ist eine Herausforderung für das Umweltmanagement schlechthin. Im Prinzip zielt es darauf ab, Störungen von Strukturen und Wechselwirkungen mit der Umwelt so gering wie möglich zu halten oder deren Folgen zu therapieren. Dies ist nur möglich, wenn Ökosysteme gesamtheilich betrachtet werden. Allgemeine Ziele von Ökosystemforschung sind deshalb vertieftes Verständnis der Systeme zu entwickeln, Kritische Zustände zu erkennen sowie Möglichkeiten und Grenzen nachhaltiger Entwicklung aufzuzeigen. Unsere Arbeitsgruppe beschäftigt sich damit, Indikatoren für den Zustand von Ökosystemen zu finden, die Dynamik ihrer Umweltbeziehungen zu beschreiben und Grenzen der Belastbarkeit zu erkennen. Ziel ist es, auf systemtheoretischer Grundlage gesamtheitliche Vorstellungen über die Entwicklung von Ökosystems zu bekommen, und ihre Anpassungsfähigkeit an Umweltveränderungen abzuschätzen. Voraussetzung dafür ist eine intensive Systembeobachtung. Datenbasis unserer Forschung an Wäldern bildet die Beobachtung eines depositionsbelasteten und stark versauerten Buchenwaldökosystems. Dementsprechend messen wir fortlaufend nicht nur die Einträge der atmosphärischen Deposition säurewirkamer Luftschadstoffe, Stoffkonzentrationen in der Bodenlösung und Stoffausträge, sondern auch andere Stressgrößen. Die Philosophie gesamtheitlich orientierterer Ökosystemforschung und ökologischer Umweltbeobachtung findet sich in verschiedenen Monitoring Programmen wieder (Schimming et al. 2010). Deshalb kooperiert das Ökologie-Zentrum in solchen Netzwerken und beteiligt sich wegen der weitgehenden Zielkonformität auch am Forstlichen Monitorings der EU. Der Beitrag besteht mit dem bereits genannten, sehr langfristig untersuchten Buchenwaldökosystem im traditionellen Untersuchungsgebiet des Ökologie-Zentrums zum Level II-Programm des ICP-Forests. Das Institut führt die Untersuchungen dort im Auftrag des Ministeriums für Landwirtschaft, Umwelt und Ländliche Räume (MLUR) durch. Seitens des Ökologie-Zentrums Institute und eines Vorgängerprojektes existieren Datenreihen, die sich nunmehr mit einer Länge von mehr als 20 Jahren über einen weitaus längeren Zeitraum erstrecken, als seit Einrichtung des Level II-Programms im Jahre 1995 vergangen ist.
Bislang gibt es kaum Beispiele, die die von der Bevölkerung betriebene urbane Energiewende hin zu Positive Energy Districts (PEDs) untersuchen. Obwohl verschiedene urbane Energiesimulationstools zur Verfügung stehen, die bei der Planung und Verwaltung von PEDs helfen, ist für Kommunen die Anpassungsfähigkeit hin zu PEDs immer noch ein großes Problem. Um diese Lücke zu schließen, wird das Projekt DigiTwins4PEDs innovative Forschungsmethoden und Umsetzungsstrategien anwenden. Diese werden durch einen partizipativen Prozess unterstützt, der die wichtigsten Interessengruppen und Bürger:innen in den Phasen des Co-Designs, der Co-Creation und des Co-Learnings einbezieht, welche innerhalb des Projekts entwickelt, bewertet und iterativ angepasst werden. Im Rahmen von Reallaboren mit verschiedenen Fallstudien werden die Bürger:innen während des gesamten Projekts kontinuierlich einbezogen. So können bürgergetriebene Maßnahmen in Zukunft leichter berücksichtigt und umgesetzt werden, um eine aktive Beteiligung der Verbraucher:innen für ein flexibles Energiemanagement und eine Interaktion zwischen PEDs und dem regionalen Energiesystem zu ermöglichen. Um diesen Prozess der Bürgerbeteiligung zu unterstützen, werden neue Werkzeuge und Methoden unter Verwendung von Urban Digital Twins entwickelt und angepasst, die es den Bürger:innen ermöglichen, die Energie-wende in ihren Gemeinden voranzutreiben und besser informiert Entscheidungen zu treffen. Die HFT mit ihrer langjährigen Erfahrung mit digitalen Zwillingen in Städten, der Entwicklung von städtischen Datenmodellen und städtischen Energiesimulationen ist der Projektkoordinator und wird die gesamten administrativen, wissenschaftlichen und Verbreitungsaspekte des Projekts verwalten sowie und eine führende Rolle in mehreren Arbeitspaketen spielen. Die HFT arbeitet auch eng mit der Stabsstelle Klimaschutz der Landeshauptstadt Stuttgart für die Betreuung der deutschen Fallstudie in Stuttgart zusammen.
Waldstörungen wie Windwürfe, Insektenausbrüche und Waldbrände nehmen aufgrund des Klimawandels zu. Die Fähigkeit der Wälder, sich an diese Störungen anzupassen, ist von entscheidender Bedeutung für die Verringerung ihrer Anfälligkeit und wird letztlich die Wälder der Zukunft bestimmen. Die Quantifizierung der Anpassungsfähigkeit von Wäldern ist jedoch nach wie vor mit Unsicherheiten behaftet. Da sich die Wälder in Europa an der Schnittstelle zwischen Ökologie und Gesellschaft befinden, wird ihre Anpassungsfähigkeit an Störungen von beiden Bereichen beeinflusst, die jedoch selten gemeinsam betrachtet werden. In diesem Projekt möchte ich die Anpassungsfähigkeit aus einer sozio-ökologischen Perspektive quantifizieren. Konkret möchte ich (i) die gängigsten Anpassungsmaßnahmen und Indikatoren für die sozio-ökologische Anpassungsfähigkeit der Wälder und ihre Auswirkungen auf die Ökosystemleistungen ermitteln (WP1); (ii) die regionalen Muster der Anpassungsfähigkeit von Wäldern aus einer sozio-ökologischen Perspektive verstehen und bewerten (WP2); und (iii) die Anpassungsfähigkeit der Wälder auf kontinentaler Ebene operationalisieren und kartieren (WP3). Mein Projekt ist eine multiskalige Studie, die sich auf zwei Skalen konzentriert: die regionale Skala, um die Mechanismen hinter der Anpassungsfähigkeit zu verstehen (WP2), und die kontinentale Skala, um die Gebiete mit der geringsten und höchsten Anpassungsfähigkeit zu identifizieren, um die Forstpolitik und -verwaltung in Europa zu unterstützen (WP3). Zu diesem Zweck werde ich eine Literaturrecherche durchführen, um die kritischen Indikatoren für die Anpassungsfähigkeit zu ermitteln, wie z. B. den Artenpool, der für künftige Bedingungen zur Verfügung steht, oder das Wissen und die Technologie zur Anpassung. Ich werde die Bedeutung dieser Indikatoren durch die Befragung von Experten und mit Hilfe eines Random-Forest-Modells bestimmen. Anschließend werde ich verschiedene ökologische und sozioökonomische Daten sammeln und harmonisieren, um einen zusammengesetzten Indikator für die Anpassungsfähigkeit zu erhalten, der auch die durch Fragebögen von Interessengruppen gewonnenen sozialen Wahrnehmungen einschließt. Dieses Projekt basiert auf meinen früheren und laufenden Forschungen auf dem Weg zu einer unabhängigen Karriere, erweitert meine Arbeit zur Anfälligkeit sozio-ökologischer Systeme aus einer innovativen Perspektive und wird von meiner Erfahrung mit Stakeholder-Studien und bereits verfügbaren sowie vorbereiteten Daten profitieren. Die Bewertung der Anpassungsfähigkeit aus einer sozio-ökologischen Perspektive wird bei der Entwicklung von Anpassungsstrategien helfen, um die zukünftige Zunahme von Waldstörungen zu bewältigen.
Einige persistente und mobile organische Mikroschadstoffe (OMP) wurden kürzlich in aquatischen Umgebungen im Bereich von ng/L bis µg/L gefunden. Dies ist wahrscheinlich auf ihre bemerkenswert hohe Mobilität zurückzuführen, die zu einer starken Neigung zur Dispersion in Wasserressourcen führt und somit Herausforderungen bei der Sanierung darstellt. Die gesteigerten Nachweisraten dieser OMP resultieren aus den neuesten Fortschritten in quantitativen analytischen Methoden. Bewirtschaftete Grundwasseranreicherungssysteme (MAR), einschließlich Uferfiltration (BF) und künstliche Grundwasseranreicherung, werden seit über 150 Jahren erfolgreich in Europa sowie in anderen Teilen der Welt zur Trinkwasserversorgung eingesetzt. Zahlreiche aktuelle Studien haben die Schicksale (Persistenz und Biotransformation) verschiedener OMP in Laborversuchen zur Simulation von BF untersucht. Jedoch bleibt das Schicksal vieler nachgewiesener OMP in Oberflächengewässern und MAR-Systemen unbekannt, insbesondere unter realistischen und variablen klimatischen Bedingungen wie Temperaturschwankungen, UV-Strahlung und Niederschlag. Weitere Forschung ist erforderlich, um die Wirksamkeit von MAR bei der Entfernung persistenter und mobiler OMP sowie die Anpassungsfähigkeit von MAR-Systemen an den Klimawandel zu untersuchen. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Auswirkungen des Klimawandels (einschließlich Temperaturschwankungen, Fluktuationen im Wasserfluss und Niederschlag/Abfluss) auf das Schicksal neu auftretender Schadstoffe sowohl in Oberflächengewässern als auch in BF-Systemen zu untersuchen. Die Studie wird den Einfluss von partikulärer organischer Materie, verschiedenen Wasserqualitätsparametern (wie Trübung, gelöste organische Substanz, Eisen, Mangan und Nitrat), hydraulischer Verweilzeit und Redox-Bedingungen auf die Entfernung von OMP untersuchen. Darüber hinaus wird auch die Entfernung von OMP durch Pflanzen untersucht werden. Chargen, Laborversuche, Versuche unter realistischen Bedingungen und Mesokosmenexperimente werden eingesetzt, um die Schicksale von OMP in BF zu bewerten. Darüber hinaus wird die Mobilität von OMP in Oberflächengewässern durch Mesokosmen-Teichexperimente bewertet. Die aus diesen Experimenten gesammelten Daten werden systematisch genutzt, um ein Vorhersagemodell mithilfe eines maschinellen Lernansatzes zu entwickeln und Einblicke in die Schicksale von OMP zu bieten.
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