WaterGAP ist eine globale hydrologische Simulationssoftware zur Berechnung von Wasserflüssen und -speicherung auf allen Kontinenten der Erde. Sie wird verwendet, um Wasserverfügbarkeit und Wasserstress für Menschen und andere Biota weltweit zu bestimmen. In zahlreichen Studien wurde WaterGAP genutzt, um z.B. den Einfluss des Klimawandels auf Bewässerungsbedarf, ökologisch relevante Durchflusscharakteristika, Grundwasserneubildung und auf Wasserressourcen im Allgemeinen zu erforschen. Resultate aus diesen Studien sind in IPCC-Berichte eingegangen. WaterGAP nimmt unter den hydrologischen Modellen weltweit eine Führungsrolle ein. Allerdings wurde die Software über mehr als 20 Jahre von mehreren Doktoranden und Postdocs verändert und befindet noch sich immer in einem Prototypstadium. Die Software wurde nie grundlegend überarbeitet oder auf Grundlage einer sorgfältig geplanten Software-Architektur entwickelt. Es handelt sich eher um eine Ansammlung von Dateien mit jeweils fast 10.000 Code-Zeilen, ohne eine konsequente Modularisierung. Es ist es uns daher aktuell nicht möglich, die Software anderen Forschern zur Verfügung zu stellen, damit sie Ergebnisse replizieren und verstehen können oder die Software für eigene Forschung zu erweitern. Auch Modellveränderungen und Erweiterungen durch unsere beiden Gruppen sind herausfordernd und kosten Zeit. Gerade wegen der wichtigen Forschungsergebnisse bezüglich der Beurteilung und Projektion von globalen Wasserressourcen wäre eine Replikation der Ergebnisse durch Dritte unbedingt notwendig, was eine deutliche Verbesserung der Softwarequalität voraussetzt. Projektziel ist es. die Forschungssoftware in einer modernen Programmiersprache neu zuschreiben und ausführlich zu dokumentieren. Zudem soll die räumliche Auflösung flexibel anpassbar sein. Die resultierende Software soll testbar, wartbar, erweiterbar und durch Dritte nutzbar und erweiterbar sowie gründlich getestet sein. Die Neuentwicklung wird mit einem angepassten Scrum-Prozess durchgeführt und die Planung der Software Architektur wird auf Grundlage des IEEE 1016-2009 Dokuments erstellt. Mehrere Methoden werden genutzt um nachhaltig die Qualität der Software intern und externe zu steuern. Dieses Projekt wird anderen Forschern erlauben unser globales hydrologisches Modell selbst auszuführen, Ergebnisse zu replizieren oder die Einflüsse von Modifikationen in den Eingabedaten und Algorithmen zu untersuchen. Die Forschergemeinschaft kann so algorithmische Ansätze vergleichen, unserer Ergebnisse überprüfen und auch Fehler in unserer Software identifizieren. Um die Berichterstattung und Zusammenarbeit so einfach wie möglich zu gestalten setzen wir auf die etablierte Plattform github. Auch werden wir von automatisierten Tests und Benchmarkszenarien Gebrauch machen. Dies wird nicht nur dazu beitragen die Forschungssoftware WaterGAP effizienter zu nutzen und wissenschaftliche Ergebnisse robuster machen, sondern auch den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigen.
Web Feature Service (WFS) zum Thema Wettbewerbe in Hamburg. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Web Map Service (WMS) zum Thema Wettbewerbe in Hamburg. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Ziel des Teilvorhabens ist es, die sich aktuell im Rollout befindliche SMGW-Infrastruktur als digitale und hochsichere Kommunikationsplattform in die zu entwickelnde Architektur eines übergreifenden, Gaia-X-konformen Datenraums für die deutsche Energiewirtschaft zu integrieren. Als eine der zentralen Energiedatenquellen sollen die über SMGW bereitgestellten Smart Meter Daten so bspw. zur Optimierung von Bestandsprozessen wie dem Bilanzkreismanagement oder auch als Basis für neue Geschäftsmodelle und berechtigte Akteure gleichermaßen niederschwellig wie auch unter Wahrung von Datenschutzbelangen zugänglich gemacht werden. Der souveräne Austausch dieser Daten über einen Energiedatenraum führt zu einer Beschleunigung und Komplexitätsreduktion energiewirtschaftlicher Prozesse und trägt einen entscheidenden Teil zu einer umfassenden Sektorenkopplung des Energiebereichs bei. Als Konsequenz verspricht die Integration der SMGW-Infrastruktur in einen Energiedatenraum durch die damit verbundenen Mehrwerte für bspw. Netzbetreiber oder auch Energieserviceanbieter eine Steigerung der Wirtschaftlichkeit der Infrastruktur sowie die Öffnung für neue Geschäftsmodelle und Marktbereiche.
Die Architektur des Wurzelsystems von Mais hat sich während der Domestizierung und Verbesserung durch eine Kombination aus landwirtschaftlicher Selektion und Umweltanpassungen rund um den Globus erheblich verändert. Das Mikrobiom, das die Rhizosphäre um die Pflanzenwurzeln herum besiedelt, spielt eine wichtige Rolle bei der Förderung der Stresstoleranz von Pflanzen. In der ersten Förderperiode dieses Projekts haben wir nachgewiesen, dass die Anzahl der Seminalwurzeln während der Domestizierung von Mais zugenommen hat, gefolgt von einem Rückgang bei lokal angepassten Sorten in Regionen mit begrenzter Wasserverfügbarkeit. Umwelt-, genetische und genomische Analysen ergaben frühere Signaturen der Domestizierung und Anpassung von Maiswurzeln und zeigten das genetische Potenzial zur Verbesserung der Trockentoleranz künftiger Nutzpflanzen auf. In der zweiten Förderperiode verfolgen wir zwei übergeordnete Ziele. Erstens soll ein tieferes Verständnis der genetischen und molekularen Grundlagen der systemischen Modulation der Wurzelmorphologie und -anatomie durch Seminalwurzeln gewonnen werden, um eine bessere Anpassung an die begrenzte Wasserverfügbarkeit zu erreichen. Zu diesem Zweck werden wir die komplexe Pflanzenreaktion auf Trockenstress und die mit diesen Merkmalen assoziierten Gene identifizieren, die an der Architektur des Wurzelsystems als Reaktion auf Trockenheit beteiligt sind. Zweitens wollen wir die genetische Rolle des Wirts bei der Zusammensetzung der mikrobiellen Gemeinschaft des von den Wurzelmerkmalen abhängigen nützlichen Mikrobioms der Rhizosphäre verstehen, um die Widerstandsfähigkeit von Mais gegen Trockenheit zu verbessern. In diesem Zusammenhang werden wir systematisch untersuchen, wie sich die genetische Variation des Wirts und die Genregulation auf die Zusammensetzung des Mikrobioms der Rhizosphäre und auf die Produktivität von Mais und die Widerstandsfähigkeit gegen Trockenheit auswirkt. Schließlich werden wir repräsentative Schlüsselgene und Schlüsselmikroben durch reverse Genetik und synthetische mikrobielle Gemeinschaften funktionell validieren. Diese Ergebnisse werden den Weg für eine verbesserte Pflanzenzüchtung und die Nutzung mikrobieller Ressourcen ebnen, um die künftige Nahrungsmittelproduktion und eine effiziente Ressourcennutzung in der Landwirtschaft zu sichern.
Das Forschungsvorhaben untersucht auf der einen Seite die Auswirkungen der Wassereinspritzung auf das Betriebsverhalten eines Radialverdichters. Die Wassereinspritzung in Axialverdichtern von Gasturbinen ist eine gängige Praxis, um die Leistungsfähigkeit der Turbine zu verbessern. Um dieses Potenzial auch in Radialverdichtern zu nutzen, sind weitere Forschungsarbeiten im Bereich der Flüssigkeitseinspritzung notwendig. Die Radialverdichter werden hauptsächlich in der Prozessindustrie eingesetzt. Ziel dieses Projektes ist es die Berechnung und Einflüsse der Wassereinspritzung auf das Betriebskennfeld eines Radialverdichters zu untersuchen. Im Projekt (FKZ: 03EE5035B) wurde ein Radialverdichter mit Wassereinspritzung aufgebaut und Kennfelder mit und ohne Wassereinspritzung vermessen. Unklar ist das Potenzial der Wassereinspritzung, welches durch den Ort der Verdunstung bestimmt wird, welches hier adressiert werden soll. Im zweiten Thema wird die Abdichtung der Wellenenden, die verhindert, dass das Prozessfluid aus der Maschine in die Atmosphäre entweicht. Die Forschung an berührungslosen Gleitringdichtungen mit Trockengasschmierung DGS (Dry Gas Seals), wird aufgrund des geringen und kontrollierbaren Leckagestroms, des berührungslosen Betriebs und der Eignung für die Hochdruckumgebung, als Dichtungslösung eingesetzt. Im Projekt (FKZ: 03EE5041H) wurden die Prognosemodelle zur Berechnung des Dichtspaltes entwickelt und in ein digitales Zwillingsmodell implementiert. Die gesamte Architektur des digitalen Zwillings basierend auf einer Open Source IoT-Plattform. Im neuen Projekt wird das Gesamtkonzept auf eine reale Maschine übertragen. Die messbaren und nicht messbaren Prozessgrößen der realen Anlage und ihre logischen Zusammenhänge werden mit Hilfe von maschinellem Lernen und physikbasierten Modellen analysiert. Die Ergebnisse werden zur Leistungsoptimierung von Radialverdichtern in der Prozessindustrie genutzt.
Durum wheat is mainly grown as a summer crop. An introduction of a winter form failed until now due to the difficulty to combine winter hardiness with required process quality. Winter hardiness is a complex trait, but in most regions the frost tolerance is decisive. Thereby a major QTL, which was found in T. monococcum, T.aestivum, H. vulgare and S.cereale on chromosome 5, seems especially important. With genotyping by sequencing it is now possible to make association mapping based on very high dense marker maps, which delivers new possibilities to detect main and epistatic effects. Furthermore, new sequencing techniques allow candidate gene based association mapping. The main aim of the project is to unravel the genetic architecture of frost tolerance and quality traits in durum. Thereby, the objectives are to (1) determine the genetic variance, heritability and correlations among frost tolerance and quality traits, (2) examine linkage disequilibrium and population structure, (3) investigate sequence polymorphism at candidate genes for frost tolerance, and (4) perform candidate gene based and genome wide association mapping.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1113 |
| Europa | 1 |
| Kommune | 20 |
| Land | 18 |
| Wirtschaft | 12 |
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| Zivilgesellschaft | 98 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 1102 |
| Text | 8 |
| unbekannt | 6 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 9 |
| Offen | 1105 |
| Unbekannt | 2 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1004 |
| Englisch | 229 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
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| Datei | 3 |
| Dokument | 22 |
| Keine | 788 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 627 |
| Lebewesen und Lebensräume | 710 |
| Luft | 505 |
| Mensch und Umwelt | 1114 |
| Wasser | 302 |
| Weitere | 1116 |