Die Marine Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE) hat das Ziel, Daten und Informationen aus dem Küsteningenieurwesen, dem Küstengewässerschutz, dem Meeresumweltschutz und dem Meeresnaturschutz über ein gemeinsames Internetportal nachzuweisen. Mithilfe von Metadaten und Webservices werden die Suche nach Daten und deren Nutzung unterstützt. Dabei baut MDI-DE synoptische Verzeichnisse mariner Datenbestände mit einer einheitlichen fachlichen Datengrundlage auf. Damit steht ein qualitätsgesichertes Informationsangebot zur deutschen Küstenzone von Nord- und Ostsee sowie den angrenzenden Meeresgebieten zur Verfügung. Dieser standardisierte Zugang zu Fachdaten entlastet die Partnerdienststellen von Dienstleistungs-Routinearbeiten bei der Bedienung von Nutzeranfragen, Maßnahmenplanung und unterstützt die Interoperabilität. Die MDI-DE ist als operationelles Verfahren für den dauerhaften Einsatz der integrativen Datenbereitstellung und Aufbereitung konzipiert. Die Entwicklung und Implementierung internetbasierter integrierter multidisziplinärer Werkzeuge ermöglicht die gezielte Datenrecherche und die Erfüllung bestehender Informationspflichten. Mit den standardisierten Metadaten zur Dokumentation und den zugehörigen OGC-konformen Webservices zur Nutzung mariner Daten erleichtert MDI-DE wesentlich die Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen von INSPIRE und anderer EG-Richtlinien. Die dort geforderten Informationsflüsse werden von der MDI-DE-Informationsinfrastruktur optimal unterstützt. Dadurch hilft MDI-DE den Behörden in der Küstenzone bei der Erfüllung ihrer Berichtspflichten für EU-Rahmenrichtlinien wie MSRL und INSPIRE.
Zahlreiche Prozesse sind an der Entwicklung von Wolkensystemen unter leicht unterkühlten Bedingungen bis zu -10°C beteiligt. Das Zusammenspiel von Thermodynamik, Wasserdampf und Aerosolpartikeln steuert die Verteilung von Flüssigwasser und Eis, die Niederschlagsbildung und die Strahlungseigenschaften. Das Projekt PolarCAP zielt darauf ab, die komplexen Zusammenhänge aufzulösen, indem die Entwicklung der Eisphase unter leicht unterkühlten Bedingungen in einer thermodynamisch und aerosol-kontrollierten natürlichen Umgebung mittels Radarpolarimetrie und Spectral-Bin Modellierung untersucht wird. Zielobjekt der Studie sind flüssigwasserdominierte, unterkühlte stratiforme Wolken, die sich im Winter häufig im Temperaturbereich von -10 bis 0°C über dem Schweizer Plateau bilden. Im Rahmen des externen ERC-Forschungsprojekts CLOUDLAB werden Drohnen eingesetzt, um diese Wolken mit definierten Mengen verschiedener Arten von eisnukleierenden Partikeln, wie Silberjodid oder Snowmax, zu impfen. Die anschließend gebildete Eisphase und die Auflösung der Flüssigphase werden im Rahmen von CLOUDLAB mit Hilfe von In-situ-Messungen und einem Standardsatz von Fernerkundungsinstrumenten wie Lidar und LDR-Wolkenradar charakterisiert. Konkretes Ziel von CLOUDLAB ist, die 1- und 2-Momenten-Parametrisierungen der Eisphase des Wettervorhersagemodells ICON zu verbessern. PolarCAP wird mit dem CLOUDLAB-Projekt zusammenarbeiten, um diesen einzigartigen Datensatz durch die Anwendung modernster polarimetrischer Radar- und Lidar-basierter Fernerkundungstechniken zur Bestimmung der mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolken sowie durch die Anwendung wolkenauflösender Spektral-Bin Modellierung zu verbessern und zu nutzen. Synergistische, mehrwellenlängen- und polarimetrische bodengebundene Fernerkundung mit scannendem Radar und Lidar wird eingesetzt, um den Übergang von unterkühlten flüssigen stratiformen Wolken in Mischphasenwolken zu beobachten. Begleitet von wolkenauflösenden Modellsimulationen und Radar-Forward-Operatoren wird PolarCAP die Entwicklung und die beteiligten mikrophysikalischen Prozesse zwischen -10 und 0°C erfassen. Die kombinierten Beobachtungen werden neue Erkenntnisse über das Zusammenspiel von Kontakt- und Immersionsgefrieren, sekundärer Eisbildung und Eisvervielfachung liefern, indem Wolken in verschiedenen Temperaturregimen untersucht werden, von denen angenommen wird, dass sie entweder von spezifischen Eisphasenprozessen beeinflusst bzw. unbeeinflusst sind. PolarCAP wird das derzeitige Verständnis wolkenmikrophysikalischer Prozesse und deren Darstellung in atmosphärischen Modellen herausfordern und die wolkenauflösende Modellierung und deren Kopplung an Radarvorwärtsoperatoren vorantreiben. Insgesamt wird PolarCAP Fortschritte in unseren Fähigkeiten erzielen, die Effizienz verschiedener eisbildender Substanzen besser einschätzen zu können und die Zeitskalen von mikrophysikalischen Prozessen und dem Lebenszyklus von Stratusbewölkung zu verknüpfen.
Erhöhte Konzentrationen an Sulfat im Trinkwasser können negative Auswirkungen auf die Gesundheit der Konsumenten haben und führen zu einem erhöhten Risiko für Korrosionen im Leitungsnetz. Aufgrund dessen schreibt die Trinkwasserverordnung einen Grenzwert von 240 mg/l vor. Erhöhte Konzentrationen an Sulfat im Grundwasser, die eine spezielle Aufbereitungstechnik erfordern, kommen vor allem durch den Einfluss von Tagebauaktivitäten zustande. Im ausgehobenen Kippenmaterial kommt es zur Oxidation des Pyrits, was nach der Verfüllung der Gruben zu einem Anstieg der Sulfat-, Calcium- und Schwermetallkonzentration im Grundwasser führt. In betroffenen Grundwasservorkommen in Deutschland wurden Konzentrationen von bis zu 2500 mg/l Sulfat gemessen. Die Nanofiltration ist eine mögliche Aufbereitungstechnologie, die die Grundwassernutzung in derart beeinträchtigten Standorten auch nach der Verfüllung der Gruben erlaubt. Es wird erwartet, dass die Nanofiltration im Vergleich zu den anderen in Frage kommenden Technologien Ionenaustauscher, Destillation, Elektrodialyse und Umkehrosmose vor allem bei höheren Sulfatkonzentration in der Größenordnung >1000 mg/l das wirtschaftlichste Verfahren darstellt. In dem Projekt Nanofiltration zur Sulfatabscheidung bei der Trinkwasseraufbereitung wird die Aufbereitung mittels Nanofiltration experimentell im Labor- und Pilotmaßstab untersucht. Es wird dabei schwerpunktmäßig ein Standort betrachtet, der im Einflussgebiet des Braunkohletagebaureviers Inden I liegt und derzeit Sulfatkonzentrationen von 1000-1500 mg/l in einem Trinkwasserbrunnen aufweist. Neben der Untersuchung der Nanofiltration an sich wird eine Konzentrataufbereitung mittels CaSO4-Kristallisation auf ihre Effektivität geprüft.
In Fortsetzung des diesbezueglichen Vorhabens wurden ein Motoren- und ein Heizungspruefstand installiert, eine umfangreiche Messtechnik zur Erfassung saemtlicher limitierter Schadstoffe im Abgas sowie einige Pruefmotoren fuer verschiedene Kraftstoffe beschafft. Die Automatisierung von Pruefprogrammen nach internationalen Standards ist in Arbeit. Inzwischen wurden auch Altoele/Altfette in die Untersuchungen einbezogen. Ziel ist eine kleintechnische Aufbereitungstechnik fuer dezentrale Anwendung. Im Rahmen dieses Vorhabens wurde auch das Potential der technischen Nutzung pflanzlicher Oele in Indonesien eingehend untersucht. Seit Mai 97 wird eine Kleinflotte von Fahrzeugen der Telekom mit im Fachgebiet hergestellten Altfettmethylester betrieben.
Datierung ausgewählter Bestandteile der aufgespülten Mudde aus der Baggerung zur Warnowquerung, für die Beurteilung der Entstehung der Mudde (Art und Zeitraum) und der sich daraus ableitenden Abbauprognose für die Organische Substanz im aufgespülten Substrat, als wichtigen Parameter zur Ermittlung der Nachhaltigkeit der bodenverbessernden Wirkungen bei der beabsichtigten Verwertung der aufbereiteten Bodenmaterialien - Grundlage zur Festlegung von Einsatzmöglichkeiten und Einsatzzielen. - Auswahl und Vorbereitung der Einzelobjekte für die Untersuchung - Auswahl geeigneter Einzelobjekte auf den drei Klassierpoldern des SF Schnatermann - Zuordnung der umgebenden aufgespülten Muddechargen anhand der Unterlagen zur Baggerung und Aufspülung zu den jeweiligen Schichten im ehemaligen Sedimentkörper - Kennzeichnung wichtiger stofflicher Eigenschaften dieser Muddechargen anhand vorliegender Analyseergebnisse Analytik der Proben - Durchführung der Analytik als NAN-Leistung - Abholung der Proben vom Labor zur Folgeanalytik und Besprechung zum Laborergebnis - Bewertung der Untersuchungsergebnisse und Anfertigung des Berichtes - Vergleich der Analysenergebnisse mit Untersuchungsergebnissen aus vergleichbaren Untersuchungen - Ableitung des zu erwartenden Abbauverhaltens der Organischen Substanz in der Mudde auf der Grundlage der Altersdatierung der ausgewählten Objekte in Abhängigkeit des Aufbereitungsprozesses für die Mudde und möglicher Einsatzzwecke sowie im Vergleich zum bisherigen Abbauverhalten von aufgespülten brackigen und limnischen Sedimenten - Abschätzung der Nachhaltigkeit der bodenverbessernden Wirkungen beim Einsatz der aufbereiteten Bodenmaterialien in verschiedenen Einsatzbereichen mit unterschiedlichen Einsatzzielen - Ableitung vorrangiger Einsatzgebiete und -ziele.
In vielerlei Hinsicht besitzt Maschinelles Lernen (ML) großes Potential für die Erreichung der Pariser Nachhaltigkeitsziele. Insbesondere Supervised Machine Learning erfordert jedoch die Aufbereitung von Rohdaten in Form von Annotationen und die damit verbundene Zusammenstellung von nutzbaren Datensätzen. Dieser Prozess ist, vor allem mit Blick auf manuelle Annotationen großer und komplexer Datenmengen, besonders zeit- und arbeitsintensiv und kreiert häufig eine Lücke zwischen verfügbaren Rohdaten und der tatsächlichen Anwendung. Das Projekt LabelledGreenData4All untersucht die strategische Bedeutung annotierter Umweltdaten für den Einsatz von ML und Künstlicher Intelligenz (KI) zur Bewältigung gesellschafts- und umweltpolitischer Herausforderungen. Ziel ist es, Anwendungsbereiche mit hohem Potenzial für ML-Modelle zu identifizieren, den ML-Einsatz hinsichtlich seiner Wirkungen zu bewerten, daraus strategische und politische Empfehlungen für die sektorübergreifende Bereitstellung von (annotierten) Umweltdaten als Grundlage für künftige Fördermaßnahmen abzuleiten sowie ein Vorgehensmodell zur effizienten Datenannotation insbesondere bei wenigen verfügbaren annotierten Daten zu entwickeln und anhand von zwei Use Cases zu prototypisieren. Dabei leistet das Vorhaben einen wichtigen Beitrag zur Zurverfügungstellung von qualitativ hochwertigen Umweltdaten bzw. umweltrelevanten Daten nach den 'FAIR'- Prinzipien, um moderne Verfahren des maschinellen Lernens besser sowohl für Belange des Umweltressorts als auch für Akteure aus Forschung, Wirtschaft/Industrie sowie der Zivilgesellschaft nutzbar zu machen. Der datenzentrierte Ansatz ergänzt hierbei die bereits laufenden Bereitstellungsmaßnahmen von Umweltdaten (z. B. zentrales Portal für Umwelt- und Naturschutzinformationen umwelt.info, Green Deal Dataspace und ChatClimate / ClimateBert). Mit dem Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data im Umweltbundesamt (KI-Lab) besitzt das Umweltressort zudem ein Eigeninteresse an der Aufbereitung von Umweltdaten für Verfahren des maschinellen Lernens, um zukunftsorientierte, digitale Technologien wirksam und wertschöpfend sowie mit direktem Nachhaltigkeitsbezug und im Sinne einer sozial-ökologischen Transformation für die Aufgabenwahrnehmung einsetzen zu können. Damit soll das Vorhaben insgesamt helfen, die besonderen Potenziale von KI im Umweltbereich zu entfalten und Lücken zwischen technisch notwendigen Grundlagen und Anwendungsbereichen für den Umwelt- und Ressourcenschutz zu schließen.
Die Entwicklung arktischer Luftmassen ist wichtig für die Entstehung und Beständigkeit von Wolken und Niederschlag. Zwei Phänomene – warme und feuchte Einflüsse aus dem Süden sowie kalte und trockene Strömungen aus dem Norden – verursachen besonders starke und schnelle Änderungen in den Luftmassen. Während dieser Ereignisse ändern sich die Zustände z.B. der Wolken, der Stabilität und des Feuchtebudgets sowohl räumlich als auch zeitlich. Aufgrund dieser schnellen Änderungen sowie den generellen arktischen Bedingungen mit niedrigen und oft starken Inversionen, ist es schwierig die Prozesse mit globalen Modellen mit einer groben Auflösung sinnvoll wiederzugeben. Um die entscheidenden Prozesse sowohl besser zu erfassen als auch zu parameterisieren, wird in diesem Projekt eine Kombination aus detaillierten Beobachtungen mit dem HALO Flugzeug und hoch-aufgelösten Simulationen mit dem ICON-LEM verwendet. Durch die lange Reichweite des HALO Flugzeuges wird es möglich sein dasselbe Ereignis mehrmals zu messen und dadurch einen breiten Einblick in die Struktur der Luftmasse zu bekommen. Darüber hinaus wird es durch die Lagrangsche, d.h. mit der Strömung mitbewegte, Flugstrategie möglich sein, die zeitliche Entwicklung der Luftmassen während der Ereignisse zu erfassen. Durch lokale Verfeinerungen um den tatsächlichen Flug herum wird die Auflösung des ICON-LEM Setups zwischen 1 km und 100 m variieren. Mit dieser einzigartige Kombination von Flugzeugbeobachtungen und hochauflösender Modellierung wird es möglich sein, das Feuchtebudget während der beobachteten warmen und kalten Einströmungen abzuschätzen. Anhang dieser Abschätzung können anschließend offene Fragen wie die Effizienz des Niederschlages sowie deren Einfluss auf die Beständigkeit der arktischen Mischphasenwolken untersucht werden. Während die Lagrangsche Flugstrategie es ermöglicht neue und einzigartige Forschungsfragen zu untersuchen, stellt sie die Flugplanung vor eine große Herausforderung, da eine gute Abschätzung der Luftströmungen unerlässlich sein wird. Teil dieses Projekts ist es deshalb auch die Flugplanung durch hochaufgelöste Vorhersagen und die Verfolgung bestimmter Luftmassen zu unterstützen. Insbesondere die Berechnung mehrerer Trajektorien wird es ermöglichen die verbleibenden Unsicherheiten abzuschätzen und sinnvolle Flugmuster vorzuschlagen. Die vorgeschlagene Kombination von Flugzeugbeobachtungen und hochauflösender Modellierung wird zu einem besseren Verständnis der Änderungen im Feuchtebudget und der Erhaltung von Mischphasenwolken während der feuchten sowie kalten Luftströmungen in der Arktis führen.
Das unvollständige Verständnis der Wechselwirkung von Aerosolpartikeln mit Strahlung, Wolken und Niederschlag ist eine Schlüsselfrage der Atmosphärenforschung. Detaillierte Beobachtungen sind erforderlich, um die komplexen Zusammenhänge zwischen den beteiligten Prozessen zu erfassen. Dies gilt insbesondere für die abgelegene Region der Antarktis, wo bodengestützte, vertikal aufgelöste Langzeitbeobachtungen von Aerosol, Wolken und Niederschlag selten sind und Satellitenbeobachtungen technischen Beschränkungen unterliegen. Um die Messlücke mit modernsten Beobachtungen zu schließen, wird TROPOS die Messplattform OCEANET-Atmosphere zwischen den Südsommern 2022/23 und 2023/24 an der Station Neumayer III (70,67°S, 8,27°W) einsetzen. OCEANET-Atmosphere ist ein autonomer, polar-erprobter, modifizierter 20-Fuss-Messcontainer, der erst kürzlich erfolgreich während MOSAiC (Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate) eingesetzt wurde. Die Instrumentierung während COALA umfasst ein Mehrwellenlängen-Polarisations- und ein Doppler-Lidar, ein 35-GHz-Wolkenradar, ein Mikrowellenradiometer sowie jeweils ein 1-d und 2-d-Niederschlags-Disdrometer. OCEANET ist die einzige polare Einzelcontainer-Plattform, die mit Mehrwellenlängen-Lidar, Radar und Mikrowellenradiometer Wolken und Niederschlag sowie mit Doppler-Lidar und -Radar turbulente Luftbewegungen in Wolken an verschiedenen Messstandorten beobachten kann.Die zeitliche und vertikale Auflösung des gewonnenen Datensatzes wird in der Größenordnung von 30 s (2 s für Vertikalgeschwindigkeitsbeobachtungen) und 30 m liegen. COALA ist ein 3-Jahres-Projekt. Ein Postdoktorand wird für den Einsatz von OCEANET-Atmosphere bei Neumayer III und die Datenanalyse verantwortlich sein und dabei von Experten am TROPOS unterstützt. Die Beobachtungen werden in erster Linie dazu dienen, die Schlüsselhypothese von COALA zu untersuchen, dass Aerosol aus dem Südlichen Ozean, den mittleren Breiten und den Subtropen der südlichen Hemisphäre in die Antarktis transportiert wird, wo es die Bildung und Entwicklung von Wolken und Niederschlag beeinflusst. Die Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Untersuchung des Ursprungs, der Häufigkeit und der Eigenschaften des Aerosols über der Station Neumayer III, (2) die Untersuchung des Einflusses von Oberflächen- und Grenzschicht-Kopplungseffekten auf die Eigenschaften und die Entwicklung von tiefen Wolken, (3) die Untersuchung des Beitrags von Dynamik (orographische Wellen), Aerosol und Meteorologie zur Verteilung der Eis- und Flüssigphase in Wolken über Neumayer III, (4) zur Untersuchung der vertikalen Struktur von Wolken und ihrer Beziehung zur Niederschlagsbildung und (5) zur Bewertung regionaler Kontraste in den Eigenschaften von Aerosolen und Wolken und den damit verbundenen Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsprozessen, indem die Neumayer-III-Beobachtungen von vorhandenen Datensätzen aus Südchile, Zypern, Deutschland und der Arktis kontrastiert werden.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 3012 |
| Europa | 6 |
| Kommune | 8 |
| Land | 113 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 36 |
| Wirtschaft | 23 |
| Wissenschaft | 825 |
| Zivilgesellschaft | 184 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 17 |
| Förderprogramm | 2933 |
| Kartendienst | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 113 |
| Umweltprüfung | 10 |
| unbekannt | 40 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 132 |
| Offen | 2963 |
| Unbekannt | 18 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2648 |
| Englisch | 627 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 29 |
| Bild | 10 |
| Datei | 9 |
| Dokument | 142 |
| Keine | 1844 |
| Unbekannt | 2 |
| Webseite | 1167 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2318 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2313 |
| Luft | 1488 |
| Mensch und Umwelt | 3110 |
| Wasser | 1593 |
| Weitere | 3113 |