Im Projekt SuSiDry soll die Nachhaltigkeit von silicatkeramischen Erzeugnissen signifikant verbessert werden. Dazu soll der Energiebedarf bei der Herstellung über die gesamte Herstellkette unter Berücksichtigung von Ausschuss gesenkt werden. Der Nachweis für die Wirksamkeit der im Projekt zu erarbeitenden Maßnahmen wird repräsentative an der Produktion von Dachziegel erbracht. Die Übertragbarkeit auf andere silicatkeramische Produkte wird berücksichtigt. Im Projekt werden innovative Methoden zur Prozessverbesserung entwickelt und erprobt. Der Zusammenhang zwischen Rohstoffeigenschaften, Formgebungs-, Trocknungs- und Brennparametern sowie den Produkteigenschaften wird mittels ICME-Methodik (Integrated Computational Materials Engineering) systematisch erarbeitet. Zudem sollen moderne Sensorik- und KI-Methoden in den Herstellprozess der Silicatkeramiken integriert und Konzepte zur Abwärmenutzung für die eingesetzten Brenn- und Trocknungsprozesse ausgearbeitet werden. Die Nutzbarkeit der entwickelten Methodik zur Übertragung der Ergebnisse auf andere Rohstoffe bzw. andere silicatkeramische Produkte soll sichergestellt sein. Die Wettbewerbsfähigkeit der am Projekt beteiligten Industriepartner wird durch eine Reduktion der Herstellkosten und die Verbesserung der Produktqualität langfristig und nachhaltig erhöht. Die gestärkte Wettbewerbsfähigkeit der am Projekt beteiligten Industriepartner soll auch verhindern, dass Produktionsprozesse in Länder mit geringeren Umweltstandards verlagert werden. Sie trägt damit zur Nachhaltigkeit bei. Für WIENERBERGER als Produzent der Dachziegel steht die Untersuchung der verbesserten Rohstoffe und Prozessparameter auf die Energieeffizienz und die Produkteigenschaften im Vordergrund. Neben Aufbereitung und Formgebung werden mit den Projektpartnern insbesondere die energieintensiven thermischen Prozesse: Trocknen und Brennen analysiert und verbessert. Parallel werden die Möglichkeiten des Einsatzes alternativer Energieträger betrachtet.
The project is part of the COST action FP0603 Forest models for research and decision support in sustainable forest management (http://www.cost.esf.org/index.php?id=143&action number=FP0603) which aims at extending the scope of forest models from growth only to population dynamics and ecophysiology. Rationale: For sustainable forest management over large areas and for simulating different forest functions especially under changing conditions, different aspects of the system forest' must be modelled jointly: ecophysiological/biogeochemical processes, population dynamics, spatial interactions, and horizontal/vertical species stand structure. We develop a forest model with a stand-size grain suitable to be applied on large areas for assessment of, e.g., climate change or management effects on forest functions. This is achieved by merging and if necessary up- and down-scaling model functions of ecophysiological and population dynamical processes contained in existing models (single tree physiology, local scale ecophysiological, empirical forest growth, spatio-temporal forest landscape, and dynamic global vegetation models). Drought is predicted to occur more frequently with climate change, thus the main focus is on drought and the mechanisms how it affects the trees. Research questions: What are the mechanisms by which drought affects trees? Which is the best (sufficiently accurate and efficient) way to model and simulate these mechanisms? How can population dynamics and ecophysiology be combined in a landscape scale model concerning - allocation of water and carbohydrates to trees and organs? - spatial heterogeneity of soil water and trees? Methods: The project builds on the climate-driven forest landscape model TreeMig (Lischke et al., 2006). Process descriptions from various existing models are compiled, evaluated and included into TreeMig. This involves a thorough scaling of process formulations. Drought effects, involving soil water balance, stomata regulation, photosynthesis, CO2 fertilization effects, allocation of carbohydrates, dynamics of reserve pools and the relationship between these and regeneration, growth and mortality are studied in literature and other models and included into MEPHYSTO.
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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.
The Risk Index Outcome (RIO) is a critical component of the Polar Operational Limit Assessment Risk Indexing System (POLARIS) developed by the International Maritime Organization (IMO, 2016). RIO evaluates the operational risks for ships navigating in ice-infested waters by evaluating ice conditions and offers a quantifiable measure of risk that aids in decision-making for safe navigation in polar regions based on ship ice class, sea ice type/stage of development (SOD) and sea ice concentration (SIC). The DMI-led Automated Sea Ice Products (DMI-ASIP; Wulf et al., 2024, dataset) provides daily maps of SOD and SIC based on Sentinel-1 SAR imagery, AMSR-2 Passive Microwave and Ice Charts from the Greenland and Canadian Ice Services, combined with novel AI retrieval and processing techniques. In the framework of EU funded Arctic PASSION project, we produced 10 years of satellite observation based weekly RIO maps referred as the Arctic PASSION-RIO (AP-RIO) by leveraging DMI-ASIP datasets. The AP-RIO dataset will provide weekly risk assessment maps for the given ship classes and will support the establishment of a 10 year climatology thereby enabling the assessment of RIO variability in the years covered by the input DMI-ASIP products. The AP-RIO dataset will enhance the safety and efficiency of maritime operations in the polar seas, providing a robust reference for evaluating normal and extreme ice conditions. AP-RIO is produced in the framework of the Arctic PASSION project (European Union's Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement No. 101003472) and supported by the DMI-ASIP development team. Algorithm and Processing Scheme: SIC and SOD from ASIP are processed (by taking the mean and mode respectively) into a weekly field based on the daily files for that week. This is done for the time period of 3 Oct. 2014 - 3 Oct. 2024. The weekly SOD is used to find the Risk Value (RV) by looking at the lookup table (Dybkjær et al. 2025a). Risk Index Outcome (RIO) values are computed for each pixel in the field based on the RIO formula (RIO = SIC x RV) using the SIC from ASIP and the found RV. The meaning of the computed RIO values can be interpreted using the table in (Dybkjær et al. 2025b). The RIO field is finally saved to weekly NetCDF files.
Gebrauchte oder minderwertige native Fette und Öle sind eine interessante Energiequelle für Dieselmaschinen, die sich durch eine ausgezeichnete Ökobilanz auszeichnen und nicht in Konkurrenz zu Nahrungs- oder Futtermitteln stehen. Dem Einsatz in Dieselmschinen stehen der i.d.R. hohe Gehalt an Schlackebildnern (Ca, Mg, Na, K, P) und an freien Fettsäuren entgegen. Ziel des Vorhabens ist es, ein Verfahren zu entwickeln, mit dem die o.g. Rohstoffe so aufzuarbeiten sind, dass sie ohne weiteres in Dieselmaschinen eingesetzt werden können. Dazu wurde der Rohstoff einer sauer katalysierten Veresterung mit biogenem Ethanol unterworfen, mit dem die Gehalte sowohl an freien Fettsäuren, als auch an den genannten Schlackebildnern soweit gesenkt werden konnten, dass die Maßgaben der DIN-VN 51 605 erfüllt werden. Abgesehen davon, dass die so gewonnen Treibstoffe aus rein biogenen Rohstoffen bestehen, weisen sie Stockpunkte von teilweise unter -20 Grad Celsius auf.
Abflussprognosen zur Bewältigung von Extremwetterlagen Um das Transportaufkommen in Deutschland auch unter schwierigen Bedingungen zu bewältigen und dies aufrecht zu erhalten bzw. zu steigern, sind verkehrsträgerübergreifende Lösungsansätze notwendig. Ziel dieses Projekt ist es, die Resilienz und die Verfügbarkeit des Verkehrsträgers Wasserstraße bei extremen Wetterereignissen zu erhöhen. Aufgabenstellung und Ziel Etwa 3.000 km der Bundeswasserstraßen sind mit Staustufen ausgebaut, die meist aus einem beweglichen Wehr, einer Schleuse und einem Laufwasserkraftwerk bestehen. Durch das Ändern des Abflusses über das Kraftwerk und über das Wehr hält ein lokaler Regler den gewünschten Oberwasserstand innerhalb der vorgegebenen Stauzieltoleranz. Die Abfluss- und Stauregelung soll dabei mehrere, mitunter gegensätzliche Ziele erfüllen: Einhaltung des Stauziels innerhalb der festgelegten Toleranz, Verminderung von Abflussschwankungen, optimale Nutzung der Wasserkraft und Minimierung des Verschleißes der Wehrverschlüsse. Im Zuge des Klimawandels ist mit einer Zunahme extremer Wetterereignisse zu rechnen. Die Abfluss- und Stauregelung steht gerade in Niedrigwasserperioden vor wachsenden Herausforderungen. Schwankungen des Abflusses sind in diesen Phasen schwierig auszugleichen und Über- bzw. Unterschreitungen der Stauzieltoleranz sind nicht auszuschließen. Dadurch entsteht eine Gefahr für die Schifffahrt. Ziel des vorgestellten Vorhabens ist es, anhand einer fundierten Datenanalyse und der Methode des maschinellen Lernens Zusammenhänge zwischen Niederschlagsereignissen und Abflussschwankungen vertieft zu untersuchen. Zusätzlich sollen Abflussprognosen erstellt werden, welche die Abfluss- und Stauregelung unterstützen. Bedeutung für die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) Die Verwendung maschinellen Lernens für Abflussvorhersagen auf der Basis von Niederschlags- und Zuflussdaten stellt ein vielversprechendes Werkzeug für die WSV dar. Prognosen schaffen einen vorausschauenden Handlungsspielraum für die Abfluss- und Stauregelung, sodass starke Wasserstandsund Abflussschwankungen minimiert und damit die Sicherheit und Leichtigkeit der Schifffahrt erhöht werden. Die Resilienz der Wasserstraße wird dadurch auch unter den zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels gesteigert. Untersuchungsmethoden Das Verfahren wird exemplarisch an einer Stauhaltung der Mosel getestet. Die Niederschlagsdaten des Einzugsgebiets der Stauhaltung werden vom Deutschen Wetterdienst im Rahmen der Zusammenarbeit im BMDV-Expertennetzwerk bereitgestellt. Die Pegeldaten der oberliegenden Stauhaltung sowie die der untersuchten Stauhaltung selbst werden von der WSV zur Verfügung gestellt. In einem ersten Schritt werden die Pegeldaten untersucht. Anhand einer Kreuzkorrelation können Abhängigkeiten zwischen dem oberliegenden Pegel und dem Pegel in der untersuchten Stauhaltung aufgezeigt werden. In einem weiteren Schritt werden ebenfalls die Niederschlags- und Wehrdaten betrachtet und deren Zusammenhang mit den Pegeldaten untersucht. Zusätzlich wird eine Methode erarbeitet, um Wasserstandsschwankungen so zu filtern, dass die Werte möglichst unbeeinflusst von Schleusungen und Schifffahrt sind. Im Anschluss an die Aufbereitung der Daten wird nach einer geeigneten Methode des Maschinellen Lernens (ML) gesucht. Dabei werden unterschiedliche ML-Modelle in Python implementiert und trainiert. Der vielversprechendste Modelltyp soll weiter genutzt und mit unterschiedlichen Parametrierungen getestet werden. Hierbei wird immer auf einen Prognosezeitraum von drei Stunden hingearbeitet. Für die Abfluss- und Stauregelung ist eine dreistündige Prognose wünschenswert, um Schwankungen des Abflusses effektiv zu bewältigen.
Bei der Aufarbeitung von Altoelen unter Zusatz von Schwefelsaeure fallen erhebliche Mengen von Saeureharzen an. Eine Deponie ist wegen verschaerfter Umweltbestimmungen in Zukunft problematisch. Nach dem Verfahren der Preussag lassen sich Saeureharze in ein neutrales Umwandlungsprodukt umwandeln, das zusammen mit Hausmuell oder u.a. in der Baustoffindustrie eingesetzt werden kann.
Flüchtige organische Verbindungen (VOC) werden in großen Mengen (1300 TgC pro Jahr) von biogenen und anthropogenen Quellen in die Atmosphäre emittiert. Die Oxidation solcher Verbindungen führt zur Bildung von semivolatilen Produkten, welche in die Partikelphase übergehen können und somit zur Bildung von sekundärem organischem Aerosol (SOA) beitragen. Die globale SOA Produktion anthropogenen Ursprungs beläuft sich auf 0,05 bis 9,7 Tg pro Jahr. Hingegen wird die biogene SOA Produktion mit bis zu 910 Tg pro Jahr beziffert, was einem Umsatz von 70% der emittierten biogenen VOCs entspricht. Ein solcher Umsatz ist unvereinbar mit den vergleichsweise niedrigen SOA Ausbeuten aus Aerosolkammerexperimenten. Die Ursache für diese Diskrepanz liegt vermutlich an zusätzlichen SOA Bildungswegen wie der Weiterreaktion von VOC Oxidationsprodukten, welche von den Umgebungsbedingungen wie dem Oxidationsmittel, der relativen Feuchte und der Art der vorhandenen Partikel abhängt. Somit sind zwar Tag- und Nachtchemie grundverschieden, allerdings auch eng miteinander verbunden, denn die Produkte der Nachtchemie werden durch die darauffolgende Tagchemie weiterprozessiert und umgekehrt. Dadurch wird das Partitionierungsverhalten der Produkte und somit die SOA Bildung stark beeinflusst. Daher soll im Rahmen des Projektes Dark Knight der Einfluss der Tagchemie auf die Nachtchemie und umgekehrt untersucht werden. Das Wissen über die Verschaltung von Tag- und Nachtchemie kann erheblich zum Verständnis über die an der SOA Bildung beteiligte Prozesse beitragen.
Wasser aus Talsperren ist in vielen Länder eine der wichtigsten Trinkwasserresourcen. Dies gilt besonders für aride Zonen, und/oder in Ländern mit hoher Bevölkerungsdichte. Allerdings sind diese Gewässer oftmals durch einen extrem euthrophen Zustand gekennzeichnet. Das Ziel dieses Projektes ist es, den Gewässergütezustand zu beschreiben, den derzeitigen Zustand der Gewässer in Hinblick auf Nährstoffgehalte und organische algenbürtige Schadstoffe zu erfassen, Ursachen, die zu einer Algenblüte führen zu bestimmen und Verfahren für die Aufbereitung zu Trinkwasser zu entwickeln. Dazu soll der Gütezustand ausgewählter Gewässer in den drei Ländern der Projektpartner (Deutschland, Israel, Jordanien) verglichen werden. Der Einfluss unterschiedlicher klimatischer Bedingungen (Mitteleuropa, Mittlerer Osten) und die unterschiedliche Nutzung der Gewässer auf deren Eutrophierung soll dabei besonders beachtet werden. Die klassischen Aufbereitungsverfahren Filtration, Adsorption, Oxidation und Desinfektion sollen auf die algenspezifische Rohwasserqualität optimiert werden. Die Ergebnisse werden sowohl hinsichtlich ökologischer Gesichtspunkte als auch hinsichtlich der Wassernutzung ausgelegt werden. Die Untersuchungen werden jeweils in Modellsystemen im Labormaßstab und im Technikumsmaßstab mit Realproben durchgeführt. Ein Probenaustausch ermöglicht die Bestimmung der unterschiedlichsten Parameter in den einzelnen Laboratorien der Projektpartner. Dazu gehört auch ein Austausch von Doktoranden, die Schulung von Mitarbeitern und die Durchführung von gemeinsamen Workshops.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 3057 |
| Land | 40 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Wissenschaft | 37 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 17 |
| Förderprogramm | 2955 |
| Kartendienst | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 76 |
| Umweltprüfung | 7 |
| unbekannt | 73 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 128 |
| offen | 2983 |
| unbekannt | 18 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2673 |
| Englisch | 617 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 24 |
| Bild | 3 |
| Datei | 25 |
| Dokument | 77 |
| Keine | 1849 |
| Unbekannt | 4 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 1198 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2300 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1999 |
| Luft | 1524 |
| Mensch und Umwelt | 3129 |
| Wasser | 1602 |
| Weitere | 3129 |