Klimaschutz braucht nasse Moore! Moore sind bedeutende Kohlenstoffspeicher und im nassen Zustand bleibt dieser im Torf gespeichert und es kann sogar Torfneubildung stattfinden (Kohlenstoffsenke). Nasse Moore spielen auch eine wichtige Rolle bei der Anpassung an den Klimawandel. Außerdem sind sie für den Grund- und Hochwasserschutz und den Erhalt von moortypischen Tier- und Pflanzenarten ausgesprochen wichtig. Die Moorböden Deutschlands, welche ca. 5% der Landfläche bedecken, sind zu 95 % entwässert und zumeist in landwirtschaftlicher Nutzung. Dabei ist der Lebensunterhalt zahlreicher Flächeneigentümer*innen und Landnutzer*innen eng mit den entwässerten Moorflächen verknüpft. Grünlandnutzung und Ackerbau sind die derzeit am weitesten verbreiteten Nutzungsformen. Damit steht die entwässerungsbasierte Landnutzung konträr zum Klimaschutz. Die Moor-Revitalisierung ist die entscheidende Maßnahme, um den anhaltenden anthropogenen Ausstoß von Treibhausgasen aus Mooren zu unterbinden und gleichzeitig eine natürliche Kohlenstoffsequestrierung mit langfristiger Speicherung für die Zukunft zu ermöglichen. Das Konzept der Paludikultur eröffnet Perspektiven für eine angepasste Nutzung und neue Wertschöpfungsmöglichkeiten. MOOReturn ist die langfristige Verknüpfung von Moorbodenschutz mit der Wertschöpfung aus der Verwertung von Moor Biomasse durch Paludikultur mit folgender Zielstellung: 1. Die Umsetzung möglichst großflächiger Revitalisierung entwässerter Moorflächen und die Optimierung der Wasserstände bereits revitalisierter Moore in der Region um Malchin. 2. Demonstration eines wirtschaftlichen, rückstandsfreien Aufbereitungsverfahrens zur Verwertung von Moorbiomasse im Industriemaßstab. 3. Der ganzheitliche Nachweis der ökonomischen Tragfähigkeit und positiven Klimawirkung der Nutzung nasser Moore unter Beachtung gesellschaftlicher Aspekte. 4. Etablierung und Stärkung von Netzwerken mittels Wissenstransfer auch auf Basis interaktiver und digitaler Werkzeuge.
Klimaschutz braucht nasse Moore! Moore sind bedeutende Kohlenstoffspeicher und im nassen Zustand bleibt dieser im Torf gespeichert und es kann sogar Torfneubildung stattfinden (Kohlenstoffsenke). Nasse Moore spielen auch eine wichtige Rolle bei der Anpassung an den Klimawandel. Außerdem sind sie für den Grund- und Hochwasserschutz und den Erhalt von moortypischen Tier- und Pflanzenarten ausgesprochen wichtig. Die Moorböden Deutschlands, welche ca. 5% der Landfläche bedecken, sind zu 95 % entwässert und zumeist in landwirtschaftlicher Nutzung. Dabei ist der Lebensunterhalt zahlreicher Flächeneigentümer*innen und Landnutzer*innen eng mit den entwässerten Moorflächen verknüpft. Grünlandnutzung und Ackerbau sind die derzeit am weitesten verbreiteten Nutzungsformen. Damit steht die entwässerungsbasierte Landnutzung konträr zum Klimaschutz. Die Moor-Revitalisierung ist die entscheidende Maßnahme, um den anhaltenden anthropogenen Ausstoß von Treibhausgasen aus Mooren zu unterbinden und gleichzeitig eine natürliche Kohlenstoffsequestrierung mit langfristiger Speicherung für die Zukunft zu ermöglichen. Das Konzept der Paludikultur eröffnet Perspektiven für eine angepasste Nutzung und neue Wertschöpfungsmöglichkeiten. MOOReturn ist die langfristige Verknüpfung von Moorbodenschutz mit der Wertschöpfung aus der Verwertung von Moor Biomasse durch Paludikultur mit folgender Zielstellung: 1. Die Umsetzung möglichst großflächiger Revitalisierung entwässerter Moorflächen und die Optimierung der Wasserstände bereits revitalisierter Moore in der Region um Malchin. 2. Demonstration eines wirtschaftlichen, rückstandsfreien Aufbereitungsverfahrens zur Verwertung von Moorbiomasse im Industriemaßstab. 3. Der ganzheitliche Nachweis der ökonomischen Tragfähigkeit und positiven Klimawirkung der Nutzung nasser Moore unter Beachtung gesellschaftlicher Aspekte. 4. Etablierung und Stärkung von Netzwerken mittels Wissenstransfer auch auf Basis interaktiver und digitaler Werkzeuge
Die Bundesregierung strebt die qualitativ und quantitativ hochwertige Verwertung von Bioabfällen an, um dadurch Klima und Ressourcen zu schonen. Im Hinblick auf eine mögliche Weiterentwicklung der Bioabfallverordnung, sollen in diesem Forschungsprojekt verschiedene Themenfelder untersucht werden, die direkt oder indirekt mit der Erzielung möglichst reiner Komposte und Gärreste in Verbindung stehen und somit die Grundlage für eine hochwertige Verwertung darstellen.
In Arbeitspaket (AP) 1 sollen geeignete Techniken zur Detektion von Fremdstoffen bei der haushaltsnahen Erfassung von Bioabfall ermittelt und bewertet werden. AP 2 legt den Fokus auf die Abtrennung von Fremdstoffen und insbesondere Kunststoffen vor der eigentlichen Bioabfallbehandlung und umfasst verschiedene Eingangsstoffströme wie Bioabfall aus Haushalten, verpackte Lebensmittel und anlagenintern rezyklierte Stoffströme. In AP 3 sollen die mögliche Bildung vor allem von kleinen Kunststoffpartikeln innerhalb der Prozesskette der biologischen Abfallbehandlung untersucht und die Möglichkeiten zur Bestimmung des Gehalts an Kunststoffpartikeln über die etablierten Methoden hinaus betrachtet werden.
Ziele dieses Forschungsprojekts sind die Bereitstellung von fachlichen Grundlagen und Erkenntnissen zur Weiterentwicklung der Bioabfallverordnung sowie die Informationsaufbereitung für die Praxis.
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.
Ziel des Projektes AManDa ist es, ein Verfahren zur Reduktion methanbildender Stoffe vor Feldausbringung sowie zur Verringerung von Düngervolumen und -gewicht bei gleichzeitiger Aufkonzentrierung der Nährstoffgehalte zu entwickeln. Ebenfalls soll durch die Aufbereitung der Prozessabwässer die mögliche Eutrophierung von Vorflutgewässern durch hohen Nährstoffeintrag verhindert werden. Das entwickelte Verfahren kann zur Senkung von Treibhausgasemissionen durch landwirtschaftliche Arbeiten beitragen. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer modularen Technologie zur Behandlung von Wirtschaftsdüngern. Dadurch sollen land- und viehwirtschaftliche Betriebe die Möglichkeit haben, die hohen Kapazitäten an Wirtschaftsdüngern optimal zu behandeln und einen energetischen und stofflichen Nutzen aus den anfallenden Stoffströmen zu ziehen. Bei erfolgreichem Betrieb der Pilotanlage und Abschluss der Praxisversuche soll im Anschluss an das Vorhaben durch den Industriepartner ein marktreifes System entwickelt und eingeführt. Die Projektergebnisse sollen zu Empfehlungen für den Praxisbetrieb führen und einen stofflichen und energetischen Mehrwert generieren.