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Entwicklung neuer Auslegungsmethoden für Rotorblätter, Teilvorhaben: Matrixdominierte Ermüdung, Schädigung und Degradation von Rotorblättern im Ganzblatttest und im Digitalen Zwilling

Integriertes Treibhausgas Monitoring System für Deutschland - Modul Koordination, Teilprojekt 4: Koordination der Module Quellen und Senken mit dem ITMS Gesamtprojekt

Benchmarking Forstwirtschaftlicher Zusammenschlüsse II, Teilvorhaben 1: Koordination und Weiterentwicklung des Benchmarking-Verfahrens für FWZ

Das Vorhaben BenchmarkingFWZ-II greift die Ergebnisse vom Projekt BenchmarkingFWZ (Laufzeit 2019 bis 2022) auf und zielt auf die Etablierung und den Ausbau des Benchmarking-Systems für Forstwirtschaftliche Zusammenschlüsse in Deutschland ab. Die Gruppe der im Projekt beteiligten Zusammenschlüsse wird weiter ausgebaut, das Datenbankkonzept dynamisch den steigenden Datenmengen und Sicherheitsanforderungen angepasst, neue entstehende Geschäftsfelder integriert und für Geschäftsführungen und Vorstände eine webbasierte Informations- und Lernplattform entwickelt (Benchmarking-Forum FWZ) Im Projekt BenchmarkingFWZ II wird auf die Unterschiede der FWZ in den verschiedenen Bundesländern eingegangen; beim Vergleich werden unterschiedliche Grade der Professionalisierung und der Leistungsspektren berücksichtigt. Den oft als Ein-Personen-Unternehmen arbeitenden Organisationen fehlt häufig das betriebswirtschaftliche 'Know-how' zur Steuerung ihres FWZ. Die Arbeit der Vorstände ist oft von geringem Änderungswillen und hoher Risikoaversion geprägt. Kritische Faktoren des Ehrenamtes für FWZ umfassen eine große Verantwortung, Klärung von Haftungsfragen, Übertragung von fachlichen Aufgabenbereichen und ein hoher Zeitaufwand. Hier bestehen ein erhöhtes Maß an Beratungs- und Informationsbedarf, um das ehrenamtliche Engagement weiterhin zu fördern und zu stärken. Belastbare Daten zur Formulierung von strategischen Zielen, deren Monitoring und der Vergleich mit anderen Zusammenschlüssen sind wichtige Elemente für die Zukunftsfähigkeit dieser Organisationen und das betriebliche Management der Zusammenschlüsse BenchmarkingFWZ-II setzt an dieser Stelle an, bezieht die Vorstände verstärkt in die Diskussion mit ein und versteht sich als umfassender, praxisnaher und betriebswirtschaftlich fundierter Entwurf für eine heterogene Organisationsgruppe, die eine wesentliche Rolle für die Bewirtschaftung und Bereitstellung des nachwachsenden, klimafreundlichen Rohstoffs Holz in Deutschland spielt

Klimaforschungsplan KLIFOPLAN, Carbon Leakage Schutz und Industrietransformation: CBAM/ETS - Wirkungen, Entwicklungsbedarfe und Designempfehlungen

a) Der im Juli 2021 durch die KOM vorgestellte Vorschlag für einen CBAM stellt - durch den damit intendierten Carbon Leakage-Schutz bei gleichzeitiger Absenkung des ETS-Caps - einen zentralen Baustein dar, um die Voraussetzungen für die Transformation der ETS-Industriebranchen und der ihr nachgelagerten Branchen zur THG-Neutralität zu schaffen. Ebenso sollen die durch die KOM im FF55-Vorschlag angekündigten Anpassungen bei den Benchmark-Zuteilungsregeln die Anreize für Prozessumstellungen bei den Firmen erhöhen. b) In den Jahren 2023-25 werden Details in einer Vielzahl von Durchführungs-Rechtsakten präzisiert, in denen wesentliche Designfragen zu klären sind. Dafür sind sowohl Ad-hoc-Beratungsleistungen als auch ökonomische Hintergrundanalysen erforderlich. Bezüglich CBAM ist vor allem wichtig: welche Wirkungsmechanismen sind wesentlich, welche möglichen Lücken und 'Umgehungsmöglichkeiten' zu adressieren und welche Ausgestaltungsfragen folglich zentral? Bezüglich der Anpassungen von Benchmarks sind sowohl branchenspezifische Probleme als auch übergreifende Fragen zu erwarten. Die Untersuchungen bauen auf vorhergehenden Forschungsergebnissen zu Carbon-Leakage (Refoplan 2017), zur CO2-Kostenbelastung ('MSR-Review', Refoplan 2020) und zum EU-Innovationsfonds (Refoplan 2015 und SV-Titel 2020) auf.

QVLS-iLabs: Magnetische Kamera für die Qualitätskontrolle und -selektion von Batterien für Elektrofahrzeuge, Teilprojekt A

Residence times across scales: from plot to catchment scale

Residence times is a key signature to characterize flow and transport at all temporal and spatial scales in different hydrological compartments. It is assumed that the spatial organisation of the landscape controls space-time organisation of the water cycle and related processes and hence the residence time. Combining flux and residence concentration data of natural tracers in water, stable isotopes, and artificial tracers will allow us to predict residence time and flow pathways in the different hydrological compartments as well as integrative for entire watersheds. We will investigate with different methods the fingerprint of hydrological processes found in the signal of isotopic composition and natural and artificial tracers of soil, ground and stream water in space and time. The temporal variability of isotopes in soil water, groundwater and stream water will be combined to benchmark transport and flow models and to derive a new functional form of short to long-term transit time distributions. The spatial patterns of stable isotopes in the saturated and unsaturated zone will be used to derive long-term flow pathways, mixing patterns and the proportion of evaporation to transpiration. Artificial tracer experiments using salt and electric resistivities will vizualize and quantify internal flow pathways in particular preferential flow pathways.

Multibeam bathymetry processed data (Reson SeaBat T50-P working area dataset) of RV Littorina during cruise L13-20 including navigation files and python scripts for automated terrain based navigation correction

Multibeam bathymetry raw and processed data (RESON Seabat T50Extended Range) of Research Vessel Littorina at Fehmarn Belt in the western part of the Baltic Sea. The raw data (.db format) were processed using QPS Qimera software (v 1.7), based on the following workflow: 0.Raw data -> 1.Apply correct Sound Velocity Profiles -> 2. correct lever arm offsets -> 3. Finalize with manual 2D and 3D point editing. The corrected soundings were used to create a GeoTIFF (EPSG Code:4326) .gsf data and GeoTIFF are provided. In addition software is provided with the aim of establishing a benchmark for terrain based navigation correction software using mutlibeam data. A) A script that allows to alter navigation solutions B) A script that allows to compare navigation solutions By altering the original and correct navigation and using the product as a basis for a terrain based navigation correction algorithm, the quality of such an algorithm can be measured by comparing its output to the original navigation. This in turn allows quantitative comparisons between different algorithms or settings. In addition to the original navigation some altered navigation files are provided (in .csv file format).

Kationen - Anionen RedOx Aktivmaterialien für Feststoffbatterien, KAROFEST - Kationen - Anionen RedOx Aktivmaterialien für Feststoffbatterien

Machbarkeitsstudie Deutschlandweite Befragung von Unternehmen zur Klimawandelanpassung

Die Folgen des Klimawandels bergen ökonomische Risiken für Unternehmen. Die physische Klimarisiken - insb. Extremwetterereignisse, veränderte Niederschlagsmuster und erhöhte Durchschnittstemperaturen - können zu Produktionsrückgängen, steigenden Rohstoffkosten und Gebäudeschäden führen. Nach einer aktuellen Studie des Umweltbundesamts berichten nur etwa die Hälfte der DAX-30-Unternehmen zu diesen Risiken. Dabei schätzt allein diese Gruppe die potenziellen Schäden auf einen Gesamtwert von mehreren Milliarden Euro. Über das Risikobewusstsein in anderen Unternehmen, insbesondere KMU, ist wenig bekannt. Ziel dieses Vorhabens ist es, eine Machbarkeitsstudie für die Befragung von Unternehmen bezüglich Klimarisiken und des Umgangs mit Klimawandelanpassung zu erstellen. Dabei sollen die Möglichkeiten eine repräsentative Erhebung, etwa im Rahmen existierender Unternehmenspanels, eruiert, mögliche Fragenkomplexe entworfen sowie ein handbares Konzept erstellt werden. Auch sollen vergleichbare Erhebungen in anderen OECD-Ländern als Benchmark recherchiert werden. In einer Themenkonferenz im 3. Projektjahr sollen Zwischenergebnisse mit der Zielgruppe diskutiert werden.

Vorhersage von Schüttungen alpiner Karstquellen im Hinblick auf den Klimawandel unter Verwendung neuer Deep Learning-Methoden

Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.

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