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Forschergruppe (FOR) 1898: Mehrskalendynamik von Schwerewellen, Spontanes Ungleichgewicht (SI)

Schwerewellen (GWs) sind zu kleinskalig, um in den heutigen Wetter- und Klimamodellen aufgelöst zu werden. Sie müssen daher parametrisiert werden, da sie einen starken Einfluss auf die Dynamik der großen Skalen haben. Parametrisierungen existieren für orographisch und konvektiv erzeugte GWs, während für die GW-Quellen entlang großskaliger Jets noch keine etablierte Parametrisierung vorliegt. Die Quellen resultieren aus einer spontanen Imbalance (SI) der großskaligen quasi-geostrophischen Strömung. Die Untersuchung von Schwerewellenabstrahlung durch SI ist schwierig, da die GWs in ein sehr komplexes zeitabhängiges Strömungsfeld eingebettet sind, mit einer großen Zahl von interagierenden Prozessen. Auch die Validierung von Parametrisierungen wird dadurch erschwert. Daher kombinieren wir Theorie und numerische Modellierung mit ergänzenden Laborexperimenten. Laborexperimente garantieren eine Reproduzierbarkeit der betrachteten großskaligen Strömungssituation. Die direkte Korrespondenz zwischen den experimentellen Daten und den Modelldaten und die erwähnte Reproduzierbarkeit machen das Laborexperiment zu einem idealen Prüfstand für Parametrisierungen und für die Untersuchung klimarelevante Prozesse. Das differenziell beheizte rotierende Zylinderspalt-Experiment, welches an der BTU (Brandenburg Technische Universität Cottbus-Senftenberg) aufgebaut und betrieben wird, stellt die Referenzdaten für Benchmark-Simulationen an der GU-F (Goethe Universität Frankfurt) und dem IAP (Leibniz Institut für Atmosphärische Physik, Kühlungsborn) bereit. Dabei stehen Experimente im Vordergrund, die zeigen sollen, welche baroklinen Strömungen eine besonders ausgeprägte GW-Abstrahlung aufweisen. Ergänzend dazu werden idealisierte numerische Simulationen an der GU-F und dem IAP durchgeführt, um die Variabilität der GWs und den Abstrahlungsprozess zu untersuchen. Wichtig ist dabei, einen Zusammenhang zwischen verschiedenen großskaligen Strömungen und der mesoskaligen GW-Quelle herzustellen und diesen Zusammenhang mittels grob aufgelöster Wellenstrahlenmodelle zu validieren. Ziel ist es, eine skalenabhängige SI-Parametrisierung zu konstruieren. Diese Parametrisierung soll mit Hilfe der Labor-Referenzdaten validiert werden. Begleitet wird dies von einer Analyse grob- und feinaufgelöster Daten aus UA-ICON Simulationen. Schließlich soll die Parametrisierung an das Wellenstrahlenmodell MS-GWaM angekoppelt werden, welches in UA-ICON implementiert ist.

deadtrees.earth

Deadtrees.earth is an open, global data platform for mapping, analyzing, and sharing information on dead trees using remote sensing and citizen science. It integrates satellite and drone data to track the spatiotemporal distribution of tree mortality. The platform provides standardized, FAIR-compliant datasets for ecological research, biodiversity monitoring, and climate change studies. Data include GeoTIFF orthophotos and geospatial labels. Users can contribute drone datasets, provide annotations, upload data, and access curated reference datasets for model training and benchmarking. Deadtrees.earth fosters collaborative, reproducible research by linking multi-source data and tools for large-scale forest monitoring.

HeideBench: A Multispectral UAV Time-Series Benchmark for Forest Crown Phenology in Dölauer Heide

We present HeideBench, a very-high-resolution multispectral uncrewed aerial vehicle dataset for forest crown phenology collected over a forest patch in Dölauer Heide, Halle (Saale), Germany. Dölauer Heide is currently dominated by pine plantations (Kiefernforste), which cover the largest area but are increasingly affected by dieback, while its potential natural vegetation is sessile oak–hornbeam forest rich in small-leaved lime (Albrecht et al., 1993). In addition to these pine stands, the area contains near-natural mixed deciduous forests with oaks, birches, and beeches, making it a particularly relevant setting for observing seasonal canopy development under contrasting forest structures and ongoing ecological transition. Against this background, HeideBench provides repeated observations of the same forest patch through the growing season. The dataset contains 18 georeferenced multispectral GeoTIFF orthomosaics acquired between 6 March 2025 and 5 November 2025, spanning a 244-day seasonal period from early spring to late autumn. The acquisitions have a median revisit interval of 14 days, with intervals ranging from 4 to 27 days, and an average ground sampling distance of 5.53 cm per pixel. The valid imaging footprint covers approximately 32.1 ha and is bounded by 11.902653–11.911325°E and 51.499959–51.508576°N. Data were collected using a DJI Mavic 3M Enterprise uncrewed aerial vehicle equipped with four multispectral cameras measuring green (560 nm), red (650 nm), red-edge (730 nm), and near-infrared (860 nm) reflectance, in that order. Flights used a real-time kinematic (RTK) positioning module for centimeter-level geolocation, and all data are provided in coordinate reference system EPSG:25832. Imagery was processed with Agisoft Metashape 2.3.1 to generate calibrated multispectral orthomosaics. The dataset further includes 5,885 crop-safe individual tree crown instance segmentations over the same footprint, extracted with the DeepTrees software package (Khan et al., 2025). HeideBench is intended to support crown-centric analyses of seasonal canopy development, temporal representation learning, phenology-aware feature extraction, and the evaluation of tree crown delineation under seasonal change. HeideBench is a result of the Dynamic Platform Project titled "PhenoEmbed: Multispectral UAV AI Embeddings for phenology-aware tree crown delineation" of the Integration Platform 1: "Sustainable future land use" (IP1) at the Helmholz Centre for Environmental Research (UFZ) in Leipzig, Germany.

CAMELS-DE-1h: hourly hydro-meteorological time series, weather forecasts, and attributes for 1611 catchments in Germany

CAMELS-DE-1h provides a comprehensive and harmonized collection of hydro-meteorological data for 1611 catchments across Germany. The time series data cover the period from 2001 to 2024 and provide measurements of discharge, water level, and meteorological variables in hourly resolution for all catchments. The metorological variables are aggregated to the catchment areas from the gridded data sources RADKLIM-YW and HOSTRADA (DWD) and encompass the variables precipitation, air temperature, humidity, water vapor mixing ratio, global radiation, air pressure, cloud cover, dew point temperature, wind speed, and wind direction. In addition, deterministic and ensemble weather forecasts with a 48-hour lead time, readily processed for all catchments from the ICON-D2 model (DWD), are included for the period 2021 to 2024. The dataset also provides static catchment attributes encompassing topography, soils, land cover, hydrogeology, and human influences. Furthermore, to serve as a baseline for further model development, the dataset includes discharge simulation results from a regionally trained LSTM and a catchment-calibrated HBV (Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning) conceptual model. A comprehensive description of the dataset can be found in the accompanying data description paper. Key features of CAMELS-DE-1h: 1. Hydro-meteorological time series data in hourly resolution (2001–2024) 2. Historical deterministic and ensemble weather forecasts from ICON-D2 with a 48-hour lead time (2021–2024) 3. Catchment attributes 4. Benchmark discharge simulation results from an LSTM and the HBV model

Forschungsschwerpunkt 2: Nachhaltige Entwicklung und Optimierung von Wasserinfrastrukturen

Ziele wie die Versorgungssicherheit in der Wasserversorgung und der Gewässerschutz in der Abwasserentsorgung werden zusehends durch Fragen der Nachhaltigkeit und der Anforderungen infolge zukünftiger Entwicklungen ergänzt. Dabei hat die Instandhaltung und das Management der bereits weitgehend errichteten Anlagen (Assets) besondere Bedeutung. In diesem Forschungsschwerpunkt werden wissenschaftliche Methoden und Strategien entwickelt, um die Infrastruktur der Wasserver- und Abwasserentsorgung hinsichtlich dieser Ziele zu optimieren. Dabei werden demographische und soziokulturelle Entwicklungen sowie ökonomische und ökologische Nachhaltigkeit einbezogen. Im besonderen werden Forschungsarbeiten zur Sicherstellung der Funktionsfähigkeit bzw. Instandhaltung von Wasserversorgungs- und Abwasserableitungsnetzen, zum Benchmarking und zum Qualitäts- und Risikomanagement in der Wasserver- und Abwasserentsorgung durchgeführt.

Forschergruppe (FOR) 5288: Schnell und unsichtbar: Zwischenabfluss durch einen interdisziplinären Multi-Standort-Ansatz bezwingen, Teilprojekt SSF Model Benchmarking: Bewertung und Optimierung der Parametrisierung des Zwischenabflusses in hydrologischen Modellen auf der Einzugsgebietsskale

Hydrologische Modelle, die für Einzugsgebietsskale entwickelt wurden, simulieren schnelle Abflussprozesse in der ungesättigten Bodenzone (Subsurface Stormflow, SSF) über sehr unterschiedliche mathematische Verfahren, deren Spektrum von konzeptionellen (Einzellinearspeicher) bis zu vereinfachten physikalisch-basierten Ansätzen reicht. Gemeinsam ist diesen Methoden, dass aufgrund fehlender Messdaten zur raum-zeitlichen Dynamik des SSF einschließlich Zeitreihen die zugehörigen Modellparameter im Rahmen der Modellkalibrierung ermittelt werden müssen, die wiederum anhand von gemessenen Pegelzeitreihen (Gesamtabfluss) erfolgt. Problematisch ist dabei, dass Abflussganglinien mit hohen Gütemaßen (z.B. Nash-Sutcliffe Koeffizient) simuliert werden können, obwohl beispielsweise das simulierte Zusammenspiel der einzelnen Abflusskomponenten (Oberflächenabfluss, SSF, Grundwasserabfluss etc.) nicht den tatsächlichen hydrologischen Bedingungen entspricht bzw. nicht validierbar ist. Offen bleibt deshalb, wie gut die bestehenden Modellansätze die SSF Dynamik tatsächlich abbilden können. Alle bisherigen Vergleichsstudien konzentrieren sich zudem entweder auf ein spezifisches Einzugsgebiet oder einzelne hydrologischen Modelle. Hinzu kommt, dass im Verständnis von SSF als Prozess nach wie vor viele Zusammenhänge ungeklärt sind. Beide Faktoren haben bislang eine systematische Bewertung der unterschiedlichen Modellkonzepte und der enthaltenen SSF Routinen über Einzugsgebiete mit unterschiedlichen klimatischen und hydrologischen Eigenschaften hinweg verhindert. Um diese Wissenslücke zu schließen, werden die Eignung von zwei flächenkonzentrierten (lumped models) und drei flächendetailierten Modellen (distributed models) zur Simulation von SSF-Prozessen in den vier Einzugsgebieten der Forschungsgruppe untersucht. Dazu werden die Modelle zunächst anhand von Pegelzeitreihen kalibriert, um anhand einer systematischen Sensitivitätsanalyse die SSF relevanten Modellparameter zu bestimmen. Da Abflussdaten jedoch ein Mischsignal unterschiedlicher Prozesse darstellen, werden in einem zweiten Schritt die im Rahmen der Forschungsgruppe in den Einzugsgebieten neu erhobenen SSF Proxydaten in die Kalibrierung einbezogen (multi-objective calibration), um zu bewerten, wie realistisch die verwendeten Modellkonzepte SSF Prozesse tatsächlich abbilden, und darüber hinaus mögliche Defizite in den mathematischen Prozessbeschreibungen der Modelle aufzuzeigen. In einem letzten Schritt werden die anhand der Proxydaten neu kalibrierten Modelle genutzt, um beispielsweise Beziehungen zwischen den Schwellenwerten für das Einsetzen von SSF Prozessen und der Speicherdynamik im Einzugsgebiet unter unterschiedlichen hydro-klimatischen Rahmenbedingungen (z.B. trockene oder feuchte Bedingungen) zu untersuchen und damit im Rahmen der Forschungsgruppe zu einem verbesserten Verständnis der Dynamik von SSF Prozessen auf der Einzugsgebietsskale beizutragen.

Optimales Design für wiederaufladbare und recyclebare, alkalische Zn-MnO2-Batterien als flexibler Energiespeicher, ORRCABATT - Optimales Design für wiederaufladbare und recyclebare, alkalische Zn-MnO2-Batterien als flexibler Energiespeicher

System zur Minimierung des PUE durch Anwendung von Retrofit-Technologien in Kälte-Systemen von Rechenzentren, Teilvorhaben: Aufbau und Anwendung der KI-Plattform 'Digitaler Zwilling'

Innerhalb versorgungstechnischer Systeme (z. B. Kälteerzeugungssystemen) interagieren verschiedene Energiewandlungstechnologien, die häufig über dezentrale Regelungslogiken gesteuert werden. Deren mangelnde Abstimmung führt zu einem ineffizienten Betrieb der Gesamtsysteme. Den Verantwortlichen sind die Ineffizienzen durch falsche oder starre Sollwerte und Dimensionierungen oft nicht bewusst. Die Komplexität der Zusammenhänge und sich ständig verändernde Einflussfaktoren erschweren zusätzlich das Benchmarking und die Dimensionierung der Komponenten. Im geplanten Forschungsvorhaben wird eine KI-gestützte Optimierungslösung für Kälteanlagen aufgebaut, um eine modellgestützte Bewertung und Entscheidungshilfe für Retrofitmaßnahmen zu entwickeln. Diese Entscheidungshilfe ermöglicht die Analyse und Effizienzsteigerung der Komponenten in Abhängigkeit von den tatsächlichen Betriebsregimen der Anlagen. Entscheidungsvariablen, die im EISKIG-Vorhaben unveränderliche Parameter waren, werden nun optimiert (z. B. maximale Anlagenleistung, zulässige Betriebspunkte). Der Fokus dieses Projekts liegt ausschließlich auf der Versorgungstechnik von Rechenzentren. Zu Beginn wird der IST-Zustand des Energiesystems der Kälteversorgung im Rechenzentrum der Anwendungspartner mittels eines 'Digitalen Zwillings' beschrieben und untersucht. Die Untersuchungen konzentrieren sich auf folgende Energiewandlungskomponenten der Kälteerzeugung: Pumpen, Kompressionskältemaschinen, Wärmeübertrager, Ventile, Rückkühlwerke/Kühltürme (nass, trocken, adiabat), Wärmeübergabestationen. Mit dem digitalen Zwilling lassen sich verschiedene Retrofit-Maßnahmen simulieren und hinsichtlich Wirtschaftlichkeit und Emissionsminderung durch Energiekosteneinsparungen bewerten. Die Anwendungspartner erhalten auf dieser Basis Handlungsempfehlungen für wirtschaftlich umsetzbare Retrofit-Maßnahmen, einschließlich der Gegenüberstellung der IST-Situation mit branchenüblichen Durchschnittswerten.

System zur Minimierung des PUE durch Anwendung von Retrofit-Technologien in Kälte-Systemen von Rechenzentren, Teilvorhaben: Kältesystemanalyse und Begleitforschung

Innerhalb versorgungstechnischer Systeme (z. B. Kälteerzeugungssystemen) interagieren verschiedene Energiewandlungstechnologien, die häufig über dezentrale Regelungslogiken gesteuert werden. Deren mangelnde Abstimmung führt zu einem ineffizienten Betrieb der Gesamtsysteme. Den Verantwortlichen sind die Ineffizienzen durch falsche oder starre Sollwerte und Dimensionierungen oft nicht bewusst. Die Komplexität der Zusammenhänge und sich ständig verändernde Einflussfaktoren erschweren zusätzlich das Benchmarking und die Dimensionierung der Komponenten. Im geplanten Forschungsvorhaben wird eine KI-gestützte Optimierungslösung für Kälteanlagen aufgebaut, um eine modellgestützte Bewertung und Entscheidungshilfe für Retrofitmaßnahmen zu entwickeln. Diese Entscheidungshilfe ermöglicht die Analyse und Effizienzsteigerung der Komponenten in Abhängigkeit von den tatsächlichen Betriebsregimen der Anlagen. Entscheidungsvariablen, die im EISKIG-Vorhaben unveränderliche Parameter waren, werden nun optimiert (z. B. maximale Anlagenleistung, zulässige Betriebspunkte). Der Fokus dieses Projekts liegt ausschließlich auf der Versorgungstechnik von Rechenzentren. Zu Beginn wird der IST-Zustand des Energiesystems der Kälteversorgung im Rechenzentrum der Anwendungspartner mittels eines 'Digitalen Zwillings' beschrieben und untersucht. Die Untersuchungen konzentrieren sich auf folgende Energiewandlungskomponenten der Kälteerzeugung: Pumpen, Kompressionskältemaschinen, Wärmeübertrager, Ventile, Rückkühlwerke/Kühltürme (nass, trocken, adiabat), Wärmeübergabestationen. Mit dem digitalen Zwilling lassen sich verschiedene Retrofit-Maßnahmen simulieren und hinsichtlich Wirtschaftlichkeit und Emissionsminderung durch Energiekosteneinsparungen bewerten. Die Anwendungspartner erhalten auf dieser Basis Handlungsempfehlungen für wirtschaftlich umsetzbare Retrofit-Maßnahmen, einschließlich der Gegenüberstellung der IST-Situation mit branchenüblichen Durchschnittswerten.

Benchmarking Forstwirtschaftlicher Zusammenschlüsse II

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

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