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Vorhabensziel des Projekts ist die Überführung des im Vorgängervorhaben 'ErdEis II' umgesetzten Erdeisspeichers in den Vollbetrieb, das wissenschaftliche Monitoring und Benchmarking sowie die Entwicklung eines District Energy Management Systems (DEMS). Hierzu sollen verschiedene Betriebsmodi getestet, die Betriebsweise aufbauend auf den Ergebnissen optimiert, der Einfluss verschiedener Parameter modellgestützt nachvollzogen und das Kalte Nahwärmesystem mit Erdeisspeicher bestmöglich für die Gesamtsystemoptimierung mittels DEMS genutzt werden. Im zukünftigen Energiesystem wird nicht mehr allein auf Energieeffizienz respektive End- und Primärenergiebedarf optimiert werden können. Vielmehr spielt Flexibilität eine zunehmende Rolle, die schließlich gekoppelt an die Verfügbarkeit erneuerbarer elektrischer Energie den tatsächlichen CO2-Ausstoß bestimmen wird. Inzwischen sind Schnittstellen verfügbar, die über Vorhersagen zur CO2-Intensität des Stromnetzes eine entsprechende Optimierung ermöglichen. Diese Optimierung hat im Gesamtkonzept nicht nur wärme- bzw. kälteseitig zu erfolgen, sondern ganzheitlich die Bedarfe und Flexibilitäten des Kalten Nahwärmenetzes, der Haushaltsstromverbräuche, Mobilitätsbedarfe und Eigenenergieerzeugung miteinzuschließen. So kann ein Gesamtoptimum erreicht und Optimierungen von Teilsystemen, die zu Lasten der Gesamtemissionen gehen, vermieden werden. Entsprechend müssen auch Bewertungs- und Benchmarkingmethoden passend weiterentwickelt werden.
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
Vorhabensziel des Projekts ist die Überführung des im Vorgängervorhaben 'ErdEis II' umgesetzten Erdeisspeichers in den Vollbetrieb, das wissenschaftliche Monitoring und Benchmarking sowie die Entwicklung eines District Energy Management Systems (DEMS). Hierzu sollen verschiedene Betriebsmodi getestet, die Betriebsweise aufbauend auf den Ergebnissen optimiert, der Einfluss verschiedener Parameter modellgestützt nachvollzogen und das Kalte Nahwärmesystem mit Erdeisspeicher bestmöglich für die Gesamtsystemoptimierung mittels DEMS genutzt werden. Im zukünftigen Energiesystem wird nicht mehr allein auf Energieeffizienz respektive End- und Primärenergiebedarf optimiert werden können. Vielmehr spielt Flexibilität eine zunehmende Rolle, die schließlich gekoppelt an die Verfügbarkeit erneuerbarer elektrischer Energie den tatsächlichen CO2-Ausstoß bestimmen wird. Inzwischen sind Schnittstellen verfügbar, die über Vorhersagen zur CO2-Intensität des Stromnetzes eine entsprechende Optimierung ermöglichen. Diese Optimierung hat im Gesamtkonzept nicht nur wärme- bzw. kälteseitig zu erfolgen, sondern ganzheitlich die Bedarfe und Flexibilitäten des Kalten Nahwärmenetzes, der Haushaltsstromverbräuche, Mobilitätsbedarfe und Eigenenergieerzeugung miteinzuschließen. So kann ein Gesamtoptimum erreicht und Optimierungen von Teilsystemen, die zu Lasten der Gesamtemissionen gehen, vermieden werden. Entsprechend müssen auch Bewertungs- und Benchmarkingmethoden passend weiterentwickelt werden.
Vorhabensziel des Projekts ist die Überführung des im Vorgängervorhaben 'ErdEis II' umgesetzten Erdeisspeichers in den Vollbetrieb, das wissenschaftliche Monitoring und Benchmarking sowie die Entwicklung eines District Energy Management Systems (DEMS). Hierzu sollen verschiedene Betriebsmodi getestet, die Betriebsweise aufbauend auf den Ergebnissen optimiert, der Einfluss verschiedener Parameter modellgestützt nachvollzogen und das Kalte Nahwärmesystem mit Erdeisspeicher bestmöglich für die Gesamtsystemoptimierung mittels DEMS genutzt werden. Im zukünftigen Energiesystem wird nicht mehr allein auf Energieeffizienz respektive End- und Primärenergiebedarf optimiert werden können. Vielmehr spielt Flexibilität eine zunehmende Rolle, die schließlich gekoppelt an die Verfügbarkeit erneuerbarer elektrischer Energie den tatsächlichen CO2-Ausstoß bestimmen wird. Inzwischen sind Schnittstellen verfügbar, die über Vorhersagen zur CO2-Intensität des Stromnetzes eine entsprechende Optimierung ermöglichen. Diese Optimierung hat im Gesamtkonzept nicht nur wärme- bzw. kälteseitig zu erfolgen, sondern ganzheitlich die Bedarfe und Flexibilitäten des Kalten Nahwärmenetzes, der Haushaltsstromverbräuche, Mobilitätsbedarfe und Eigenenergieerzeugung miteinzuschließen. So kann ein Gesamtoptimum erreicht und Optimierungen von Teilsystemen, die zu Lasten der Gesamtemissionen gehen, vermieden werden. Entsprechend müssen auch Bewertungs- und Benchmarkingmethoden passend weiterentwickelt werden.
Vorhabenziel: Das Forschungsprojekt bearbeitet zwei Schwerpunkte: Die energetische Querschnittsanalyse von deutschen Theaterspielstätten und das Intensivmonitoring des denkmalgeschützten, aktuell in Sanierung befindlichen Opern- und Schauspielhauses Köln nach seiner Wiedereröffnung 2015. Ziel ist die Analyse von 10- 15 charakteristischen Gebäuden für ein Benchmarking der durch ihre Frequentierung stark öffentlich wahrgenommenen Theaterspielstätten. Detaillierte vergleichende Angaben zu Energiekennwerten, Wirtschaftlichkeit, Lebenszykluskosten und Nutzerzufriedenheit wurden für den Gebäudetypus bislang nicht erhoben, diese erfasst das Forschungsprojekt u.a. mit dem Schwerpunkt Komfortuntersuchung im Monitoring. Arbeitsplanung: Für die energetischen Querschnittsanalysen werden Berechnungen mit den Bilanzierungswerkzeugen TEK-Tool und EnerCalc, sowie Kurzzeitmessungen und Nutzerbefragungen durchgeführt. Für das Intensivmonitoring des Opern- und Schauspielhauses wird ein Messkonzept erarbeitet, welches in Phase 2 mit Messungen, Nutzerbefragung, Auswertungen und Optimierungen umgesetzt wird. Ein mögliches Überführen in ein Langzeitmonitoring wird vorbereitet. Geplante Ergebnisverwertung: Das im Forschungsprojekt erarbeitete Energie-Benchmarking für den Gebäudetypus Theaterspielstätten ermöglicht den Häusern eine Positionierung im Bereich Energie und die Identifizierung von Hochverbrauchern. Die erarbeiteten Kennwerte des Gebäudetypus Theaterspielstätten sollen über den Normenausschuss die Nutzungsrandbedingungen für Theater- und Veranstaltungsbauten der DIN 18599 weiter optimieren helfen. Die erfassten Daten erweitern die EnOB-Datenbank um Theaterspielstätten. In die Forschungsarbeiten werden Studierende einbezogen, ein fachübergreifendes Studienmodul 'Optimierung von Sanierungskonzepten mittels Monitoring' wird entwickelt. Die Bilanzierungswerkzeuge TEK und EnerCalc werden über die Lehre weiter verbreitet und die den Entwicklern gespiegelten Erfahrungen mit TEK helfen die Werkzeuge weiter zu optimieren.
Vorhabensziel des Projekts ist die Überführung des im Vorgängervorhaben 'ErdEis II' umgesetzten Erdeisspeichers in den Vollbetrieb, das wissenschaftliche Monitoring und Benchmarking sowie die Entwicklung eines District Energy Management Systems (DEMS). Hierzu sollen verschiedene Betriebsmodi getestet, die Betriebsweise aufbauend auf den Ergebnissen optimiert, der Einfluss verschiedener Parameter modellgestützt nachvollzogen und das Kalte Nahwärmesystem mit Erdeisspeicher bestmöglich für die Gesamtsystemoptimierung mittels DEMS genutzt werden. Im zukünftigen Energiesystem wird nicht mehr allein auf Energieeffizienz respektive End- und Primärenergiebedarf optimiert werden können. Vielmehr spielt Flexibilität eine zunehmende Rolle, die schließlich gekoppelt an die Verfügbarkeit erneuerbarer elektrischer Energie den tatsächlichen CO2-Ausstoß bestimmen wird. Inzwischen sind Schnittstellen verfügbar, die über Vorhersagen zur CO2-Intensität des Stromnetzes eine entsprechende Optimierung ermöglichen. Diese Optimierung hat im Gesamtkonzept nicht nur wärme- bzw. kälteseitig zu erfolgen, sondern ganzheitlich die Bedarfe und Flexibilitäten des Kalten Nahwärmenetzes, der Haushaltsstromverbräuche, Mobilitätsbedarfe und Eigenenergieerzeugung miteinzuschließen. So kann ein Gesamtoptimum erreicht und Optimierungen von Teilsystemen, die zu Lasten der Gesamtemissionen gehen, vermieden werden. Entsprechend müssen auch Bewertungs- und Benchmarkingmethoden passend weiterentwickelt werden.
Klimamodelle sagen voraus, dass sich in naher Zukunft im Antarktischen Ozean signifikant die Temperatur und der PH-Wert ändern werden, bedingt durch den Anstieg der Konzentrationen troposphärischer Treibhausgase und vor allem durch den erhöhten Kohlenstoffdioxidausstoß aus fossilen Brennstoffen. Solche Änderungen wirken sich auf die Zusammensetzung des Phytoplanktons aus und damit auch auf die Stoffkreisläufe wichtiger Elemente (Kohlenstoff, Stickstoff, usw.). Ziel dieses interdisziplinären Projektes ist die genauere Bestimmung der räumlichen und zeitlichen Variabilität der Biomasse von unterschiedlichen Phytoplanktontypen im Antarktischen Ozean. Einerseits wird hiermit das Verständnis der Rolle des antarktischen Phytoplanktons für das Ökosystem vertieft und andererseits deren Beitrag für den globalen Kohlenstoffzyklus genauer quantifiziert. Durch die einzigartige Kombination von Satellitendaten zweier unterschiedlicher Instrumententypen soll die Konzentration verschiedener Phytoplankton-Typen im Antarktischen Ozean zum ersten Mal mit umfassender zeitlicher und räumlicher Abdeckung bestimmt werden. Die Gesamtbiomasse wird durch eine an die Antarktis angepasste Prozessierung mit Hilfe multispektraler Satellitenmessdaten berechnet. Der Anteil wesentlicher Phytoplanktontypen an der Gesamtbiomasse wird anhand der Auswertung charakteristischer Absorptionsstrukturen von hyperspektralen Messdaten (PhytoDOAS-Methode) ermittelt. Somit soll ein synergetisches Produkt aus sich ergänzenden Informationen multi- und hyperspektraler Satelliteninstrumente entwickelt werden, das auf ähnliche Satelliteninstrumente, deren Messungen in naher Zukunft starten, übertragbar sein wird. Damit kann dann ein Datensatz über die Verteilung von Phytoplanktontypen über Dekaden erstellt werden. Mit dem im Projekt entstehenden Datensatz über die Verteilung der Phytoplanktontypen soll deren Variabilität und Korrelation mit sich ändernden Umweltfaktoren im Antarktischen Ozean in den vergangenen untersucht werden. Darüber hinaus soll unser Datensatz genutzt werden, zur Verbesserung und Evaluierung eines Ökosystem-Models, welches die Biogeographie verschiedener Phytoplanktontypen durch Parametrisierung physiologischer Eigenschaften an ein Ozeanzirkulatonsmodell errechnet. Mit Hilfe des Langzeitdatensatz und dem damit verbundenen Wissen über die Variabilität der Phytoplanktontypen, wird ein Fundament geschaffen, um den Einfluss der Klimaveränderungen im Antarktischen Ozean zu bemessen.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 539 |
| Europa | 59 |
| Kommune | 8 |
| Land | 22 |
| Weitere | 7 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 196 |
| Zivilgesellschaft | 10 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 7 |
| Förderprogramm | 492 |
| Repositorium | 1 |
| Text | 28 |
| unbekannt | 49 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 52 |
| Offen | 524 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 417 |
| Englisch | 243 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Bild | 1 |
| Datei | 4 |
| Dokument | 19 |
| Keine | 367 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 191 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 355 |
| Lebewesen und Lebensräume | 404 |
| Luft | 262 |
| Mensch und Umwelt | 577 |
| Wasser | 244 |
| Weitere | 564 |