The ISND82 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)
The ISND31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)
In diesem Teilprojekt beabsichtigen wir, ein effizientes Schema für Datenassimilierung und Modellparameter-Kalibrierung auf der Basis von Ensemble-Methoden zu entwickeln. Der Fokus soll in der ersten Phase liegen (1) auf der simultanen Integration der in der Forschergruppe entwickelten fernerkundlichen und geodätischen Datensätze, die sehr unterschiedliche räumliche und zeitliche Abdeckung und Auflösung haben, wobei zum Teil die benötigten Operatoren (Relationen, die Modellparameter auf Observablen abbilden) noch entwickelt werden müssen. Darüber hinaus soll (2) die Kalibrierung von Parametern des hydrologischen Modells im Rahmen der Ensemble-Methoden weiterentwickelt und in einem gemeinsamen Rahmen mit der Pareto-optimalen Methode des Teilprojektes P3 verglichen werden. Wir werden mit der bereits entwickelten Methode zur Assimilierung von GRACE-Daten beginnen und sukzessive die Assimilation von terrestrischen Durchflußmessungen und von Satellitenbeobachtungen von Wasserstandshöhen und -volumen, Durchfluß sowie der Wasser-/Schneebedeckung hinzufügen. Neben einer neuen quantitativen Beschreibung von Wasserflüssen und -speicherung in großen Einzugsgebieten werden wir eine Charakterisierung der zugehörigen Unsicherheit generieren.
Im letzten Jahrzehnt war der grönländische Eisschild mehreren Extremereignissen ausgesetzt, mit teils unerwartet starken Auswirkungen auf die Oberflächenmassebilanz und den Eisfluss, insbesondere in den Jahren 2010, 2012 und 2015. Einige dieser Schmelzereignisse prägten sich eher lokal aus (wie in 2015), während andere fast die gesamte Eisfläche bedeckten (wie in 2010).Mit fortschreitendem Klimawandel ist zu erwarten, dass extreme Schmelzereignisse häufiger auftreten und sich verstärken bzw. länger anhalten. Bisherige Projektionen des Eisverlustes von Grönland basieren jedoch typischerweise auf Szenarien, die nur allmähliche Veränderungen des Klimas berücksichtigen, z.B. in den Representative Concentration Pathways (RCPs), wie sie im letzten IPCC-Bericht genutzt wurden. In aktuellen Projektionen werden extreme Schmelzereignisse im Allgemeinen unterschätzt - und welche Konsequenzen dies für den zukünftigen Meeresspiegelanstieg hat, bleibt eine offene Forschungsfrage.Ziel des vorgeschlagenen Projektes ist es, die Auswirkungen extremer Schmelzereignisse auf die zukünftige Entwicklung des grönländischen Eisschildes zu untersuchen. Dabei werden die unmittelbaren und dauerhaften Auswirkungen auf die Oberflächenmassenbilanz und die Eisdynamik bestimmt und somit die Beiträge zum Meeresspiegelanstieg quantifiziert. In dem Forschungsprojekt planen wir zudem, kritische Schwellenwerte in der Häufigkeit, Intensität sowie Dauer von Extremereignissen zu identifizieren, die - sobald sie einmal überschritten sind - eine großräumige Änderung in der Eisdynamik auslösen könnten.Zu diesem Zweck werden wir die dynamische Reaktion des grönländischen Eisschilds in einer Reihe von Klimaszenarien untersuchen, in denen extreme Schmelzereignisse mit unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit zu bestimmten Zeitpunkten auftreten, und die Dauer und Stärke prognostisch variiert werden. Um indirekte Effekte durch verstärktes submarines Schmelzen hierbei berücksichtigen zu können, werden wir das etablierte Parallel Ice Sheet Model (PISM) mit dem Linearen Plume-Modell (LPM) koppeln. Das LPM berechnet das turbulente submarine Schmelzen aufgrund von Veränderungen der Meerestemperatur und des subglazialen Ausflusses. Es ist numerisch sehr effizient, so dass das gekoppelte PISM-LPM Modell Ensemble-Läufe mit hoher Auflösung ermöglicht. Folglich kann eine breite Palette von Modellparametern und Klimaszenarien in Zukunftsprojektionen in Betracht gezogen werden.Mit dem interaktiv gekoppelten Modell PISM-LPM werden wir den Beitrag Grönlands zum Meeresspiegelanstieg im 21. Jahrhundert bestimmen, unter Berücksichtigung regionaler Veränderungen von Niederschlag, Oberflächen- und Meerestemperaturen, und insbesondere der Auswirkungen von Extremereignissen. Ein Hauptergebnis wird eine Risikokarte sein, die aufzeigt, in welchen kritischen Regionen Grönlands zukünftige extreme Schmelzereignisse den stärksten Eisverlust zur Folge hätten.
Eine Brennstoffzelle als Primärenergiequelle mit einem Doppelschichtkondensator (Supercap) als Zwischenspeicher zu kombinieren ist ein vielversprechender Ansatz für zukünftige Elektrofahrzeuge. In Kooperation mit einem Fahrzeughersteller wurden verschiedene Strategien für ein Energiemanagement für die Kombination einer Brennstoffzelle mit einem Doppelschichtkondensatormodul entworfen und verglichen. Basierend auf der aktuellen Geschwindigkeit und Beschleunigung werden verschiedene Fahrzeugzustände bezüglich kinetischer Energie und Leistungsbedarf unterschieden. In Abhängigkeit von der verfügbaren Leistung von Supercaps und Brennstoffzelle wird eine optimale Leistungsaufteilung zwischen den beiden Energiequellen ermittelt. In Bremsphasen wird durch Rekuperation Energie zurückgewonnen und in den Supercaps gespeichert. Wenn die Supercaps vollgeladen sind oder ihre maximale Ladeleistung erreicht haben, übernehmen mechanische Bremsen die übrige Ladeleistung. Da diese Situation zu einem Energieverlust führt, sollte sie möglichst vermieden werden. Um immer die notwendige Beschleunigungsleistung und gleichzeitig auch ein Maximum an Rekuperation zu garantieren, wird der Ladezustand der Supercaps kontinuierlich und dynamisch an die kinetische Energie des Fahrzeugs angepasst. Verschiedene Strategien wurden in Matlab/Simulink mit einem Stateflow-Chart zur Abbildung der Zustände implementiert. Die verfügbare Supercapleistung wird mit Hilfe eines impedanzbasierten Modells für Supercaps berechnet. Mit diesen Strategiemodellen können die Leistungsfähigkeit der verschiedenen Strategien verglichen und die Einflüsse von Parametern untersucht werden. Ziel eines Energiemanagements ist es, den Wasserstoffverbrauch zu minimieren und die notwendige Leistung zu jeder Zeit sicherzustellen. Bei der Bewertung der Strategien wird der Wasserstoffverbrauch, die verlorene Bremsenergie und eine mögliche Geschwindigkeitsreduzierung verglichen. Mit einer optimalen Strategie können bis zu 23 Prozent Wasserstoff während eines definierten Fahrprofils gespart werden.
The ISND20 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 0100, 0200, 0400, 0500, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NilReason)
The SMVX21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
Die Einstufung des Oberen Grundwasserleiters in Grundwasserleitertypen erfolgte anhand des Hohlraumtyps sowie der geochemischen Beschaffenheit des durchflossenen Grundwasserleiters (Kombination der Attribute). Geochemische Verhältnisse in der Sickerwasserzone bleiben unberücksichtigt. Die Inhalte entsprechen der HÜK 200 der BGR.
Das Landesamt für Umweltschutz führt nach § 11 Ausführungsgesetz des Landes Sachsen-Anhalt zum Bundes-Bodenschutzgesetz (BodSchAG LSA) ein Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem. Das Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem (ST-BIS) enthält beschreibende Informationen (Metainformationen) über Daten, deren Kenntnis für die Erfüllung bodenschutz- und altlastengesetzlicher Aufgaben von Bedeutung sein kann. Dieses Metainformationssystem gibt Auskunft darüber, wer Daten besitzt, wie man Sie erhält und um was für Daten es sich handelt. Das ST-BIS wird im Internet geführt. Die Informationen für das ST-BIS stellen die Behörden dem LAU auf Anforderung gebührenfrei zur Verfügung.
The SILV40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1233 |
| Europa | 157 |
| Global | 1 |
| Kommune | 12 |
| Land | 202 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Wirtschaft | 9 |
| Wissenschaft | 527 |
| Zivilgesellschaft | 38 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 4 |
| Förderprogramm | 1095 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Text | 1 |
| unbekannt | 158 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 5 |
| Offen | 1124 |
| Unbekannt | 131 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 748 |
| Englisch | 633 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
| Datei | 14 |
| Dokument | 6 |
| Keine | 760 |
| Webseite | 486 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1260 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1068 |
| Luft | 834 |
| Mensch und Umwelt | 1260 |
| Wasser | 718 |
| Weitere | 1248 |