Das Wassergütemessnetz 2 (WGMN2) stellt im Rahmen der nationalen und internationalen Meldepflichten aktuelle Daten der interessierten Öffentlichkeit zur Verfügung. Bürger, Schulen und Behörden haben ein reges Interesse an den Daten des WGMN. Deshalb werden die Daten in sechs stationären Gewässergütemessstationen im Zehn-Minuten-Takt aktualisiert. So stehen die erhobenen Parameter in Echtzeit zur Verfügung. Hierbei werden physikalische, hydrologische, meteorologische und biologische Messgrößen erfasst, die eine dynamische Sicht auf die Gewässerbeschaffenheit ermöglichen. Die Messstationen sind an ausgewählten Standorten an der Elbe, Havel, Teltowkanal, Oder und Neiße positioniert. Die Gewässergütemessstationen sind Bestandteil langfristig konzipierter Sanierungsmaßnahmen und dienen dem Nachweis der Gewässergüte und ihrer zeitlichen Veränderung im Rahmen von international abgestimmten Mess- und Untersuchungsprogrammen, der aktuellen Gewässerüberwachung (Warndienste), der Beweissicherung und der Gewinnung von wasserwirtschaftlichen Informationen. Das WGMN trägt dazu bei, dass Auswirkungen von Störfällen bei Industriebetrieben oder von Schiffsunglücken zeitnah ermittelt und zügig Maßnahmen ergriffen werden können. Aber auch kleinere Verunreinigungen wie illegal entsorgtes Altöl vom Auto fallen durch die Messungen schnell auf. Mit der Erkennung von akuten Verschmutzungen und dem Erfassen langfristiger Trends dient das WGMN auch dazu, entsprechende Forderungen der Europäischen Wasserrahmenrichtlinie in Brandenburg umzusetzen. Hier können alle Datensätze abgerufen werden. Derzeit werden die Messwerte im Netz als Grafiken dargestellt.
In Europa werden jedes Jahr mehr als 400 Millionen m3 Holz geerntet. Moderne Holzerntemaschinen gestalten den Holzernteprozess weitaus rationeller als bei der konventionellen motormanuellen Holzernte mittels Motorsäge. Diese sogenannten Cut-to-length-Systeme (CTL) erfassen bei der technischen Holzproduktion detaillierte Daten über jeden Baum. Diese Daten gewinnen zunehmend an Bedeutung für ihre Nutzung außerhalb des eigentlichen Produktionsprozesses als Basis für die nachhaltige Bewirtschaftung der europäischen Wälder. Allerdings erfordert die Bedienung dieser Spezialmaschinen eine fachbezogenen Aus- oder Weiterbildung mit langwierigen, intensiven Übungen, damit die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten erlangt werden. Die Übungsdauer beträgt in der Regel ein Jahr bis die Übungsschwelle und bis zu drei Jahren bis die volle Leistungsfähigkeit erreicht wird. Dennoch weisen Absolventen aktueller Ausbildungsprogramme und selbst Maschinenführer mit langjähriger Erfahrung Produktivitätsunterschiede von bis zu 40% auf. Um den Ausbildungs- und Übungsprozess wirksamer zu gestalten und auch bei routinierter Maschinenbedienung ein hohes Leistungsniveau zu sichern, werden im Projekt neue Coaching-, Assistenz- und Feedback-Systeme für Neueinsteiger und erfahrene Führer von Holzernte- und Holzrückemaschinen entwickelt. Diese sollen dem Forstmaschinenführer eine Eigenkontrolle seiner Leistungsfähigkeit ermöglichen, ihm außerdem Verbesserungsbereiche aufzeigen und im laufenden Betrieb Hilfestellung geben. Methoden der Kognitionswissenschaft werden angewendet, um gezieltes Feedback in geeigneten Formaten und zu optimalen Zeitpunkten bereitzustellen, die die Wahrnehmung und das Verständnis des Bedieners fördern und ihn zu ausgewogeneren Arbeitsmethoden und -techniken anleiten. Dadurch trägt das Projekt zur Effizienzsteigerung, einer verbesserten Nutzung der Holzressourcen und zur Gestaltung eines besseren und sichereren Arbeitsplatzes bei.
Ein digitales Coaching-, Assistenz- und Feedback-System soll Produktivität und Arbeitszufriedenheit von Forstmaschinenführern bei verringerter mentaler Belastung verbessern und die Ausbildung von Nachwuchskräften attraktiver und effizienter gestalten. Damit soll ein wesentlicher Beitrag geleistet werden, Wertschöpfung und Ressourcenausnutzung im Sinne einer nachhaltigen und wettbewerbsfähigen europäischen Bio-Ökonomie zu steigern. Das übergeordnete Ziel dieses Arbeitspakets, besteht darin, die in den Arbeitspaketen 2 und 3 entwickelten Systeme zu testen und zu bewerten und Empfehlungen für die zukünftige Entwicklung und Implementierung einer Bedienerschnittstelle mit optimalem Zeitpunkt der Feedback-Interpretation (aus Arbeitspaket 5) für die Entscheidungsunterstützung zu geben. Ziel 6.1: Der Prototyp des digitalen Coaches wird in Forstmaschinen in Deutschland und Skandinavien integriert und auch als Testumgebung in den Simulatoren des FBZ eingesetzt. Bei der Bewertung der Anwendungsfälle wird die Verbesserung der Logistikkette Wald-Holz durch die Pilotfälle kritisch bewertet. Darüber hinaus zeigt die Bewertung der Interessengruppen und der Nutzer der Piloten, wie gut das Projekt die Marktanforderungen erfüllt, was für alle am Projekt beteiligten Partner von entscheidendem Interesse ist Ziel 6.2: Der Ansatz des Projektkonsortiums in Bezug auf Schulungen besteht darin, sicherzustellen, dass das erworbene Wissen von den Nutzern optimal angewendet werden kann. Das Forstliche Bildungszentrum in Nordrhein-Westfalen bietet dazu optimale Voraussetzungen. Es werden mit Hilfe moderner Simulationstechnik und Echtmaschinen permanent Schulungen für Bediener von Forstmaschinen durchführt. Man bietet diese Kurse nicht nur auf nationaler Ebene, sondern auch auf internationaler Ebene an. (Es bestehen beispielsweise Kooperationen mit der Schweiz).
Ein digitales Coaching-, Assistenz- und Feedback-System soll Produktivität und Arbeitszufriedenheit von Forstmaschinenführern bei verringerter mentaler Belastung verbessern und die Ausbildung von Nachwuchskräften attraktiver und effizienter gestalten. Damit soll ein wesentlicher Beitrag geleistet werden, Wertschöpfung und Ressourcenausnutzung im Sinne einer nachhaltigen und wettbewerbsfähigen europäischen Bio-Ökonomie zu steigern. Teilvorhaben 1: Umsetzung eines Systemansatzes für Harvester und Forwarder Interaktion Die Arbeitsproduktivität von Kranvollerntern wird weitgehend durch Bestandesbedingungen und Geländeausformung bestimmt. Dagegen wird die Produktivität von Kranrückezügen maßgeblich von der Ausführung der Holzernte einschließlich der Ablage der Rundholzabschnitte an der Rückegasse bestimmt. Daher sind neben der Rückedistanz insbesondere die Ladebedingungen im Bestand, die Vorkonzentration einzelner Sortimente, die Ablageseite der Abschnitte an der Rückegasse sowie die gebündelte Ablage von Abschnitten wesentliche Faktoren für die Dauer der Ladefahrt und damit für den Zeitbedarf eines Rückezyklus. Ziel dieses Teilvorhabens ist es daher, technische Lösungen für eine intensive Interaktion zwischen den Forstmaschinenführern des Kranvollernters und des Kranrückezuges zu entwickeln. Diese sollen zum einen Echtzeitaustausch erfolgsbestimmender Informationen zwischen den Forstmaschinenführern gewährleisten, zum anderen soll die Effizienz der Rückezyklen durch verbesserte Vorkonzentration von Rundholzabschnitten durch den Kranrückezug gesteigert werden.
The main objective of the Action is to develop new sensing technologies for Air Quality Control at integrated and multidisciplinary scale by coordinated research on nanomaterials, sensor-systems, air-quality modelling and standardised methods for supporting environmental sustainability with a special focus on Small and Medium Enterprises. ABSTRACT AND KEYWORDS: This Action will focus on a new detection paradigm based on sensing technologies at low cost for Air Quality Control (AQC) and set up an interdisciplinary top-level coordinated network to define innovative approaches in sensor nanomaterials, gas sensors and devices, wireless sensor-systems, distributed computing, methods, models, standards and protocols for environmental sustainability within the European Research Area (ERA). The state-of-the-art showed that research on innovative sensing technologies for AQC based on advanced chemical sensors and sensor-systems at low-cost, including functional materials and nanotechnologies for eco-sustainability applications, the outdoor/indoor environment control, olfactometry, air-quality modelling, chemical weather forecasting, and related standardisation methods is performed already at the international level, but still needs serious efforts for coordination to boost new sensing paradigms for research and innovation. Only a close multidisciplinary cooperation will ensure cleaner air in Europe and reduced negative effects on human health for future generations in smart cities, efficient management of green buildings at low CO2 emissions, and sustainable economic development. The objective of the Action is to create a cooperative network to explore new sensing technologies for low-cost air-pollution control through field studies and laboratory experiments to transfer the results into preventive real-time control practises and global sustainability for monitoring climate changes and outdoor/indoor energy efficiency. Establishment of such a European network, involving Non-COST key-experts, will enable EU to develop world capabilities in urban sensor technology based on cost-effective nanomaterials and contribute to form a critical mass of researchers suitable for cooperation in science and technology, including training and education, to coordinate outstanding R&D and promote innovation towards industry, and support policy-makers.
The project main goal is to contribute to our understanding of tsunami processes in the Euro-Mediterranean region, to the tsunami hazard and risk assessment and to identifying the best strategies for reduction of tsunami risk. Focus will be posed on the gaps and needs for the implementation of an efficient tsunami early warning system (TEWS) in the Euro- Mediterranean area, which is a high-priority task in consideration that no tsunami early warning system is today in place in the Euro-Mediterranean countries. The main items addressed by the project may be summarised as follows. The present Europe tsunami catalogue will be improved and updated, and integrated into a world-wide catalogue (WP1). A systematic attempt will be made to identify and to characterise the tsunamigenic seismic (WP2) and non-seismic (WP3) sources throughout the Euro-Mediterranean region. An analysis of the present-day earth observing and monitoring (seismic, geodetic and marine) systems and data processing methods will be carried out in order to identify possible adjustments required for the development of a TEWS, with focus on new algorithms suited for real-time detection of tsunami sources and tsunamis (WP4). The numerical models currently used for tsunami simulations will be improved mainly to better handle the generation process and the tsunami impact at the coast (WP5). The project Consortium has selected ten test areas in different countries. Here innovative probabilistic and statistical approaches for tsunami hazard assessment (WP6), up-to-date and new methods to compute inundation maps (WP7) will be applied. Here tsunami scenario approaches will be envisaged; vulnerability and risk will be assessed; prevention and mitigation measures will be defined also by the advise of end users that are organised in an End User Group (WP8). Dissemination of data, techniques and products will be a priority of the project (WP9). Prime Contractor: Alma Mater Studiorum-Universita di Bologna; Bologna, Italy.
Der Hochpräzise Echtzeit Positionierungs-Service SAPOS-HEPS dient der satellitengestützten Positionsbestimmung mit einer Genauigkeit von 1 - 2 cm (Lage) und 2 - 5 cm (Höhe). Der Dienst stellt Beobachtungsdaten (Code und Trägerphase) von vier GNSS-Systemen (GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou) zur Verfügung. Die Übertragung erfolgt durch Datenstreaming via Internet (Ntrip).
Der Echtzeit Positionierungs-Service SAPOS-EPS dient der satellitengestützten Positionsbestimmung mit einer Genauigkeit von 0,3 bis 0,8 Meter. Der Dienst stellt Korrekturen und Änderungsraten für die Code-Beobachtungen von GPS- und GLONASS-Satelliten im Format RTCM 2.3 (Radio Technical Commission for Maritime Services) zur Verfügung. Die Übertragung erfolgt durch Datenstreaming via Internet (Ntrip).
We propose the improvement of short range quantitative precipitation forecasting by regional high resolution weather forecast models. We will combine improved regional ensemble modelling with best member selection based on the most recent remote sensing information, with further broadening and narrowing of the distribution by a new evolutionary approach, followed by improved data assimilation and further forecast integration. The former step will introduce a Monte Carlo technique to invert a highly nonlinear and critically discontinuous microphysical problem in a novel way in cloud and rain assimilation. Physical initialisation techniques, nudging techniques and variational approaches with the most timely available information from remote sensing including Radar reflectivities, cloud parameters, and water vapour content will be employed. With this stacked procedure we expect to substantially reduce the influence of phase errors in the background field, which currently impede the successful assimilation of observations for short range precipitation forecasting by regional numerical weather forecast models. The project will establish an advanced capability for ensemble forecasting in the German research community. Validation efforts will explore and quantify the sources of uncertainty in forecasts especially under convective conditions. The differing requirements for the forecasting System under different meteorological conditions will be explored in the first instance by examining a set of case studies of convective storms in environments with orography of varying degrees of steepness. Some of the case studies will be orientated around the likely location of the field experiment, to aid in planning of the operations and to prepare for real-time forecasting.
Objective: Water is one of our most precious and valuable resources. It is important to determine how to fairly use, protect and preserve water. New strategies and new technologies are needed to assess the chemical and ecological status of water bodies and to improve the water quality and quantity. The relatively recent progress in micro-electronics and micro-fabrication technologies has allowed a miniaturization of sensors and devices, opening a series of new exciting possibilities for water monitoring. Moreover, robotics and advanced ICTbased technology can dramatically improve detection and prediction of risk/crisis situations, providing new tools for the global management of the water resources. The HydroNet proposal is aimed at designing, developing and testing a new technological platform for improving the monitoring of water bodies based on a network of autonomous, floating and sensorised mini-robots, embedded in an Ambient Intelligence infrastructure. Chemo- and bio-sensors, embedded in the mobile robots will be developed and used for monitoring in real time physical parameters and pollutants in water bodies. Enhanced mathematical models will be developed for simulating the pollutants transport and processes in rivers, lakes and sea. The unmanaged, self-assembling and self-powered wireless infrastructure, with an ever-decreasing cost per unit, will really support decisional bodies and system integrators in managing water bodies resources. The robots and sensors will be part of an Ambient Intelligence platform, which will integrate not only sensors for water monitoring and robot tasks execution, but also communications backhaul systems, databases technologies, knowledge discovery in databases (KDD) processes for extracting and increasing knowledge on water management. Following the computation on stored data, feedback will be sent back to human actors (supervisors, decision makers, industrial people, etc.) and/or artificial actuators, in order to perform actions.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 17 |
| Land | 4 |
| Wissenschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 17 |
| unbekannt | 3 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 18 |
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| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 8 |
| Englisch | 12 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
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| Webseite | 8 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 17 |
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| Weitere | 20 |