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s/fallstudiei/Fallstudie/gi

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Zirkum-Antarktische Auftrittsfrequenz von Meereis-Rinnen und regionale Verteilung aus Satellitendaten

Ziel dieses Projektvorhabens ist es, einen Einblick in die räumliche und zeitliche Variabilität des Auftretens von Meereisrinnen im Antarktischen Meereis während der Wintermonate zu erhalten. Meereis-Rinnen zeichnen sich dadurch aus, dass es in ihrem Einflussbereich zu einem starken Austausch von Wärme, Feuchte und Impuls zwischen dem relativ warmen Ozean und der kalten Atmosphäre kommt. In Meereis-Rinnen bildet sich demnach neues, dünnes Eis und trägt damit zur Meereis-Massenbilanz bei. Wir beabsichtigen auf einer Methode aufzubauen, die entwickelt wurde, um Eisrinnen in der Arktis automatisch aus Thermal-Infrarot Satellitendaten zu identifizieren. Diese Methode muss für eine Anwendung auf Satellitendaten der Antarktis neu implementiert und erweitert werden. In diesem Rahmen gilt es auch, hemisphärische Besonderheiten in den Meereiseigenschaften und atmosphärischen Einflüssen zu berücksichtigen. Darum werden Anpassungen im ursprünglichen Algorithmus mit Hilfe detaillierter Fallstudien vorzunehmen sein. Als Ergebnis erwarten wir umfangreiche Erkenntnisse darüber, wann und wo Meereis-Rinnen gehäuft in der Antarktis auftreten, und wie diese Auftrittsmuster durch atmosphärische und ozeanische Antriebe gesteuert werden.

INTegrierte WärmewENDe - Optimierter Ausbau und systemdienlicher Betrieb von Wärmenetzen und dezentralen Wärmepumpen, Teilvorhaben: Entwicklungen für die systemdienliche Betriebsweise von dezentralen Wärmepumpenflotten

Die Wärmewende in Deutschland stellt alle Beteiligten vor große Herausforderungen. Der Ausbau dezentraler Wärmepumpen und Wärmenetze ist zentral für die Umstellung auf klimaneutrale Wärmeversorgung. Dieser Ausbau muss volkswirtschaftlich optimal und abgestimmt mit der elektrischen Infrastruktur erfolgen. Die Trägheit und kosteneffiziente Speicherfähigkeit thermischer Systeme bieten Flexibilitätspotentiale, die systemdienlich genutzt werden müssen. Erstes Hauptziel des Forschungsvorhabens ist es, durch die Nutzung dieser Flexibilitätspotentiale einen kostengünstigeren Ausbau der Strom- und Wärmeinfrastruktur zu unterstützen. Planungs- und Simulationsmethoden werden weiterentwickelt, um diese Potentiale zu quantifizieren und im Betrieb zu nutzen. Fallstudien bei Netzbetreibern untersuchen die Anwendung und Auswirkungen auf den Netzausbau. Verschiedene Technologien sichern je nach Wärmebedarfsdichte eine klimaneutrale Wärmeversorgung. Das Projekt ermittelt die beste Kombination dieser Technologien für verschiedene Gebietstypen und betrachtet die systemdienliche Steuerung von Wärmepumpen und elektrischen Anlagen. Zweites Hauptziel ist es, das Flexibilitätspotential zu quantifizieren und den Betrieb auf der Equigy Crowd-Balancing-Platform (CBP) zu demonstrieren. Die Wärmewende ist auf Jahrzehnte angelegt und muss stets eine sichere Versorgung gewährleisten. Drittes Hauptziel des Vorhabens ist die integrierte Betrachtung lokaler Transformationsprozesse unter den Gesichtspunkten des energiewirtschaftlichen Zieldreiecks. Die Komplexität der Wärmewende erfordert die Zusammenarbeit vieler Akteure. Dieses Vorhaben bringt alle wesentlichen Akteure (Stadtwerke, Verteilnetzbetreiber, Übertragungsnetzbetreiber, Wärmenetzbetreiber, Hersteller von Wärmeerzeugern, Hersteller von Infrastruktur der Strom- und Wärmeversorgung, betroffene Bundesverbände) zusammen, um eine gesamtheitliche Analyse zu ermöglichen.

Data requirements for a successful circular economy

The circular economy is a transformation towards an economy that is resource-efficient, climate-neutral and resilient. Experts from the German Environment Agency and the German Raw Materials Agency systematically analyse available data on metal material cycles, focusing on secondary raw materials, recycling metrics, and material qualities. Case studies on aluminium and cobalt are used to identify existing data gaps and develop targeted recommendations for improving the database. Measures are proposed to increase the availability and quality of relevant data, in line with the goal of reducing bureaucracy.

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.

MBD 15 - Mobility Benefit Districts. Wirkungen auf Verkehr, Aufenthaltsqualität, Akzeptierbarkeit und Governance eines neuen Instruments zur beschleunigten Umsetzung der 15-Minuten-Stadt. Teilprojekt: Akzeptierbarkeit und Reallabor Darmstadt

Innovative Management- und Betriebskonzepte für zukunftssichere und resiliente Wasserinfrastrukturen, Teilprojekt 7

Innovative Management- und Betriebskonzepte für zukunftssichere und resiliente Wasserinfrastrukturen, Teilprojekt 9

Innovative Management- und Betriebskonzepte für zukunftssichere und resiliente Wasserinfrastrukturen, Teilprojekt 2

Forest management in the Earth system

The majority of the worlds forests has undergone some form of management, such as clear-cut or thinning. This management has direct relevance for global climate: Studies estimate that forest management emissions add a third to those from deforestation, while enhanced productivity in managed forests increases the capacity of the terrestrial biosphere to act as a sink for carbon dioxide emissions. However, uncertainties in the assessment of these fluxes are large. Moreover, forests influence climate also by altering the energy and water balance of the land surface. In many regions of historical deforestation, such biogeophysical effects have substantially counteracted warming due to carbon dioxide emissions. However, the effect of management on biogeophysical effects is largely unknown beyond local case studies. While the effects of climate on forest productivity is well established in forestry models, the effects of forest management on climate is less understood. Closing this feedback cycle is crucial to understand the driving forces behind past climate changes to be able to predict future climate responses and thus the required effort to adapt to it or avert it. To investigate the role of forest management in the climate system I propose to integrate a forest management module into a comprehensive Earth system model. The resulting model will be able to simultaneously address both directions of the interactions between climate and the managed land surface. My proposed work includes model development and implementation for key forest management processes, determining the growth and stock of living biomass, soil carbon cycle, and biophysical land surface properties. With this unique tool I will be able to improve estimates of terrestrial carbon source and sink terms and to assess the susceptibility of past and future climate to combined carbon cycle and biophysical effects of forest management. Furthermore, representing feedbacks between forest management and climate in a global climate model could advance efforts to combat climate change. Changes in forest management are inevitable to adapt to future climate change. In this process, is it possible to identify win-win strategies for which local management changes do not only help adaptation, but at the same time mitigate global warming by presenting favorable effects on climate? The proposed work opens a range of long-term research paths, with the aim of strengthening the climate perspective in the economic considerations of forest management and helping to improve local decisionmaking with respect to adaptation and mitigation.

Umweltchemische Datenerhebung und Stoffbilanzierung zur Sanierung der Teschendorfer Seenkette

Mit der LTG Teschendorf wurde ein Projekt zur Sanierung der dortigen Seenkette beantragt. Seit der Bewilligung der Mittel an den LTG e.V. werden die Stoffeintraege in die Seenkette abgeschaetzt, verifiziert und als Grundlage fuer die weitere Sanierung in einer Studie zusammengestellt.

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