API src

Found 272 results.

Teilprojekt 2

Das Projekt "Teilprojekt 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bayreuth, Lehrstuhl für Hydrologie, Limnologische Forschungsstation durchgeführt. Teilprojekt 4 wird ein toolkit entwickeln, welches das nachhaltige Wassermanagement unterstützt und in dem Grundwasser und Schadstoffflüsse identifiziert, charakterisiert, und quantifiziert werden können. Es soll flexibel sein, so dass Wassermanager angebrachte Methoden an ortsspezifische Bedingungen anpassen können. Wir gehen davon aus, dass die Entwicklung dieses toolkits eine nachhaltige Nutzung der Wasserressourcen sicherstellen kann und Wasserqualität und -quantität auch unter Änderungen des Klimas und sozialer Strukturen geschützt werden können. Teilprojekt 4 wird in drei Arbeitsbereichen tätig sein: 1. Identifizierung und Kartierung der Grundwasserzuflusszonen mittels physikalischen (Sonar, Temperatur, elektrische Leitfähigkeit) und chemischen (O2) Methoden. Wir werden ein hochauflösendes Kartiersystem bauen, wobei ein Temperatursensor array über den Seegrund gezogen wird. Sauerstoff und elektrische Leitfähigkeitssensoren werden an das Kartiersystem gebunden, als zusätzliche Tracer des Grundwasserflusses. Ein Unterwasser GPS wird die Positionen georeferenziert aufzeichnen. Die Bereiche für die thermische Kartierung werden aufgrund ausgesuchter thermaler Bilder und hochauflösenden Sonarbildern aus einem vorhergegangenen Projekt ausgewählt. 2. Quantifizierung und Charakterisierung der Grundwasser- und Schadstoffflüsse an aktiven Grundwasserzuflusszonen mittels 1) Physikalischer Methoden wie z.B. Flusskammern, Temperaturprofilen, und Piezometernestern, 2) geochemischer Methoden wie z. B. Radon, Spurengase, stabile Isotope, Ionen, Nährstoffe und Metallanalyse. 3. Charakterisierung der Sensibilität des Grundwassersystems gegenüber Klimawandel und Schadstoffverschmutzungen. Dies wird durch Quantifizierung der Verweilzeit im Grundwassersystem mittels Verweilzeittracer (3H/3He and SF6) aus Flusskammer-, Piezometer- und Beobachtungsbrunnen-Proben erreicht. Verweilzeit wird mittels 'lumped parameter models' berechnet.

Verzögerte Antwort der Ionosphäre auf Variationen des solaren EUV (DRIVAR)

Das Projekt "Verzögerte Antwort der Ionosphäre auf Variationen des solaren EUV (DRIVAR)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), Institut für Kommunikation und Navigation durchgeführt. Das ionosphärische Plasma reagiert auf Änderungen der ionosphärischen EUV und UV-Strahlung auf der Zeitskala der solaren Rotation mit einer Verzögerung von 1-2 Tagen. Es wird angenommen, dass diese Verzögerung auf Transportprozesse von der unteren Ionosphäre in die F-Region zurück zu führen ist, doch wurden bislang nur begrenzte Modelluntersuchungen durchgeführt, um diesen Zusammenhang zu belegen. Innerhalb von DRIVAR sollen die Prozesse, die für die ionosphärische Verzögerung verantwortlich sind, durch umfassende Datenanalyse und Modellierung untersucht werden. Verschiedene solare Proxies sowie spektral aufgelöste EUV- und UV-Flüsse aus Satellitenmessungen werden verwendet und zusammen mit ionosphärischen Parametern analysiert, welche aus GPS-Radiookkultationsmessungen, Ionosondenmessungen und GPS-Gesamtelektronenmessungen stammen. Letztere haben sowohl den Vorteil einer globalen Abdeckung als auch einer z.T. räumlich hoher Auflösung. Die ionosphärsche Verzögerung wird auf verschiedenen Zeitskalen ionosphärischer Variation (Tage, solare Rotation, saisonal) untersucht, und regionale Abhängigkeiten werden analysiert.Wegen des komplexen Charakters der involvierten Prozesse in der Thermosphäre und Ionosphäre werden Experimente mit numerischen Modellen benötigt, um die der Verzögerung zugrundeliegenden Prozesse physikalisch zu untersuchen. Wir verwenden das Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe), um die Verzögerung zu simulieren und führen Sensitivitätsstudien durch um die zur ionosphärischen Verzögerung führenden Prozesse im Detail zu analysieren. Zusätzliche Experimente werden mit dem Upper Atmosphere Model (UAM) durchgeführt.Die Ergebnisse von DRIVAR werden zu einem verbesserten Verständnis ionosphärischer Prozesse führen und werden insbesondere in der Vorhersage ionosphärischer Variabilität Anwendung finden, z.B. bei der Analyse und Vorhersage von GNSS- Positionsfehlern.

Teilvorhaben: INSIDE M2M GmbH; eRad

Das Projekt "Teilvorhaben: INSIDE M2M GmbH; eRad" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Inside M2M GmbH durchgeführt. Das Verbundvorhaben zielt darauf ab, im Rahmen von acht Teilvorhaben den Aufbau, die Erprobung und Demonstration sowie die Evaluierung eines neuartigen Verleihsystems für Pedelecs und E-Motorräder zu erforschen. Das beantragte Verbundprojekt orientiert sich dabei an typischen Lebensräumen und Arbeitszusammenhängen potenzieller Elektromobilitätsnutzer, also der Endkunden. Innerhalb des Teilprojektes des Verbundvorhabens geht es um die Übertragung, Erfassung, Vorverarbeitung sowie Weiterleitung (und Visualisierung ) von Daten (Vital-Parametern des Pedelec-Fahrers, Systemdaten des Pedelecs sowie Geo-Daten eines am Fahrrad verbrachten GPS-Receivers) zu Nutzern und System-Administratoren. Bei der Realisierung des Softwarekonzeptes ist eine wesentliche Zielsetzung, ein Gesamtsystem mit hoher Gebrauchstauglichkeit zu schaffen, um eine hohe Akzeptanz bei den anvisierten Zielgruppen zu erreichen. Das Pedelec-Verleihsystem soll durch die zu entwickelnde Software sowohl für die Anwender als auch für die Administratoren einen hohen Grad an Benutzerfreundlichkeit, Effektivität und Effizienz erreichen. Für die Umsetzung der Software-Entwicklung muss zunächst detailliert evaluiert werden, welche Daten- und Hardware-Protokolle zur Verfügung stehen und in welcher Art und Weise die vorhandenen Daten verarbeitet und übertragen werden sollen. Erst danach kann mit der entsprechenden Implementierung der jeweiligen Teilaspekte begonnen werden. Hierbei wird zum einen ein Midlet für das verwendete EGS5-Terminal programmiert, zum anderen eine Server-Komponente, die sämtliche Daten empfängt und in eine Datenbank schreibt. Sämtliche Entwicklungsschritte berücksichtigen in vollem Umfang die Anforderungen des Datenschutzes.

ALPCHANGE - Klimawandel und Auswirkungen in südösterreichischen Hochgebirgsräumen

Das Projekt "ALPCHANGE - Klimawandel und Auswirkungen in südösterreichischen Hochgebirgsräumen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Graz, Institut für Fernerkundung und Photogrammetrie durchgeführt. ALPCHANGE beschreibt quantitativ die durch den Klimawandel verursachte Landschaftsdynamik in alpinen Regionen Südösterreichs. Dies geschieht durch die integrative und umfassende Analyse aus Beobachtungsdaten der vier Landschaftsparameter Permafrost, Gletscher, Schnee und Geomorphologie. Diese Parameter reagieren zeitlich unterschiedlich auf geänderte Umweltbedingungen und liefern so Informationen in verschiedenen Zeitebenen: Schnee unmittelbar, Gletscher und geomorphologische Strukturen innerhalb von Jahren bis Jahrzehnten bzw. Permafrost innerhalb von Jahrzehnten bis Jahrhunderten. Diese Zusammenhänge werden mittels eines umfassenden Monitoring-Netzwerkes in den Hohen Tauern durchgeführt zum ersten Mal in Südösterreich. Die Interdisziplinarität dieses Forschungsansatzes Glaziologie, Hochgebirgsgeographie, Geophysik, Atmosphärenphysik, Geologie versammelt viele nationale wie auch internationale Institutionen in einer Arbeitsgemeinschaft. Wissenschaftler verschiedener Institute an der Universität Graz bzw. der Technischen Universität Graz sind seit Jahrzehnten in den Forschungsbereichen Klima- und Umweltwandel aktiv. ALPCHANGE ist unter anderem auch aus jenen Initiativen entstanden, die zur Gründung des Wegener Zentrums für Klima und Globalen Wandel (WegCenter) führten.

SELF II: Meeresspiegelaenderungen im Mittelmeer: Wechselwirkungen mit Klimaprozessen und vertikale Krustenbewegungen

Das Projekt "SELF II: Meeresspiegelaenderungen im Mittelmeer: Wechselwirkungen mit Klimaprozessen und vertikale Krustenbewegungen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH), Institut für Geodäsie und Photogrammetrie durchgeführt. SELF II uses the determination of absolute sea level and of its variations to study the present interactions as well as of those of the recent past among the ocean, the atmosphere and the Earth's crust and to develop appropriate models to assess future aspects. The main topics are: - to improve the long-term monitoring of sea-level variability by applying the most advanced geodetic techniques, including satellite altimetry and airborne laser - to study past sea levels in the Mediterranean in order to better understand the current processes - to study the effects of the atmosphere/ocean interaction and crustal movements on coastal sea levels in order to provide a bases for hazard assessment. Particular objectives of the project are: - a first assessment of rates of vertical movements of the tide gauge benchmarks - optimize the GPS and gravity observation strategies for a cost-effective determination of height changes, in particular by deploying water vapor radiometers - a detailed assessment of the quality and usefulness of the available tide gauge and sea level data - compute the temporal (seasonal and interannual) and the spatial variations of the sea-surface topography of the Mediterranean and Black Sea from ERS-1, ERS-2, TOPEX satellite altimetry and airborne laser profiling.

Lass uns Bäume pflanzen

Das Projekt "Lass uns Bäume pflanzen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von SparklingBit UG (haftungsbeschränkt) durchgeführt. 'Lass uns Bäume pflanzen!' ist ein atmosphärisches Puzzlespiel das eine Biosphären Simulation, basierend auf der 'Merge'* Spielmechanik, mit Aufforstung in der echten Welt verbindet. Der Spielinhalt ist eine leichtgewichtige Simulation in der es um Aufforstung, CO2 Reduktion und Temperatur geht. Der Spieler verbindet immer wieder 3 identische Pflanzen und erschafft so höherwertige Pflanzen, die dann mehr CO2 verbraucht, die Temperatur senkt und Feuchtigkeit bindet. Die Mechanik wird als 'Merge'* bezeichnet, um diese herum entsteht gerade ein neues casual Spielgenre. Der real Welt Anteil unseres Spiels ist tatsächliches Aufforsten. Dabei gehen wir dreistufig vor. Für alle 1000qm freigespielte Fläche im Spiel pflanzen wir einen echten Baum, zusätzlich 20% der netto Erlöse gehen in die Aufforstung. Wir wollen für jeden 5 Euro netto Umsatz einen Baum pflanzen. Drittens können Nutzer individuelle Baumpatenschaften erwerben, die dann an einen expliziten Baum mit GPS Koordinaten gebunden sind. Die Anzahl aller, echter, gepflanzter Bäume wird im Spiel angezeigt und schaltet Belohnungen frei. 1000 Bäume = alle Spieler erhalten eine neue Pflanzenart. Mit der Förderung wollen wir einen exzellenten, qualitative hochwertigen, Prototypen entwickeln, 2 Arbeitsplätze schaffen und einen großen Publisher finden. Zudem werden wir während der Entwicklung um Kooperationen mit nationalen und internationalen Aufforstungsprogrammen werben. Wir streben ausschließlich Kooperationen ohne (Brenn)Holznutzung an. Von dem NGO PrimaKlima haben wir eine Zusage und werden mit PrimaKlima zusammen einen kleinen Wald pflanzen; mit anderen NGO sprechen wir noch und wollen auch noch weitere einbinden.

Teilprojekt 3

Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von KommTek Intelligente Lösungen GmbH durchgeführt. Massenvermehrung von Schnecken verursacht beträchtliche Schäden in der landwirtschaftlichen Pflanzenproduktion. Bestehende Interventionsmöglichkeiten liefern nur unbefriedigende Ergebnisse. Ziel des MSR-bot-Projektes ist es, einen Roboter zu entwickeln, der Schäden durch Massenvermehrung von Schnecken in der Landwirtschaft verhindert, indem er Schnecken durch den Einsatz von Manipulatoren unschädlich macht. Der Roboter navigiert per GPS autonom über eine Ackerfläche. Er erkennt Schnecken durch digitale Bildverarbeitung und er verfügt über eine Steuerung, die es ermöglicht, die Ausbreitung der Schnecken zu antizipieren. Um ein antizipierendes Verhalten des Roboters zu ermöglichen, ist es notwendig, die Schadwirkung und das Verhalten von Schnecken unter Einfluss von Witterungsbedingungen und verschiedenen getroffenen Präventionsmaßnahmen zu untersuchen. Durch die Entwicklung dieses Roboters wird die Möglichkeit geschaffen, die Bekämpfung von Schnecken effektiver, umweltfreundlicher und kostensparender durchzuführen. Das Projekt soll innerhalb von 36 Monaten durchgeführt werden. Im ersten Projektjahr werden ein Trägerfahrzeug, und ein Sensor zur Schneckenerkennung als Kamerasystem mit digitaler Bildverarbeitung entwickelt. Im zweiten Projektjahr wird der Sensor im Feldversuch eingesetzt, um Daten über das quantitative Schneckenverhalten zu sammeln und den Einfluss verschiedener Faktoren auf das Schneckenverhalten zu untersuchen. Des Weiteren wird der Roboter mit einer Navigationseinheit ausgestattet und eine Robotersteuerung mit einem Hotspotverfahren entwickelt. Die Steuerung wird später mit den Erkenntnissen zum Schneckenverhalten zu einem lernenden System erweitert. Zudem wird der Roboter mit Manipulatoren zur Schneckenbekämpfung ausgerüstet. Im dritten Jahr werden die einzelnen Module zusammengefügt und die Funktionalität des Systems nachgewiesen. Zudem wird überprüft ob das System zur Bekämpfung anderer Schädlinge (z.B. Mäuse) erweitert werden kann.

Teilprojekt 1

Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Kassel, Fachgruppe Boden- und Pflanzenbauwissenschaften, Fachgebiet Agrartechnik durchgeführt. Massenvermehrung von Schnecken verursacht beträchtliche Schäden in der landwirtschaftlichen Pflanzenproduktion. Bestehende Interventionsmöglichkeiten liefern nur unbefriedigende Ergebnisse. Ziel des MSR-bot-Projektes ist es, einen Roboter zu entwickeln, der Schäden durch Massenvermehrung von Schnecken in der Landwirtschaft verhindert, indem er Schnecken durch den Einsatz von Manipulatoren unschädlich macht. Der Roboter navigiert per GPS autonom über eine Ackerfläche. Er erkennt Schnecken durch digitale Bildverarbeitung und er verfügt über eine Steuerung, die es ermöglicht, die Ausbreitung der Schnecken zu antizipieren. Um ein antizipierendes Verhalten des Roboters zu ermöglichen, ist es notwendig, die Schadwirkung und das Verhalten von Schnecken unter Einfluss von Witterungsbedingungen und verschiedenen getroffenen Präventionsmaßnahmen zu untersuchen. Durch die Entwicklung dieses Roboters wird die Möglichkeit geschaffen, die Bekämpfung von Schnecken effektiver, umweltfreundlicher und kostensparender durchzuführen. Das Projekt soll innerhalb von 36 Monaten durchgeführt werden. Im ersten Projektjahr werden ein Trägerfahrzeug, und ein Sensor zur Schneckenerkennung als Kamerasystem mit digitaler Bildverarbeitung entwickelt. Im zweiten Projektjahr wird der Sensor im Feldversuch eingesetzt, um Daten über das quantitative Schneckenverhalten zu sammeln und den Einfluss verschiedener Faktoren auf das Schneckenverhalten zu untersuchen. Des Weiteren wird der Roboter mit einer Navigationseinheit ausgestattet und eine Robotersteuerung mit einem Hotspotverfahren entwickelt. Die Steuerung wird später mit den Erkenntnissen zum Schneckenverhalten zu einem lernenden System erweitert. Zudem wird der Roboter mit Manipulatoren zur Schneckenbekämpfung ausgerüstet. Im dritten Jahr werden die einzelnen Module zusammengefügt und die Funktionalität des Systems nachgewiesen. Zudem wird überprüft ob das System zur Bekämpfung anderer Schädlinge (z.B. Mäuse) erweitert werden kann.

Teilprojekt 2

Das Projekt "Teilprojekt 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen (JKI), Institut für Anwendungstechnik im Pflanzenschutz durchgeführt. Massenvermehrung von Schnecken verursacht beträchtliche Schäden in der landwirtschaftlichen Pflanzenproduktion. Bestehende Interventionsmöglichkeiten liefern nur unbefriedigende Ergebnisse. Ziel des MSR-bot-Projektes ist es, einen Roboter zu entwickeln, der Schäden durch Massenvermehrung von Schnecken in der Landwirtschaft verhindert, indem er Schnecken durch den Einsatz von Manipulatoren unschädlich macht. Der Roboter navigiert per GPS autonom über eine Ackerfläche. Er erkennt Schnecken durch digitale Bildverarbeitung und er verfügt über eine Steuerung, die es ermöglicht, die Ausbreitung der Schnecken zu antizipieren. Um ein antizipierendes Verhalten des Roboters zu ermöglichen, ist es notwendig, die Schadwirkung und das Verhalten von Schnecken unter Einfluss von Witterungsbedingungen und verschiedenen getroffenen Präventionsmaßnahmen zu untersuchen. Durch die Entwicklung dieses Roboters wird die Möglichkeit geschaffen, die Bekämpfung von Schnecken effektiver, umweltfreundlicher und kostensparender durchzuführen. Das Projekt soll innerhalb von 36 Monaten durchgeführt werden. Im ersten Projektjahr werden ein Trägerfahrzeug, und ein Sensor zur Schneckenerkennung als Kamerasystem mit digitaler Bildverarbeitung entwickelt. Im zweiten Projektjahr wird der Sensor im Feldversuch eingesetzt, um Daten über das quantitative Schneckenverhalten zu sammeln und den Einfluss verschiedener Faktoren auf das Schneckenverhalten zu untersuchen. Des Weiteren wird der Roboter mit einer Navigationseinheit ausgestattet und eine Robotersteuerung mit einem Hotspotverfahren entwickelt. Die Steuerung wird später mit den Erkenntnissen zum Schneckenverhalten zu einem lernenden System erweitert. Zudem wird der Roboter mit Manipulatoren zur Schneckenbekämpfung ausgerüstet. Im dritten Jahr werden die einzelnen Module zusammengefügt und die Funktionalität des Systems nachgewiesen. Zudem wird überprüft ob das System zur Bekämpfung anderer Schädlinge (z.B. Mäuse) erweitert werden kann.

Teilprojekt 3

Das Projekt "Teilprojekt 3" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von DELPHI IMM - InformationsMusterManagement GmbH durchgeführt. Auf Grund des starken Stadtwachstums und der steigenden Motorisierung seit den 1990er Jahren leidet Hanoi unter zunehmenden Verkehrsproblemen. Das Forschungsprojekt REMON zielt auf die Reduktion der Luftschadstoffe und des Energieverbrauch im städtischen Verkehr. Die Grundidee des Projekts ist das Erfassen der Verkehrszustände in Echtzeit mittels des Floating Car Data (FCD)- und Floating Phone Data (FPD)-Ansatzes. Dabei werden GPS-Daten von GPS-Einheiten in Fahrzeugen (Autos, Busse, Taxen) sowie GPS-fähigen Mobilfunkgeräten von Motorradfahrern erfasst. Gerade das Motorrad als Hauptverkehrsmittel Hanois bedingt die Verwendung der FPD-Methode. Diese Rohdaten werden in Informationen für zahlreiche Anwendungen umgewandelt: von der Information der Verkehrsteilnehmer über die aktuelle Verkehrslage (Internet, Radio, Mobilfunk) bis hin zu Verkehrssteuerung sowie langfristige Planungsmaßnahmen zur Reduzierung der Verkehrsprobleme. Ein Ergebnis des Projekts ist die Digitalisierung und Visualisierung der Verkehrslage. Die lokale Stadtregierung, Verkehrsbehörden, Stadt- und Verkehrsplaner werden in die Lage versetzt, ein effizientes Monitoring für Hanois Verkehrsinfrastruktur durchzuführen. Die Analyse der Verteilungsmuster und der Geschwindigkeiten erlauben in Kombination mit der Kenntnis der spezifischen Verkehrsbedingungen vor Ort ein Verstehen der Prozessdynamiken des Verkehrs. Verkehrsmanagement, Stadt- und Verkehrsplanung können somit optimiert werden. Letztlich gleicht das im Projekt aufzubauende Echtzeit-Verkehrsinformationssystem einem dynamischen Sensor bzw. einem 'verteilen Netzwerk von Sensoren' für Geschwindigkeiten, Fahrzeugemissionen und Verkehrsfragen wie Erreichbarkeit und Verkehrsmuster. In dem interdisziplinären Forschungsprojekt REMON beteiligen sich insgesamt sieben deutsche Projektpartner: AS&P - Albert Speer & Partner GmbH, CPA Systems GmbH, DELPHI IMM GmbH, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), Freie Universität Berlin (FU), Internationale Akademie (INA) gGmbH an der Freien Universität Berlin und Technische Universität Darmstadt (TUD). Auf vietnamesischer Seite wirken das Transport Development and Strategy Institute (TDSI) und die University of Transport and Communication (UTC) in Hanoi sowie die Vietnamese-German University (VGU) mit ihrem Verkehrsforschungszentrum Vietnamese-German Transport Research Center mit. FU, CPA und DELPHI IMM bauen ein Geographisches Informationssystem auf und entwickeln ein Stadtwachstumsmodell. Sie erstellen auch eine digitale Straßenkarte, die die Grundlage für das FCD/FPD-System ist. DLR entwickelt das FCD/FPD-System bzw. Echtzeit-Verkehrsinformationssystem. TUD beschäftigt sich mit dem Verkehrsmanagement und der Strategieentwicklung. INA und AS&P konzentrieren sich auf die künftige Stadt- und Verkehrsentwicklung. Diese werden in Szenarien abgebildet, um daraus Planungsansätze zu entwickeln. AS&P wird exemplarisch ein oder mehrere Stadtteile neu planen. Das Projektmanagement obliegt INA.

1 2 3 4 5 … 26 27 28