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Verbesserte geodätische Gletschermassenbilanzen durch Integration von Fernerkundung, Oberflächenmassenbilanz und Firnverdichtungsmodellierung - eine Beispielstudie von James Ross Island, Antarktis

Das Vorhaben zielt auf die Verbesserung von geodätischen Gletschermassenbilanzen ab. Neben einer Verbesserung der absoluten Genauigkeit wird vor allem auch eine verbesserte Fehlerquantifizierung/-abschätzung angestrebt. Zunächst werden Höhen- und Volumenänderungen aus der Differenzierung von digitalen Geländemodellen unterschiedlicher Zeitpunkte und Quellen bestimmt. Diese werden durch verschieden Verfahren wie Photogrammetrie und SAR Interferometrie (insbesondere der deutschen TanDEM-X Mission) gewonnen. Die derzeitigen Schwierigkeiten der geodätischen Methode resultieren vor allem aus Unsicherheiten der Eindringtiefe des Radarsignals bei trockenem Schnee bzw. gefrorener Schneedecke sowie bei der anschließenden Konvertierung von Volumen- in Massenänderungen, durch die Annahme eines Dichtewertes oder Dichteprofils. Hier soll durch den Einsatz eines gekoppelten Gletschermassenhaushalt- und Firnkompaktionsmodell zusammen mit den Fernerkundungsergebnisse eine entscheidende Verbesserung erzielt werden. Um das Modell und die Untersuchungen zu initialisieren und zu validieren, sollen Felderhebungen durchgeführt werden sowie auf einen sehr umfangreichen Datenbestand des Antragstellers und der tschechischen und argentinischen Kooperationspartner zurückgegriffen werden. Um Effekte und mögliche Fehler durch das Eindringen des x-Band Radarsignals besser quantifizieren zu können, werden Aufnahmen mit Sommer und Wintersituationen untersucht und mit GNSS Referenzdaten aus Geländeerhebungen verifiziert. Ferner werden die Ergebnisse der geodätischen Methode mit dem sogenannten Input-Output Verfahren ('flux gate approach') verglichen, um eine zusätzliche Absicherung der Ergebnisse zu erzielen. Das Projekt wird in enger Kooperation mit tschechischen Wissenschaftlern der Universitäten in Brno und Prag sowie mit Kollegen des Argentinischen Antarktisinstituts durchgeführt. Als Testgebiet wurde James Ross Island, an der nordöstlichen Spitze der Antarktischen Halbinsel, ausgewählt. Auch wenn die Untersuchungsregion in der Antarktis liegt, so sollen primär methodische Entwicklungen durchgeführt werden, die auf andere Standorte übertragbar sind. Der vorgeschlagene Standort bietet aufgrund der vorhanden Datenlage und Vorarbeiten sowie der internationalen Kooperation und logistischen Möglichkeiten ideale Voraussetzungen, die zu keinen nennenswerten Mehrkosten gegenüber anderen Standorten mit vergleichbaren Gletschergrößen führen. Zudem zeigen Vorarbeiten, dass die beobachteten Höhenänderungen der Gletscher auf einem kleinen Gebiet sehr unterschiedlich sind und daher in einem Gebiet unterschiedliche Magnituden, Richtungen und Mechanismen der Änderungen sowie unterschiedliche meteorologische Bedingungen untersucht werden können. Eine Situation und Konstellation, die an kaum einem anderen Standort derart gut vorliegt.

Pilotprojekt zur Erstellung eines Konzeptes fuer die umweltgerechte Raumnutzung am Beispiel des Landkreises Graefenhainichen

Evolutionaere Algorithmensteuerung und Optimierung dynamischer und thermodynamischer Prozesse

Erarbeitung neuer Strategien zur Optimierung komplexer Systeme;Entropie;Information und Komplexitaetsmasse, Analyse komplexer Zeitserien mit Anwendungen auf biologische, oekologische und meteorologische Systeme, Anwendung von Methoden der optimalen Steuerung auf die Kontrolle und Optimierung komplexer Systeme

Modellierung der Ausbreitung von Mikroorganismen aus Abfallbehandlungsanlagen

Abfallbehandlungsanlagen sind Emitenten von Schadstoffen, Geruchsstoffen aber auch von Mikroorganismen, die entweder schaedlich oder doch zumindest laestig sind. In der aktuellen Diskussion um die Unbedenklichkeit von Kompost- oder Muelltrennungsanlagen spielt die Frage eine Rolle, inwieweit Anwohner durch eine Mikroorganismenausbreitung von entsprechenden Anlagen betroffen sind. Bei der Erstellung von Gutachten zu dieser Frage zeigte sich, dass neben einer Verbesserung der Messmethodik auch die Prognose der Mikroorganismenimmission noch optimiert werden kann. Aus diesem Grund wurden erste Modellanpassungen vorgenommen. Zeitgleich wurde eine ausfuehrliche Literaturrecherche als Diplomarbeit durchgefuehrt, mit der gezeigt werden konnte, dass der gesamte Bereich der Mikroorganismenemission weiter erforscht werden muss. Ein Vergleich verschiedener Modellvarianten ist vorgesehen und soll im Rahmen eines Verbundprojekts (mit Herrn Prof. Kaempfer - Uni Giessen, Herrn Dr. Martins - GEO Consult) beim Umweltbundesamt beantragt werden.

Sonderforschungsbereich (SFB) 1211: Evolution der Erde und des Lebens unter extremer Trockenheit, Teilprojekt Z02 (INF): Datenmanagement und raumbezogene Analyse

Dieses Projekt befasst sich mit der Einrichtung eines Datenmanagementsystems (aufbauend auf ein bereits bestehendes; im TR32). Dieses System ist in der Lage, große Mengen an Forschungsdaten zu speichern und zur Verfügung zu stellen. Es ermöglicht eine genaue Datencharakterisierung über eine flexible, jedoch standardisierte und benutzeroberflächenunabhängige Metadatenstruktur. Datensäte können Digitale Objekt Identifier (DOI) erhalten. Alle raumbezogenen Daten des SFB werden über ein WebGIS zugänglich sein. Die Daten der Wetterstationen (Z03) werden entsprechend gängiger Standards im System integriert. Eine weitere Aufgabe dieses Projekts besteht in der Analyse raumbezogener Daten für die gemeinsamen Forschungsgebiete des SFB.

Wiederherstellung von Ökosystemen und Landschaften über verschiedene räumliche und zeitliche Skalen zur Förderung der Biodiversität und Klimaresilienz in Agrarlandschaften

Der globale Wandel beeinträchtigt die Biodiversität und Ökosystemfunktionen in Agrarlandschaften durch den Klimawandel und die Nutzungsintensivierung sowie die Degradation von Lebensräumen. Um diesen negativen Effekten entgegenzuwirken, wurden verschiedene Maßnahmen zur Wiederherstellung von Ökosystemen und Landschaften (ELR) entwickelt. Allerdings fehlt es in der Renaturierungsökologie noch an einem tieferen Verständnis für die Schlüsselindikatoren beim Übergang in wiederhergestellte, resiliente Ökosysteme und Landschaften, an gut konzipierten Experimenten, welche Faktoren für den Erfolg oder Misserfolg von ELR-Maßnahmen zeigen, als auch an komplexen Analysen vorhandener Daten. Ziel von AgriRestore ist es die Auswirkungen von temporären und permanenten ELR-Maßnahmen in Agrarlandschaften umfassend zu bewerten. In der extrem trockenen und teilweise sehr strukturarmen Agrarlandschaft Sachsen-Anhalts werden wir entlang eines Landschaftsgradienten in einem innovativen Ansatz Feld- mit Mesokosmos-Experimenten kombinieren und die Fernerkundung für eine räumliche Skalierung der Muster nutzen. Durch Meta-Analysen und Wissensgraphen werden außerdem vorhandene Studien synthetisiert sowie Nutzen, Risiken und Unsicherheiten von ELR-Maßnahmen bewertet. Durch den Vergleich von wiederhergestellten und degradierten Agrarökosystemen werden die Auswirkungen von ELR-Maßnahmen auf die ober- und unterirdische Biodiversität und die damit verbundenen Ökosystemfunktionen (einschließlich Ökosystemleistungen und -fehlleistungen) analysiert. Positive Langzeitwirkungen temporärer ELR-Maßnahmen werden durch die Kombination von Zeitreihen mit multiskaligen Fernerkundungsdaten erforscht. Durch neuartige analytische Ansätze werden die feldbasierten Ergebnisse synthetisiert und die Übertragbarkeit auf größere räumliche Skalen getestet. Mit Fokus auf Synergien wird unsere Forschung einzigartige und umfangreiche Daten zu den Effekten von ELR-Maßnahmen liefern. Darauf aufbauend werden verschiedene Szenarien entwickelt und Schlüsselindikatoren für die erfolgreiche Wiederherstellung von resilienten Agrarökosystemen und Landschaften über räumliche und zeitliche Skalen hinweg abgeleitet. Zur Verstetigung unseres RI wird an der Hochschule Anhalt in Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Forschern ein Exzellenzzentrum für Landschafts- und Habitat-Wiederherstellung (ÉCLAIR) etabliert, welches zukünftig weitere degradierte Ökosysteme in den Fokus nehmen wird. Zur integrativen Ausbildung von Nachwuchswissenschaftlern werden wir ein Graduiertenkolleg einrichten: Young#ÉCLAIR. Durch die Kombination von Fachwissen aus den Bereichen ökologische Wiederherstellung und Biodiversitätsforschung, Fernerkundung und Datenwissenschaft innerhalb von AgriRestore sind wir in der Lage, das theoretische Verständnis für die Wiederherstellung von Ökosystem und Landschaften maßgeblich zu verbessern sowie neue Methoden und Techniken für die Renaturierungsökologie zu entwickeln.

Konzepterstellung zur Entlastung privater Trinkwasserbrunnen im Landkreis Osnabrueck

XUMA - Expertensystem Umweltgefaehrlichkeit von Altlasten

Standorte mit Altablagerungen haeuslicher, industrieller und gewerblicher Abfaelle sowie Flaechen ehemaliger Industrie- und Gewerbebetriebe, bei denen der begruendete Verdacht besteht, dass von ihnen Gefahren bzw. Beeintraechtigungen fuer die menschliche Gesundheit oder Umwelt ausgehen koennen, werden Altlasten genannt. Aktuellen Schaetzungen zufolge gibt es in der Bundesrepublik Deutschland mehr als 100000 Altlasten, von denen etwa 20000 als sanierungsbeduerftig angesehen werden. Es ist damit zu rechnen, dass in den naechsten 10-20 Jahren fuer die Sicherung und Sanierung von Altlasten ein zweistelliger Milliardenbetrag aufgewendet werden muss. In verschiedenen Bundeslaendern laufen Programme, um die Altlasten systematisch zu erfassen und hinsichtlich ihrer Umweltgefaehrdung zu untersuchen und zu beurteilen. Um die mit der Untersuchung und Beurteilung befassten Fachleute zu unterstuetzen, wird vom Institut fuer Angewandte Informatik des Kernforschungszentrums Karlsruhe und vom Institut fuer Boden, Abfall, Altlasten der Landesanstalt fuer Umweltschutz Baden-Wuerttemberg (LfU) in einem gemeinsamen Vorhaben das Expertensystem Umweltgefaehrlichkeit von Altlasten (XUMA) entwickelt (1)(2),(3). Seit Anfang 1993 beteiligt sich das Forschungszentrum Rossendorf an der Weiterentwicklung des Systems. Das Expertensystem XUMA unterstuetzt Fachleute in Behoerden und Ingenieurbueros als intelligenter Assistent und entlastet sie von Routinearbeiten. Das Wissen der wenigen Fachexperten auf diesem Gebiet wird den Sachbearbeitern leichter zugaenglich und die Erfahrungen aus den Sanierungen sowie andere neue Erkenntnisse koennen unverzueglich in die Beurteilungen einfliessen. Daneben traegt das System zur Vereinheitlichung des Vorgehens sowie der Beurteilungskriterien bei.

INPRO - Innovative Prozessfuehrung: Methoden und Werkzeuge zur Prozessfuehrung von komplexen verfahrenstechnischen Anlagen am Beispiel von Muellverbrennungsanlagen

Die energetische Optimierung von verfahrenstechnischen Prozessen erfordert eine detaillierte Kenntnis der jeweiligen Vorgänge, die Ableitung von und die Beschreibung durch charakteristische Kenngrößen und Analyse in Verbindung mit off-line Daten, eine dedizierte Modellierung sowie die regelungstechnische Umsetzung zur eigentlichen Optimierung. Die Umsetzung der Algorithmen in echtzeitfähige, zuverlässige und sichere Softwaresysteme und -werkzeuge mit dem angestrebten Transfer in die industrielle Anwendung sind weitere Ziele der Arbeiten. Prozessschritte bei Celitement External Link wie die Entsäuerung, der Hydrothermalprozess im Autoklaven und die Mahlung sind durch neuartige Messtechniken zu erfassen, zu analysieren und modellmäßig durch charakteristische Kenngrößen zu beschreiben. Darauf aufbauend können diese Prozessschritte regelungstechnisch mit softwarebasierten Werkzeugen beherrscht werden. Im Rahmen des Energy Lab 2.0 als Plattform für die Lösungskonzepte der zukünftigen hochgradig verteilten Energiesysteme stehen Aspekte der Software wie Zuverlässigkeit, Safety, Security und Beherrschbarkeit in vielfältiger Weise als Forschungsfragen an. Sichere Anwendungen erfordern sichere Betriebs- oder Laufzeitumgebungen. Im Rahmen des Energy-Lab 2.0 wird das Konzept für ein Betriebssystem für Geräte im Energiebereich entwickelt, das Betriebs- und Angriffssicherheit systembedingt garantiert. Im KASTEL External Link Projekt 'Modell-basierte Plausibilitätsprüfung für sicherheitskritische Infrastrukturen des Energy Lab 2.0' wird das Querschnittsthema Zuverlässigkeit, Safety und Security von Software begleitend erforscht und prototypisch umgesetzt. Außerdem werden Methoden und Architekturen für zuverlässige und sichere Softwaresysteme erforscht.

Sonderforschungsbereich Transregio 165 (SFB TRR): Wellen, Wolken, Wetter; Waves to Weather - A Transregional Collaborative Research Center

Die Fähigkeit, das Wetter bis über eine Woche hinaus vorhersagen zu können, erspart unserer Gesellschaft jährlich Kosten in Milliardenhöhe und trägt entscheidend zum Schutz von Leben und Eigentum bei. Die zunehmende Leistungsfähigkeit unserer Computersysteme und neuartige Beobachtungen haben über die Jahre hinweg zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Wettervorhersagequalität geführt. Dennoch kommt es immer noch gelegentlich zu erheblichen Fehlvorhersagen. Dies ist nicht allein auf Defizite in den Vorhersagemethoden zurückzuführen - in einem chaotischen System wie der Atmosphäre gibt es Wettersituationen, die per se schwer vorherzusagen sind. Die gegenwärtige Herausforderung ist daher die Vorhersagbarkeit und insbesondere deren Grenzen, abhängig von der jeweiligen Wettersituation, zu identifizieren um eine bestmögliche Vorhersage bereitstellen zu können. Der TRR 165 wird sich dieser Herausforderung stellen und hat sich zum Ziel gesetzt, durch die Beantwortung der zugrunde liegenden wissenschaftlichen Fragestellungen einer neuen Generation von Wettervorhersagesystemen den Weg zu ebnen. Die wichtigsten Ursachen für verbleibende Unsicherheiten in der derzeitigen numerischen Wettervorhersage sind: A das schnelle Wachstum von Fehlern, die durch nicht oder unzureichend dargestellte physikalische Prozesse wie Konvektion oder Mischung in der Grenzschicht entstehen und letztlich zu Veränderungen der Wellen auf synoptischer Skala führen können, B unser begrenztes Verständnis der physikalischen Prozesse in Wolken und C der relative Einfluss lokaler Faktoren und synoptisch-skaliger Wellen auf das Wetter und dessen Vorhersagbarkeit. Im Rahmen von 'Wellen, Wolken, Wetter' werden diese drei Fragestellungen gemeinsam von Experten der Disziplinen Atmosphärendynamik, Wolkenphysik, Statistik, Inverse Methoden und Visualisierung bearbeitet. Dabei wird TRR 165 eine Vielzahl von Methoden anwenden und neu entwickeln, wie etwa numerische Modelle mit detaillierter Darstellung von Wolkenprozessen und Aerosolen, aber auch Ensemblevorhersagen mit hochentwickelten statistischen Nachbearbeitungsverfahren zur mathematischen Beschreibung der Unsicherheit nutzen. Die zusätzliche Entwicklung neuer, interaktiver Visualisierungsmethoden erlaubt eine rasche und intuitive Erfassung komplexer Informationen, die in Ensemblevorhersagen sowohl zu den Ursachen als auch zur Entwicklung der Unsicherheit meteorologischer Strukturen enthalten sind. Die Gesamtziele von 'Wellen, Wolken, Wetter' sind nur durch die Zusammenführung der Expertise von drei renommierten Forschungsstandorten zu erreichen: München mit der LMU, der TUM, dem DLR; Mainz mit der JGU; und Karlsruhe mit dem KIT. Zudem wird im Rahmen dieses Konsortiums ein innovatives Programm geschaffen, das die Entwicklung von Nachwuchswissenschaftlern im Rahmen eines etablierten Netzwerks erfahrener Wissenschaftler fördern und die Chancengleichheit auf allen Karriereniveaus in den beteiligten Disziplinen verbessern soll.

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