s/klimaenderung/Klimaänderung/gi
The study on environmental awareness in 2024 shows that protecting the environment and climate continues to be a high priority for the majority of people in Germany. However, the importance of this issue has decreased since 2022. Many consider the situation in the health and education sectors and economic development, for example, to be more urgent With regard to the consequences of climate change, optimism among the population is decreasing: only about a third of respondents are convinced that Germany can cope with the consequences of climate change. The majority of respondents therefore believe it is essential to adapt to climate change - particularly for health reasons: Two thirds feel that heat periods are detrimental to their health. Over 80 percent see a clear need to improve protection against heat. The study has been conducted every two years since 1996 to investigate how environmental awareness and environmental behaviour are developing in Germany. For the current study, around 2,500 people were interviewed as part of a representative survey in autumn 2024. The study provides a social science-based foundation for environmental policy and environmental communication and is aimed at the general public with an interest in the subject. Veröffentlicht in Fact Sheet.
In QCuK werden Zucchini-Sorten hinsichtlich ihrer Ertragsleistung, ihrer abiotischen Stresstoleranz, ihrer Produktqualität und Lebensmittelsicherheit unter Trockenstress charakterisiert. Es sollen dabei geeignete Verfahren zur nicht-invasiven Phänotypisierung von Wachstum, Morphologie und Physiologie im Jungpflanzenstadium entwickelt werden, so dass diese weiterführend unter praxis-nahen Anbaubedingungen in den Vergleich kontrastierender Sorten und Linien einfließen und evaluiert werden. In ökologischer Bewirtschaftung werden ausgewählte Sorten und Linien an fünf Standorten über die Projektlaufzeit verglichen, um Verfahren zur Selektion von Trockenstress toleranten Sorten sowie zur Bestimmung qualitätsbeeinflussenden Faktoren zu entwickeln, um sowohl den Erwerbsgemüsebau als auch den Züchtungsprozess samenfester Sorten zu unterstützen. Dabei sollen auch on-farm Züchtungsverfahren in biologisch-dynamischer Bewirtschaftung angewandt werden und mit weiteren Ergebnissen des Projektes verglichen werden. Ergänzend wird auch die stress- bzw. witterungsbedingte Qualitätsveränderung der Früchte erfasst, um Pflanzeninhaltsstoffe, wie wertgebende Vitamine, und Flavonoide oder bittere Cucurbitacine, zu bewerten. Zur Evaluierung der Erkenntnisse findet ein praxisrelevanter Austausch zum ökologischen Erwerbsgemüsebaus statt. In QCuK sollen die Züchtung von zukunftsfähigen samenfesten Sorten unterstützt, gute Erträge von Gemüsesorten sowie schmackhafte, gesunde, bekömmliche und bitterfreie Früchte auch in zukünftigen Klimaszenarien sichergestellt und Qualitätsveränderungen unter prognostizierten Witterungsbedingungen rechtzeitig abgeschätzt werden.
Verteilung und Ausmaß der Tage mit Wärmebelastung für drei die Zeiträume 1971-2000, 2021-2050, 2071-2100, Raumbezug Raster 25 m*25 m, Bearbeitungsstand März 2010.
Die Studie zum Umweltbewusstsein im Jahr 2024 zeigt, dass der Schutz von Umwelt und Klima für die Mehrheit der Menschen in Deutschland weiterhin einen hohen Stellenwert hat. Allerdings nimmt die Bedeutung dieses Themas seit 2022 ab. Als dringlicher empfinden viele beispielsweise die Situation im Gesundheits- und Bildungssektor und die wirtschaftliche Entwicklung Mit Blick auf die Folgen des Klimawandels schwindet zunehmend der Optimismus in der Bevölkerung: Nur noch ein knappes Drittel der Befragten ist davon überzeugt, dass Deutschland die Folgen des Klimawandels bewältigen kann. Die Mehrzahl der Befragten hält es folglich für unumgänglich, sich an den Klimawandel anzupassen – insbesondere aus gesundheitlichen Gründen: Zwei Drittel fühlen sich durch Hitzeperioden gesundheitlich belastet. Über 80 Prozent sehen deutlichen Bedarf, den Schutz vor Hitze zu verbessern. Mit der Studie wird seit 1996 im Zweijahresrhythmus untersucht, wie sich Umweltbewusstsein und Umweltverhalten in Deutschland entwickeln. Für die aktuelle Studie wurden im Herbst 2024 rund 2.500 Personen im Rahmen einer repräsentativen Umfrage befragt. Die Studie bietet eine sozialwissenschaftlich fundierte Grundlage für die Umweltpolitik und Umweltkommunikation und richtet sich an die fachlich interessierte Öffentlichkeit. Veröffentlicht in Fact Sheet.
Abflussprognosen zur Bewältigung von Extremwetterlagen Um das Transportaufkommen in Deutschland auch unter schwierigen Bedingungen zu bewältigen und dies aufrecht zu erhalten bzw. zu steigern, sind verkehrsträgerübergreifende Lösungsansätze notwendig. Ziel dieses Projekt ist es, die Resilienz und die Verfügbarkeit des Verkehrsträgers Wasserstraße bei extremen Wetterereignissen zu erhöhen. Aufgabenstellung und Ziel Etwa 3.000 km der Bundeswasserstraßen sind mit Staustufen ausgebaut, die meist aus einem beweglichen Wehr, einer Schleuse und einem Laufwasserkraftwerk bestehen. Durch das Ändern des Abflusses über das Kraftwerk und über das Wehr hält ein lokaler Regler den gewünschten Oberwasserstand innerhalb der vorgegebenen Stauzieltoleranz. Die Abfluss- und Stauregelung soll dabei mehrere, mitunter gegensätzliche Ziele erfüllen: Einhaltung des Stauziels innerhalb der festgelegten Toleranz, Verminderung von Abflussschwankungen, optimale Nutzung der Wasserkraft und Minimierung des Verschleißes der Wehrverschlüsse. Im Zuge des Klimawandels ist mit einer Zunahme extremer Wetterereignisse zu rechnen. Die Abfluss- und Stauregelung steht gerade in Niedrigwasserperioden vor wachsenden Herausforderungen. Schwankungen des Abflusses sind in diesen Phasen schwierig auszugleichen und Über- bzw. Unterschreitungen der Stauzieltoleranz sind nicht auszuschließen. Dadurch entsteht eine Gefahr für die Schifffahrt. Ziel des vorgestellten Vorhabens ist es, anhand einer fundierten Datenanalyse und der Methode des maschinellen Lernens Zusammenhänge zwischen Niederschlagsereignissen und Abflussschwankungen vertieft zu untersuchen. Zusätzlich sollen Abflussprognosen erstellt werden, welche die Abfluss- und Stauregelung unterstützen. Bedeutung für die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) Die Verwendung maschinellen Lernens für Abflussvorhersagen auf der Basis von Niederschlags- und Zuflussdaten stellt ein vielversprechendes Werkzeug für die WSV dar. Prognosen schaffen einen vorausschauenden Handlungsspielraum für die Abfluss- und Stauregelung, sodass starke Wasserstandsund Abflussschwankungen minimiert und damit die Sicherheit und Leichtigkeit der Schifffahrt erhöht werden. Die Resilienz der Wasserstraße wird dadurch auch unter den zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels gesteigert. Untersuchungsmethoden Das Verfahren wird exemplarisch an einer Stauhaltung der Mosel getestet. Die Niederschlagsdaten des Einzugsgebiets der Stauhaltung werden vom Deutschen Wetterdienst im Rahmen der Zusammenarbeit im BMDV-Expertennetzwerk bereitgestellt. Die Pegeldaten der oberliegenden Stauhaltung sowie die der untersuchten Stauhaltung selbst werden von der WSV zur Verfügung gestellt. In einem ersten Schritt werden die Pegeldaten untersucht. Anhand einer Kreuzkorrelation können Abhängigkeiten zwischen dem oberliegenden Pegel und dem Pegel in der untersuchten Stauhaltung aufgezeigt werden. In einem weiteren Schritt werden ebenfalls die Niederschlags- und Wehrdaten betrachtet und deren Zusammenhang mit den Pegeldaten untersucht. Zusätzlich wird eine Methode erarbeitet, um Wasserstandsschwankungen so zu filtern, dass die Werte möglichst unbeeinflusst von Schleusungen und Schifffahrt sind. Im Anschluss an die Aufbereitung der Daten wird nach einer geeigneten Methode des Maschinellen Lernens (ML) gesucht. Dabei werden unterschiedliche ML-Modelle in Python implementiert und trainiert. Der vielversprechendste Modelltyp soll weiter genutzt und mit unterschiedlichen Parametrierungen getestet werden. Hierbei wird immer auf einen Prognosezeitraum von drei Stunden hingearbeitet. Für die Abfluss- und Stauregelung ist eine dreistündige Prognose wünschenswert, um Schwankungen des Abflusses effektiv zu bewältigen.
Die Digitalisierung in der Landwirtschaft schreitet voran, jedoch orientieren sich die Bemühungen oft nur auf konventionelle Betriebe, wobei die Zahl der ökologisch bewirtschaftenden Betriebe laufend steigt. Der Biolandbau ist nicht nur gesellschaftlich erwünscht, sondern ist auch gerade bei Zukunftsfragen wie dem Klimawandel, dem Tierwohl und dem Naturschutz besonders vorteilhaft. Ziel des hier vorgestellten Vorhabens ist es daher, das Potential der Digitalisierung auch für Betriebe der ökologischen Landwirtschaft zu erschließen. Hierbei wird die gesamte Wertschöpfungskette sowohl im Bereich der pflanzlichen als auch der tierischen Produktion betrachtet, wobei auch Naturschutz- und Biodiversitätsaspekte untersucht werden. Zudem ist geplant, alle Komponenten mit Hilfe digitaler Werkzeuge zu einem Qualitätsmanagementsystem zu verknüpfen, die soziale Dimension der Digitalisierung am Arbeitsplatz ‚Landwirtschaft‘ zu untersuchen, sowie eine Weiterbildungskomponenten zu integrieren. Am Beispiel der Hessischen Staatsdomäne Frankenhausen soll daher ein Zukunftsbetrieb aufgebaut werden, auf dem für die Akteure der ökologischen Landwirtschaft die Möglichkeiten und Grenzen der Digitalisierung unter Öko-Praxisbedingungen erarbeitet und demonstriert werden können, und auf dem der Öffentlichkeit und den Entscheidungsträgern die Innovationskraft des Biolandbaus gezeigt werden kann.
WaterGAP ist eine globale hydrologische Simulationssoftware zur Berechnung von Wasserflüssen und -speicherung auf allen Kontinenten der Erde. Sie wird verwendet, um Wasserverfügbarkeit und Wasserstress für Menschen und andere Biota weltweit zu bestimmen. In zahlreichen Studien wurde WaterGAP genutzt, um z.B. den Einfluss des Klimawandels auf Bewässerungsbedarf, ökologisch relevante Durchflusscharakteristika, Grundwasserneubildung und auf Wasserressourcen im Allgemeinen zu erforschen. Resultate aus diesen Studien sind in IPCC-Berichte eingegangen. WaterGAP nimmt unter den hydrologischen Modellen weltweit eine Führungsrolle ein. Allerdings wurde die Software über mehr als 20 Jahre von mehreren Doktoranden und Postdocs verändert und befindet noch sich immer in einem Prototypstadium. Die Software wurde nie grundlegend überarbeitet oder auf Grundlage einer sorgfältig geplanten Software-Architektur entwickelt. Es handelt sich eher um eine Ansammlung von Dateien mit jeweils fast 10.000 Code-Zeilen, ohne eine konsequente Modularisierung. Es ist es uns daher aktuell nicht möglich, die Software anderen Forschern zur Verfügung zu stellen, damit sie Ergebnisse replizieren und verstehen können oder die Software für eigene Forschung zu erweitern. Auch Modellveränderungen und Erweiterungen durch unsere beiden Gruppen sind herausfordernd und kosten Zeit. Gerade wegen der wichtigen Forschungsergebnisse bezüglich der Beurteilung und Projektion von globalen Wasserressourcen wäre eine Replikation der Ergebnisse durch Dritte unbedingt notwendig, was eine deutliche Verbesserung der Softwarequalität voraussetzt. Projektziel ist es. die Forschungssoftware in einer modernen Programmiersprache neu zuschreiben und ausführlich zu dokumentieren. Zudem soll die räumliche Auflösung flexibel anpassbar sein. Die resultierende Software soll testbar, wartbar, erweiterbar und durch Dritte nutzbar und erweiterbar sowie gründlich getestet sein. Die Neuentwicklung wird mit einem angepassten Scrum-Prozess durchgeführt und die Planung der Software Architektur wird auf Grundlage des IEEE 1016-2009 Dokuments erstellt. Mehrere Methoden werden genutzt um nachhaltig die Qualität der Software intern und externe zu steuern. Dieses Projekt wird anderen Forschern erlauben unser globales hydrologisches Modell selbst auszuführen, Ergebnisse zu replizieren oder die Einflüsse von Modifikationen in den Eingabedaten und Algorithmen zu untersuchen. Die Forschergemeinschaft kann so algorithmische Ansätze vergleichen, unserer Ergebnisse überprüfen und auch Fehler in unserer Software identifizieren. Um die Berichterstattung und Zusammenarbeit so einfach wie möglich zu gestalten setzen wir auf die etablierte Plattform github. Auch werden wir von automatisierten Tests und Benchmarkszenarien Gebrauch machen. Dies wird nicht nur dazu beitragen die Forschungssoftware WaterGAP effizienter zu nutzen und wissenschaftliche Ergebnisse robuster machen, sondern auch den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 11834 |
| Europa | 11 |
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| Type | Count |
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| Ereignis | 194 |
| Förderprogramm | 7515 |
| Gesetzestext | 1 |
| Lehrmaterial | 7 |
| Sammlung | 13 |
| Taxon | 67 |
| Text | 2413 |
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