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s/mathematisches-modell/Mathematisches Modell/gi

Horizont Europa SBEP 1: Entwicklung einer nachhaltigen blauen Wirtschaft, CO2-arme, autonome Messplattform zur Erfassung und Vorhersage von calnus finmarchicus als Futtermittel für nachhaltige, klimaneutrale Aquakulturen; Monitoring von Ruderfußkrebsen in der Wassersäule

ATKIS-DGM1 Sachsen-Anhalt

Ein Digitales Geländemodell (DGM) ist ein digitales, numerisches Modell der Geländehöhen und -formen, welches aus Laserscandaten abgeleitet wird. In Sachsen-Anhalt wird ein hochauflösendes DGM1 mit einer Gitterweite von 1m vorgehalten. Es besitzt eine Höhengenauigkeit von 0,15 m (flaches bis wenig geneigtes Gelände) bis 0,30 m (bewegtes Gelände bzw. bei Bewuchs/Bebauung).

Schwerpunktprogramm (SPP) 1803: EarthShape: Earth Surface Shaping by Biota, Landschaftsentwicklung unter Berücksichtigung des tektonischen Spannungsfeldes: Direkte Kopplung von Tektonik und dem Einfluss von Biota auf die langfristige Landschaftsentwicklung in den Küstengebirge von Chile

In der Topografie der Chilenischen Küstengebirge ändert sich die Beziehung aus Neigung und Seehöhe systematisch von Nord nach Süd. Diese Beziehung kann durch den Einfluss von Biota auf die Landschaftsentwicklung entlang eines räumlichen Vegetationsgradienten interpretiert werden. Die Region bietet daher eine einzigartige Möglichkeit um zu erforschen, wie Landschaftsentwicklungsmodelle für den Einfluss von Biota adaptiert werden könnten. Es ist dafür geplant ein numerisches Modell zu verwenden, das die Antragsteller in Österreich entwickelt haben, mit dem Oberflächenprozesse (Erosion) auf einem mechanisch gekoppelten Raster beschrieben werden können. Das gut bekannte tektonische Spannungsfeld von Chile wird dazu verwendet, um die morphologische Hebung der Küstengebirge zu modellieren. Die Beschreibung der Oberflächenprozesse wird dann für den Einfluss von Biota moduliert, bis die beobachtete Beziehung aus Neigung und Seehöhe der Topografie reproduziert wird. Das Ergebnis ist ein quantitatives Werkzeug (ein Biota modulierte Erosionsgesetz), mit dem die relative Wichtigkeit von Biota und Tektonik auf Erosionsprozesse in Landschaftsentwicklungsmodellen beschrieben werden kann. Das Projekt ist ein eingeladener (österreichischer) Beitrag für das EarthShape Programm, weil: (a) die Benutzung des tektonischen Spannungsfeldes von Chile im Programm Portfolio fehlt, weil (b) der nummerische Code der hier benutzt wird in Deutschland nicht verfügbar ist und (c) weil die Fragestellung im Herz von Schwerpunktprogramms ist. Das Projekt wird 1 Jahr dauern und Ergebnisse werden dem deutlich länger laufenden Gesamt-Schwerprunkt Programm zur Verfügung gestellt.

KAPA-GS

This project is a cooperation of cities and regions south of the Alpine Main Ridge which have the same environmental problem, namely Klagenfurt, Graz and Bolzano are cities with a similar structure and size and have the same problems with adverse impacts of road traffic, winter service and domestic heating. This makes it possible to test different measures and to transpose the results and methods from one project area to the partner cities as well as to validate these results and models.

PM10 - flächenhafte Belastung (2015)

PM10 - flächenhafte Belastung 2015 - Luftschadstoffe Die Daten erlauben eine Übersicht über die Schadstoffbelastung im Dresdener Stadtgebiet sowohl an Hauptstraßen wie auch in der Fläche. Eine Einordnung Bezug Grenzwerte (39. BImSchV) ist möglich. Punktgenaue Aussagen sind auf Grund des verwendeten Rechenmodells und der Eingangsdaten nicht möglich. Belastungsschwerpunkte sind zu erkennen.

Stadtklimatologie, Messung der Inversionshoehe ueber Koeln mittels Sodar

Es ist das Ziel des Vorhabens, ein physikalisch realistisches Rechenmodell zu schaffen, dass den Auf- und Abbau der naechtlichen und winterlichen Inversionen ueber dem Stadtgebiet vorherzusagen ermoeglicht. Die Kontrolle und Erfassung der Phaenomenologie erfolgen durch vertikal sondierenden Schallradar und staendige Messung der Strahlung, Feuchte, Temperatur und des Windes. Der Aufbau eines Messnetzes innerhalb des Stadtgebietes wird vorbereitet. Bereits vorhandene Windmessungen werden ausgewertet und mit gleichzeitigen Schadstoffmessungen korreliert.

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.

Digitaler Zwilling Tiefengeothermie. Entwicklung eines Prototyps für den GeoLaB Standort im Odenwald, Vorhaben: Entwicklung eines hydrologisch/hydrogeologischen numerischen Modells des Tromm-Gebiets

Adaption von Bioprozessen an neue nachhaltige Rohstoffe mit Digitalen Zwillingen auf Basis hybrider Modelle, Teilprojekt A

Demontierbares, vorgefertigtes Flachdeckensystem mit minimalem Materialverbrauch inklusive zusätzlichen Wärmespeichern für eine nachhaltige Bauwirtschaft, Teilvorhaben 3: Sandwichtragwirkung

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