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Bestimmung von Expositionen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität

Bestimmung von Expositionen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität Projektleitung: Dipl.-Ing. Gernot Schmid, Seibersdorf Labor GmbH Beginn: 18.03.2021 Ende: 11.11.2024 Finanzierung: 449.025 Euro Hintergrund Elektromobilität gilt als Schlüssel für eine klimafreundliche Mobilität. Elektroantriebe arbeiten weitgehend schadstoffemissionsfrei. Betriebsbedingt entstehen allerdings Magnetfelder, die von dem elektrifizierten Antriebsstrang eines Elektrofahrzeugs ausgehen und auf Fahrer*in und Passagier*innen einwirken. Expositionen ( d.h. ein Ausgesetztsein gegenüber solchen Feldern) in relevanten Größenordnungen können dabei nicht von Vornherein ausgeschlossen werden. Gründe sind der geringe Abstand der Sitze zu den Komponenten, die Magnetfelder erzeugen, und die hohen Stromstärken in leistungsstarken Fahrzeugen. Darüber hinaus können bei rein batterieelektrischen Fahrzeugen (BEV) und bei Plug-In-Hybriden (PHEV) Expositionen bei Fahrzeugstillstand während des Ladevorgangs auftreten. Magnetfeldquellen sind dann zum Beispiel die Ladeeinrichtung selbst, das Ladekabel im Fall konduktiven Ladens, als Gleichrichter arbeitende Leistungselektronik sowie die Leitungen im Fahrzeug und die Fahrzeugbatterie. Magnetfeldquellen nur in Elektroautos und Hybriden Zielsetzung In dem Vorhaben wurde die Exposition von Personen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität bestimmt. Einbezogen wurden Expositionsbeiträge durch den Fahrzeugfahrbetrieb und durch Batterieladevorgänge bei Fahrzeugstillstand. Die Studie ist aussagekräftig für Elektroautos und Elektro-Zweiräder ( d.h. ein- und zweispurige Personenkraftfahrzeuge). Als Fahrräder eingestufte Elektrofahrzeuge ( sog. E -Bikes) waren ausgenommen. Die Ergebnisse können mit Werten einer im Jahr 2009 abgeschlossenen Studie des BfS und mit in der Literatur veröffentlichten Werten verglichen werden. Zudem geben die Ergebnisse Hinweise für die Standardisierung. Durchführung Untersucht wurden gemessen an den Zulassungszahlen besonders beliebte E-Auto-Modelle und zusätzlich auch leistungsstarke E-Auto-Modelle von verschiedenen Herstellern. Dazu wurden Magnetfeldmessungen an mehreren Stellen im Fahrgastraum der Elektroautos und an den Sitzpositionen der Elektro-Zweiräder ( d.h. Elektroroller bzw. -motorräder) durchgeführt, während sich die Fahrzeuge auf einem Rollenprüfstand und in vorab festgelegten Betriebszuständen befanden. Die Betriebszustände umfassten das Beschleunigen, das Bremsen sowie das Fahren mit konstanten Geschwindigkeiten gegen verschiedene Lastmomente, um Luftwiderstände, Streckensteigungen und -gefälle zu simulieren. Anschließend wurden Magnetfeldmessdaten während eines Worldwide Harmonized Light Vehicle Test Cycle (WLTC) aufgezeichnet. Dabei handelt es sich um einen ca. 30-minütigen genormten Fahrzyklus, der ursprünglich für vergleichbare Abgas- und Verbrauchsmessungen festgelegt wurde. Daten für Zweiräder wurden während eines World Motorcycle Test Cycle (WMTC) aufgezeichnet. Die auf dem Prüfstand ermittelten Daten wurden mit Messungen bei Fahrten auf einer abgesperrten, ebenen Teststrecke und bei einer etwa 90-minütigen Fahrt im öffentlichen Straßenverkehr validiert. Anschließend wurden die im Zeitbereich aufgezeichneten Messdaten entsprechend der spektralen Zusammensetzung analysiert und bewertet. Situationen, die basierend auf den Messungen die höchsten Expositionen erwarten ließen, wurden zusätzlich dosimetrisch analysiert. Die betreffenden Expositionssituationen wurden dazu in einer Simulationssoftware nachgebildet. Ziel war die rechentechnische Bestimmung, der im Körper einer exponierten Person hervorgerufenen elektrischen Feldstärken. Hierfür musste vorab die lokale Verteilung der Magnetfeldstärken in der Fahrgastzelle bzw. im Bereich der Sitze der Elektro-Zweiräder bekannt sein. Stellvertretend für die exponierten Personen wurden hochaufgelöste, digitale Menschmodelle eingesetzt, die anatomisch möglichst korrekt waren und Gewebetypen mit verschiedenen elektrischen Eigenschaften unterschieden. Die Untersuchungen zum Aufladen bei Fahrzeugstillstand berücksichtigten Positionen in und außerhalb der Fahrzeuge. Ebenso wurden die Untersuchungen an Normal- und Schnellladepunkten durchgeführt. Dummy mit Messsonden im Fond eines Elektroautos Ergebnisse Die Studie stellt nach Kenntnis des BfS die bislang detaillierteste Untersuchung zu Magnetfeldexpositionen in Elektrofahrzeugen dar. Die Messungen wurden in aktuellen, für den deutschen Straßenverkehr zugelassenen Fahrzeugen unter realen Bedingungen sowie auf Teststrecken durchgeführt. Erstmals wurden auch Zweiräder einbezogen. Die Fahrzeughersteller waren nicht an den Untersuchungen beteiligt. Die Magnetfeldexposition innerhalb der Fahrzeuge war räumlich sehr ungleichmäßig. Hohe Werte traten im Bereich der Beine auf, während der Oberkörper und der Kopf deutlich weniger exponiert waren. Die Exposition variierte je nach Fahrmanöver: Beim Beschleunigen und Bremsen waren die Werte höher als bei konstantem Fahren. Die maximale Motorleistung der Fahrzeuge hing nicht systematisch mit der Magnetfeldexposition zusammen. Langzeit-Effektivwerte aus Messungen während Fahrten im realen Straßenverkehr zeigten höhere Werte als die Daten, die während genormter Fahrzyklen auf einem Fahrzeugprüfstand ermittelt wurden. Die Magnetfeldexposition wurde mit den Referenzwerten der EU -Ratsempfehlung und den ICNIRP -2010-Leitlinien verglichen. Bei sanfter Fahrweise lagen die Ausschöpfungen der EU -Referenzwerte meist im niedrigen zweistelligen Prozentbereich. Eine sportliche Fahrweise führte in mehreren Elektrofahrzeugen sowie in einem zu Vergleichszwecken untersuchten Fahrzeug mit Verbrennungsmotor zu Überschreitungen der EU -Referenzwerte. Bei Anwendung der moderneren ICNIRP -2010-Leitlinien ergab sich nur in einem Fall eine Überschreitung. Trotz der kurzfristigen Überschreitungen der Referenzwerte wurden keine Überschreitungen der empfohlenen Höchstwerte für im Körper induzierte elektrische Felder festgestellt. Neben dem Antriebssystem erzeugen weitere Fahrzeugkomponenten Magnetfelder, z.B. die Sitzheizungen, Fensterheber oder Fahrzeugeinschaltung. In einigen Fällen waren diese Expositionen höher als die durch das Antriebssystem verursachten Felder. In vielen Fahrzeugen traten die höchsten Werte beim Einschalten oder Starten auf. Die mittleren Langzeitwerte in Elektroautos (0,5 bis 2,5 Mikrotesla/ µT ) entsprachen weitgehend denen in etablierten elektrisch angetriebenen Verkehrsmitteln wie Straßenbahnen oder U-Bahnen (2 bis 3 µT ). In doppelstöckigen Zügen wurden auf der oberen Fahrgastebene Werte bis zu 13 µT gemessen, also potenziell höhere Expositionen als in Elektroautos. Stand: 21.08.2025

WFS Positivnetz Lang-LKW Hamburg

Dieser Web Feature Service (WFS), Positivnetz Lang-LKW, stellt den Teil des Hamburger Straßennetzes zum Download bereit, der für die Befahrung mit Lang-Lkw freigegeben ist (Positivnetz). In Hamburg beschränkt sich dieses Straßennetz auf die Bundesautobahnen für den Transit zwischen den Bundesländern, auf einige Strecken im Hafenbereich sowie auf ausgewählten Stadtstraßen zu Gewerbe- und Industriegebieten. Das Befahren außerhalb der angegebenen Stadtstraßen ist nicht gestattet. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

WMS Positivnetz Lang-LKW Hamburg

Dieser Web Map Service (WMS), Positivnetz Lang-LKW, stellt den Teil des Hamburger Straßennetzes dar, der für die Befahrung mit Lang-Lkw freigegeben ist (Positivnetz). In Hamburg beschränkt sich dieses Straßennetz auf die Bundesautobahnen für den Transit zwischen den Bundesländern, auf einige Strecken im Hafenbereich sowie auf ausgewählten Stadtstraßen zu Gewerbe- und Industriegebieten. Das Befahren außerhalb der angegebenen Stadtstraßen ist nicht gestattet. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Positivnetz Lang-LKW Hamburg

Der Datensatz beinhaltet den Teil des Hamburger Straßennetzes, der für die Befahrung mit Lang-Lkw freigegeben ist (Positivnetz). In Hamburg beschränkt sich dieses Straßennetz auf die Bundesautobahnen für den Transit zwischen den Bundesländern, auf einige Strecken im Hafenbereich sowie auf ausgewählten Stadtstraßen zu Gewerbe- und Industriegebieten. Das Befahren außerhalb der angegebenen Stadtstraßen ist nicht gestattet. Zusätzliche Informationen zu dem dazugehörigen Feldversuch des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) sowie zu der zugrundeliegenden Verordnung und Ausnahmen für spezielle Lang-Lkw-Typen können unter folgendem Link eingesehen werden: http://www.hamburg.de/lang-lkw/

INSPIRE NW Verkehrsnetze ATKIS Basis-DLM

Der Datenbestand enthält für die Fläche von Nordrhein-Westfalen die Verkehrsnetze in der INSPIRE-Datenstruktur (abgeleitet aus ATKIS Basis-DLM). Der Aktualisierungszyklus beträgt einen Monat. Stand der verwendeten Daten: 31.08.2025.

Kreisstraßennetz (Landkreis Leer)

Trassen aller Kreisstraßen mit Bezeichnung im Landkreis Leer

Freiland- und Laboruntersuchungen des Planktons in extrem sauren Bergbaurestseen

Durch den Braunkohletagebau entstanden bzw. entstehen geogen extrem versauerte Restseen (pH 2-4), die auch hinsichtlich weiterer abiotischer Parameter ein Extremhabitat darstellen. Wir untersuchen die Konsequenzen, die dies fuer die Struktur und Funktionsweise der planktischen Nahrungsnetze hat.

Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)

Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.

Steuerung benthischer Algenbiomasse durch Weidegänger: Die Rolle der Nahrungsqualität auf unterschiedlichen räumlichen Skalen

In Nahrungsnetzen kontrollieren sowohl bottom-up (Ressourcen) als auch top-down Faktoren (Fraß durch höhere trophische Ebenen) die Biomasse intermediärer Stufen wie z. B. benthischer Algen (Periphyton). Die Wichtigkeit beider Mechanismen konnte gezeigt werden; allerdings scheint die Stärke der top-down Kontrolle in verschiedenen natürlichen Systemen stark zu variieren und die Faktoren, welche die Stärke der top-down Kontrolle bestimmen, sind bisher nur unzureichend verstanden. Die zentrale Hypothese dieses Projekts ist, dass die Stärke der top-down Kontrolle durch die Nahrungsqualität der Algen bestimmt wird, die ihrerseits durch die Allokation essentieller Ressourcen (wie Licht und Nährstoffe) beeinflusst wird. Insbesondere in räumlich gegliederten Gemeinschaften wie Periphyton zeigt die Nahrungsqualität eine große räumliche Heterogenität. Zusammen mit davon abhängigen dynamischen Verhaltensanpassungen der Herbivoren ist dies vermutlich besonders wichtig für die Kontrolle der Biomasseentwicklung des Periphytons, wenngleich diese Faktoren bisher nicht ausreichend untersucht wurden. In diesem Projekt untersuchen wir diese Hypothese auf verschiedenen Skalen und Komplexitätsstufen, sowohl in hochkontrollierten Laborexperimenten, als auch in freilandnahen Mesokosmosexperimenten. Dies umfasst die lokale, homogene Patchgröße, die komplexere Multi-Patch-Ebene mit räumlicher Heterogenität und der Möglichkeit zur Futterwahl für die Herbivoren bis hin zu hochkomplexen Szenarien unter Berücksichtigung von Wachstum und Migrationsverhalten der Herbivoren in Mesokosmosexperimenten. Auf diesen Komplexitätsstufen wird die Ressourcenverfügbarkeit (des limitierenden Nährstoffs P und Lichtenergie) experimentell manipuliert und die Kontrolle der Periphytonbiomasse durch Herbivorie auf zwei Wegen quantifiziert: a) als Biomasseflux zwischen Algen und Herbivoren und b) als Reduktion der Periphytonbiomasse durch Weidegänger im Vergleich zu konsumentenfreien Kontrollansätzen. Insgesamt wird dieses Projekt zeigen, welche Mechanismen die Stärke der top-down Kontrolle auf das Periphyton regulieren und wird dazu beitragen, die Kontrolle der Eutrophierung natürlicher Oberflächengewässer besser zu verstehen.

Mesoskaliges Netzwerk zur Überwachung von Treibhausgas- und Schadstoffemissionen

Aktuelle wissenschaftliche Studien legen nahe, dass die aktuelle Erderwärmung durch Treibhausgasemissionen hervorgerufen wird, die vom Menschen verursacht sind. Um gegen diese Entwicklung geeignete Maßnahmen ergreifen zu können bzw. um zu überprüfen, ob solche Maßnahmen von Erfolg gekrönt sind, ist es notwendig, die Schadstoffkonzentrationen inklusive der zugehörigen Emissionsquellen genau zu kennen. Diese Informationen sind bisher jedoch sehr lückenhaft und beruhen auf sogenannten 'bottom-up' Berechnungen. Da diese Kalkulationen nicht auf direkten Messungen beruhen, weisen sie große Ungenauigkeiten auf und sind außerdem nicht in der Lage, bisher unbekannte Emissionsquellen zu identifizieren. In dem hier vorgestellten Projekt soll ein mesoskaliges Netzwerk für die Überwachung von Luftschadstoffen wie CO2, CH4, CO, NO2 und O3 aufgebaut werden, das auf dem neuartigen Konzept der differentiellen Säulenmessung beruht. Bei diesem Ansatz wird die Differenz zwischen den Luftsäulen luv- und leewärts einer Stadt gebildet. Diese Differenz ist proportional zu den emittierten Schadstoffen und somit eine Maßzahl für die Emissionen, welche in der Stadt generiert werden.Mithilfe dieser Methode wird es in Zukunft möglich sein, städtische Emissionen über lange Zeiträume hinweg zu überwachen. Damit können neue Informationen über die Generierung und Umverteilung von Luftschadstoffen gewonnen werden. Wir werden u.a. folgende zentrale Fragen beantworten: Wie verhält sich der tatsächliche Trend der CO2, CH4 und NO2 Emissionen in München über mehrere Jahre? Wo sind die Emissions-Hotspots? Wie akkurat sind die bisherigen 'bottom-up' Abschätzungen? Wie effektiv sind die Maßnahmen zur Emissionsreduzierung tatsächlich? Sind vor allem für Methan weitere Maßnahmen zur Reduzierung der Emissionen notwendig? Zu diesem Zweck werden wir ein vollautomatisiertes Messnetzwerk aufbauen und passende Methoden zur Modellierung entwickeln, welche u.a. auf STILT (Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport) und CFD (Computational Fluid Dynamics) basieren. Mithilfe der Modellierungsresultate werden wir eine Strategie entwerfen, wie städtische Netzwerke zur Überwachung von Luftschadstoffen aufgebaut werden müssen, um repräsentative Ergebnisse zu erhalten. Außerdem können mit den so gewonnenen städtischen Emissionszahlen z.B. dem Stadtreferat, den Stadtwerken München oder der Bayerischen Staatsregierung Möglichkeiten zur Beurteilung der Effektivität der angewandten Klimaschutzmaßnahmen an die Hand gegeben werden. Das hier vorgestellte Messnetzwerk dient somit als Prototyp, um die grundlegenden Fragen zum Aufbau eines solchen Sensornetzwerks zu klären, damit objektive Aussagen zu städtischen Emissionen möglich werden. Dieses Projekt ist weltweit einmalig und wird zukunftsweisende Ergebnisse liefern.

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