s/neue-technologie/Neue Technologie/gi
Die Messungen dienen der Erfassung der Laermbelastung, die durch die technischen Produktionsmittel am Arbeitsplatz und in der Nachbarschaft hervorgerufen werden und bilden die Grundlage fuer sinnvolle Bekaempfungsmassnahmen. Weiterhin sollen die Messungen zeigen, inwieweit die in Pruefstandversuchen gemessenen Schallpegelwerte mit der im praktischen Einsatz auftretenden Laermbelastung korrelieren und wie sich die Laermbelastung mit dem technischen Fortschritt aendert. Die langfristig angelegten Messungen erfolgen waehrend des praktischen Einsatzes in der landwirtschaftlichen Produktion. Dabei wird neben dem Mittelungspegel auch die Haeufigkeitsverteilung bzw. Summenhaeufigkeit bestimmt.
Dieser Antrag stellt die Weiterführung unserer Arbeiten aus EarthShape Phase 1 dar. In den vorangegangenen Arbeiten wurde der Einfluss von Klima- und Vegetationsveränderungen seit dem letzten glazialen Maximum bis heute auf die Topographie und Erosionsraten in den EarthShape Untersuchungsgebieten untersucht. Unsere Ergebnisse zeigen signifikante Änderungen von Vegetation und Erosionsraten während der letzten 21000 Jahre, sowie nicht-lineare Effekte und, von Vegetationsveränderungen abhängige, Schwellenwerte von Erosionsraten. Diese Ergebnisse, sowie die großskaligen Veränderungen von Umweltbedingungen und Tektonik des Känozoikums, motivieren uns in Phase 2, über die größeren Zeitskalen (Millionen Jahre) des Känozoikums zu integrieren um so die Einflüsse der ausgeprägten Klimaänderungen auf die Vegetation und davon bedingten Verwitterungs- und Erosionsraten in der Küstenkordillere Chiles zu untersuchen. Unsere übergreifende Hypothese ist: Ein starkes Abnehmen der CO2-Konzentration der Atmosphäre und ein Klimaentwicklung hin zu kälteren und trockeneren Bedingungen seit dem Übergang vom Eozän zum Oligozän haben (1) zu einer substantiellen Verringerung der Planzenproduktivität und Vegetationsbedeckung geführt. Diese Vegetationsveränderungen haben wiederum (2) zu deutlich veränderten Erosions- und Pflanzen-bedingten Verwitterungsraten geführt. Infolgedessen könnte die rezente Topographie substantiell durch die Vegetationsdynamik der Vergangenheit bedingt sein. Unsere Untersuchung und Bewertung dieser Hypothese baut auf unseren eigenen Arbeiten und den technischen Fortschritten von Partnern aus Phase 1 auf. Wir werden ein gekoppeltes Modellsystem, bestehend aus dem dynamisches Vegetationsmodell LPJ-GUESS und dem Oberflächenprozessmodell LandLab, einsetzen, und es mit Simulationen von Paläo-Klimaänderungen (ECHAM5) der vergangenen 34 Millionen Jahre antreiben. Integraler Bestandteil und neu in unserem Ansatz ist die Verknüpfung des Vegetations- und Oberflächenprozessmodells, um Änderungen der biotischen (pflanzen-bedingten) und abiotischen Verwitterung zu schätzen. Hierzu werden wir: a) quantifizieren, wie dynamische Vegetationsveränderungen die Denudationsraten, Topographie und Tiefenverwitterung beeinflussen; b) bewerten inwiefern von Pflanzen beeinflusste Erosion und Verwitterung von den herrschenden Niederschlagsbedingungen, der Temperatur, und von CO2 Konzentrationen abhängen, und c) pedogene, geochemische, geologische und ökologische Daten aus Phase 1, sowie neue Ergebnisse aus Phase 2 aus anderen Projekten in unser Modellierungskonzept integrieren.
Confronting Climate Change is one of the paramount societal challenges of our time. The main cause for global warming is the increase of anthropogenic greenhouse gases in the Earth's atmosphere. Together, carbon dioxide and methane, being the two most important greenhouse gases, globally contribute to about 81% of the anthropogenic radiative forcing. However, there are still significant deficits in the knowledge about the budgets of these two major greenhouse gases such that the ability to accurately predict our future climate remains substantially compromised. Different feedback mechanisms which are insufficiently understood have significant impact on the quality of climate projections. In order to accurately predict future climate of our planet and support observing emission targets in the framework of international agreements, the investigation of sources and sinks of the greenhouse gases and their feedback mechanisms is indispensable. In the past years, inverse modelling has emerged as a key method for obtaining quantitative information on the sources and sinks of the greenhouse gases. However, this technique requires the availability of sufficient amounts of precise and independent data on various spatial scales. Therefore, observing the atmospheric concentrations of the greenhouse gases is of significant importance for this purpose. In contrast to point measurements, airborne instruments are able to provide regional-scale data of greenhouse gases which are urgently required, though currently lacking. Providing such data from remote sensing instruments supported by the best currently available in-situ sensors, and additionally comparing the results of the greenhouse gas columns retrieved from aircraft to the network of ground-based stations is the mission goal of the HALO CoMet campaign. The overarching objective of HALO CoMet is to improve our understanding and to better quantify the carbon dioxide and methane cycles. Through analysing the CoMet data, scientists will accumulate new knowledge on the global distribution and temporal variation of the greenhouse gases. These findings will help to better understand the global carbon cycle and its influence on climate. These new findings will be utilized for predicting future climate change and assessing its impact. Within the frame of CoMet and due to the operational possibilities we will concentrate on small to sub-continental scales. This does not only allow to identify local emission sources of greenhouse gases, but also opens up the opportunity to use important remote sensing and in-situ data information for the inverse modelling approach for regional budgeting. The project also aims at developing new methodologies for greenhouse gas measurements, and promotes technological developments necessary for future Earth-observing satellites.
In dem hier vorgeschlagenen Projekt möchten wir ein integriertes biotechnologisches System für die Verwertung fester und gelöster organischer Abfallströme zu Bioenergie entwickeln. Es sind bereits einige Technologien für die Bioenergiegewinnung aus Abfällen etabliert. Allerdings ist es die Verbindung mit weiteren neuen Technologien zu einem modularen Netzwerk von kommunizierenden Modulen, was für zukünftige Akteure notwendig sein wird, um die Biomasse-/Bioabfallressourcen bis zu ihrem vollen Potenzial hin nutzen zu können. Wir möchten eine skalierbare Pilotanlage für die integrierte Umwandlung fester und löslicher organischer Abfallströme in Biogas und Wasserstoff entwickeln. Zu diesem Zweck sollen drei Module gebaut und miteinander verbunden werden, die aus der sauren Hydrolyse von Feststoffen, der Biogaserzeugung aus gelöstem org. Kohlenstoff und der Biowasserstofferzeugung mit Hilfe bioelektrochemischer Technologien bestehen. Das System wird in Zusammenarbeit zwischen der TU Hamburg und der Firma Popp Feinkost GmbH gebaut und am Industriestandort mit realen Abfallstoffströmen betrieben werden.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
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