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Model Output Statistics for SAMARKAND (38696)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for DAVOS (06784)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for Saldenburg-Entschenreuth (P586)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Einfluss des organischen Materials auf Transformationsprozesse

Oxidationsverfahren werden seit Jahrzenten in der Wasseraufbereitung z.B. zur Desinfektion eingesetzt. In den letzten Jahren wird zudem Ozon als mögliche Aufbereitungsstufe für den Abbau von Schadstoffen in der Abwasseraufbereitung diskutiert und z. T. eingesetzt. Da Schadstoffe in der Regel nicht mineralisiert werden, kommt es zur Bildung einer Vielzahl von Transformationsprodukten, die in manchen Fällen eine größere toxische Wirkung haben können als ihre Ausgangssubstanzen. Diese Transformationsprozesse sind sehr komplex und wurden in den letzten Jahren intensiv in definierten Reinstwassersystemen untersucht. Hauptbestandteile der Wassermatrix wie z. B. organisches Material können jedoch ebenfalls in die Reaktionen eingreifen und ggf. die Bildung von Tranformationsprodukten beeinflussen. Dies ist möglich, da die Komplexen Transformationsprozesse häufig über die Bildung reaktiver Zwischenstufen geschieht. Das sind Übergangsprodukte wie N-zentrierte Radikale (Aminylradikale), die z.B. bei der Ozonung gebildet werden können. Die Reaktion dieser Radiale ist jedoch bisher kaum untersucht, so dass es schwer ist Transformationsreaktionen in Realsystemen vorherzusagen. Das vorliegende Projekt beschäftigt sich mit dem Einfluss von Matrixkomponenten auf Transformationsprozesse. Dabei sollen die Reaktionen reaktiver Zwischenstufen mit Modelverbindungen untersucht werden, die bestimmte funktionelle Gruppen des organischen Materials repräsentieren, wie z.B. phenolische Verbindungen. Im weiteren Projektverlauf soll der Einfluss komplexerer Substanzen wie Huminsäuren untersucht werden. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen Transformationsprozesse in realen Systemen besser zu verstehen und somit die Vorhersage von ggf. problematischen Transformationsprodukten zu erleichtern.

GTS Bulletin: FCSN31 ESMT - Forecast (details are described in the abstract)

The FCSN31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (SN): Sweden (Remarks from Volume-C: NilReason)

Model Output Statistics for MAN AIRPORT (65548)

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Model Output Statistics for RZESZOW-JASIONKA (12580)

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Model Output Statistics for Notzingen (Q061)

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Model Output Statistics for Thyrow (F545)

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WindEnergy Studie 2006 - Markteinschätzung der Windenergiebranche bis zum Jahr 2014

Die Industrie schätzt die Entwicklung des internationalen Windenergiemarktes in den kommenden Jahren als sehr positiv ein - das ist das wichtigste Ergebnis der WindEnergy-Studie 2006, die die Hamburg Messe und Congress GmbH im Vorfeld der WindEnergy 2006 - International Trade Fair in Auftrag gegeben hat. So wird für das Jahr 2010 weltweit mit 132.000 MW (derzeit: 59.000 MW) installierter Leistung gerechnet. Ergänzt werden diese Zahlen durch ein Szenario des deutschen Windmarktes bis zum Jahr 2030. Dazu wurden vom beauftragten Deutschen Windenergie-Institut im Dezember 2005 in der Windenergie international tätige Firmen zu deren mittelfristiger Markteinschätzung befragt und deren Antworten ausgewertet. Das Umfrageergebnis signalisiert eine positivere langfristige Einschätzung als vor zwei Jahren. Die in der WindEnergy-Studie 2004 veröffentlichte Wachstumsprognose bis 2010 kann um bis zu 12 Prozent nach oben korrigiert werden. Auf diesen Zahlen aufbauend ergäbe sich bis zum Jahr 2014 eine weltweite Installation von rund 210.000 MW.

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