Der vorliegende Antrag ist der HALO Mission WISE zuzuordnen. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Bildung der Tropopauseninversionsschicht (TIL) und deren Einfluss auf Stratosphären-Troposphären Austausch (STE) auf der Mesoskala. Diesem Projekt dienen idealisierte Studien der TIL in baroklinen Lebenszyklen als Grundlage. Die Hauptziele sind dabei die Überprüfung der Ergebnisse der idealisierten Studien zur TIL Bildung genauso wie ein erweitertes Verständnis der Prozesse, die zum STE auf der Mesoskala beitragen. Dabei soll auf drei wissenschaftliche Fragestellungen genauer eingegangen werden: (1) Wie stark schwankt die TIL in ihrem Auftreten über dem Nordatlantik, vor allem im Bereich barokliner Lebenszyklen und im Bereich von STE? (2) Welche Prozesse liefern den größten Beitrag zur TIL auf der Mesoskala und welchen Einfluss hat dies auf STE? (3) Wie groß ist der Beitrag von klein-skaligen Wellen in der unteren Stratosphäre auf die TIL Bildung und die Ausdehnung der extratropischen Mischungsschicht? Eine Kombination von Methoden wird verwendet werden um diese Fragen zu beantworten. Analysedaten des EZMW werden zusammen mit Lagrangeschen Methoden benutzt, um die TIL und STE über dem Nordatlantik zu untersuchen. Der Nordatlantik ist das Gebiet, das auch während WISE untersucht werden soll. Darüber hinaus sollen für WISE hoch aufgelöste Modellsimulationen mit dem neuen numerischen Wettervorhersagemodell ICON durchgeführt werden. Dabei sollen zum einen die Beiträge diverser Prozesse auf die Bildung der TIL am Beispiel von realen Zyklonen und Antizyklonen untersucht werden. Des Weiteren sollen die Modelldaten zusammen mit Beobachtungsdaten verwendet werden um den Einfluss der TIL und von klein-skaligen Wellen auf die vertikale Ausdehnung der extratropischen Mischungsschicht zu bestimmen.
Das Forschungsvorhaben untersucht auf der einen Seite die Auswirkungen der Wassereinspritzung auf das Betriebsverhalten eines Radialverdichters. Die Wassereinspritzung in Axialverdichtern von Gasturbinen ist eine gängige Praxis, um die Leistungsfähigkeit der Turbine zu verbessern. Um dieses Potenzial auch in Radialverdichtern zu nutzen, sind weitere Forschungsarbeiten im Bereich der Flüssigkeitseinspritzung notwendig. Die Radialverdichter werden hauptsächlich in der Prozessindustrie eingesetzt. Ziel dieses Projektes ist es die Berechnung und Einflüsse der Wassereinspritzung auf das Betriebskennfeld eines Radialverdichters zu untersuchen. Im Projekt (FKZ: 03EE5035B) wurde ein Radialverdichter mit Wassereinspritzung aufgebaut und Kennfelder mit und ohne Wassereinspritzung vermessen. Unklar ist das Potenzial der Wassereinspritzung, welches durch den Ort der Verdunstung bestimmt wird, welches hier adressiert werden soll. Im zweiten Thema wird die Abdichtung der Wellenenden, die verhindert, dass das Prozessfluid aus der Maschine in die Atmosphäre entweicht. Die Forschung an berührungslosen Gleitringdichtungen mit Trockengasschmierung DGS (Dry Gas Seals), wird aufgrund des geringen und kontrollierbaren Leckagestroms, des berührungslosen Betriebs und der Eignung für die Hochdruckumgebung, als Dichtungslösung eingesetzt. Im Projekt (FKZ: 03EE5041H) wurden die Prognosemodelle zur Berechnung des Dichtspaltes entwickelt und in ein digitales Zwillingsmodell implementiert. Die gesamte Architektur des digitalen Zwillings basierend auf einer Open Source IoT-Plattform. Im neuen Projekt wird das Gesamtkonzept auf eine reale Maschine übertragen. Die messbaren und nicht messbaren Prozessgrößen der realen Anlage und ihre logischen Zusammenhänge werden mit Hilfe von maschinellem Lernen und physikbasierten Modellen analysiert. Die Ergebnisse werden zur Leistungsoptimierung von Radialverdichtern in der Prozessindustrie genutzt.
Beobachtungen zeigen drastische Veränderungen in der Arktis bedingt durch den Klimawandel. In den Regionen, in denen der Anteil des mehrjährigen Eises an der Eisdecke abnimmt, weist das Meereis erhöhte Driftgeschwindigkeiten auf, da das dünnere und mechanisch schwächere einjährige Eis stärker auf den Windantrieb reagiert.Ein besseres Verständnis der Meereisdynamik ist daher notwendig um dessen Entwicklung und Variabilität im Zuge des Klimawandels besser vorhersagen zu können. Insbesondere auf lokaler Skala hängt die dynamische Entwicklung des Meereises von seiner Belastung und Deformation ab, welche umgekehrt wieder für die Veränderung des Eises, beispielsweise für das Aufbrechen der Eisdecke und für die Dispersion des Eises verantwortlich sind.In dieser Studie planen wir die Kinematik des Meereises anhand der Finite Scale Lyapunov Exponents (FSLEs) durch Beobachtungen von auf dem Meereis ausgebrachten Bojen zu untersuchen. Zunächst werden statistische Methoden zur Ausbreitung von Partikeln, wie Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen und Frequenzspektren, analysiert. Die FSLEs können beispielsweise für eine Charakterisierung von Dynamiken, welche eine vielskalige Natur besitzen, wie es bei Meereis der Fall ist, genutzt werden. Die Tatsache, dass die FSLEs die Einheit Hertz haben, lässt den Rückschluss zu, dass diese als Indikator für die Vorhersagbarkeit der Strömung genutzt werden können: Das Inverse stellt eine typische Zeitskala für die Separation von Teilchen und daher auch für die Deformierung von Meereis dar. FSLEs stehen außerdem in direktem Zusammenhang mit der horizontalen Dispersion von Teilchen (Bojen) und können anzeigen, ob die Separation der Bojen im Laufe der Zeit exponentiell (chaotisch) oder linear (diffusiv) verläuft oder ob sie einer anomalen Diffusion unterliegt. Die Wiederholung der Berechnungen für unterschiedliche Regionen und Jahre wird hoffentlich die Abhängigkeit der dynamischen Merkmale von unterschiedlichen klimatischen Bedingungen aufzeigen.
Für eine zuverlässige Modellierung des globalen Kohlenstoffkreislaufs (und somit des globalen Wärmehaushalts) sind detaillierte Kenntnisse über die Menge an Treibhausgasemission/-absorption durch die Wasseroberfläche erforderlich. Die meisten Modelle zur Vorhersage des Gastransferkoeffizienten an der Wasser-/Luftgrenzfläche beruhen nach wie vor hauptsächlich auf empirisch ermittelten Gleichungen, in denen nur die Windgeschwindigkeit als Parameter in Betracht gezogen wird, obwohl der Beitrag des temperaturbedingten Auftriebs zum Gesamttransfer signifikant ist, vor allem bei niedrig bis mittleren Windbedingungen. Um die Genauigkeit der Bestimmung des Gastransferkoeffizienten an der Grenzfläche zu verbessern, wird eine detaillierte Beschreibung des auftriebsgesteuerten Gasaustausches in tiefen Wasserkörpern benötigt. Da bei mäßig bis schwer löslichen Gasen (z.B. Kohlendioxid, Sauerstoff, Methan) der Stofftransfer in einer sehr dünnen Schicht an der Wasseroberfläche stattfindet, ist es eine besondere Herausforderung die Transportprozesse innerhalb dieser dünnen Schicht aufzulösen. Trotz fortgeschrittener Entwicklung der optischen Messtechnik, liegen keine Daten von simultanen Vermessungen der Temperatur- und Gaskonzentrationsfelder unter gut-kontrollierten Laborbedingungen vor. In diesem Projekt wird der Transferprozess von Wärme- und Gas, induziert durch Oberflächenkühlung bei gleichzeitigem Messen der dynamischen Verteilung von Temperatur- und Gaskonzentration (i) auf der Wasseroberfläche und (ii) in einem vertikalen Schnitt im Wasserkörper, untersucht. Hierzu wird ein komplettes lifetime-based laser induced fluorescence System, geeignet um die Sauerstoffdynamik auch innerhalb der dünnen Grenzschicht aufzulösen, entwickelt. Um die Dynamik der Wärmestrukturen an der Oberfläche zu erfassen, wird eine hochpräzise Infrarot Kamera eingesetzt. Für die Ermittlung der 2D Wärmestrukturen im Wasserkörper wird eine intensitätsbasiertes LIF-Thermometrie System angewendet. Neue erste synoptische Labordaten von Wärme- und Gaskonzentrationsfeldern unter konvektionsinduzierter Strömung im relativ tiefen Wasser können damit dargestellt werden. Die Korrelation zwischen thermal und gas Plumes wird bestimmt und deren geometrischen Merkmale sowohl an der Wasseroberfläche als auch im Wasserkörper ermittelt. Des Weiteren wird der Zusammenhang zwischen diesen Merkmalen und der Wärme- und Gasflüsse ermittelt. Eine Reihe von Messungen im Wasserkörper werden zur Bestimmung der Transfergeschwindigkeit (k) über eine große Bandbreite von Temperaturunterschieden zwischen Wasserkörper und Luft durchgeführt. Dies ermöglicht den Zusammenhang zwischen k und der Rayleighzahl des Wasserkörpers zu bestimmen und mit den k-Werten, die durch direkte Quantifizierung anhand der detaillierten simultanen Messungen ermittelt werden, zu vergleichen. Dazu, werden für ausgewählte Fälle PIV- Messungen durchgeführt, um Informationen zum overall Geschwindigkeitsfeld zur Verfügung zu stellen.
Zielstellung des skizzierten MuD-Projekts stellt die Umsetzung eines nachhaltigen, ressourcenschonenden und digitalen Ackerbaus der Zukunft unter der Voraussetzung von stabilen Deckungsbeiträgen und unter realen Produktionsbedingungen dar. Der integrierte, nachhaltige und vor allem digitale Pflanzenbau soll erreicht werden durch die Vernetzung der vorhandenen digitalen Systeme und Infrastruktur (ZEPP/ISIP e.V. / GeoBox-Infrastruktur) sowie deren Verschneidung mit betrieblichen Daten. Die Umsetzung des integrierten Pflanzenschutzes ebenso wie die grundlegende Düngebedarfsermittlung erfolgt digital und wird durch digitale Entscheidungshilfen begleitet. Dabei stellen digitale Prognosemodelle für Krankheiten und Schädlinge permanent und flächenspezifisch Informationen zum Befallsverlauf zur Verfügung und bilden eine effektive Grundlage für notwendige Bekämpfungsentscheidungen auf betrieblicher Ebene. Digital aufbereitete Monitoringdaten der Offizialberatung sowie des Betriebs flankieren die Ergebnisse der Prognosen, wobei die betrieblichen Erhebungen durch die digitale Infrastruktur auch anderen Betrieben in Echtzeit zur Verfügung stehen. Optimale Striegeltermine zur mechanischen Bodenbearbeitung werden durch die Berechnung der Bodenfeuchte flächenspezifisch abgeleitet. Die Applikation von Pflanzenschutzmitteln erfolgt ebenfalls digital gestützt über den Produktionsmittel-Anwendungs-Manager (PAM). Die genannten Maßnahmen sollen in einem stabilen und wirtschaftlichen Ackerbausystem erfolgen, welches durch Nutzung von Sortenresistenzen und weiteren ackerbaulichen Maßnahmen sowie der Erhöhung der Kulturartendiversität und Erweiterung der Fruchtfolgen optimiert wurde.
Zweck und Ziel: Simulation und Prognose des Stoffhaushaltes abwasserbelasteter Fliessgewaesser zur Beurteilung der Auswirkungen wasserwirtschaftlicher und wasserbaulicher Massnahmen, einschliesslich Eutrophierungserscheinungen und Auswirkungen von Verklappungsmassnahmen. Ausfuehrung: Weiterentwicklung des von Dr. G. Huthmann in der BfG aufgebauten Modells, welches weitgehend empirische Zusammenhaenge verwendet, zu einem fuer verschiedene Anwendungen aussagekraeftigen Modell. Dabei werden die biologischen Vorgaenge - soweit erforderlich - mit Hilfe deterministischer Ansaetze formuliert. Die Modellentwicklung enstsprechend den Ergebnissen von Gewaesseruntersuchungen, Laborexperimenten und Literaturstudien. Ergebnisse: Das Modell besteht jetzt aus einem hydrologischen Modell, einem Temperaturmodell und dem eigentlichen Guetemodell. Folgende Stoffkonzentrationen werden berechnet: C-BSB5 (Biochemischer Sauerstoffbedarf der organischen Kohlenstoffverbindungen), CSB (Chemischer Sauerstoffbedarf, Bichromatoxidation), organischer Stickstoff, Ammoniumstickstoff, Nitratstickstoff, geloester Phosphor, ungeloester Phosphor, geloester Sauerstoff, Truebung. Ferner werden die Biomassen derjenigen langsam wachsenden Organismen berechnet, welchen einen wesentlichen Einfluss auf den Stoffhaushalt ausueben (Nitrifikanten, Algen, Zooplankter). Neuere Guetemodellrechnungen zum Sauerstoffhaushalt der Saar nach Ausbau zeigen, dass besonders in den Sommermonaten in den mittleren Stauhaltungen Lisdorf, Rehlingen und Mettlach mit Sauerstoffmangelsituationen zu rechnen ist. Um Fischsterben zu vermeiden, muss deshalb - beim jetzigen Sanierungszustand der Einleiter - kuenstlich
Über dem Antarktischen Ozean findet man das am wenigsten vom Menschen beeinflusste Aerosol der Erde, aber es gibt so gut wie keine Aerosol bezogenen Messdaten aus dieser interessanten Region. Als Partner des Projekts -Study of Preindustrial-like-Aerosol Climate Effects- (SPACE) beteiligen wir uns an der beispiellosen Antarctic Circumnavigation Expedition (ACE), die uns die einmalige Gelegenheit bietet, hochwertige Aerosolmessungen in dieser abgelegenen Region durchzuführen. ACE-SPACE zielt auf eine detaillierte Charakterisierung des vorhandenen Aerosols, welches von anthropogener Verschmutzung unbeeinflusst ist und somit ein Aerosol darstellt, welches mit dem in einer vorindustriellen Atmosphäre vergleichbar ist. Im Rahmen von ACE-SPACE liegt der Schwerpunkt von TROPOS auf Aerosolpartikeln, welche an klimarelevanten Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen beteiligt sind. Insbesondere Partikel, die als Wolkenkondensation (CCN) fungieren können, sowie Partikel, die in der Lage sind, zur Vereisung von Wolken zu führen, sind Untersuchungsgegenstand. Während der Antarktischen Umrundung werden wir 3 Monate lang kontinuierliche INP- und CCN-bezogene in-situ-Messungen an Bord des russischen Eisbrechers Akademik Tryoshnikov durchführen, ergänzt durch Aerosol Filterproben. Im Rahmen des ACE-SPACE Projekts wird TROPOS nur für die Durchführung der Messungen und die chemische Charakterisierung der Filterproben finanziert. Deshalb beantragen wir hiermit Mittel für die wissenschaftliche Auswertung, physikalische Analyse und Interpretation (hauptsächlich 1 Doktorand, 67% für drei Jahre) der gesammelten Proben und Daten.Wir werden einen einzigartigen Datensatz zu den physikalischen und chemischen Eigenschaften von Wolkenkondensationskernen (CCN) und Eis nukleierenden Partikeln (INP), sowie deren Quellen, über dem Antarktischen Ozean liefern. Der Datensatz beinhaltet sowohl CCN und INP-Anzahlkonzentrationen entlang der Route der Antarktischen Umrundung (ACE), als auch quantitative Informationen bzgl. des Aktivierungsverhaltens (Hygroskopizität) und Eisnuklerationsverhaltens (z.B. Gefriertemperaturen), der gesammelten CCN und INP. Der erhobene Datensatz ist repräsentativ für ein natürliches, von menschlichen Einflüssen quasi freies, vorindustrielles Aerosol und damit ein sehr wertvoller Beitrag zur Verbesserung der Vorhersage der Klimaveränderungen in der Antarktischen Region im Besonderen, und der globalen Atmosphäre im Allgemeinen. Die gewonnenen Daten werden innerhalb des SPP offen zur Verfügung gestellt aber auch von unseren Partnern im ACE-SPACE-Projekt zur Klimamodellierung und Validierung von Satellitenretrievals genutzt.
Downscaling von Atmosphärenmodellausgaben, insbesondere von Niederschlagsdaten, ist erforderlich um Variablen von der niedrigaufgelösten Skala des Modells zur Punktskala des Standortes hin zu transformieren, auf der die entsprechenden Variablen für praktische Anwendungen genutzt werden. Dazu gehören unter anderem, das Füllen von Datenlücken, hydrologische oder glaziologische Anwendungen, Klimaprognosen, Anwendungen in der Bewässerung oder Vorhersagen für Energieversorger. Statistisches Downscaling besteht darin, stochastische Beziehungen zwischen Beobachtungen oder Modellausgaben auf großer Skala, die als Prädiktoren dienen, und die an einem Standort zu schätzende Größe, dem Prädiktand, herzustellen. Die dazu angewandten Beziehungen sind häufig lineare Regressionen, es kommen aber auch nicht-lineare Transformationen, wie nicht-lineare Regressionen oder das Quantile-Matching zur Anwendung. In besagten Fällen wird ein stationärer, homoskedastischer Zusammenhang zwischen stochastischen Variablen angenommen, die zwar den bedingten Erwartungswert, aber nicht die Ränder der Verteilung, welche die meteorologischen Extreme abbilden, adäquat transformieren. Im vorliegendem Antrag wird ein probabilistischer Prozessor für das Downscaling von Niederschlagsdaten als Ansatz vorgeschlagen, der als bedingter Bayesscher Prozessor implementiert wird und die nicht-lineare Umformungen zwischen Prädiktoren von der Meso-Skala hin zur Skala eines Standortes unterstützt. In diesem Zusammenhang werden stochastische Zusammenhänge zwischen Prädiktoren und Prädiktanden im Gaußschen Raum modelliert. Die Methode ermöglicht es, mehrere Indikatoren innerhalb eines räumlichen Fensters von Modellzellen gleichzeitig zu verwenden, und kann auf die Anwendung von Prädiktoren, die von mehreren unterschiedlichen Vorhersagemodellen stammen, ausgeweitet werden. Durch die Anwendung multivariater abgeschnittener Normalverteilungen können auch heteroskedastische Beziehungen von stochastischen Variablen abgebildet, analytisch nach den Prädiktoren marginalisiert und anschließend in den Herkunftsraum zurücktransformiert werden. Das Downscaling der Schätzung des Prädikanten von der Skala der Modellzelle auf den Standort erfolgt anschließend mit Hilfe eines nicht-Markovschen, nicht-stationären stochastischen Wettergenerators. Sowohl der Bayessche Prozessor als auch der stochastische Wettergenerator müssen über ein ausreichend weites Zeitfenster anhand von Beobachtungsreihen und Simulationsergebnissen geeicht und validiert werden.
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