API src

Found 262 results.

Related terms

Pumpwerkswarnung für Starkregen und Hochwasser im urbanen Raum (PuwaSTAR)

Entwicklung eines operationellen, multisektoralen, globalen Vorhersagesystems für Dürregefahren, Teilprojekt 2

Pumpwerkswarnung für Starkregen und Hochwasser im urbanen Raum (PuwaSTAR), Teilvorhaben: Demonstrator für die KI-basierte operationelle 2D-Überflutungsvorhersage unter Berücksichtigung von Pumpenausfallszenarien

Entwicklung eines operationellen, multisektoralen, globalen Vorhersagesystems für Dürregefahren, Teilprojekt 4

Entwicklung eines operationellen, multisektoralen, globalen Vorhersagesystems für Dürregefahren

Waldbau

Die Hauptaufgaben der Forschung auf dem Gebiet des Waldbaus bestehen in der wissenschaftlichen Begleitung - des Umbaus von Nadelholzreinbeständen in naturnahe Mischwälder - der Pflege von Waldbeständen und - des Prozessschutzes bzw. der Prozessanalyse in Naturwaldzellen. Für diese Aufgaben wurde in Sachsen ein standorts- und waldstrukturrepräsentative Versuchsflächennetz angelegt. Dieses dient u.a. zur - ressourcenorientierten komplexen Analyse von Waldentwicklung (Bodenvegetation, Waldstruktur, Baumarten, Mischungen etc.) und Umweltdynamik (Mikroklima , Wasser) sowie der Ableitung von entsprechenden Wirkmechanismen bspw. über die - Erarbeitung, Weiterentwicklung und Nutzung von Prognosesystemen zur pflanzenprozess- und waldstrukturabhängigen Abschätzung von Wasserhaushalts- u. Wachstumsdynamiken. - Durchführung verschiedener ökophysiologischer Detailuntersuchungen (bspw. Assimilation, Transpiration, Biomassen, Reservestoffe wichtiger Baumarten/ Pflanzenarten) - waldstrukturorientierten Monitoring der Umweltdynamiken (Meteorologie, Strahlung, Wasserhaushalt etc.) und Umweltauswirkungen (Waldschadenserhebung). Die erforderliche Strukturierung, effektive Verfügbarkeit und Auswertung des erhobenen komplexen Datenpools wird über die Pflege und Weiterentwicklung des FIS Waldökologie, Waldverjüngung, Waldpflege erreicht. Im Rahmen des Waldbaus werden diese Forschungsergebnisse in die forstwirtschaftliche Praxis der Forstämter überführt. Dazu gehören u.a. folgende Teilaufgaben: - Erarbeitung von standorts- und waldstrukturabhängigen praxisorientierten waldbaulichen Bewirtschaftungsempfehlungen zum Waldumbau und zur Waldpflege - Untersuchung von waldbaulichen Rationalisierungsmöglichkeiten (Naturverjüngungen, Pflegeextensivierungen, Einbeziehung von Sukzessionsprozessen) - Zusammenfassung und Überführung der wissenschaftlichen Ergebnisse in Form von Merkblättern, Entwürfen zu Verfügungen und Erlassen für die forstliche Praxis - Durchführung und Weiterentwicklung des waldbaulichen Qualitätsmanagements der Forstbetriebe - Erarbeitung des jährlichen Waldzustandsberichts für Sachsen.

KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik, Teilvorhaben: Teilentladungsdiagnostik an MS-Schaltanlagen mit neuen Sensorkonzepten im Labor und im Betrieb

Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) nimmt an diesem Projekt mit zwei Instituten aus unterschiedlichen Fachrichtungen teil. Das Institut für Elektroenergiesysteme und Hochspannungstechnik des KIT (IEH) fokussiert die TE Diagnostik mit neuen Ansätzen bei der Sensorik und der Signalauswertung. Dazu wird zum einen auf Sensorsysteme des IEH und zum anderen auf Sensorentwicklungen der Partner (Heinmann Sensor GmbH) zurückgegriffen. Ein weiteres Ziel ist die Durchführung von Experimenten, dessen Ergebnisse für die Entwicklung von Prognose- und Assistenzsystemen im Rahmen des Anlagenservice genutzt werden sollen. Das Institut für Technische Mechanik des KIT (ITM) verfolgt als übergeordnetes Arbeitsziel (siehe AP2 in der Gesamtvorhabensbeschreibung (GVB) die Entwicklung einer systematischen sensorbasierten Methode zur zuverlässigen Lebensdauervorhersage für Steuerungs- und Schutzkomponenten.

Entwicklung und Praxistransfer eines Seamless Prediction Systems (SPS) zur Entscheidungsunterstützung für das grenzüberschreitende Wassermanagement des Blauen Nil, Teilprojekt 2

Entwicklung und Praxistransfer eines Seamless Prediction Systems (SPS) zur Entscheidungsunterstützung für das grenzüberschreitende Wassermanagement des Blauen Nil, Teilprojekt 1

Entwicklung einer KI-Starkregenfrüherkennung mit Hilfe vom IoT-Sensoren und Fernerkundung, Teilvorhaben: hydro & meteo GmbH

1 2 3 4 525 26 27