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GIS-Datensatz zur primären Mächtigkeit des z2Na im Norddeutschen Becken

Die Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) wurde von der Bundesgesellschaft für Endlagerung (BGE) im Rahmen einer bestehenden Zusammenarbeitsvereinbarung (BGE & BGR 2018. Vereinbarung über die Zusammenarbeit zwischen der BGE und der BGR. Peine, Hannover: Bundesgesellschaft für Endlagerung mbH (BGE), Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR), 22. August 2018) mit dem Arbeitspaket „Datenbasis zu Salzstrukturen, Variabilitätsstudie und Entwicklung einer Prognosemethode zum Internbau von Salzstrukturen“ (AP-Nr.: 9S 2022020000) beauftragt, methodische Ansätze für die Prognose des Internbaus von Salzstrukturen zu entwickeln. Im Rahmen dieser Arbeiten wurden gut erkundete Salzstrukturen hinsichtlich ihres Internbaus eingehend untersucht und geologischen Faktoren, die zur Entstehung des Internbaus geführt haben, wurden daraus abgeleitet. Mit der entwickelten Methode können die nach Standortauswahlgesetz (StandAG) durch BGE ermittelten 60 Teilgebiete in Steinsalz in steiler Lagerung systematisch hinsichtlich ihrer geologischen Voraussetzungen für das Auffinden hinreichend großer Wirtsgesteinsbereiche mit Barrierewirkung (WbB) bewertet werden. Ein geologischer Faktor, der zur Bewertung der Komplexität des Internbaus von Salzstrukturen herangezogen werden kann, ist die primäre Steinsalzmächtigkeit. Die Datenlage für eine belastbare Prognose der räumlichen und anteiligen Verteilung des Steinsalzes innerhalb von Salzstrukturen des Norddeutschen Beckens (NDB) ist derzeit noch unzureichend. Um diesen geologischen Faktor für alle 60 Teilgebiete in Steinsalz in steiler Lagerung bewerten zu können, bedurfte es daher einer Kartengrundlage zum NDB mit regional spezifischen Angaben zur Primärmächtigkeit des Steinsalzes der Staßfurt-Formation (z2Na). Der Datensatz enthält die im Rahmen des genannten Arbeitspaketes erstellten Raster-Daten zum Norddeutschen Becken (NDB) mit regional spezifischen Angaben zur Primärmächtigkeit des Steinsalzes der Staßfurt-Formation (z2Na) sowie ergänzenden Berechnungszwischenschritten in drei File-Geodatebases (.gdb). Auf Basis eines aufgearbeiteten kompilierten Basisdatensatzes wurden durch vier unabhängige Bearbeitende unterschiedliche Modelle entwickelt, aus denen ein präferiertes Modell sowie Spannweite, Median, Minimal-, Maximal- und Mittelwert aller Modelle definiert wurden. Weitere Informationen sind dem Bericht (Jähne-Klingberg, F. et al. 2026. Erstellung einer Übersichtsdarstellung zur primären Mächtigkeitsverteilung des Staßfurt-Steinsalzes (z2Na) im Norddeutschen Becken. Kurzstudie. Hannover: Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR), 16. März 2026 und der Readme des Datensatzes zu entnehmen.

Entwicklung von Basistechnologien für 100% Wasserstoffgasturbinen zur Beschleunigung der Energiewende in Deutschland, Teilvorhaben: KI unterstützte Entwicklung von Flashback Prädiktoren

Mikroprozessorgesteuertes Prognosesystem zum Wachstum von Pilzen in Kulturpflanzen zur gezielten Einschraenkung von Fungizidspritzungen

Aus modernsten Mikroprozessorbausteinen wurde ein preiswertes, kompaktes Geraet zur Datenerfassung und Datenspeicherung im Freiland entwickelt, das batteriebetrieben unter mitteleuropaeischen Witterungsbedingungen sehr stoerungsarm mit einer bisherigen Ausfallquote von nur 2 Prozent arbeitet. An das Geraet sind maximal 18 Messfuehler anschliessbar. Die Messwerte werden in waehlbaren Abstaenden in einem Speicherbaustein (Eprom) abgelegt, der am Einsatzort des Geraetes leicht auszuwechseln ist. Die Messdaten koennen mit Hilfe eines einfachen Lesegeraetes in jeden Rechner uebertragen werden. Der frei programmierbare Mikroprozessor des Geraetes kann seinerseits bereits im Feld weitere Aufgaben ausfuehren. Im vorliegenden Fall berechnet er aus den gemessenen Daten fuer die Lufttemperatur, die relative Luftfeuchtigkeit und die Blattbenetzung mit Hilfe von mathematischen Modellen die Entwickung von Schadpilzen in Weizen-, Kartoffel- und Apfelkulturen. So erhaelt der Landwirt ein Warngeraet, das ihm anzeigt, ob eine chemische Bekaempfungsmassnahme gegen den betreffenden Schadpilz erforderlich ist, um wirtschaftlichen Schaden abzuwenden.

Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung, Teilvorhaben: Last- und Erzeugungsprognosen (Siemens)

Gebäude-Energie-Management-Systemen (GEMS) tragen dazu bei die steigende Anzahl fluktuierender Erzeuger (z.B. PV Anlagen) sowie elektrischer Lasten (z.B. Elektrofahrzeuge) in das Verteilnetz zu integrieren. Für den optimalen Betrieb von GEMS ist eine genaue Prognose von Erzeugungsanlagen sowie Lasten notwendig. Bisher verwendete Standardlastprofile können den Verbrauch gut abbilden, wenn ausreichend Verbraucher vorhanden sind und diese keine Flexibilität nutzen. Diese Lastabschätzung ist aktuell allerdings kaum in der Lage, Prognosen für wenige Verbraucher bzw. für Verbraucher mit Flexibilitäten wie Batteriespeichern abzubilden. Daher wird im Rahmen dieses Teilvorhabens ein adaptives Prognosewerkzeug entwickelt, das abhängig von den verfügbaren Daten die bestmögliche Verbrauchs- und Erzeugungsprognose liefert. Dieses Teilvorhaben stellt sicher, dass Prognosen mit hoher Verfügbarkeit und Skalierbarkeit bereitgestellt werden, was letztlich zu einer stabileren und nachhaltigeren Energieversorgung führt. Dazu werden verschiedene Prognoseverfahren und deren Kombination, z.B. klassische statistische Methoden, Regressionsmethoden, Machine-learning-Verfahren aber auch neuartigen Entwicklungen wie Pretrained Transformer Modelle erprobt und evaluiert. Insbesondere soll in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern der Einfluss des jeweiligen Prognoseverfahren auf den Betrieb der im Projekt entwickelten GEMS evaluiert werden.

Prognose der Ringwanderneigung von Wälzlagern in Windenergieanlagen, Teilvorhaben: Entwicklung und Validierung einer Vorhersagemethode für das Ringwandern von Planetenträgerlagern in Getrieben von Windenergieanlagen

KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik, Teilvorhaben: Analyseverfahren zur Detektion von Personen und Teilentladungen mit niedrigauflösenden Infrarotbildsensoren

Das beantragte Fördervorhaben AProSys verfolgt das Ziel, die sensorbasierte Zustandsüberwachung nachhaltig in ein kognitives Assistenzsystem mit Schwerpunkt KI-basierter Prognostik zur Anwendung innerhalb des Verteilnetzes zu transformieren, um die Energie- und Mobilitätswende in Deutschland erfolgreich zu gestalten. Im Rahmen des beantragten Vorhabens AProSys wird eine optimierte multifunktionale Variante eines sensorischen Überwachungssystems für Mittelspannungsschaltanlagen für die Lebensdauerprognose adaptiert. Konzepte zur Neugestaltung der Dienstleistungen im Verteilnetz werden erarbeitet und validiert, damit die Assistenzsysteme einen effizienten Betrieb und eine wirtschaftliche Instandhaltung in Unternehmen ermöglichen können. Der Schwerpunkt der Arbeiten im Teilvorhaben liegt auf der Personendetektion. Ziel ist dabei, aus niederauflösenden, radiometrischen Sensordaten unter Anwendung von Algorithmen zur Bildverarbeitung, KI-Methoden und Deep-Learning eine sichere Präsenzdetektion von einer oder mehrerer Personen abzuleiten. Mittels dieser soll ein Algorithmus erstellt werden, dessen Detektionssicherheit hoch ist und der eine effiziente Berechnungsmethodik bietet um die benötigte CPU-Zeit zu minimieren. Eine sichere Personendetektion kann die Sicherheit der Anlage enorm erhöhen, wenn Personen die sich spannungsführenden Baugruppen nähern, erkannt und alarmiert werden. Die Arbeiten im Arbeitsbereich Teilentladung fokussieren sich vor allem auf das Sensordesign zur Erkennung von Teilentladungsvorgängen im Infrarotbereich. Da die Teilentladung jedoch recht schnell im Vergleich zur Zeitkonstante des Sensors vonstatten gehen wird gilt es zu untersuchen ob die Detektionsschwelle des Sensors ausreicht um das Phänomen optisch zu detektieren.

Entwicklung biologisch biotechnischer Verfahren zur Prognose und Bekaempfung von forstschaedlichen Borkenkaefern

Ziel der Untersuchungen ist die Verbesserung der bestehenden Prognoseverfahren und evtl deren spaetere Ueberfuehrung zu einer moeglichen Bekaempfungsstrategie. Zu diesem Zweck werden sowohl Primaer- und Sekundaerlockstoffe sowie Fallensysteme getestet als auch Repellentien bzw Phagoteterrentien in die Versuche einbezogen.

Reaktion von Küstenbarrieren und Süßwasseraquiferen auf extreme Sturmfluten und Überschwemmungen

Dieses Projekt zielt darauf ab, eine Wissensbasis für ein besseres Verständnis der physikalischen Prozesse zu schaffen, die mit der Überwindung von Küstenbarrieren wie Dünen bei extremen Sturmfluten verbunden sind, sowie mit der Reaktion auf die nachfolgende Überflutung und Erholung von Süßwasseraquiferen nach der vertikales Eindringen des sich fortpflanzenden Meerwassers. Das neue Wissen und die vorausschauenden Vorhersagemethoden werden in modernen numerischen Codes für Oberflächen und Untergründe und insbesondere für die korrekte Verknüpfung dieser Codes implementiert. Auf diese Weise werden mögliche Szenarien des Klimawandels durch die Entwicklung eines vollständig gekoppelten Oberflächen-Suboberflächen-Modellsystems, das bisher vernachlässigte Prozesse und Wechselwirkungen einschließt, möglich.

Vorhersagen und Verständnis der Diversitätsvorteile von Sortenmischungen

Die Landwirtschaft steht vor enormen Herausforderungen: Die Erträge müssen gesteigert werden, während der Einsatz von Düngemitteln und Pestiziden reduziert werden muss, und das in einer Zeit zunehmender klimatischer Unsicherheit. Diversifizierung im landwirtschaftlichen Anbau ist eine der wenigen bekannten Möglichkeiten, alle diese Herausforderungen gleichzeitig zu bewältigen. Traditionell wird die Diversifizierung "zeitlich" in Form von Fruchtfolgen erreicht. Dagegen wird die "räumliche" Diversifizierung auf dem Feld, z. B. in Form von Mischkulturen, seltener angewandt, weil sie selten mit den gängigen mechanisierten Verfahren kompatibel ist. Sortenmischungen stellen einen interessanten Mittelweg zwischen Rein- und Mischkulturen dar, da sie es ermöglichen, die genetische Vielfalt und die Merkmalsvielfalt innerhalb des Feldes zu erhöhen, während sie in Bezug auf die Verarbeitung mit Reinkulturen vergleichbar sind. Derzeit ist jedoch noch nicht genau bekannt, wie Mischungen zusammengesetzt sein müssen, um den Ertrag und die ökologische Funktion zu optimieren. In diesem Projekt wollen wir die positiven Auswirkungen der Sortenvielfalt in Weizenmischungen untersuchen und einfache, aber wirksame Vorhersagemethoden für eine optimale Mischungszusammenstellung entwickeln. Wir werden das Fachwissen, die Ideen und die technologischen Ressourcen von fünf Forschungsteams aus den Bereichen molekulare Züchtung, Ökologie, Computerwissenschaften, Genetik und Phänomik zusammenführen. Im Rahmen einer internationalen Zusammenarbeit werden wir die Mechanismen untersuchen, die den Vorteilen von Sortenmischungen zugrunde liegen - insbesondere Ertrag und Krankheitsunterdrückung -, und zwar auf verschiedenen Ebenen: (1) mit nischenbasierten Ansätzen, die von der Koexistenztheorie inspiriert sind, (2) unter Verwendung von Hochdurchsatz-phänotypisierung und so-genannten "trait-based" methods, (3) mit Schwerpunkt auf der Pflanzenproduktivität durch Mischung von Komponenten mit unterschiedlichen Umweltoptima (d.h. Reaktions-Normen) und (4) auf der Ebene von Genen und Gen-Umwelt-Interaktionen. Die Prüfung von Hypothesen und die Entwicklung von Modellen werden sowohl durch große historische Felddatensätze als auch durch neue, systematisch angelegte Feldexperimente unterstützt. Das Projekt besteht aus mehreren Arbeitspaketen (WP), die sich auf eine gemeinsame Plattform von Daten und Experimenten sowie auf fortschrittliche Methoden zur Phänotypisierung im Feld stützen. Die Kombination von Ressourcen, Analysemethoden und synergetischem Fachwissen wird es uns ermöglichen, die wissenschaftlichen und logistischen Herausforderungen dieses Projekts zu meistern und wichtige ungelöste ökologische und agronomische Fragen anzugehen. Es ist zu hoffen, dass dieses ehrgeizige Projekt den Grundstein für die Förderung leistungsfähiger Sortenmischungen als Schlüsselkomponente des agrarökologischen Anbaus legt.

Flussmündung Mischung: Hydrodynamische Nahfeldkontrolle des intermodalen Verhaltens und deren Auswirkungen auf die Fischökologie

Flussmündungen sind wichtige Knotenpunkte fluvialer Netzwerke und Hotspots der Biodiversität in Süßwasserökosystemen. Die Strömungsmuster an Flussmündungen sind sehr heterogen und produzieren komplexe Muster innerhalb der Durchmischungsbereiche, die durch intermodales Verhalten gekennzeichnet sind. Die Gesamtdurchmischungsrate, die den Grenzbereich bestimmt, hat erheblichen Einfluss auf die Ausbreitung potentiell schädlicher Stoffe, Wassertemperatur, Sedimente und Biota. Die vorgeschlagenen Forschungsarbeiten zielen darauf ab, das Wissen zur Durchmischung an Einmündungen zu verbessern, indem sie einen grundlegenden, theoriegestützten Einblick in die Auswirkungen von Strahlbildung, Rückströmung und Fließgewässerregulierung auf das intermodale Verhalten an Grenzzonen und deren Auswirkungen auf die Fischökologie geben. In diesem Projekt werden komplexe Durchmischungszonen flacher, grobsubstratiger Flussabschnitte in einem breiten Gradienten hydrologischer Bedingungen direkt im Feld mittels Fernerkundung und Messtechnik bestimmt. Der Vergleich von Feldbeobachtungen mit der Theorie des intermodalen Verhaltens ermöglicht das Verständnis komplexer Durchmischungs-Dynamiken, welches anhand der Ergebnisse der Feldexperimente und numerischer Simulationen erweitert und validiert wird. Diese Experimente werden auch Informationen zum Schwimmweg von Fischen und deren Verhalten in Durchmischungszonen liefern. Diese Informationen dienen zusammen mit der Theorie der Durchmischungsprozesse der Entwicklung eines agentenbasierten Modells zur Simulation der Überlebensmöglichkeit von Fischen während einer Schadstoffpassage. Die Simulationen werden anhand der Ergebnisse einer Fischuntersuchung in einem regulierten Fluss validiert, dessen Ökosystem kürzlich einem Massenfischsterben ausgesetzt war. Die theoretischen und empirischen Ergebnisse unserer Studie werden zur Weiterentwicklung von Vorhersagemethoden verwendet basierend auf der Fernerkundung der Durchmischung in Flüssen.

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