Die BGR führte eine flächenhafte Befliegung im Raum Schleiz-Greiz (Thüringen) im Rahmen des BMBF-Verbundprojektes DESMEX durch. Es handelt sich hierbei um eine Vorerkundung mit dem geophysikalischen Standardmesssystem der BGR. Das Messgebiet liegt zwischen Gera und Plauen am Rande des Thüringischen Schiefergebirges an der Grenze zu und teilweise in Sachsen. Die Gebietsgröße beträgt etwa 445 km². 10 Messflüge mit einer Gesamtprofillänge von 1591 km (374.072 Messpunkte) wurden zur Abdeckung des gesamten Messgebiets benötigt. Der Sollabstand der 124 NW-SO-Messprofile beträgt 300 m, der Sollabstand der 8 NO-SW-Kontrollprofile beträgt 2000 m. Die beiden ASCII-Datendateien beinhalten die Rohdaten sowie die prozessierten HEM-Daten zu jeweils sechs Messfrequenzen (0,4 - 130 kHz).
Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.
Introduction: By 2020, the community Wuestenrot wants to cover its energy needs through the utilization of renewable energy sources, such as biomass, solar energy, wind power and geothermal energy, within the town area of 3000 hectares. In order to elaborate a practicable scheme for realizing this idea in a 'real' community and to develop a roadmap for implementation, the project 'EnVisaGe' under the leadership of the Stuttgart University of Applied Sciences (HFT Stuttgart) was initiated. Accompanying particular demonstration projects are a) the implementation of a plus-energy district with 16 houses connected to a low exergy grid for heating and cooling, b) a biomass district heating grid with integrated solar thermal plants. Project goal: The aim of the project is to develop a durable roadmap for the energy self-sufficient and energy-plus community of Wüstenrot. The roadmap shall be incorporated in an energy usage plan for the community, that shall be implemented by 2020 and brings Wüstenrot in an energy-plus status on the ecobalance sheet. A main feature within the EnVisaGe project is the implementation of a 14,703-m2 energy-plus model district called 'Vordere Viehweide'. It consists of 16 residential houses, supplied by a cold local heating network connected to a large geothermal ('agrothermal') collector. Here PV systems for generating electricity are combined with decentralised heat pumps and thermal storage systems for providing domestic hot water as well as with batteries for storing electricity. Another demonstration project is a district heating grid fed by biomass and solar thermal energy in the neighbourhood 'Weihenbronn'. It's based on a formerly oil-fired grid for the town hall and was extended to an adjacent residential area.
Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens werden unterschiedliche Studien zur Erfassung der Belastung und Belastbarkeit von naturnahen bis naturfernen Oekosystemen durchgefuehrt. Ein Schwerpunkt liegt dabei im Bereich der Stadtoekologie mit ihren Teilbereichen Versiegelung, Stadtboeden, Stadtklima, Lufthygiene, Stadtvegetation, Umweltplanung und -beratung.
Die Ausdehnung des antarktischen Meereises nahm im Laufe der letzten Jahre zu und steht damit im Gegensatz zur Abnahme in der Arktis. Die Gründe hierfür sind Gegenstand aktueller Forschungsprojekte. Wechselwirkungen mit der Atmosphäre und dem Ozean spielen sicherlich eine wesentliche Rolle, aber auch die dicke und heterogene Schneeauflage des Meereises hat einen große Einfluss auf das Meereis und seine Rolle im globalen Klima und Wettergeschehen. Zugleich erschwert die Schneeauflage flugzeug- und satellitenbasierte Messungen über Meereis, da sie die Oberflächeneigenschaften bestimmt und zu großen Unsicherheiten beiträgt. Entsprechend ist eine bessere Kenntnis der Schneeverteilung auf Meereis dringend erforderlich, um Veränderungen besser verstehen und simulieren zu können. Ziel des Projektes ist es die Menge und Verteilung von Schnee auf antarktischem Meereis sowie dessen physikalische Eigenschaften und deren zeitliche Variabilität zu quantifizieren. Die Entwicklung eines neuen und konsistenten Datenprodukts für Schnee auf antarktischem Meereis steht im Vordergrund des Projektes. Dieses soll die hohe Variabilität über unterschiedliche Größenskalen und Jahreszeiten abbilden. Mithilfe dieses Produktes sind wir dann in der Lage Fernerkundungsalgorithmen und Modellsimulationen zu verbessern und zu validieren. Schließlich wird unser Projekt das Gesamtverständnis der Massenbilanz und Dynamik antarktischen Meereises verbessern, und leistet so einen wichtigen Beitrag für die biologische und geochemische Erforschung des eisbedeckten Südozeans. Um diese Ziele zu erreichen, werden hochaufgelöste Modelle betrieben, die durch Feld- und Fernerkundungsdaten von antarktischem Schnee auf Meereis gestützt und geleitet werden. Im Rahmen einer neuen deutsch-schweizer Zusammenarbeit (D-A-CH Programm) werden die Meereisexpertisen aus Feldmessungen und Fernerkundung der deutschen Partner mit der Schneeexpertise aus Feldmessungen und Modellierung der Schweizer Partner kombiniert. Die Projektpartner verfügen über detaillierte Schneemessungen mehrerer erfolgreicher Feldkampagnen auf antarktischem Meereis, die durch autonome Messungen ergänzt werden. Daten der Satelliten AMSR-2, SMOS und CryoSat-2 sind verfügbar und werden genutzt, um neue Algorithmen für die Bestimmung von Schneeeigenschaften auf Meereis zu entwickeln. Diese Algorithmen und daraus resultierende Datensätze werden durch Beobachtungen validiert und verbessert. Durch die Kopplung der numerischen Schneemodelle SNOWPACK und MEMLS werden Schneedicke, -temperatur, -dichte und Mikrowellenemissivität simuliert. Das Projekt ist darauf ausgelegt drei junge Wissenschaftler für Ihre Arbeit in der Meereisforschung zu finanzieren. Zwei erfahrene Post-Doktoranden sind vorgesehen. Beide haben bereits ähnliche Methoden und Datensätze im Rahmen ihren Doktorarbeiten bearbeitet. Ein Doktorand wird dieses Projekt zur Promotion nutzen.
Im Auftrag des Bayerischen Landesamtes für Umwelt hat bifa den erstmals 2003 durchgeführten Ökoeffizienzvergleich der Entsorgungsstrukturen Bayerns, Deutschlands und der Schweiz erweitert und aktualisiert. Die Ergebnisse aus dem Jahr 2003 zeigten, dass der bayerische Weg zur Gestaltung der Abfallwirtschaft in seiner Ökoeffizienz im Vergleich mit den Entsorgungsstrukturen der Schweiz und dem deutschen Durchschnitt am besten abschnitt. Nach der, im Rahmen der aktuellen Beauftragung, durchgeführten Datenaktualisierung, der Bilanzierung zusätzlicher Wertstoffströme und der Berücksichtigung des Verbots der Ablagerung nicht vorbehandelter Abfälle rücken die Entsorgungsstrukturen hinsichtlich Ihrer Ökoeffizienz deutlich enger zusammen. Die Entsorgungsstruktur Bayerns weist im Vergleich zur Entsorgungsstruktur Deutschlands zwar noch ein geringfügig besseres ökologisches Gesamtergebnis auf, ist aber gleichzeitig mit leicht höheren Gesamtkosten verbunden. Die Entsorgungsstruktur der Schweiz ist etwas weniger ökoeffizient. Die Ursachen dafür sind eine geringere Umweltentlastung im ökologischen Gesamtergebnis, gepaart mit vergleichsweise hohen Entsorgungskosten. Methoden: Analyse und Moderation sozialer Prozesse, Ökobilanzierung und Systemanalyse, Ökonomie und Managementberatung.
Artentstehung setzt die reproduktive Isolation von Populationen voraus. Die gängige Vorstellung für die Entstehung von Arten ist die allopatrische Speziation, bei der Populationen durch geographische Barrieren getrennt sind. Doch kann diese Vorstellung unseres Erachtens kaum den ungeheuren Artenreichtum erklären und ist besonders problematisch, wenn es gilt, die häufige Sympatrie nächstverwandter Insektenarten zu erklären. Die Theorie der sympatrischen Speziation schlägt vor, dass Wirtswechsel bei phytophagen Insekten mit einem Wechsel des Paarungsortes einhergehen und es so zur reproduktiven Isolation von Populationen kommen kann. Das bekannteste und am besten untersuchte Modellsystem hierfür ist die Artengruppe um die amerikanische Apfelfruchtfliege. Wir wollen anhand der Wirtsrassen der Kirschfruchtfliege auf Kirschen und Heckenkirschen (Lonicera xylosteum) sowie der postglazialen Nord- beziehungsweise Südrasse dieser Art überprüfen, ob bei dieser Fliege sympatrische Speziation oder Wirtskreiserweiterung vorliegt. Darüber hinaus wollen wir überprüfen, ob parallel zu den Fliegen auch bei deren Parasitoiden Speziationsereignisse stattfinden. Zunächst beginnen wir mit einem Vergleich sympatrischer Fliegenpopulationen, die von unserem Kooperationspartner Dr. Boller in der Schweiz bzw. von uns in Deutschland besammelt werden. Eine Isoenzymanalyse, bei der wir in Anlehnung an die Arbeiten unseres Kooperationspartners Prof. McPheron sämtliche Allozyme berücksichtigen, die bei der Apfelfruchtliege von diagnostischem Wert sind (und einige zusätzliche), soll Aufschluss über die lokale Populationsdifferenzierung durch Wirtsrassenbildung erbringen. Ein Vergleich mit der geografischen Isolation von Populationen gibt uns Auskunft über den Isolationseffekt der Wirtsrassenbildung.
Um aktuelle Umwelt- und Klimaveränderungen in einem längeren zeitlichen Kontext bewerten zu können, insbesondere anthropogene und natürliche Einflüsse auf den atmosphärischen Aerosoleintrag in die Atmosphäre zu verstehen, werden Informationen über die Zusammensetzung der Atmosphäre in der Vergangenheit benötigt. Eisbohrkerne aus den Polarregionen oder Gletschern sind wertvolle Umwelt- und Klimaarchive, da sie unter anderem das mit dem Schnellfall deponierte Aerosol enthalten. Daher kann die Analyse von partikel-gebundenen Spurenstoffen in Eisbohrkernen stoffliche Informationen über zurückliegende Umwelt- und Klimabedingungen liefern. Bis heute konzentrieren sich diese Bemühungen auf anorganische Substanzen und nur wenige organische Analyten. Ein Großteil der in diesen Bohrkernen enthaltenen Informationen geht dadurch verloren. Dies charakterisiert das Hauptziel des Vorhabens, durch Erarbeitung organischer spurenanalytischer Methoden basierend auf LC-HRMS (Flüssigchromatographie in Kombination mit hochauflösender Massenspektrometrie) eine ausgewählte Palette von Markersubstanzen zu quantifizieren. Zielmoleküle sind insbesondere neue Marker für biogene sekundäre organische Aerosole (biogenic SOA) und Biomasseverbrennungs-Marker. Die Auswahl dieser Verbindungen basiert einerseits auf dem zu erwartenden Informationsgewinn über die Quellen und deren Zusammensetzung (terrestrische Vegetation/Waldbrände), andererseits auf der atmosphärischen Lebensdauer der Marker, da nur langlebige Marker weit entfernt liegende Regionen erreichen können. Zusätzlich zur Analyse dieser Zielanalyten sollen auch ââ‚ Ìnon-target screening-Methoden zum Einsatz kommen. In enger Zusammenarbeit mit einem etablierten Eisbohrkernlabor am PSI in der Schweiz werden die entwickelten Analysetechniken auf einen Eisbohrkern aus dem Belukha-Gletscher im Sibirischen Altai Gebirge angewendet.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 3533 |
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| Kommune | 5 |
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|---|---|
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