Als Grundlage für die Anpassung der Wälder an den Klimawandel werden verbesserte multikriterielle Eignungsempfehlungen für heute wichtige Baumarten erarbeitet (Fichte, Kiefer, Europäische Lärche, Douglasie, Tanne, Buche, Trauben- und Stieleiche, Birke, Bergahorn, Hainbuche, Roteiche). Hierfür werden existierende Verfahren zur Baumarteneignungsbeurteilung aus allen Bundesländern zusammengestellt und verglichen. Entsprechend ergibt sich eine Pluralität der Eignungseinstufungen in den Ländern, die die Grundlage für die angestrebten Verbesserungen darstellen. An einigen der Länderversuchsanstalten sind zu diesem Zweck in den letzten Jahren bereits standort- bzw. klimasensitive Standort-Leistungs- und Risikomodelle entwickelt worden. Die verbesserten Eignungsempfehlungen sollen für differenziertere strategische Waldbauplanungen und mittelfristige forstbetriebliche Entscheidungen bereitgestellt werden. Das Verwertungsziel liegt in der Abschätzung der Zukunftsfähigkeit von Baumarten und Baumartenmischungen unter sich verändernden Umweltbedingungen. Eignungsempfehlungen und die sie bestimmenden Risiko- und Leistungsprojektionen werden am bundesweiten Punkteraster der Bodenzustandserhebung (BZE), Waldzustandserhebung (WZE) und Bundeswaldinventur (BWI) sowie für einige länderübergreifende 'Nachbarschaftsregionen' flächig abgeleitet bzw. angewendet. Auf dieser Grundlage erfolgen anschließend Vergleiche der Eignungsempfehlungen in den 'Nachbarschaftsregionen' benachbarter Länder sowie zwischen den aktuellen (häufig nur regional gültigen) expertenbasierten Verfahren und den modellgestützt adaptierten Verfahren. Dieser Vergleich wird durch Sensitivitätsanalysen über große Standortgradienten ergänzt. Ausgehend von rezenten Klimabedingungen (1981-2010) werden als zeitliche Korridore die nahe (2021-2050) und ferne Zukunft (2071-2100) unter Berücksichtigung der zwei Klimaszenarien RCP 4.5 und 8.5 betrachtet.
Es wurden mehrere monoklonale Antikoerper (mAK) gegen Mecoprop hergestellt, ein Herbizid aus der Klasse der haeufig eingesetzten Phenoxycarbonsaeuren. Diese wurden auf ihre Sensitivitaet und Kreuzreaktivitaet getestet. Ein mAK wurde fuer weitere Tests ausgewaehlt. Mit diesem wurde ein Enzymimmunoassay (EIA) entwickelt, der einen Testmittelpunkt von ca 3 myg/L zeigte mit einer Nachweisgrenze zwischen 0,2 und 0,3 myg/L. Im folgenden wurden die Kreuzreaktivitaeten (KR) des mAK gegenueber anderen Phenoxycarbonsaeuren bestimmt. Die beste Erkennung erfolgte bei R(+)-Mecoprop, der Herbizid-aktiven Substanz, mit einer Kreuzreaktivitaet von 118 Prozent im Vergleich zum Mecoprop-Razemat (100 Prozent). Das Stereoisomer, S(-)-Mecoprop, wurde dagegen nicht erkannt (KR kleiner 1 Prozent). Die Bindung von 2,4-D, 2,4-DB, 2,4,5-T und MCPA war ebenfalls sehr gering (KR kleiner/gleich 5 Prozent).
Ziel des Projektantrages im Rahmen der DFG Forschergruppe ist die prozessbasierte Klassifizierung von Hochwasserereignissen in 1010 deutschen und österreichischen Einzugsgebieten im Zeitraum 1978-2013. Beispiel von Hochwassertypen sind z.B. Hochwasserereignisse aufgrund langanhaltender Niederschläge und hoher Vorbefeuchtung, Hochwasserereignisse aufgrund kurzer Starkniederschläge mit Oberflächenabfluss oder Schneeschmelzereignisse. Die Hochwasserereignisse werden anhand verschiedener Prozessindikatoren, wie z.B. Dauer, räumliche Überdeckung, Form der Abflussganglinie, Gebietszustand vor und während des Ereignisses (abgeleitet aus hydrologischer Modellierung) klassifiziert. Die Klassifikation erfolgt hierarchisch, d.h. für einzelne Ereignisse werden nacheinander die meteorologischen Ursachen, die Abflussbildungsprozesse und Routingprozesse, wie z.B. der Überlagerung von Abflusswellen aus Teileinzugsgebieten untersucht und in Klassen eingeteilt. Die Hochwassertypen ergeben sich dann aus Kombination der einzelnen Klassifikationen von Meteorologie, Abflussprozess und Abflussrouting. Um möglichst viele Ereignisse untersuchen zu können erfolgt eine automatische Klassifikation mittels der Abfrage verschiedener Indikatoren und einer Cluster Analyse. Der Klassifikationsalgorithmus wird anhand ausgewählter Ereignisse validiert und die Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Für jedes Gebiet wird die Auftretenshäufigkeit der einzelnen Hochwassertypen berechnet und deren raum-zeitliche Veränderungen analysiert. Mit Hilfe von Regressionsbäumen und Self-organising maps (SOM) wird der Zusammenhang der räumlichen Veränderungen der Auftrittswahrscheinlichkeiten einzelner Hochwassertypen und Gebietseigenschaften untersucht. Die Analyse der zeitlichen Veränderung der Hochwassertypen zielt auf die Frage, ob bestimmte Hochwassertypen wie z.B. Hochwasser aufgrund lokaler Starkregen in den letzten Jahren vermehrt auftreten. Die Ergebnisse des Projektes helfen die Hochwasserbemessung und das Hochwassermanagement zu verbessern, zeigen sie doch mit welche Arten von Hochwasserereignissen (inkl. Dauer, räumliche Überdeckung, Dynamik der Abflussganglinie, etc. ) in Gebieten zu rechnen ist. Anderseits hilft die Einteilung in Prozessklassen Klarheit in die Variabilität, Ähnlichkeit und Veränderungen von Hochwasserprozessen zu bringen. Eine Klassifikation erlaubt nur solche Ereignisse zu vergleichen, die ähnliche Prozessursachen haben. Die Analyse der raum-zeitlichen Variabilität der Eintrittshäufigkeit von Hochwassertypen erlaubt somit Änderungen in Prozessen besser zu erkennen und zu verstehen, selbst wenn kein klarer Trend in der Größe der Hochwasserabflüsse zu erkennen ist.
Das übergeordnete Gesamtziel liegt in die Überführung der biologischen Methanisierung im innovativen Rieselbettverfahren in die industrielle und energiewirtschaftliche Praxis. Gegenstand ist die Nutzung regenerativ erzeugten H2 zur Erzeugung von einspeisefähigem Methan. Als gasförmigen Energieträger, Kraftstoff oder chemischer Ausgangsstoff ist die Verknüpfung zu anderen Sektoren und Wirtschaftskreisläufen gegeben. Die Verminderung von Treibhausgasemissionen wird durch die reaktionsbedingte Umwandlung CO2 erreicht. Freiwerdende Abwärme wird unter Einsatz einer Hochtemperaturwärmepumpe (HTWP) aufgewertet und zur dezentralen Wärmeversorgung, als industrielle Prozesswärme, zur Hochtemperaturelektrolyse oder zur Hochtemperaturwärmespeicherung bereitgestellt. Ein volkswirtschaftlicher Vorteil ist dadurch gegeben, dass Post-EEG-Bestandsanlagen (Windkraftanlagen, Biogasanlagen) unter Verbesserung der Effizienz und Wirtschaftlichkeit weitergenutzt und auch bei Überangebot der fluktuierenden Energie nicht abgeschaltet werden. Mit der bisherigen Entwicklungsarbeit konnte die technische Lösung in einer relevanten Einsatzumgebung (TRL 6) demonstriert werden. In verschiedenen Szenarien konnte in einer Machbarkeitsstudie ein erheblicher ökologischer Mehrwert aufgezeigt werden. Die Sensitivitätsanalyse zeigte, dass unter verschiedenen Randbedingungen eine Wirtschaftlichkeit erreichbar ist. Aufbauend auf dem Vorhaben wird die Umsetzung einer Pilotanlage im Praxisbetrieb (TRL 7) angestrebt. Parallel werden zusätzliche technische Ansätze zur Effizienzsteigerung (Wärmemanagement) überprüft. Es soll die Übertragbarkeit für den konkreten Energiestandort Klettwitz/Lausitz unter Kopplung von Windkraft-, Biogasanlage, Gas- und Nahwärmenetz zur Effizienzsteigerung dargestellt werden. Die Projektbearbeitung erfolgt im Verbund aus Forschungseinrichtungen, Anlagenplaner und Anwender. Die Multiplizierbarkeit wird in den möglichen Gestaltungs- und Nutzungskonzepten vorgestellt und analysiert.
Wood samples from Douglas fir trees were taken using an increment borer. From each tree two opposing increment cores were taken at breast height. The sampled trees stood in an area of ~50x50 meters. Total ring width was measured and digitized. The resulting two radii measurements of each tree were visually synchronized and averaged to form a tree-ring series. Additionally, metadata were collected such as tree height, circumference and provenance (coastal, interior). The tree-ring data were used to investigate the resilience, resistance and recovery of the Douglas fir trees to severe drought events and to perform climate sensitivity analysis. This tree-ring dataset was part of a sampling campaign to assess the growth potential of Douglas fir trees until the year 2100. Annual tree growth variability until 2100 was modeled for Germany (including the river basins draining to Germany) with a spatial resolution of 12x12 km using regional climate projections ensemble.