Das Projekt "ClimXtreme II, Modul C 'Impacts', CARLOFFF2: Konvektive Ereignisse: Verbindung von Radar basierten Deskriptoren und Schäden durch Sturzfluten" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Potsdam, Institut für Umweltwissenschaften und Geographie, Lehrstuhl für Hydrologie und Klimatologie.
Das Projekt "Vermeidung von CO2-Emissionen in der Stahlindustrie durch Einsatz von Wasserstoff an kontinuierlich betriebenen Thermoprozessanlagen am Beispiel von Wiedererwärmungsöfen" wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Edelstahlwerke Specialty Steel GmbH & Co. KG.Ziel des geplanten Forschungsvorhabens ist die Senkung von CO2-Emissionen an kontinuierlich betriebenen Thermoprozessanlagen der Stahlindustrie am Beispiel von Wiedererwärmungsöfen durch den Einsatz von Wasserstoff zur teilweisen und ggf. vollständigen Substitution von Erdgas. Der Einsatz von H2 erfordert zunächst eine Anpassung von Infrastruktur, Armaturen, M&R-Technik und Prozesssteuerung. Aktuell eingesetzte Brenner werden aufgrund der unterschiedlichen Eigenschaften von H2 und Erdgas nicht für eine vollständige Substitution geeignet sein. Mittels Brennerversuche im Technikum und Simulationen werden sichere Betriebszustände der aktuell eingesetzten Brenner für Erdgas und Erdgas/Wasserstoffgemische untersucht. Anschließend werden Anpassungen an der Brennertechnik vorgenommen, die einen dynamischen Betrieb mit Erdgas, H2 und deren Gemischen erlauben. Beim Wechsel der Gassorten muss mindestens eine gleichbleibende Produktionsmenge sowie Produktqualität erreicht werden. Durch die veränderte Heißgasatmosphäre ergeben sich Änderungen in der Prozessführung. Die Prozessautomatisierung muss an die neuen Randbedingungen angepasst werden. Dies erfolgt u.a. auf Basis von CFD-Berechnungen und statistischen Modellen. Durch die direkte Beheizung wird ein Einfluss auf die Produktqualität erwartet. Die Zunderbildung als auch die Zundereigenschaften hängen von der Heißgasatmosphäre ab. In Laborversuchen und in industrienahem Maßstab werden die Zunderbildung und die Entzunderung untersucht. Ein wesentliches Ziel des geplanten Vorhabens ist die industrielle Umsetzung und Erprobung einer möglichst vollständigen Substitution des aktuell eingesetzten Erdgases durch Wasserstoff. Die tatsächlichen Einsparungen energiebedingter CO2-Emissionen werden im Rahmen einer Bilanzierung der Stoffströme abgeschätzt. Des Weiteren werden die Potenziale und Hemmnisse beim Umstieg auf Wasserstoff als Energieträger zusammengestellt, um eine höhere Akzeptanz der Technologie zu erreichen.
Das Projekt "Nachhaltige Lackentwicklung durch digitale Technologien für den Klima- und Umweltschutz, Teilvorhaben: Entwicklung einer Methode zur Generierung reproduzierbaren Trainingsdaten für einen digitalen Lack-Zwilling und Ableitung einer Prozesskette zur digitale Neu- und Reformulierung von Lacksystemen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Mankiewicz Gebr. & Co. (GmbH & Co. KG).
Das Projekt "Spatial Modelling in Ecology with Special Focus on Biodiversity" wird/wurde ausgeführt durch: Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Institut für Landschaftsökologie.
Das Projekt "Abmilderung von Klima-basierten Risiken durch Verbesserung von Wetter Vorhersagen mit Hilfe von Copula basierten Methoden für die Nachbearbeitung von ensemble Vorhersagen" wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.Zuverlässige und genaue Wettervorhersagen spielen eine entscheidende Rolle für das Verständnis sowie die Begrenzung von Risiken, die sich aus dem Klimawandel ergeben, ebenso sind sie entscheidend für die Vorhersage von Output aus erneuerbaren Energiequellen. Heutzutage wird Wettervorhersage über numerische Wettermodelle betrieben. Das Ergebnis eines Modell-Laufes ist eine einzelne deterministische Vorhersage für zukünftige Wetterereignisse. Um die Unsicherheit in so einer Vorhersage quantifizieren zu können, ist es gängige Praxis geworden, ein Ensemble von numerischen Vorhersagen zu verwenden. Dieses Ensemble wird erzeugt, indem man das Wettermodell mehrfach laufen lässt, und jeder Lauf mit jeweils modifizierten Anfangsbedingungen und/oder Modellformulierungen gestartet wird. Das daraus resultierende Vorhersage Ensemble ist aber typischerweise ungenügend kalibriert und benötigt deshalb statistische Nachbearbeitung. Es wurden bislang bereits verschiedene statistische Modelle zur Nachbearbeitung solcher Ensemble Vorhersagen entwickelt, welche auf unterschiedliche Anforderungen z.B. der betrachteten Wetter Variablen zugeschnitten sind. Insbesondere wird es immer wichtiger diese Modelle dahingehend zu erweitern, dass sie räumliche und zeitliche Abhängigkeiten sowie Abhängigkeiten zwischen Wetter Variablen explizit berücksichtigen. Dieses Projekt hat zum Ziel neue Arten von statistischen Modellen zur Nachbearbeitung zu entwickeln, welche auf vine copula basieren. Diese erlauben sehr flexible und Datenbasierte Modellierung aller Arten von multivariater Abhängigkeiten. Konkretes Ziel ist die Entwicklung von vine copula basierten Modellen, die speziell auf verschiedene Wetter Variablen zugeschnitten sind, wie z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Niederschlag, Bewölkung und Sonneneinstrahlung. Die vine copula basierte Quantilregression wird dabei auch angepasst, um Wetter Variablen die mit erneuerbaren Energien in Zusammenhang stehen gleichzeitig nachzubearbeiten und in Vorhersagen der entsprechenden gewonnene Nutzleistung zu transformieren. Im nächsten Schritt sollen diese Modelle auf die multivariate Situation erweitert werden, indem sie Abhängigkeiten in der Zeit, im Raum und zwischen Wetter Variablen direkt modellieren, und nach Möglichkeit sogar alle diese Arten von Abhängigkeiten simultan erfassen. Die hier entwickelten Modelle sollen im Statistik Progammpaket R implementiert, und in einer Studie zur Vorhersage-Qualität und Kalibration mit Standard-Modellen vergleichen werden.
Das Projekt "Vermeidung von CO2-Emissionen in der Stahlindustrie durch Einsatz von Wasserstoff an kontinuierlich betriebenen Thermoprozessanlagen am Beispiel von Wiedererwärmungsöfen, Teilvorhaben: Planung, Umrüstung und Erprobung des Wasserstoffeinsatzes an einem Wiedererwärmungsofen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Edelstahlwerke Specialty Steel GmbH & Co. KG.Ziel des geplanten Forschungsvorhabens ist die Senkung von CO2-Emissionen an kontinuierlich betriebenen Thermoprozessanlagen der Stahlindustrie am Beispiel von Wiedererwärmungsöfen durch den Einsatz von Wasserstoff zur teilweisen und ggf. vollständigen Substitution von Erdgas. Der Einsatz von H2 erfordert zunächst eine Anpassung von Infrastruktur, Armaturen, M&R-Technik und Prozesssteuerung. Aktuell eingesetzte Brenner werden aufgrund der unterschiedlichen Eigenschaften von H2 und Erdgas nicht für eine vollständige Substitution geeignet sein. Mittels Brennerversuche im Technikum und Simulationen werden sichere Betriebszustände der aktuell eingesetzten Brenner für Erdgas und Erdgas/Wasserstoffgemische untersucht. Anschließend werden Anpassungen an der Brennertechnik vorgenommen, die einen dynamischen Betrieb mit Erdgas, H2 und deren Gemischen erlauben. Beim Wechsel der Gassorten muss mindestens eine gleichbleibende Produktionsmenge sowie Produktqualität erreicht werden. Durch die veränderte Heißgasatmosphäre ergeben sich Änderungen in der Prozessführung. Die Prozessautomatisierung muss an die neuen Randbedingungen angepasst werden. Dies erfolgt u.a. auf Basis von CFD-Berechnungen und statistischen Modellen. Durch die direkte Beheizung wird ein Einfluss auf die Produktqualität erwartet. Die Zunderbildung als auch die Zundereigenschaften hängen von der Heißgasatmosphäre ab. In Laborversuchen und in industrienahem Maßstab werden die Zunderbildung und die Entzunderung untersucht. Ein wesentliches Ziel des geplanten Vorhabens ist die industrielle Umsetzung und Erprobung einer möglichst vollständigen Substitution des aktuell eingesetzten Erdgases durch Wasserstoff. Die tatsächlichen Einsparungen energiebedingter CO2-Emissionen werden im Rahmen einer Bilanzierung der Stoffströme abgeschätzt. Des Weiteren werden die Potenziale und Hemmnisse beim Umstieg auf Wasserstoff als Energieträger zusammengestellt, um eine höhere Akzeptanz der Technologie zu erreichen.
Das Projekt "Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft.Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.
Das Projekt "Ein neuer Weg für das Monitoring der Wertschöpfung aus Naturtourismus in den Nationalen Naturlandschaften: Entwicklung einer deutschlandweiten Input-Output-Anwendung" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Bundesstiftung Umwelt. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Würzburg, Institut für Geographie und Geologie, Lehrstuhl Geographie und Regionalforschung.Zielsetzung: Die Nationalen Naturlandschaften schützen wertvolle Natur- und Kulturlandschaften und spielen deshalb eine bedeutende Rolle im weltweiten Biodiversitätsschutz. Sie bieten Möglichkeiten für Naturerlebnisse, was das Umweltbewusstsein und die Wertschätzung gegenüber der Natur stärkt. Darüber hinaus fördern sie den gesellschaftlichen Zusammenhalt, da diese Angebote allen Menschen zugänglich sind. Ihre einzigartige Natur und vielfältigen Landschaften machen sie zu beliebten Zielen für Naherholende, Tagesausflügler und Übernachtungsgäste. Um die positiven Auswirkungen des Naturtourismus auf diese oft ländlichen und ökologisch wertvollen Nationalen Naturlandschaften sicherzustellen, ist es wichtig zu beobachten, woher die Besuchenden kommen, welche Motivationen sie für ihren Besuch haben, welche Rolle die Nationalen Naturlandschaften dabei spielen und was ihre Ausgaben zur regionalen Wertschöpfung beitragen. Das Forschungsprojekt trägt den Titel 'Ein neuer Weg für das Monitoring der Wertschöpfung aus Naturtourismus in den Nationalen Naturlandschaften'. Die Neuausrichtung zielt auf eine internationale Harmonisierung der Methodik ab und sieht vor, regionalökonomische Effekte des Naturtourismus neu und langfristig anhand von Input-Output-Modellen zu berechnen. Ziel des Forschungsprojektes ist es, die Methodik für ein langfristiges, kosten-, zeit- und dateneffizientes sozioökonomisches Monitoring des Naturtourismus weiterzuentwickeln. Dabei kann auf einem jahrelangen wissenschaftlichen Erfahrungsschatz zu dieser Thematik aufgebaut werden. Im Forschungsprojekt soll die Methodik zur regionalökonomischen Wirkungsanalyse verbessert werden, um regionalstrukturelle Unterschiede von touristischen Vorleistungs- und Konsumverflechtungen auf Grundlage eines statistischen Modells und dadurch näher an der Realität herauszuarbeiten. Neu und innovativ ist, dass eine deutschlandweite Anwendung entwickelt wird, um die Nationalen Naturlandschaften systematisch und standardisiert analysieren zu können.
Das Projekt "Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), ASIA-FLOODS Extreme Änderungen des Meeresspiegels an der Süd-Ost-Asiatischen Küste: Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum Geesthacht Zentrum für Material- und Küstenforschung GmbH, Institut für Küstenforschung.Extreme kurzfristige Meeresspiegeländerungen können schwerwiegendere Auswirkungen auf die Gesellschaft und Ökosysteme haben, als ein langsam ansteigender mittlerer Meeresspiegel. Wenn sich die Anzahl von Extremereignissen unter dem Einfluss anthropogener Klimaänderungen verändert, kann das grundlegende Konsequenzen auf die Abschätzung klimawandelbedingter Auswirkungen haben, und in der Folge auf geplante Anpassungsmaßnahmen. Südostasien ist eine der bevölkerungsreichsten Regionen der Welt, welche den Auswirkungen von Taifunen und extratropischen Zyklonen unterliegt. Gegenwärtig ist noch unklar, inwiefern externe Klimaantriebe die Häufigkeit und Intensität von extremen Ereignissen wie Sturmfluten und starken und/oder langanhaltenden Niederschlagsereignissen beeinflussen, und welche Rolle dabei die interne Variabilität der Klimaantriebe spielt. Im Projekt Asia-Floods werden atmosphärische Wettermuster identifiziert werden, welche zu küstennahen Überflutungen durch Sturmfluten und/oder durch extreme kontinentale Niederschläge in der Region Südostasien führen können. Dazu wird eine Reihe von vorhandenen globalen und regionalen Klimasimulationen unterschiedlicher räumlicher Auflösung untersucht werden, welche sowohl die letzten Dekaden als auch Simulationen über das letzte Jahrtausend und Zukunftsszenarien abdecken. Auf Basis dieser Simulationen wird ein statistischer Downscaling Ansatz angewendet werden, in welchem die großskaligen atmosphärischen Klimafaktoren in einen statistischen Zusammenhang zu (beobachteten) lokalen Klimafaktoren gebracht werden. Dazu werden Beobachtungsdatensätze von extremen Wasserständen und Niederschlagsereignissen verwendet werden. Nach der Kalibrierung dieser statistischen Modelle anhand gegitterter Beobachtungsdaten und meteorologischer Reanalysen, können diese auf vergangene und zukünftige globale und regionale Klimasimulationen angewendet werden, um Änderungen in der Anzahl von Extremereignissen abschätzen zu können. Die erzielten Ergebnisse auf Basis der Klimasimulationen der vergangenen Jahrhunderte werden u.a. mit anderen Projekten innerhalb dieses SPPs abgeglichen, um die Häufigkeit von Überflutungen in Proxydaten zu untersuchen. Im Falle der Szenario-Simulationen werden die Ergebnisse u.a. verwendet, um den Anstieg der durch küstennahe Überflutungen verursachten ökonomischen Kosten abzuschätzen.
Das Projekt "Schwerpunktprogramm (SPP) 1803: EarthShape: Earth Surface Shaping by Biota, Interaktive Einflüsse von Pflanzeneigenschaften und Klima auf den organischen Bodenkohlenstoff entlang der chilenischen Küstenkordillere" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Marburg, Fachgebiet Biogeographie und Biodiversitätsforschung, Arbeitsgruppe Hochgebirgsforschung.Der Eintrag organischen Kohlenstoffs in den Boden ist eine der Hauptsteuergrößen für Prozesse der Verwitterung und Erosion und wird im Wesentlichen durch das Zusammenspiel von Klima und Vegetation gesteuert. Ein wichtiges Ziel des DFG-Schwerpunktprogrammes EarthShape (SPP 1803) ist es, zu verstehen, wie gerade diese Interaktionen den Bodenkohlenstoff, der zum einen eine mikrobielle Energiequelle darstellt und zum anderen als stabilisierender Faktor der Erosion entgegenwirkt, beeinflussen. Das beantragte Projekt hat daher zum Ziel, die organische Kohlenstoffdynamik ausgehend von der Pflanze über die Streu in den Boden zu untersuchen und die Einflüsse des Klimas und der Vegetation zu entkoppeln. Die Bedeutung von Klima- und Pflanzeneigenschaften ist skalenabhängig, daher wird ein skalenübergreifender Forschungsansatz verfolgt, der unterschiedliche räumliche und klimatische Skalen abdeckt. Diese umfassen drei Biome entlang der chilenischen Küstenkordillere (arid, mediterran, nass-gemäßigt) und jeweils 2 unterschiedliche Untersuchungsflächen innerhalb dieser Biome. Die Erfassung verschiedener Pflanzengesellschaften und des entsprechenden Bodenkohlenstoffs auf diesen unterschiedlichen Skalen ermöglicht eine Entkopplung klimatischer und vegetationsgebundener Effekte. Die reziproke Translokation von Bodenmonolithen und Streuauflagen sowohl zwischen den Biomen als auch zwischen den Untersuchungsflächen ermöglicht eine detaillierte Entschlüsselung klimatischer und pflanzlicher Effekte. Letztere wird dabei funktional betrachtet und der Einfluss chemischer, physikalischer und phänologischer Pflanzeneigenschaften dargestellt. Zudem wird an den Untersuchungsflächen Unterbodenmaterial an die Erdoberfläche verlagert, um zu überprüfen, ob der darin gespeicherte organische Kohlenstoff auch bei veränderten Bedingungen (z.B. Temperatur) weiterhin aufgrund seiner molekularen Struktur stabil bleibt oder diese Stabilität lediglich durch Effekte im Unterboden determiniert wurde. Die Anwendung innovativer Labormethoden (HPLC, ICM-PS, EA-IRMS, AQUALOG) erlauben eine detaillierte Beschreibung des Kohlenstoffs und beeinflussender Faktoren (C, N, P, 13C, Lignin, Tannin, Spurenelemente) in Blättern, Streu und im Bodenprofil. Die simultane Messung von Absorption und Fluoreszenz inklusive der Anwendung von EEM und PARAFAC erlaubt eine detaillierte Untersuchung des gelösten organischen Bodenkohlenstoffs. Kooperative Datenanalysen sind ein wesentlicher Aspekt des Projektes, um die vielfältigen Ergebnisse, entsprechend des skalenübergreifenden Forschungsansatzes, in Beziehung zu setzen. Unsere Ergebnisse werden ein statistisches Modell beinhalten, das eine Vorhersage des organischen Bodenkohlenstoffgehalts auf Basis von Klima- und Vegetationsmerkmalen in der Wirkungskette Pflanze-Streu-Boden ermöglicht. Dieses Prozesswissen trägt zum Verständnis und der Modellierung des Kohlenstoffkreislaufs als Grundlage reliefbezogener Bodenprozesse bei.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 260 |
| Land | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 253 |
| Text | 7 |
| unbekannt | 2 |
| License | Count |
|---|---|
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| Language | Count |
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| Deutsch | 245 |
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| Resource type | Count |
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| Topic | Count |
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| Weitere | 257 |