Die Relevanz von Unsicherheitsanalysen in der Hydrogeology ist vergleichsweise groß aufgrund der Tatsache, dass Aquifereigenschaften oft sehr heterogen sind und meist nur wenige in-situ Daten zu deren Charakterisierung zu Verfügung stehen. Die Bayes'sche Statistik ist hervorragend geeignet, um solche Analysen durch zu führen. Verglichen mit klassicher, frequentistischer Statistik lassen sich Unsicherheiten deutlich einfacher modellieren, können Wahrscheinlichkeitsaussagen auch für Einzelfälle getroffen werden und Hintergrundwissen von ex-situ Messungen konsistent mittels der A-priori-Verteilung repräsentiert werden. In der Praxis werden allerdings sowohl Unsicherheitsanalyse wie auch Aquifercharakterisierung nur selten mit Bayes'schen Methoden durchgeführt. Der wahrscheinlich wichtigste Hinderungsgrund ist dabei die Schwierigkeit die A-priori-Verteilung zu bestimmen, welche die (Un)sicherheit bzgl. der Aquifereigenschaften ausdrückt bevor in-situ Daten berücksichtigt wurden. In diesem Projekt werde ich dieses Problem angehen, in dem ich (i) einen Arbeitsablauf zur Bestimmung der A-priori-Verteilung ausarbeite und (ii) den Einfluss solch einer Verteilung untersuche. Im ersten Teil werde ich Gebrauch machen von dem hierarchischem Bayes'schen Modell zur Bestimmung von A-priori-Verteilungen, welches in einer Zusammenarbeit zwischen der Arbeitsgruppe von Prof. Yoram Rubin und mir entwickelt wurde. Um dieses Modell mit einem umfangreichen und repräsentativen Datensatz zu versorgen, werde ich es mit einer etablierten Datenbank hydrogeologischer Messungen koppeln. Dadurch wird es möglich informative A-priori-Verteilungen zu bestimmen, welche das Hintergrundwissen von ex-situ Messungen repräsentieren. Im zweiten Teil werde ich den Einfluss dieser informativen A-priori-Verteilungen auf Fragen der Unsicherheitsreduktion und des resultierenden Datenwertes untersuchen. Dazu werde ich eine Reihe von klassischen Meß- und Interpretationsverfahren mit einem Bayes'schen Aquivalent vergleichen. Dabei wird vor allem die Frage des relativen Datenwertes im Mittelpunkt stehen. Relativ bezieht sich hierbei auf den Einfluss von in-situ Daten verglichen mit den ex-situ Daten, welche in der A-priori-Verteilung enthalten sind. Die Ergebnisse dieses Projektes werden demnach helfen einen konsistenten und reproduzierbaren Arbeitsablauf zur Ableitung hydrogeologischer A-priori-Verteilungen zu etablieren sowie deren Einfluss auf Fragen der Unsicherheitsreduktion und des relativen Datenwertes von in-situ Messungen zu bestimmen. Des Weiteren werden die Ergebnisse dazu dienen die Vorteile sowie mögliche Nachteile Bayes'scher Methoden für die hydrogeologische Unsicherheitsanalyse zu verstehen. Dadurch werden die Herausforderungen klar, die zu überwinden sind, um Bayes'sche Statistik zu einem allgemein genutztem Standard für hydrogeologische Unsicherheitsanalysen werden zu lassen.
Ziel des Vorhabens ist die wirtschaftliche und ressourceneffiziente Gewinnung pflanzlicher Wertkomponenten, die bislang in den Nebenströmen bei der Herstellung von ätherischen Ölen mittels Wasserdampfdestillation/Hydrodestillation als Abfallprodukte auftreten. Hierbei verbleiben jedoch sehr häufig gering wasserlösliche Komponenten wie z.B. Thymol und Carvacrol im sogenannten Hydrolat zurück, das dann in der Regel verworfen wird. Ebenso verbleiben die Destillationslösungen, in denen das pflanzliche Material mit Wasserdampf durchströmt wird, oftmals ungenutzt als Abfall und dieser muss unter Kosten entsorgt werden. Konkretes Ziel des Teilvorhabens 2 ist es daher, alle flüssigen Restphasen aus dem Prozess der Wasserdampf- bzw. Hydrodestillation bei der Gewinnung ätherischer Öle auf verbleibende pflanzliche Wertstoffe hin zu untersuchen und geeignete Isolationsmethoden zu entwickeln, diese Wertstoffe selektiv und in hoher Ausbeute zu erhalten. Dazu sollen ebenfalls Einflüsse auf Qualität und Quantität der erhaltenen Komponenten durch Variation der Betriebsparameter untersucht werden, um betriebswirtschaftliche Aspekte besser abschätzen zu können. Diese Prozesse sollen an ausgewählten Pflanzen, -teilen mit modellhaften Inhaltstoffen exemplarisch untersucht werden und ein Modell zur Abstraktion auf Flüssigphasen bei Verwendung anderer Pflanzensysteme entwickelt werden. Anschließende upscaling-Experimente sollen helfen, diese Prozesse für ein industrielles Umfeld zu bewerten.
Im Rahmen der Energiewende sowie einer zukünftigen nachhaltigen Energieversorgung stützen sich politische als auch energiewirtschaftliche Entscheidungen zumeist auf Verfahren der Systemmodellierung und der Szenarienanalyse. Diese resultieren aufgrund methodisch bedingter Unsicherheiten, unterschiedlicher Modellzielgrößen und -Annahmen sowie dem Abbildungsgrad der verwendeten Modelle oftmals in einer Vielzahl von Szenarien mit zum Teil konträren Aussagen.
Vor diesem Hintergrund ergibt sich die Notwendigkeit einer gesamtheitlichen (i.e. sozio-technischen) Betrachtung von Energieszenarien. Das interdisziplinäre Forschungsteam der Projektpartner KIT, Fraunhofer, Universität Stuttgart und dem DLR ermöglicht es, das zukünftige Energieversorgungssystem unter den verschiedenen Blickwinkeln der techno-ökonomischen Entwicklung, Bevölkerungsakzeptanz und Partizipation, sowie der Marktentwicklung und -Integration zu beleuchten.
Innerhalb des Helmholtz-Kollegs 'Energieszenarien' untersucht die Abteilung Systemanalyse und Technikbewertung des Instituts für Technische Thermodynamik am DLR Stuttgart insbesondere die Integration von Stromspeichertechnologien in das energiewirtschaftliche Gesamtsystem. Mit Hilfe eines kostenoptimierenden Modells werden dabei neben Abschätzungen zum zukünftigen Speicherbedarf unter verschiedenen Rahmenbedingungen, wie etwa dem Netzausbau, Strombedarf oder verschiedenen Erzeugungsportfolios, auch neue Speichertechnologien? und Innovationen unter systemanalytischen Gesichtspunkten bewertet und modelltechnisch abgebildet.
Das Helmholtz-Kolleg 'Energieszenarien' fördert über 6 Jahre im Zeitraum von 2012-2018 bis zu 24 Doktoranden aus den Bereichen der Ingenieur?, Wirtschafts?, Sozial? und Geisteswissenschaften. Dabei werden in den zwei Förderzeiträumen (2012-2015, 2015-2018) jeweils sechs Stipendien vergeben. Die Stipendiaten werden die gesamte Förderungsdauer durch ein umfangreiches Curriculum begleitet.
Das Projekt ist eine transdisziplinäre Untersuchung über die Konsequenzen der mit dem Klimawandel verbundenen Änderungen in der Alpenregion. Das Projekt verbindet Forschungsgebiete aus den technischen, ökologischen und sozialen Wissenschaften. Dazu ist es in folgende fünf Projektgruppen unterteilt, wobei die ersten vier disziplinär arbeiten, während die fünfte mit der integrierten Bewertung befasst ist: 1. Schnittstelle zwischen Atmosphäre und Hydrosphäre; 2. Schnittstelle zwischen Klima der Vergangenheit und der Gegenwart; 3. Schnittstelle zwischen Klima und Ökologie; 4. Schnittstelle zwischen Klima und Ökonomie; 5. integrierte Bewertung mit Modellwerkzeugen, Fokusgruppen und Politikoptionen. Ziele: Ziele des Projekts sind 1. die Schaffung eines besseren Verständnis der mit dem Klimawandel verbundenen Aspekte, insbesondere im Hinblick auf ihre Komplexität und Unsicherheit, 2. die Bereitstellung einer Vielzahl von neuesten Modellwerkzeugen, 3. die Entwicklung einer umfassenden Methodik für eine integrierte Klimarisikobewertung durch die Nutzung von Fokusgruppen und Computermodellen und 4. die Bereitstellung politikrelevanter Informationen über Strategien und Mechanismen, um Maßnahmen für die Implementation in die Politiken zu testen. KLIMASZENARIO Es werden regionale Klimamodelle zur Untersuchung regionaler Klimavorhersagbarkeit und zur Sensitivität hinsichtlich der globalen Erwärmungsprozesse benutzt, die als ein dynamisches Werkzeug zur Evaluation möglicher 2xCO2-Szenarien für die Alpenregion dienen. Bioklimatische Szenarien werden für die Analyse der Waldökosysteme erstellt. Parameter: physikalische Aspekte des Klimasystems inklusive atmosphärischer, hydrologischer und ozeanographischer Aspekte räumlicher Bezug: Alpenregion (Schweiz) Zeithorizont: 2100 KLIMAFOLGEN Es werden die Folgen für Waldökosysteme, für Pflanzenarten und für den Boden in der sub-alpinen Region betrachtet. Dazu werden die Sensitivitäten der Ökosysteme und ihre Reaktionen auf den Klimawandel untersucht. Ökonomische Folgen für Landwirtschaft und Tourismus und ökonomische Chancen für die Industrie durch Technologiewandel, die aus steigende Energiekosten oder Änderungen im Verbraucherverhalten resultieren, werden ebenfalls analysiert. Sektoren und Handlungsfelder: Biodiversität und Naturschutz, Politik, Kommunikation, Wissenschaft, Umweltschutz, Landwirtschaft, Tourismus, Energiewirtschaft, Bodenschutz ANPASSUNGSMASSNAHMEN Hintergrund und Ziele: Es sollen relevante Informationen über Anpassungsmaßnahmen für die Politik bereitgestellt werden. Dieses soll durch geeignete Modelle, die auch von Nichtwissenschaftlern nutzbar sind, eine verbesserte Risikokommunikation, die Erhöhung der Akzeptanz von Maßnahmen, die Entwicklung neuer Politikwerkzeuge zur Partizipation der Öffentlichkeit und einen effektiven Mitteleinsatz in der Forschungspolitik erreicht werden. Weiterhin soll die Öffentlichkeit über Klimawandel und -folgen besser informiert werden. usw.