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Similar terms

s/winterung/Witterung/gi

FPLV10 bulletin available from UMRR (RIGA/SKULTE+FIR)

---- The bulletin collects TEXT reports. ---- The FPLV10 TTAAii Data Designators decode (2) as: T1 (F): Forecast. T2 (P): Public. A1A2 (LV): Latvia. (2: Refer to WMO No.386 - Manual on the GTS - Attachment II.5) ---- WMO No.9 - Volume C1 'Remarks' field: WORLD CITY FORECAST

FQLV30 bulletin available from UMRR (RIGA/SKULTE+FIR)

---- The bulletin collects TEXT reports. ---- The FQLV30 TTAAii Data Designators decode (2) as: T1 (F): Forecast. T2 (Q): Other shipping. A1A2 (LV): Latvia. (2: Refer to WMO No.386 - Manual on the GTS - Attachment II.5)

FELV40 bulletin available from UMRR (RIGA/SKULTE+FIR)

---- The bulletin collects TEXT reports. ---- The FELV40 TTAAii Data Designators decode (2) as: T1 (F): Forecast. T2 (E): Extended. A1A2 (LV): Latvia. (2: Refer to WMO No.386 - Manual on the GTS - Attachment II.5) ---- WMO No.9 - Volume C1 'Remarks' field: WEATHER FORECAST

Die Anwendung Maschinellen Lernens bei der Fertigung von Festoxidzellen ( Machine-Learning for Solid Oxide Cells ), Teilvorhaben: MaLeFoG (Maschinelles Lernen für Foliengießen)

Im Rahmen des Projekts werden Verfahren des maschinellen Lernens (ML) angewandt, um die Herstellung von elektrochemischen Energiewandlern (Festoxidzellen als wichtige Technologie für die Wasserstoffwirtschaft) durch Foliengießen zu optimieren. Poröse Substrate und Elektrodenschichten für Brennstoff- und Elektrolysezellen weisen komplexe Mikrostrukturen auf, die stark von den Rohpulvern, den Eigenschaften des Schlickers, den Gießparametern und den anschließenden Trocknungs- und Sinterungsschritten abhängen und folglich die Funktionalität der Zellen bestimmen. Die Entwicklung von Schlickern und die Optimierung von Gieß- und Trocknungsparametern erfolgt bisher fast ausschließlich empirisch und mit großem Aufwand. Datenbasiertes maschinelles Lernen soll einerseits diese Entwicklungszeit im Labor minimieren und andererseits die Qualität und Produktivität erhöhen sowie den Gesamtenergieverbrauch (insbesondere beim Trocknen / Sintern) für die industrielle Produktion reduzieren. Dies wird zusätzlich zu den allgemeinen Zielen der Energie-wende und der Bewältigung der Klimakrise beitragen. Zu diesem Zweck wird eine neue Forschungsdatenmanagementstruktur aufgebaut, die eine lückenlose Erfassung aller Prozessschritte auf Basis eines elektronischen Laborbuchs, d.h. von der Schlickerherstellung bis zur fertigen Schicht, mittels in-situ Messmethoden ermöglicht. Anschließend werden Schlickerrezepte und Verarbeitungsparameter bereitgestellt und durch ausgewählte ML-Algorithmen getestet, um die optimalen Prozessparameter zu ermitteln. Schließlich werden diese durch Simulationen ermittelten Parameter von den Projektpartnern praktisch überprüft.

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.

GTS Bulletin: IUKD28 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUKD28 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUK): Radio soundings from fixed land stations (up to 100 hPa) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10868;Oberschleißheim;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057) IUKD28 BUFR bulletin available 10868 Oberschleißheim from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 100 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC

Hisklid: Historische Klimadatenbank

Seit Anfang der 1980er Jahre beschäftigt sich die Arbeitsgruppe mit Fragen der Historischen Klimatologie in Mitteleuropa. Unter 'historisch' wird dabei der Zeitraum vor Beginn der amtlichen und standardisierten Instrumentenmessung verstanden, soweit vom Mensch verfasste Aufzeichnungen vorliegen. Die Fülle der ausgearbeiteten Quellentexte wurde in der Datenbank HISKLID zusammengefasst. Wesentlicher Bestandteil dieser Datenbank sind deskriptive Wetteraufzeichnungen, Hinweise auf Witterungsextreme, Wettertagebuchaufzeichnungen, aber auch sogenannte Proxydaten, wie Hinweise auf Erntetermine, Vereisungen von Flüssen und Meeresbereichen, Hochwassermarken oder Baumringweiten. Ergänzt werden diese Datentypen durch frühe Instrumentenmeßdaten. Aussagekräftige Datensätze liegen derzeit bis zum Jahr 1000 rückreichend vor. In vielen Fällen sind auch Hinweise auf die Klimafolgen in den Quellen enthalten.

Effects of canopy structure on salinity stress in cucumber (Cucumis sativus L.)

Salinity reduces the productivity of cucumber (Cucumis sativus L.) through osmotic and ionic effects. For given atmospheric conditions we hypothesize the existence of an optimal canopy structure at which water use efficiency is maximal and salt accumulation per unit of dry matter production is minimal. This canopy structure optimum can be predicted by integrating physiological processes over the canopy using a functional-structural plant model (FSPM). This model needs to represent the influence of osmotic stress on plant morphology and stomatal conductance, the accumulation of toxic ions and their dynamics in the different compartments of the system, and their toxic effects in the leaf. Experiments will be conducted to parameterize an extended cucumber FSPM. In in-silico experiments with the FSPM we attempt to identify which canopy structure could lead to maximum long-term water use efficiency with minimum ionic stress. The results from in-silico experiments will be evaluated by comparing different canopy structures in greenhouses. Finally, the FSPM will be used to investigate to which extent the improvement of individual mechanisms of salt tolerance like reduced sensitivity of stomatal conductance or leaf expansion can contribute to whole-plant salt tolerance.

DDI: Einführung einer CO2-freien Hochtemperatur-Sintertechnologie für Oxidkeramik

METOP GOME-2 - Tropospheric Ozone (Trop-O3) - Tropical

GOME (Global Ozone Monitoring Experiment) stands for a family of satellite instruments named after the first GOME (https://wdc.dlr.de/sensors/gome/) instrument on ERS-2 launched in April 1995. Currently two GOME-2 instruments are operative on Metop-A and B (https://wdc.dlr.de/sensors/gome2/). The tropical tropospheric ozone is retrieved with convective cloud differential method (Valks et al., 2014 http://www.atmos-meas-tech.net/7/2513/2014/amt-7-2513-2014.html). The tropospheric column is retrieved by subtracting the stratospheric ozone column from the total column. The stratospheric ozone column is estimated as the column above high reaching convective clouds.

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