API src

Found 79 results.

Similar terms

s/zambia/Sambia/gi

Other language confidence: 0.8913940860255494

Deutsches Netzwerk für akademische Ausbildung zur Anpassung an den Klimawandel in Afrika, Teilvorhaben I: GSP Benin

Veranlassung Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanzierte West African Science Service Centre on Climate Change and Adapted Land Use (WASCAL) ist ein forschungsorientiertes Klimaservicezentrum, dessen Fokus auf der Bewältigung klimabedingter Herausforderungen in Westafrika liegt. Dies erfolgt durch die Stärkung der Forschungsinfrastruktur sowie die Förderung von Kapazitäten durch die Bündelung des Fachwissens von zwölf westafrikanischen Ländern (Benin, Burkina Faso, Kap Verde, Elfenbeinküste, Gambia, Ghana, Guinea, Mali, Niger, Nigeria, Senegal, Togo) und Deutschland. Im Jahr 2012 initiierte WASCAL sein erstes Graduiertenprogramm (GSP). Im Vergleich zu anderen Graduiertenstudiengängen in Westafrika zeichnet sich das GSP insbesondere durch seine starke internationale Ausrichtung aus. Dieser Fokus manifestiert sich in der Tatsache, dass in jedem der zehn von WASCAL unterstützten GSPs jeweils ein Doktorand aus den zwölf WASCAL-Mitgliedsländern vertreten ist. Das ICWRGC fungiert als deutsches Partnerinstitut für das Doktorandenprogramm „Klimawandel und Wasserressourcen“ an der Universität von Abomey-Calavi (UAC) in Benin. Ziele - Unterstützung des Graduate School Programme der WASCAL-Partner-Universität: das Doktorandenprogramm „Klimawandel und Wasserressourcen“ an der Universität von Abomey-Calavi in Benin. - Stärkung des deutschen Netzwerks der WASCAL-Graduiertenschulen. - Initialisierung eines europäischen Netzwerks zur akademischen Ausbildung zur Anpassung an den Klimawandel in Afrika. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanzierte West African Science Service Centre on Climate Change and Adapted Land Use (WASCAL) ist ein forschungsorientiertes Klimaservicezentrum, dessen Fokus auf der Bewältigung klimabedingter Herausforderungen in Westafrika liegt. Dies erfolgt durch die Stärkung der Forschungsinfrastruktur sowie die Förderung von Kapazitäten durch die Bündelung des Fachwissens von zwölf westafrikanischen Ländern (Benin, Burkina Faso, Kap Verde, Elfenbeinküste, Gambia, Ghana, Guinea, Mali, Niger, Nigeria, Senegal, Togo) und Deutschland. Im Jahr 2012 initiierte WASCAL sein erstes Graduiertenprogramm (GSP). Im Vergleich zu anderen Graduiertenstudiengängen in Westafrika zeichnet sich das GSP insbesondere durch seine starke internationale Ausrichtung aus. Dieser Fokus manifestiert sich in der Tatsache, dass in jedem der zehn von WASCAL unterstützten GSPs jeweils ein Doktorand aus den zwölf WASCAL-Mitgliedsländern vertreten ist. Das ICWRGC fungiert als deutsches Partnerinstitut für das Doktorandenprogramm „Klimawandel und Wasserressourcen“ an der Universität von Abomey-Calavi (UAC) in Benin.

Beratung des Regional Authorising Officer des Europaeischen Entwicklungsfonds fuer das regionale Tsetse- und Trypanosomiasis-Kontrollprogramm

Model Output Statistics for BANJUL (YUNDUM INT. AIRP.) (61701)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for LUSAKA (INT. AIRPORT) (67665)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for LIVINGSTONE (67743)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for NDOLA (67561)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Rohstoffextraktivismus in Lateinamerika und dem Maghreb, Teilvorhaben: Internationale Bedingungsfaktoren des Extraktivismus

Semi-airborne elektromagnetische Exploration von Aquiferen in der Kalahari, Afrika, Teilprojekt 2

Transregio TRR 228: Zukunft im ländlichen Afrika: Zukunft-Machen und sozial-ökologische Transformation; Future Rural Africa: Future-making and social-ecological transformation, Teilprojekt C08: Die Zukunft von Jobs: Landwirtschaft, ländliche Transformation und Beschäftigung

Haushalte im ländlichen Afrika haben typischerweise unterschiedliche Einkommens- und Beschäftigungsquellen innerhalb und außerhalb der Landwirtschaft. Die Diversifizierung der Lebensgrundlagen wird vermutlich in Zukunft weiter zunehmen. Dieses Projekt sammelt Daten von Haushalten und Arbeitgebern in vier Ländern (Kenia, Tansania, Namibia, Sambia), um Trends in der Verfügbarkeit und Qualität von Arbeitsplätzen in unterschiedlichen ländlichen Sektoren zu analysieren. Mit Hilfe statistischer Modelle werden Beschäftigungsmuster und deren Auswirkungen auf Einkommen und andere sozioökonomische Indikatoren untersucht.

Transregio TRR 228: Zukunft im ländlichen Afrika: Zukunft-Machen und sozial-ökologische Transformation; Future Rural Africa: Future-making and social-ecological transformation, Teilprojekt C01: Sozio-ökonomische Auswirkungen von Wachstumskorridoren

Inwieweit führen Wachstumskorridore in Afrika zu beabsichtigten und unbeabsichtigten sozioökonomischen Auswirkungen? Im Zuge der Entwicklung von Wachstumskorridoren zu internationalen Multistakeholderinitiativen, die darauf abzielen ländliche Räume in globale Wertschöpfungsketten einzubinden, sind diese Auswirkungen bislang unklar. Vor dem Hintergrund dieser Frage vergleicht und erklärt das Projekt unterschiedliche Visionen, Steuerungsmechanismen sowie hieraus resultierende Strukturen und lokale Teilhabe in den Korridoren SAGCOT und WBNLDC am Beispiel unterschiedlicher Wertschöpfungsketten.

1 2 3 4 5 6 7 8