Derzeitige radar-basierte Nowcastingverfahren basieren auf der Annahme, dass die zeitliche Entwicklung von Hagelereignissen in erster Linie durch Advektionsvorgänge gesteuert ist; die relevanten physikalischen Prozesse, die für die Entstehung und das Größenwachstum von Hagel entscheidend sind, bleiben dabei unberücksichtigt. In Verbindung mit der komplexen internen Struktur und Dynamik von Hagelstürmen ergeben sich daraus große Unsicherheiten bei der Vorhersage der Hagelgrößenverteilung und der von Hagel betroffenen Fläche am Boden. Das Ziel des Projekts LIFT (Large Hail Formation and Trajectories) ist es, die Hagelentstehung und Hageltrajektorien besser zu verstehen, um daraus als wichtige Komponenten eines physikalisch-basierten Nowcastings erstmals ein radar-basiertes Verfahren für das Hagelwachstums zu entwickeln. Zu diesem Zweck wird im Rahmen von LIFT eine Messkampagne Süddeutschland durchgeführt, wo die größte Hagelwahrscheinlichkeit in Deutschland auf vielfältige Beobachtungssysteme trifft, die im Rahmen der Messkampagne Swabian MOSES mit einem dichten Netzwerk betrieben werden. Zum ersten Mal werden im Rahmen von LIFT moderne Radargeräte, In-situ Messgeräte, Fotogrammetrie und numerische Modellierung synergistisch kombiniert und ein umfassender Datensatz zur Rekonstruktion der zeitlichen Entwicklung des Hagelwachstums erstellt. Betroffene Bürger werden aktiv in die Messaktivitäten mit einbezogen und aufgerufen, Hagelkörnern einschließlich ihrer Haupteigenschaften in die WarnWetter App des DWD zu melden. Die Messkampagne mit ihrem mobilen und flexiblen Konzept beinhaltet die Anwendung neuer, innovativer Messtechniken, darunter Lagrangesche Trajektorien mittels kleiner Messsysteme, die in die Wolken eingebracht werden, und dronengesteuerte Luftbildaufnahmen zur Bestimmung der Hagelspektren. Aus Fernerkundungsdaten gewonnene Signaturen von Hagelereignissen liefern Informationen über die Charakteristika der Hagelereignisse und werden mittels numerischer Simulationen sorgfältig auf Messungenauigkeiten und Sensitivitäten bzgl. atmosphärischer Umgebungsvariablen evaluiert. Indikatoren für die Hagelentstehung und das Hagelwachstum werden aus Beobachtungsdaten und Simulationen identifiziert, und liefern die Grundlage für ein beobachtungs-basiertes Hagelwachstumsmodell. Schließlich wird dieses Multi-Parameter Hagelwachstumsmodell mit den bestimmten Hageltrajektorien und Schmelzprozessen kombiniert, um zu bestimmen, welche Prozesse am wichtigsten sind für das Nowcasting von Hagel. Das Projekt LIFT liefert damit einen wichtigen Betrag für zukünftige radar-basierte Hagelwarnsysteme mit einer verbesserten Vorhersagezeit und Vorhersagequalität.
Der Ausbau der Windenergie im Binnenland ist entscheidend, um die Herausforderungen der Energiewende zu bewältigen. Die Windgeschwindigkeiten sind im Vergleich zu Standorten auf See geringer und die Anströmung komplexer. Das Forschungsvorhaben WINDbreaks soll dabei helfen die Volllaststunden der Windenergieanlagen im komplexen Terrain zu erhöhen. Hierfür sind messtechnische und numerische Untersuchungen an Windenergieanlagen (WEA) und an Baumreihen, die als Windschutzstreifen (WSS) dienen, geplant. Die Überströmung der WSS führt zu einer Beschleunigung der Windgeschwindigkeit und diese geht pro-portional zur dritten Potenz in den Leistungsertrag von WEA ein. Ein zusätzlich positiver Nebeneffekt ist das flachere Geschwindigkeitsprofil in Höhe der Rotorblätter, welches eine gleichmäßigere Verteilung der angreifenden Kräfte zur Folge hat. Im Teilprojekt erfolgen die Entwicklung der Drohnen-Windmesstechnik und deren umfangreicher Einsatz zur Generierung von Messdaten für die CFD-Analysen des Projektpartners Hochschule Ansbach (HSA). Der assoziierte Projektpartner N-ERGIE stellt die Messorte zur Verfügung. Es wird eine synchrone Steuerung von einer optimierten Windmess-Drohne und einer neu aufgebauten Windmess-Drohne entwickelt und für Messflüge eingesetzt. Zur markanten Verlängerung der Flugzeiten der Drohnen erfolgt die Entwicklung einer drahtgestützten Energieversorgung der Drohnen. Das mit zwei Referenz-Bodenstationen ergänzte Messsystem wird an WEA und WSS bei verschiedensten lokalen und meteorologischen Randbedingungen eingesetzt.
Deutschland möchte mit der Fortführung der Forschung an einer Methode zur möglichst automatisierten Erkennung von Müll an arktischen Küsten weiterhin die Arktischen Staaten dabei unterstützen, ein arktisweit einheitliches (oder zumindest vergleichbares) Verfahren zu etablieren, das es ermöglicht, den Umweltzustand arktischer Küstenabschnitte hinsichtlich des Vorhandenseins von Müll jetzt und in Zukunft zu erfassen und zu bewerten.
Ziel des Projektes ist es, eine Methode zu entwickeln, mittels derer Küsten- und Stranduntersuchungen in der Arktis per Drohne durchgeführt werden können. Bei der Erarbeitung der entsprechenden Methodik liegt der Fokus auf der Ermittlung arktisspezifischer Parameter und der automatisierten Auswertung gewonnener Daten. Die Konzeption soll zunächst an geeigneten Teststränden oder Gebieten in Deutschland erfolgen und dann in der Arktis validiert werden. Des Weiteren sind Konzepte zu erarbeiten, wie beispielsweise arktische Gemeinden, lokale Forschungseinrichtungen oder auch andere Stakeholder wie etwa Reiseunternehmen, die im Arktisraum agieren, die Methode anwenden können. Im Zuge der automatisierten Auswertung soll eine KI entwickelt und trainiert werden, mit der die generelle Detektion von Kunststoffmüll an Küsten und Stränden in der Arktis möglich ist und ggf. auch eine automatisierte Kategorisierung der Müllteile erfolgen kann.
Das Erstellen eines möglichst kompletten Ökologischen Profils einer Population ist von entscheidender Bedeutung in Naturschutz und Landschaftsplanung. Die Zauneidechse (Lacerta agilis LINNAEUS, 1758) ist weit verbreitet in Eurasien und bevorzugt offene bis halboffene Lebensräume. Hierzu gehören auch Habitate, die in der unmittelbaren Nähe von Menschen liegen wie Straßenränder, Bahntrassen oder Steinbrüche. Die Art ist daher oftmals Opfer von Störung, Zerstörung oder Fragmentierung ihrer Lebensräume durch menschliche Aktivitäten und daher oftmals das Ziel von Ausgleichsmaßnahmen. Diese sind am effektivsten, wenn sie auf die Ökologie der betroffenen Population abgestimmt sind. Ziel dieses Projektes ist daher das Erstellen einer möglichst effizienten Methode zur Ermittlung der Ökologie von Kleintieren am Beispiel einer Zauneidechsen-Population in der Dellbrücker Heide in Köln. Hierzu werden klassische Sichtungs basierte Begehungen mit Radio-Teleme-trie zur Aktionsraumbestimmung und hoch-auflösende Drohnenaufnahmen zur Habitatbestimmung verbunden, um ein möglichst vollständiges ökologisches Profil zu erhalten. Das Profil beinhaltet: Aktivität der Tiere in Bezug auf Wetter und Temperatur, Aktionsraumdichte und Habitatpräferenzen. Zusätzlich ist geplant, in Zusammenarbeit mit der Deutschen Bahn die Möglichkeit zu untersuchen, Eidechsenbestände direkt per Drohne aufzunehmen.
Das Projekt beinhaltet bisher eine laufende Doktorarbeit (Vic Clement) sowie zwei abgeschlossene Master-Arbeiten zu Wetter abhängiger Aktivität (Julia Platzen-Edanakaparampil) und Habitatpräferenz (Rieke Schluckebier). Derzeit geplant sind ebenfalls zwei weitere Masterarbeiten zur Habitatpräferenz und zum Einfluss einer Drohne auf das Fluchtverhalten der Tiere (Lisa Schmitz und Tobias Demand).