Das Projekt "Bundesweite Regionalisierung der Nitratbelastung des Grundwassers mithilfe innovativer Methoden der Geostatistik und KI als wissenschaftliche Grundlage für fachliche Vollzugsaufgaben im Grundwasserschutz" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Jena, Institut für Geographie, Lehrstuhl für Geoinformatik,Geohydrologie und Modellierung durchgeführt. Das Umweltbundesamt hat im Rahmen eines Sachverständigengutachtens in 2023 die bisher von den Ländern eingesetzten Regionalisierungsverfahren zur Ausweisung nitratbelasteter Gebiete nach der Allgemeinen Verwaltungsvorschrift zur Ausweisung von mit Nitrat belasteten und eutrophierten Gebieten (AVV Gebietsausweisung - AVV GeA) untersuchen und evaluieren lassen. Im Ergebnis wird deutlich, dass die bisher eingesetzten Verfahren (z.B. Voronoi, IDW), aber auch alternative Ansätze wie Random Forest, für die Ausweisung der Gebiete nur eingeschränkt bzw. gar nicht geeignet sind. Weiterhin wird deutlich, dass nahezu alle bisher eingesetzten Regionalisierungsverfahren die Nitratbelastung tendenziell unterschätzen. Die AVV GeA verlangt von den Bundesländern bis 2028 die Etablierung eines geostatistischen Verfahrens zur Regionalisierung im Rahmen der Gebietsausweisung. Stand jetzt wendet nur Thüringen ein solches Verfahren an, welches aber laut dem Gutachten fachlich nicht mehr dem Stand der Technik entspricht. Im Rahmen des angestrebten Vorhabens soll nun das im Gutachten vorgeschlagene geostatistische Verfahren des Indikator-Krigings konkretisiert und für verschiedene Anwendungsfälle weiterentwickelt werden. Zum einen soll auf Basis des vorgeschlagenen Ansatzes eine deutschlandweite Kulisse der mit Nitrat belasteten Gebiete berechnet und anhand von Realdaten validiert werden. Im Ergebnis ist eine Handlungsanleitung zur Anwendung des vorgeschlagenen Verfahrens zu erarbeiten. Dies dient der Harmonisierung und der Sicherstellung des gegenüber der EU-KOM zugesagten bundesweit einheitlichen Vorgehens zur Ausweisung belasteter Gebiete. Zum anderen soll mit dem Ansatz eine deutschlandweite Karte der Nitratkonzentration des Grundwassers modelliert und mit bestehenden Ansätzen (Random-Forest, AGRUM-DE) verglichen werden. Zusätzlich soll mit der Methode ein Verfahren zur fachlich fundierten Selektion von Standorten für Nitratmessstellen erarbeitet werden.
Das Projekt "Mathematisch-statistische Analyse der neuartigen Walderkrankung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Forstliche Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Württemberg durchgeführt. Untersuchung der zeitlichen und raeumlichen Zusammenhaenge der Erkrankung anhand von Dauerbeobachtungsflaechen und systematischen Probeflaechen der Immissionsoekologischen Waldzustandserfassung mittels statistischen und geostatistischen Verfahren.
Das Projekt "Forschergruppe (FOR) 2131: Datenassimilation in terrestrischen Systemen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bonn, Institut für Geowissenschaften durchgeführt. Die Simulation von Wasser- und Energieflüssen im gekoppelten Untergrund-Landoberfläche-Atmosphäre-System (SLAS) ist ein wichtiger Bestandteil von Klima-, Wetter- und Hochwasservorhersagen und trägt zur optimalen Bewirtschaftung von Wasser, Land und Gewässergüte bei. Aufgrund der immensen Skalenkomplexität terrestrischer Systeme ist allerdings alleine schon die Schätzung des aktuellen Zustands - eine Voraussetzung für jegliche Vorhersage - trotz stetig zunehmender Beobachtungen bislang unzureichend. Datenassimilation nutzt Beobachtungen, um den aktuellen Zustand eines Systems mithilfe eines Simulationsmodells zu schätzen; allerdings herrschen in den damit befassten geowissenschaftlichen Disziplinen unterschiedliche Ansätze bezüglich der Struktur von SLAS-Modellen und der darauf aufbauenden Datenassimilation vor. Das primäre Ziel der Forschergruppe ist die Entwicklung eines übergreifenden Datenassimilationskonzepts in Verbindung mit einem voll gekoppelten SLAS-Modell, das eine Verbesserung der Simulation und Vorhersage der Flüsse zwischen den Kompartimenten und damit des Gesamtzustands erreichen soll. Die Entwicklung und Evaluierung eines solchen Datenassimilationssystems erfolgt auf der Basis eines virtuellen Einzugsgebiets. Ein virtuelles Einzugsgebiet ist eine Modellrealisierung eines SLAS, die in der Lage ist, so realistisch wie möglich den Zustand und die Entwicklung eines SLAS-Zustands abzubilden. Diese virtuelle Realität ermöglicht es, Effekte der Modellunsicherheit sowohl beim SLAS-Modell als auch bei den Beobachtungen von den eigentlichen Datenassimilationsproblemen zu trennen, Fehler auf ihre Ursachen zurückzuführen und zu korrigieren. Die virtuelle Realität orientiert sich am Neckar-Einzugsgebiet, das bezüglich Topografie, Geologie, Landnutzung und Klima typisch für die mittleren Breiten ist. Die virtuelle Realität wie auch das SLAS-Modell für das Datenassimilationssystem werden auf dem gekoppelten Modell ParFlow-CLM-COSMO (TerrSysMP) basieren, das lateral bezüglich der Atmosphäre mit operationellen Analysen und Vorhersagen des Deutschen Wetterdienstes (DWD) angetrieben wird. Mit den Ergebnissen und Modellvorstellungen verbinden die Forscherinnen und Forscher die Hoffnung, auch die Möglichkeiten zur Wetter- und Klimaprognose oder zur Qualitätssicherung im Wassermanagement zu verbessern - und damit der interdisziplinären Umweltforschung in verschiedenen Bereichen Impulse zu geben.
Das Projekt "Sub project B" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Angewandte Geowissenschaften, Abteilung Geochemie und Lagerstättenkunde durchgeführt.
Das Projekt "Estimating and modeling interception in a gradient of forest complexity" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Potsdam, Institut für Geowissenschaften durchgeführt. Many hydrological applications require accurate and precise estimates of throughfall (net precipitation), a necessity which is rarely achieved. Thus, estimates of interception are usually associated with a substantial uncertainty which propagates into interception modeling too. As a result, differences of interception loss among forests may not be detected. This situation is not only disappointing from an academic perspective, but can also result in the mismanagement of water resources. The uncertainty of interception estimates reflects the implementation of sampling schemes that do not acknowledge the large variability of net precipitation. It is the aim of the proposed research to develop appropriate sampling procedures for throughfall adapted to forests of varying complexity. Given that forest structure determines throughfall variability, there cannot be a unique sampling scheme. Instead a set of guidelines is required. We will develop these guidelines by state of the art geostatistics and subsequently implement them in the field. Applying the optimum sampling strategies will reveal the detectability of differences of interception loss among forests as well as minimum sampling requirements. As to interception modeling, we propose to use data assimilation to identify the relative contribution of uncertain throughfall data to the overall uncertainty of predicted interception. The outcome of the proposed research will provide guidance for designing new throughfall studies and contributes to the discussion on the reliability of observed and modeled interception.
Das Projekt "NEWFOR - NEW technologies for a better mountain FORest timber mobilisation" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Wien, Department für Geodäsie und Geoinformation, Forschungsgruppe Photogrammetrie und Fernerkundung (E122) durchgeführt. The role play by mountain forests is extremely varied. Their contributions to the stability and overall development of life and economic factors in mountainous regions are highly significant. Due mainly to topographic conditions, managing mountain forests is significantly more cost intensive than in plain ones. A good knowledge of forest biomass location, characteristics, mobilization conditions and connectivity to wood industry is a prerequisite for the development of a sustainable timber supply chain in mountain territories. This knowledge is currently insufficient to provide at reasonable costs, the required guarantees on the wood supply and on its sustainability. Based on the use of new technologies for forest and topography characterization, NEWFOR is dedicated to enhance and develop tools and adapted policies for decision making in the field of a sustainable and adaptive mountain forest resources management facing the sustainability of mountain forest ecosystems services.
Das Projekt "Einfluss von Landnutzungsintensität auf die räumliche Verteilung und Funktion von Bodenmikroorganismen (SCALEMIC)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Hohenheim, Institut für Bodenkunde und Standortslehre, Fachgebiet Bodenbiologie durchgeführt. Ziel des Projektes ist, den Einfluss der Grünlandlandnutzung auf die funktionelle Diversität von Bodenmikroorganismen in den drei Exploratorien zu untersuchen. Der C- und N-Kreislauf als Schlüsselprozesse terrestrischer Ökosysteme steht hierbei im Vordergrund. Unsere Hypothese ist, dass Grünland unterschiedlicher Nutzungsintensität anhand von generellen mikrobiellen Parametern klassifiziert werden kann. Hierfür wird ein Fuzzy Modell eingesetzt, das auf 1200 Referenzdaten basiert, welche innerhalb der letzten 20 Jahre in ganz Europa erhoben wurden. Anschließend soll die Enzymaktivität als Maß mikrobieller Aktivität im C- und N-Kreislauf mittels Geostatistik intensiver untersucht werden. Wir vermuten, dass eine abnehmende Diversität von Bodenmikrohabitaten und Pflanzen bei intensivierter Landnutzung die räumliche Heterogenität von mikrobiellen Prozessen reduziert. Gleichzeitig erwarten wir, dass die Landnutzung spezifische Funktionen der mikrobiellen Gemeinschaft beeinflusst. Dies soll beispielhaft an der bakteriellen Denitrifizierung durch die Analyse von Funktionsgenen (narG, nirK, nirS, nosZ) gezeigt werden. Die Verknüpfung von Abundanz und Gemeinschaftsstruktur der Denitrifizierer mit der Nitratreduktaseaktivität wird das Verständnis der Regulation des N-Kreislaufs in terrestrischen Ökosystemen verbessern. Die Ergebnisse werden mit der oberirdischen Biodiversität in Verbindung gebracht, um den Zusammenhang zwischen ökosystemarer Funktion und biotischer Diversität zu klären. Dies wird zur Erklärung des räumlichen Auftretens von Pflanzenarten in unterschiedlich genutztem Grünland beitragen.
Das Projekt "Teilprojekt A: Geländespezifische Datenerhebung und satellitengestützte, geländeklimatologische Modellierung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von RWTH Aachen University, Fachgruppe für Geowissenschaften und Geographie, Geographisches Institut, Lehr- und Forschungsgebiet Physische Geographie und Klimatologie durchgeführt. Ziel des Vorhabens ist es, mit Methoden der Geländeklimatologie und der Geostatistik das raum-zeitliche Muster der Schneedeckentage und der Tage mit Potential zur technischen Schneeerzeugung, ausgehend von Stationsdaten und mit Hilfe von Satellitenbildzeitreihen und Modellen, beispielhaft für Schneesportregionen in deutschen Mittelgebirgen im Ist-Zustand (2005) und unter geänderten klimatischen Randbedingungen (2025) in hoher räumlicher Auflösung darzustellen. Auf der Basis von Zeitreihen auf Satellitenbildern wird die Schneebedeckung in ihrer raum-zeitlichen Ausprägung erfasst und mit einem statistischen Verfahren auf der Basis geländeklimatologischer Ansätze und mit Hilfe von Stationsdaten für den Ist-Zustand und den Prognosefall modelliert. Mit Hilfe eines Strömungsmodells wird auch die Möglichkeit der Erzeugung technischen Schnees flächenhaft modelliert. Die Ergebnisse aus diesem Teilprojekt A werden mit den Ergebnissen des Teilprojektes B (Universität Bonn) abgeglichen, ergänzt, methodisch evaluiert und anschließend im Rahmen des Teilprojektes C (DSHS Köln) in ein GIS-gestütztes Expertensystem zur Adaption der Schneesportinfrastruktur an Klimawandel integriert.
Das Projekt "Raeumliche Muster der bodenbiologischen Aktivitaet und der Dekomposition in Waldboeden" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität für Bodenkultur Wien, Institut für Zoologie durchgeführt. Die biologische Aktivitaet und die Dekomposition toter organischer Substanz sind leicht messbare und aussagekraeftige Variablen fuer die 'Leistungsfaehigkeit' der Bodenlebewesen. Trotz der meist hohen raeumlichen Heterogenitaet von Waldboeden wird bei Untersuchungen generell von einer homogenen Verteilung der biologischen Aktivitaet und der Dekomposition ausgegangen. Mit Hilfe geostatistischer Methoden sollen in mehreren Bestaenden raeumliche Muster der beiden Variablen analysiert und moegliche Korrelationen zu Vegetation, Humusmorphologie und Jahreszeit geprueft werden.
Das Projekt "Raeumliche Verteilungsmuster der Macrofauna von Waldboeden (Macroarthropoden und Regenwuermer)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität für Bodenkultur Wien, Institut für Zoologie durchgeführt. Die raeumliche Verteilung der Boden-Macrofauna zweier Laubwaldbestaende soll mit geostatistischen Methoden analysiert und mit abiotischen Variablen, der Vegetationsstruktur und der Aktivitaet von Bodenenzymen parallelisiert werden. Wichtige Tiergruppen: Regenwuermer, Asseln, raeuberische Tausendfuessler.
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