Das Projekt "Methoden- und Datenintegration" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, Hauptabteilung Mobilität und Systemtechnik durchgeführt. Ziel ist die Entwicklung eines Simulationsmodells, das Verkehr ausgehend von der Verkehrsnachfrage ueber den Verkehrsablauf bis hin zu den Umweltbewirkungen abbildet. Exemplarisch ist eine solche Simulation im Bereich des Verkehrsnetzes der Stadt Wuppertal durchgefuehrt worden.
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 "Energiebewusstes Hochleistungsrechnen mit Fallstudien in Anwendungen der Regelungs- und Steuerungstheorie (EHFARS)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Max-Planck-Institut Dynamik komplexer technischer Systeme durchgeführt. Hauptziel des Vorhabens ist die Überwindung der sogenannten 'power wall' im Bereich des Hochleistungsrechnens durch eine ausgewogene Auswahl von energiereduzierten spezialisierten Recheneinheiten auf der Hardwareseite und geeignet angepassten Softwarestrategien für deren Einbindung in den Berechnungsprozess. Dazu müssen einerseits optimale Hardwarekomponenten für einzelne Rechenoperationen identifiziert und andererseits angepasste Algorithmen und Implementierungen entwickelt werden, die diese Komponenten möglichst energieoptimal in den Rechenprozess integrieren. Das Arbeitsprogramm wird zur Erfüllung des Hauptziels einer iterativen Methodik folgen. Die Schlussfolgerungen aus einer initialen Untersuchung werden verwendet, um prototypische Basisroutinen zu entwickeln. In weiteren Untersuchungen werden diese Routinen iterativ verbessert und an gegebene Hardware angepasst, bis das Endergebnis eine zufriedenstellende Gewichtung zwischen Laufzeit und Energiebedarf der Implementierung liefert und in Form einer Produktionssoftware einer breiten Öffentlichkeit bereitgestellt werden kann. Diese Strategie ist die gängige Praxis zur Migration, oder Einbindung von parallelen Merkmalen, bei wissenschaftlichen Softwarebibliotheken.