Das Projekt "Towards pollen accumulation rates as a measure of plant abundance a case study in NE-Germany" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Göttingen, Albrecht-von-Haller-Institut für Pflanzenwissenschaften, Abteilung für Palynologie und Klimadynamik durchgeführt. The aim of my study is to calibrate PAR from small lakes against tree biomass, which can be used to achieve quantitative estimates of biomass in the past. Furthermore, the relation between pollen percentages and plant abundance will also be investigated. As study area, the state Brandenburg was chosen, because it has a large number of lakes and is covered by different plant communities, like conifer forest, mixed forest, deciduous forest and open land. These are situated on a range of soil types in a terrain with little altitudinal differences. Lakes in different types of landscape were selected. They were of almost uniform size, mostly ranging from 100-300 m in diameter and without inflow and outflow. Deeper lakes in proportion to the lake size were preferred, to avoid lakes with a high pollen redeposition. In order to have an effective fieldwork and to get the broadest possible data spectrum for modeling, the relevant pollen source area of pollen (Sugita, 1994) was estimated, based on the map CORINE. The calculation shows that the pollen source area is approximately 5-6 km. However, we also sampled lakes which are situated closer together, especially when the landscape structure was very heterogenic at the small scale. From the surface samples of 50 lakes, the pollen percentages of different taxa will be compared with the information from the forest inventory data for different distances around the lakes to evaluate theoretical considerations of pollen source area. These data are available at the data base Datenspeicher Wald, which contains information about cover, age and biomass for the different tree species. This information was collected during the time of the German Democratic Republic (DDR) and is in the most continued. Concurrently, 15 of the short cores are selected for dating by 210Pb. PAR will be calculated based on the sedimentation rates obtained for these cores, so that PAR can be compared to tree biomass for different time slices over the past 50 years.
Das Projekt "Entwicklung von Handlungskompetenzen und Fachkenntnissen für Agenda 21 - Prozesse im Themenfeld 'Arbeit und Umwelt'" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie gGmbH durchgeführt. Das Projekt hat zum Ziel, für die Akteure der Lokalen Agenda 21 ein berufsbegleitendes Lernmodell im Themenfeld 'Arbeit und Umwelt' zu entwickeln. Die soziale Dimension der Nachhaltigkeit soll vor dem Hintergrund der Diskussionen um 'Zukunft der Arbeit' und 'zukunftsfähige Arbeits- und Lebensformen' konkretisiert werden. Auf der Basis des Diskussions- und Sachstandes in vier europäischen Ländern (Italien, Deutschland, Schweden, Spanien) wird der Qualifikationsbedarf ermittelt. Diese Bedarfsanalyse bildet die Grundlage für die Konzeption praxisnaher Lerneinheiten, die auf die Entwicklung von Handlungsfähigkeit und fachlicher Kompetenz der lokalen Agenda-Akteure zielen. Das Projekt wird in einem ersten Arbeitsschritt ermitteln, welche Agenda-Aktivitäten im Themenfeld Arbeit und Umwelt bereits durchgeführt worden sind. Hierbei soll in Deutschland vor allem auf die Erfahrungen in den Kommunen von Nordrhein-Westfalen und Bayern zurückgegriffen werden. Weitere Informationen unter: 'http://www.ambiente-lavoro.it'.
Das Projekt "A reverse engineering approach to optimal design of site investigation schemes and monitoring networks" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung durchgeführt. The goal of experimental design is to investigate a system such that maximum information is achieved from a given, limited budget for investigation. Looking at groundwater as a drinking water resource, its quality and safety is hard to assess and predict mainly because subsurface materials are heterogeneous, and there are too few data to resolve this heterogeneity and extract the necessary key properties of the system. Experimental design can help to optimize subsurface exploration, maximizing the desired prediction confidence of groundwater quality and safety in spite of limited exploration budgets. However, experimental design is currently heavily limited by its computer demands, especially in complex large-scale problems such as stochastic groundwater quality models. The current project will re-formulate optimal design theory within a new information-theoretic perspective. Instead of traditionally and tediously searching through all possible measurement locations to find the most informative ones, the direction of analysis will be reverted to directly identify the most informative ones in a single step. This will dramatically reduce the computational load, allowing to apply optimal design for larger, more complex and hence more realistic problems. At the same time, this avoids simplifications or linearizations that compromise the information content of data sets in the analysis. Instead of giving in to computational restrictions, the new method will allow tackling current, goal-oriented and application- driven research tasks. At first developed and applied within the groundwater perspective, the new method will then be exported as a valuable tool for many scientific disciplines that face similar uncertainties in heterogeneous or complex dynamic systems.
Das Projekt "Grundlagen zur nachhaltigen Entwicklung von Oekosystemen bei veraenderter Umwelt - Teilprojekt D3: Anwendungen der Komplexitaetstheorie in der Oekosystemforschung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bayreuth, Bayreuther Institut für Terrestrische Ökosystemforschung, Lehrstuhl für Ökologische Modellbildung durchgeführt. Am Beispiel von bewaldeten Einzugsgebieten soll die Modellierbarkeit von oekosystemweiten Phaenomenen mit informations- und komplexitaetstheoretischen Methoden untersucht werden. Als Baustein einer sich entwickelnden Oekosystemtheorie werden die Grenzen und Moeglichkeiten der 'Verstehbarkeit' von Oekosystemen analysiert. Grundlage der Methoden sind langjaehrige oder hochaufgeloeste Zeitreihen zur Meteorologie, zum Wasserhaushalt und zur Bodenloesungs- und Abflusschemie, evtl. auch weiterer Phaenomene. Es werden keine kleinskaligen Prozesse, wie sie etwa aus Laborversuchen bekannt sind, dem System unterstellt. Dementsprechend ist dieser Ansatz eine Alternative zu prozessorientierten Modellanwendungen; waehrend dort explizit Vermutungen ueber im System wichtige Prozesse gemacht werden muessen, steht hier die Frage nach dem aus den Beobachtungen extrahierbaren Wissen im Vordergrund. So stellt etwa die Rekonstruierbarkeit von Tracerexperimenten mit einigen wenigen Parametern einen Hinweis auf die Nichtidentifizierbarkeit interner Prozesse dar, gleichzeitig aber auch auf einen hohen Verstehbarkeitsgrad. Die Heterogenitaet der zu untersuchenden Datensaetze erzwingt, dass verschiedene Techniken fuer Zeitreihenanalysen zum Einsatz kommen. Ihre Eignung haengt von den Details der jeweiligen Fragestellung ab; wichtig ist auch die Qualitaet und die Laenge der verfuegbaren Zeitreihen. Die Filterwirkung des Systems, das aus verrauschten, hochgradig zufaelligen Eingangsdaten glattere, z.T. stark autokorrelierte Ausgangsdaten macht, wird so quantifiziert. Ein moeglichst umfassender Vergleich von Oekosystemen soll Charakteristiken ihres Verhaltens in ihrer abiotischen Umgebung deutlich machen. Das uebergeordnete Ziel der theoretischen Arbeiten ist es, Umfang und Art der beobachtbaren Filterwirkung mit dem im Laufe der Evolution angesammelten biologischen Komplexitaet eines Oekosystems in eine (moeglichst quantitative) Beziehung setzen zu koennen. Zwischenbericht 1999: In diesem Projekt werden Datenreihen, die das Oekosystem auf der Skala des Wassereinzugsgebietes beschreiben sollen, mit informations- und komplexitaetstheoretischen sowie allgemein nichtlinearen Methoden analysiert. Dabei steht die Frage der Modellierbarkeit der Systeme im Vordergrund. Daher soll die in den Eintrags- und Austragsgroessen enthaltene Information quantifiziert und verglichen werden, und zwar entweder fuer verschiedene Groessen innerhalb eines Gebietes oder fuer gleichartige Groessen aus verschiedenen Gebieten. Das Verhaeltnis von Information und Komplexitaet sowie die jeweils gefundenen zeitlichen Strukturen beschreiben die Grenze der 'Verstehbarkeit' der Systeme, im Sinne einer Identifizierbarkeit interner Vorgaenge aus den vorliegenden externen Beobachtungen...
Das Projekt "Surrogate-basiertes aktives Lernen für Parameter Inferenz in Geowissenschaften via Bayes'sche sparse2 Multi-Adaptivität verbessert durch Informationstheorie" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung durchgeführt. Wasser-Nahrungsmittel-Energie Nexus ist zentral für eine nachhaltige Entwicklung. Deswegen benötigt die Gesellschaft ein besseres Umweltverständnis, um eine effiziente und sichere Interaktion bereitzustellen und Allgemeinwohl und Nachhaltigkeit im Ressourcenmanagement zu maximieren. Simulationen der genau kalibrierten Modelle bieten eine einzigartige Möglichkeit das Verhalten der nicht linearen Strömungen in geologischen Formationen, wie z.B. Multi-Phasen Fluss im zerklüfteten porösen Medium, gekoppelte Hydrosystem Modelle und Multi-Komponenten reaktive Transport im porösen Medium vorherzusagen. Aufgrund der Rauheit oder Fehlen der vorhandenen Daten und hohen Kosten der numerischen Simulation stellt diese Problemklasse nach wie vor eine Herausforderung auch für moderne Methoden der Quantifizierung der Unsicherheiten und maschinellen Lernens (ML) dar. Das vorliegende Projekt beabsichtigt sich mit dieser Herausforderung am Beispiel der Modellierung von Kohlenstoffdioxidspeicherung (CO2) in geologischen Formationen zu befassen. Die Problematik der CO2-Speicherung ist äußerst repräsentativ für eine große Klasse von Untergrundproblemen aufgrund der Struktur der involvierten Mehrphasenströmung. Weit verbreiteten ML Methoden scheinen geeignet zu sein, solche nicht linearen Probleme zu lösen. Klassische ML Methoden erfordern jedoch immense Datenmengen, sowohl die der Modelparameter als auch die der Model Response. Unglücklicherweise können viele Anwendungen in den Geowissenschaften nur eine limitierte Anzahl an Datensätzen bereitstellen. Im aktuellen Projekt beabsichtigen wir eine ML Methode zu entwickeln, welche dazu in der Lage sein wird die lokale Nichtlinearität des physikalischen Problems auch im Falle der nur geringen Menge der verfügbaren Daten adaptiv zu approximieren. Das Projekt beabsichtigt die Relation zwischen der Bayes'schen Inferenz und Informationstheorie in ihrer Zielorientierten Ausprägung zu nutzen, um die Nichtlinearität des physikalischen Problems unter Verwendung der Beobachtungsdaten und Simulationsergebnisse adaptiv zu lokalisieren. Dabei folgen wir dem aktuellen Trend in der stochastischen Modellreduktion und trainieren eine mathematisch optimale Response Surface unter Verwendung von limitierten Informationsmenge von dem ursprünglichen CO2 Modell in Bezug auf Beobachtungsdaten. Wir beabsichtigen eine Multi-Adaptivität Methode für polynomielles Chaos zu entwickeln, welche eine sparse, auf Bayes'schen Theorie basierende Rekonstruktion mit informationstheoretischen Argumenten erweitert. Kombination von Bayes'schen Inferenz mit Informationstheorie wird helfen die Response Surface adaptiv zu verbessern, dabei werden die relevanten Informationen iterativ in die adaptive Response Surface integriert. Wir erwarten, dass die vorgeschlagene Bayes'sche sparse2 Multi-Adaptivität Konzept einen physikalisch-basierten Weg für andere ML Methoden eröffnet, und äußerst nützlich für verschiedene umweltwissenschaftliche Probleme sein wird.
Das Projekt "Frühwarn - Überwachungssysteme für verbesserten Trinkwasserschutz" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Stuttgart, Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung durchgeführt. Subsurface flow and transport in uncertain heterogeneous porous media such as aquifers are poorly predictable for obvious reasons. In catchments of drinking water wells, this becomes even more complex, because it is even unknown when and where a contaminant might be released. Still, one needs to ensure the safety of supply with clean drinking water. This can be achieved with early warning systems, i.e., monitoring networks that pay special attention to the remaining time for action after a contamination has been detected somewhere in the aquifer. The goal of this project is to develop and establish a concept to assess, design and optimize early-warning systems within well catchments. Such optimal monitoring networks need to optimize and to balance three competing objectives: (1) a high detection probability, which can be reached by maximizing the field of vision of the monitoring network or by monitoring close to the drinking water well, (2) a long early-warning time such that there is enough time left to install counter measures after first detection, (3) the overall operating costs, which should ideally be reduced to a minimum. The early warning time describes the remaining travel time for contaminants to the drinking water well after they have been detected in a monitoring well. The detection probability of a contamination can only be assessed correctly, if the actual dilution, the spreading, and the large-scale uncertainty of the centroid position of the contaminant are not merged in the involved transport simulation. With this method, the safety level of existing monitoring systems can be assessed and set in relation to their operation costs. Also, selective improvements can be added to existing monitoring networks to increase the safety quality at minimal costs. Another application of this method is to design new optimal monitoring networks considering the different objective functions within multi-objective optimization. The method will be based on numerical simulation of flow and transport in heterogeneous porous media coupled with geostatistics and Monte-Carlo, wrapped up within the framework of an information-theoretic analysis and formal multi-objective optimization.
Das Projekt "Teilprojekt: Technische Datenschutzverfahren für Speicherdienstleistungen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD) durchgeführt. Ziel des Verbundprojekts ist die sozialen, technischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen für die gemeinschaftliche Nutzung von Quartierspeichern zu untersuchen, um darauf aufbauend Dienstleistungskonzepte und Geschäftsmodelle ko-kreativ zu entwickeln. Dabei sollen alle potenziellen Nutzer wie private Haushalte, Netzbetreiber, Kommunen und EVUs eingebunden werden. Die Speicherdienstleistungen sollen anschließend in konkreten Quartieren umgesetzt, erprobt und bewertet werden. Ziel des Teilvorhabens ist die Entwicklung, Erprobung und Bewertung von Verfahren, die den Schutz der Privatssphäre gemeinschaftlicher Nutzer von Quartierspeichern von Energie sicherstellt, ohne den technischen und persönlichen Nutzen zu beeinträchtigen. Die resultierenden Verfahren sollen neben organisatorischen Konzepten wie Datensparsamkeit, Separation of Information and Concerns oder Information of Duties sicherstellen, dass in den anfallenden personenbezogenen Daten sensible Informationen wie Schaltvorgänge verborgen sind. Die Datenschutzmaßnahmen sollen Experten für eine informationstheoretische Quantifizierung der Effektivität nutzen und technisch nicht versierte Bewohner der Quartiere konfigurieren und durchschauen können. In einem ersten Schritt wird analysiert, in wie weit bestehende Datenschutzkonzepte übertragbar sind, und welchen Einfluss sie auf ökonomische und technische Faktoren haben. Auf dieser Basis werden Datenschutzverfahren für speicherbezogene Dienstleistungen entwickelt, die mindestens die im Bundesdatenschutzgesetz genannten Anforderungen erfüllen. Hierbei werden wir Anonymisierungsverfahren betrachten, die wir direkt während des Entwurfes neuer Dienstleistungen berücksichtigen. In einer Feldstudie wird die technische Umsetzung der entworfenen Dienstleistungen begleitet und untersucht, in wie weit die entworfenen Verfahren die Nutzer in ihrer Privatheit zufriedenstellt, und welcher Einfluss auf ökologische, technische und wirtschaftliche Kennzahlen beobachtbar ist.
Das Projekt "Modellhafte regionale Informationsstruktur fuer handlungsnahe Umweltinformation" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Förderkreis Umweltschutz in Unterfranken e.V.(FUU) durchgeführt.
Das Projekt "Evolutionaere Algorithmensteuerung und Optimierung dynamischer und thermodynamischer Prozesse" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Berlin (Humboldt-Univ.), Institut für Physik, Lehrstuhl für Statistische Physik und Nichtlineare Dynamik durchgeführt. Erarbeitung neuer Strategien zur Optimierung komplexer Systeme;Entropie;Information und Komplexitaetsmasse, Analyse komplexer Zeitserien mit Anwendungen auf biologische, oekologische und meteorologische Systeme, Anwendung von Methoden der optimalen Steuerung auf die Kontrolle und Optimierung komplexer Systeme
Das Projekt "Management chemischer Risiken an Arbeitsplaetzen ausserhalb der chemischen Industrie, Reaktionsharze im Baugewerbe" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Ökos durchgeführt. Am Beispiel der Reaktionsharze im Plattenlegergewerbe wird die Problematik der Handhabung chemischer Risiken an Arbeitsplaetzen ausserhalb der chemischen Industrie dargelegt. Es werden alle Instanzen, die im Risikomanagement beteiligt sind (Hersteller, Betrieb, Arbeiter, Behoerden (Suva,BAG)) von der Studie erfasst. Nach einer umfassenden Produkteevaluation mit toxikologischer Beurteilung und einem Festhalten der gesundheitlichen Risiken der Reaktionsharze, werden in einer Schwachstellenanalyse die Informationsfluesse zwischen den verschiedenen Instanzen im Hinblick auf den Gesundheitsschutz der Verarbeiter untersucht. Die gewonnenen Erkenntnisse werden in Zusammenarbeit mit den Betroffenen ausgewertet und zur Verbesserung des Gesundheitsschutzes eingesetzt. Eine Extrapolation auf das Management chemischer Risiken im ganzen (Bau)-Gewerbe wird erstrebt.
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| Bund | 10 |
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| Förderprogramm | 10 |
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