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Strahlenschutz-Studie: Untersuchte E‑Autos halten zum Schutz der Gesundheit empfohlene Höchstwerte ein

Strahlenschutz-Studie: Untersuchte E‑Autos halten zum Schutz der Gesundheit empfohlene Höchstwerte ein Umfangreiche Magnetfeld -Messungen in und an elektrischen Pkw und Krafträdern Ausgabejahr 2025 Datum 09.04.2025 Quelle: Halfpoint/stock.adobe.com In einer Strahlenschutz -Studie haben alle untersuchten Elektroautos die Empfehlungen zum Schutz vor gesundheitlichen Auswirkungen von Magnetfeldern eingehalten. Außerdem ist man in reinen Elektroautos nicht prinzipiell stärkeren Magnetfeldern ausgesetzt als in Fahrzeugen mit konventionellem oder hybridem Antrieb. Das zeigen aufwendige Messungen und Computersimulationen im Auftrag des Bundesamtes für Strahlenschutz ( BfS ) und des Bundesumweltministeriums ( BMUV ). Unabhängig von der Antriebsart unterschritten alle untersuchten Fahrzeuge die zum Schutz der Gesundheit empfohlenen Höchstwerte. Diese Höchstwerte begrenzen die elektrischen Ströme und Felder, die von Magnetfeldern im menschlichen Körper verursacht werden können, auf ein unschädliches Maß. Für die Untersuchung wurden die Magnetfelder an den Sitzplätzen von vierzehn verschiedenen Pkw-Modellen der Baujahre 2019 bis 2021 in unterschiedlichen Betriebszuständen gemessen und bewertet. "Zwar wurden in einigen Fällen – lokal und zeitlich begrenzt – vergleichsweise starke Magnetfelder festgestellt. Die empfohlenen Höchstwerte für im Körper hervorgerufene Felder wurden in den untersuchten Szenarien aber eingehalten, sodass nach aktuellem wissenschaftlichem Kenntnisstand keine gesundheitlich relevanten Wirkungen zu erwarten sind" , unterstreicht BfS -Präsidentin Inge Paulini. "Die Studienergebnisse sind eine gute Nachricht für Verbraucherinnen und Verbraucher, die bereits ein Elektroauto fahren oder über einen Umstieg nachdenken." Die Studie wurde von einem Projektteam aus Mitarbeitenden der Seibersdorf Labor GmbH , des Forschungszentrums für Elektromagnetische Umweltverträglichkeit (femu) der Uniklinik RWTH Aachen und des Technik Zentrums des ADAC e.V. durchgeführt. Fahrzeughersteller waren an der Untersuchung nicht beteiligt. Magnetfelder treten in allen Kraftfahrzeugen auf Magnetfeldquellen nur in Elektroautos und Hybriden Magnetfelder entstehen, wenn elektrische Ströme fließen. In modernen Kraftfahrzeugen gibt es daher viele Quellen magnetischer Felder. Dazu gehören zum Beispiel Klimaanlagen, Lüfter, elektrische Fensterheber oder Sitzheizungen. Bei Elektrofahrzeugen kommen vor allem eine größere und leistungsstärkere Batterie, die Hochvoltverkabelung und der Inverter (Wechselrichter) für den Antriebsstrom sowie der elektrische Antrieb selbst hinzu. Die Untersuchung nahm alle in den Autos auftretenden Magnetfelder in den Blick und ordnete sie – wo möglich – der jeweiligen Ursache zu. Höchste Werte meist im Fußbereich Hartschaum-Dummy mit zehn Messsonden im Fond eines Elektroautos Die Auswertung der Messungen und Simulationen zeigte, dass die empfohlenen Höchstwerte für im Körper hervorgerufene Felder in allen erfassten Szenarien eingehalten wurden. Im Detail ergab sich allerdings ein differenziertes Bild: Die gemessenen Magnetfeldwerte variierten zwischen den untersuchten Fahrzeugen, räumlich innerhalb der einzelnen Fahrzeuge sowie abhängig vom Betriebszustand deutlich. So traten die stärksten Magnetfelder in erster Linie im Fußbereich vor den Sitzen auf, während die Magnetfelder im Kopf- und Rumpfbereich meist niedrig waren. Motorleistung ist kein Indikator für Magnetfeldstärke Zwischen der Motorisierung und den Magnetfeldern im Innenraum der Elektrofahrzeuge zeigte sich kein eindeutiger Zusammenhang. Größeren Einfluss als die Leistungsstärke des Motors hatte die Fahrweise. Bei einer sportlichen Fahrweise mit starken Beschleunigungs- und Bremsvorgängen waren kurzzeitig deutlich stärkere Magnetfelder zu verzeichnen als bei einem moderaten Fahrstil. Kurzzeitige Spitzenwerte von unter einer Sekunde Dauer traten unter anderem beim Betätigen des Bremspedals, beim automatischen Zuschalten von Motorkomponenten wie auch – unabhängig von der Antriebsart – beim Einschalten der Fahrzeuge auf. Der höchste lokale Einzelwert wurde beim Einschalten eines Hybridfahrzeugs ermittelt. Spitzenwerte senken BfS-Präsidentin Dr. Inge Paulini Quelle: Holger Kohl/ Bildkraftwerk "Die großen Unterschiede zwischen den Fahrzeugmodellen zeigen, dass Magnetfelder in Elektroautos nicht übermäßig stark und auch nicht stärker ausgeprägt sein müssen als in herkömmlichen Pkw" , sagt Paulini. "Die Hersteller haben es in der Hand, mit einem intelligenten Fahrzeugdesign lokale Spitzenwerte zu senken und Durchschnittswerte niedrig zu halten. Je besser es zum Beispiel gelingt, starke Magnetfeld-Quellen mit Abstand von den Fahrzeuginsassen zu verbauen, desto niedriger sind die Felder, denen die Insassen bei den verschiedenen Fahrzuständen ausgesetzt sind. Solche technischen Möglichkeiten sollten bei der Entwicklung von Fahrzeugen von Anfang an mitgedacht werden." Über die Studie Die Studie stellt nach Kenntnisstand des BfS die bislang umfangreichste und detaillierteste Untersuchung zum Auftreten von Magnetfeldern in Elektrofahrzeugen dar. Die erhobenen Daten beruhen auf systematischen Feldstärkemessungen in aktuellen, für den deutschen Straßenverkehr zugelassenen Fahrzeugmodellen auf Rollenprüfständen, auf einer abgesperrten Test- und Versuchsstrecke und im realen Straßenverkehr. Insgesamt wurden elf rein elektrisch angetriebene Pkw, zwei Hybridfahrzeuge sowie ein Fahrzeug mit Verbrennungsmotor untersucht. Mit einem E-Roller, zwei Leichtkrafträdern und einem Elektro-Motorrad wurden erstmals auch elektrische Zweiräder berücksichtigt. Ähnlich wie bei den Pkw traten die stärksten Magnetfelder im Bereich der Füße und der Unterschenkel auf. Die zum Schutz der Gesundheit empfohlenen Höchstwerte für im Körper hervorgerufene Felder wurden in allen untersuchten Szenarien eingehalten. Folglich ist das Auftreten nachgewiesenermaßen gesundheitsrelevanter Feldwirkungen in den untersuchten Fahrzeugen als insgesamt sehr unwahrscheinlich einzuschätzen. Messverfahren Durch die Anwendung ausgefeilter Messtechnik ließen sich in der Studie auch kurzzeitige Magnetfeld -Spitzen von unter 0,2 Sekunden Dauer zuverlässig erfassen und bewerten. Die aktuell gültigen Messvorschriften lassen solche kurzzeitigen Schwankungen, die bei der Aktivierung von elektrischen Fahrzeugkomponenten auftreten können, außer Acht. Die Untersuchung zeigte jedoch, dass sie in relevantem Umfang vorkommen. Eine entsprechende Erweiterung der Messnormen erscheint aus Sicht des BfS deshalb geboten. Der Studienbericht "Bestimmung von Expositionen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität. Ergebnisbericht – Teil 1" ist im Digitalen Online Repositorium und Informations-System DORIS unter der URN https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0221-2025031250843 abrufbar. Weitere Informationen über den Strahlenschutz bei der Elektromobilität gibt es unter https://www.bfs.de/e-mobilitaet . Stand: 09.04.2025

Bodenbewertung - Bodenkundliche Feuchtestufe (BKF)

Die bodenkundliche Feuchtestufe ist ein Kennwert zur Bewertung des Lebensraumes für natürliche Pflanzen(-gesellschaften) und wird über Bodenwasserhaushaltsverhältnisse bewertet. Diese werden maßgeblich vom Wasserrückhaltevermögen, dem Grundwasseranschluss, dem Niederschlag und der Evapotranspiration gesteuert. Standorte mit sehr niedrigen (trocken) oder sehr hohen (nass) bodenkundlichen Feuchtestufen lassen sich meist nur mit hohem Aufwand landwirtschaftlich nutzen und sind daher als Extremstandorte für den Naturschutz häufig von besonderem Interesse. Mit der bodenkundlichen Feuchtestufe wird eine natürliche Bodenfunktionen nach § 2 Abs. 2 BBodSchG bewertet und zwar nach Punkt 1.a) die Lebensgrundlage und Lebensraum für Menschen, Tiere, Pflanzen und Bodenorganismen. Das hierfür gewählte Kriterium ist das Standortpotenzial für natürliche Pflanzengesellschaften mit dem Kennwert bodenkundliche Feuchtestufe. Die Karten liegen für die folgenden Maßstabsebenen vor: - 1 : 1.000 - 10.000 für hochaufgelöste oder parzellenscharfe Planung, - 1 : 10.001 - 35.000 für Planungen auf Gemeindeebene, - 1 : 35.001 - 100.000 für Planungen in größeren Regionen, - 1 : 100.001 - 350.000 für landesweit differenzierte Planung, - 1 : 350.001 - 1000.000 für landesweite bis bundesweite Planung.

Auf künstlicher Intelligenz basierendes System zur Vorhersage der Luftqualität im suburbanen Raum, Teilvorhaben: Technologieentwicklung und Transfer

Individualisierte Visualisierung von Energiewendemaßnahmen, Teilvorhaben: Soziologische Konzepte, partizipative Strategien und gesellschaftliche Zielkonflikte der Energiewende

Ziel des Verbundprojekt 'EnerVi - Individualisierte Visualisierung von Energiewendemaßnahmen' ist es, im Rahmen von partizipativ-gesellschaftlichen Prozessen systemübergreifend Innovationen zu entwickeln, um Stakeholder:innen und Verbraucher:innen die Folgen der Energiewende transparent zu machen, nachhaltiges Verhalten zu aktivieren und zu festigen. Das Vorhaben umfasst technische, soziale, institutionelle und organisationale Innovationen in den Modellregionen (Stadt Berlin und die Ortsgemeinde Neuerkirch). Die Modellregionen unterscheiden sich sehr deutlich in den soziokulturellen Lebensbedingungen und den energiewirtschaftlichen Voraussetzungen und bilden damit eine große Spannweite der in Deutschland vorhandenen gesellschaftlichen und energetischen Milieus ab. Ein zentrales Element des Vorhabens ist die Entwicklung eines Webtools, das mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) individualisiert auf die konkrete Person die Folgen der Energiewende in den Modellregionen visualisiert. Es werden die Potentiale der Energiewende und mögliche Klimaveränderungen im regionalen Umfeld anhand von mit KI 'gemorphten' Bildern mittels unterschiedlicher Zukunftsszenarien transparent gemacht. Dabei werden auch die Auswirkungen eigener persönlicher und kollektiver Entscheidungen (z.B.eigene/kommunale Energieversorgung, eigene/kommunale Energienutzung, Konsumverhalten, etc.) berücksichtigt und die Auswirkungen etwa auf die persönlichen Energiekosten, den Energieverbrauch oder auch von nachhaltigen Konsummöglichkeiten dargestellt.

Ladeinfrastruktur für Dienst-Kfz des Freistaates Sachsen

Der Dienst beinhaltet die Ladestationen für Dienst-Kfz im Freistaat Sachsen. Er stellt die Ladestationen gestaffelt nach vorliegender Ladeleistung dar. Die Nutzung der Ladesäulen ist nur für Dienst-Kfz des Freistaates Sachsen möglich.

Weiterentwicklung der Erfassungsmethoden im marinen Biodiversitätsmonitoring – digitale Surveymethoden und Machine-Learning-Techniken für eine automatisierte Detektion von Tierindividuen

Die effektive Überwachung mariner Schutzgüter erfordert eine kontinuierliche Optimierung der Erfassungsmethoden. Insbesondere die zunehmende Offshore-Windenergienutzung stellt die traditionelle Erfassung mariner Wirbeltiere, v. a. mit Hilfe von Beobachterinnen und Beobach-tern in Flugzeugen und manueller Datenauswertung, vor neue Herausforderungen. Das Bundesamt für Naturschutz (BfN) setzt daher digitale Monitoringmethoden in Form von flugzeuggestützten Luftbildaufnahmen ein und entwickelt im Rahmen eines aktuellen Forschungsprojekts eine automatisierte Detektion mariner Tierarten mittels Machine Learning. Der vorliegende Artikel beschreibt die Entwicklung und Evaluierung innovativer digitaler Verfahren zur Klassifikation von Seevögeln und Meeressäugern in Luftbildern. Durch den Einsatz von heuristischen Ansätzen und Deep-Learning-Technologien kann zukünftig eine effiziente und kostengünstige Erfassung ermöglicht werden, um langfristig belastbare Datensätze zu Größen und zur räumlichen und zeitlichen Verteilung der Populationen mariner Wirbeltiere sowie zur Bewertung menschlicher Einflüsse auf marine Ökosysteme zu gewinnen. Zudem wird die zukünftige Rolle automatisierter Erfassungsmethoden untersucht.

Entwicklung von energieeffizienten Koaleszenzfiltermedien für CO2-Einsparung bei der Verdichtung von Wasserstoff mittels eines neuartigen Herstellprozesses, Teilvorhaben: Numerische Modellierung und Simulation von Filtersystemen basierend auf Machine Learning und CFD-Methoden

Der zukünftig erhöhte Wasserstoffbedarf rückt den Transport über Pipelines in den Vordergrund. Durch lange Transportwege muss dieser regelmäßig auf seinen Ausgangsdruck verdichtet werden. Zur Komprimierung sind entsprechende Kompressoren notwendig, welche mit Koaleszenzfiltern ausgestattet werden müssen, um die Reinheit des Wasserstoffs beim Transport zu gewährleisten. Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung und Realisierung einer neuartigen Technologie zur Fertigung von Koaleszenzfiltermedien, welche mittels Schaumauftragsverfahren hergestellt werden. Ein gezieltes Design der Filtermedien ermöglicht eine Verringerung des Druckverlustes und somit ein enormes CO2-Einsparpotential. Um das CO2-Einsparpotential unter realen Bedingungen zu ermitteln, wird für Testzwecke ein Wasserstoffteststand aufgebaut. Parallel zu den Experimenten werden numerische Untersuchungen, die zu einem auf klassischen CFD-Verfahren basieren, als auch auf Machine-Learning basierten Ansätzen beruhen. Durch geeignete Co-Simulationen können Modelle für unterschiedliche Skalen berechnet werden. Die validierten Modelle werden für die Optimierung komplexer Filterstrukturen eingesetzt und erlauben eine Effizienz-Steigerung der Filtermedien.

Performante Open Source Software Suite für die Forschung zur Dynamik von Stromnetzen

Angesichts der Herausforderungen der Energiewende und insbesondere dem anstehenden Wechsel von Synchronmaschinen zu netzbildenden Wechselrichtern, ist methodische Forschung zur kollektiven Dynamik von Stromnetzen hochaktuell. Existierende Simulationsumgebungen entsprechen oft nicht dem Stand der Technik, was numerische Methoden sowie die Nutzung von High-Performance Computern (HPC) und GPUs angeht. Dies verhindert ihren Einsatz in großen Sampling Studien, die zum Beispiel für den Einsatz von Machine Learning (ML) notwendig sind. Des Weiteren lassen sich methodische und mathematische Fortschritte häufig nur schwer oder gar nicht in existierender Software implementieren, wodurch sie nicht an realistischen Modellen validiert werden können und letzten Endes nicht in der Praxis ankommen. Für die methodische Forschung ist die Flexibilität der Implementierung der Modelle, als auch die Performance von Simulationen von entscheidender Bedeutung. Für den Einsatz von KI und ML sind große Mengen an Simulationsdaten als Input erforderlich. Um überhaupt in die Forschung zu hybriden KI Methoden, die physikalischen Simulationen und ML direkt verbinden, einsteigen zu können, ist es notwendig, die Modelle in dafür konzeptionierten Programmiersprachen zu implementieren. Existierende Softwaretools stoßen auch in der Praxis an Performance-Grenzen. Durch die eingeschränkte Leistungsfähigkeit heutiger Simulationssoftware können so in zeitkritischen Situationen nicht alle potenziell relevanten Störfälle betrachtet werden. In diesem Projekt soll diese Lücke geschlossen werden, indem eine Software Suite entwickelt wird, die darauf ausgelegt ist, methodische Neuerungen schnell und effektiv zu integrieren und gleichzeitig realistische dynamische Modelle des Stromnetzes simulieren kann. Die Aufgaben des PIK umfassen Koordination des Projekts, Community-Building und Workshops, Trainingsmaterialien und Tutorials, Backend- und Frontend-Entwicklung sowie erste Forschungsvorhaben als Modellstudien.

Miniaturisierte hochauflösende Unterwasserkamera für aquatisches Biodiversitätsmonitoring (Mini-HAWK), Teilvorhaben: Mikrooptische Systemlösung zur in situ Plankton Analyse

Optimierte Systemintegration von Offshore-Windenergie mittels intelligenter Verknüpfung verschiedener Prognosekonzepte und vorausschauendem Management von verteilten Kaskadenspeichern, Teilvorhaben: Optimales Management von Speicherkaskaden mit Ensemble-Vorhersagen

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