API src

Found 1777 results.

Rekonstruktion des Spitzenabflusses von Hochwässern in historischer Zeit im Rhein- und Maintal vor Beginn der Pegelmessungen

Das Projekt "Rekonstruktion des Spitzenabflusses von Hochwässern in historischer Zeit im Rhein- und Maintal vor Beginn der Pegelmessungen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Bonn, Geographisches Institut, GIUB.Die aktuellen Katastrophenhochwässer in Mitteleuropa lassen die Frage der zu erwarten-den Größenordnung von Hochwässern insbesondere auch vor dem rezenten Klimawandel laut werden. Aus historischer Zeit bieten die überlieferten Hochwasserstände u.a. von Rhein und Main einen bislang unzureichenden Informationsschatz. Hier besteht jedoch das Problem, dass die historischen Hochwasserstände wegen des Ausbaus der Flüsse zu Schifffahrtsstraßen und der Einengung der Auen durch Bebauung nicht direkt in heutige Zeit übertragen werden können. Die Rekonstruktion der Scheitelabflüsse der Hochwasser in historischer Zeit steht vor methodischen Schwierigkeiten, die bearbeitet werden sollen, um durch die Übertrag des Abflusses adäquate heutige Wasserstände bestimmen und so das aus dem historischen Erfahrungsschatz überlieferte Wissen heute besser nutzen zu können. Der Hochwasserscheitelabfluss in historischer Zeit wird durch Analyse der hydraulischen Verhältnisse der ursprünglichen Flussbetten und -auen rekonstruiert. Dabei werden die aus der Flächennutzung bzw. Gerinnebeschaffenheit resultierende hydraulische Rauigkeit, die darauf basierende jeweilige Fließgeschwindigkeit und schließlich der resultierende Abflussanteil bestimmt. Eine analoge Vorgehensweise für rezente, gemessene Hochwasser dient der Kalibrierung. Abschließend werden die Untersuchungsmethoden mit den Ergebnissen methodisch anderer Ansätze verglichen und zu rezenten Extremhochwässern in Beziehung gesetzt.

Entwicklung und Kalibrierung eines numerischen Modells für mikrobiell unterstützte Förderung von Methan aus Kohleflözen

Das Projekt "Entwicklung und Kalibrierung eines numerischen Modells für mikrobiell unterstützte Förderung von Methan aus Kohleflözen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Stuttgart, Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung.Das übergeordnete Ziel des vorgeschlagenen Vorhabens ist die Entwicklung eines numerischen Modells, das in der Lage ist Prozesse zu simulieren, die bei der mikrobiell unterstützten Produktion von Methan aus Kohleflözen (englisch: MECBM) auftreten. Dieses Modell soll in den numerischen Simulator Dumux (www.dumux.org) implementiert werden, der als Open Source Programm zur Verfügung steht. Indem das Modell zur Ergänzung und Unterstützung experimenteller Arbeiten eingesetzt wird, können damit gezielt verschiedene Hypothesen über den reaktiven Transport bei MECBM Prozessen getestet werden. Dies betrifft verschiedene Detailfragen, die zur Zeit noch nicht vollständig verstanden sind. Dies soll durch Vergleiche zwischen Simulationen und Experimenten erreicht werden, die am Center for Biofilm Engineering an der Montana State University in Bozeman/USA (MSU-CBS) durchgeführt werden. Zunächst sollen hierfür Säulenexperimente verwendet werden, um Sensitivitäten der simulierten Prozesse hinsichtlich verschiedener Modellparameter zu analysieren. Wo erforderlich, werden die Modellgleichungen dann entsprechend an neu gewonnene Daten und Erkenntnisse aus den Validierungsversuchen mit experimentellen Daten angepasst. Unsere Vision ist es, dass das neu entwickelte Modell ein wesentliches Werkzeug sein wird, um letztendlich das Wissen und Know-how von der Laborskala auf die Feldskala zu übertragen, und um dann auch geplante MECBM-Demonstrationsprojekte im Feld zu konzipieren. Das numerische Modell soll eine wichtige Rolle bei der weiteren Entwicklung von MECBM-Produktionstechnologien spielen; spezifische Möglichkeiten dazu ergeben sich z.B. für geplante Feldanwendungen durch MSU-CBS in Zusammenarbeit mit der US Geological Survey (USGS).Das erwartete Ergebnis aus dem vorgeschlagenen Projekt wird also ein deutlich verbessertes Grundlagenwissen über MECBM Prozesse sein, welches mit dem neu entwickelten Simulationswerkzeug in Kombination mit experimentellen Studien am MSU-CBE auf der Labor- und Feldskala erzielt wird. Die Entwicklung von Simulationskapazitäten soll aber in keinster Weise die Wichtigkeit von Experimenten schmälern, aber die Simulation wird einen entscheidenden Beitrag leisten, um die vorhandenen Ressourcen of die wesentlichen experimentellen (Feld-)Studien zu fokussieren.

Methodologies for dealing with uncertainties in landscape planning and related modeling; Uncertainty of predicted hydro-biogeochemical fluxes and trace gas emissions on the landscape scale under climate and land use change

Das Projekt "Methodologies for dealing with uncertainties in landscape planning and related modeling; Uncertainty of predicted hydro-biogeochemical fluxes and trace gas emissions on the landscape scale under climate and land use change" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Gießen, Institut für Landschaftsökologie und Ressourcenmanagement, Professur für Landschafts-, Wasser- und Stoffhaushalt.Water, carbon and nitrogen are key elements in all ecosystem turnover processes and they are related to a variety of environmental problems, including eutrophication, greenhouse gas emissions or carbon sequestration. An in-depth knowledge of the interaction of water, carbon and nitrogen on the landscape scale is required to improve land use and management while at the same time mitigating environmental impact. This is even more important under the light of future climate and land use changes.In the frame of the proposal 'Uncertainty of predicted hydro-biogeochemical fluxes and trace gas emissions on the landscape scale under climate and land use change' we advocate the development of fully coupled, process-oriented models that explicitly simulate the dynamic interaction of water, carbon and nitrogen turnover processes on the landscape scale. We will use the Catchment Modelling Framework CMF, a modular toolbox to implement and test hypothesis of hydrologic behaviour and couple this to the biogeochemical LandscapeDNDC model, a process-based dynamic model for the simulation of greenhouse gas emissions from soils and their associated turnover processes.Due to the intrinsic complexity of the models in use, the predictive uncertainty of the coupled models is unknown. This predictive (global) uncertainty is composed of stochastic and structural components. Stochastic uncertainty results from errors in parameter estimation, poorly known initial states of the model, mismatching boundary conditions or inaccuracies in model input and validation data. Structural uncertainty is related to the flawed or simplified description of natural processes in a model.The objective of this proposal is therefore to quantify the global uncertainty of the coupled hydro-biogeochemical models and investigate the uncertainty chain from parameter uncertainty over forcing data uncertainty up the structural model uncertainty be setting up different combinations of CMF and LandscapeDNDC. A comprehensive work program has been developed structured in 4 work packages, that consist of (1) model set up, calibration and uncertainty assessment on site scale followed by (2) an application and uncertainty assessment of the coupled model structures on regional scale, (3) global change scenario analyses and finally (4) evaluating model results in an ensemble fashion.Last but not least, a further motivation of this proposal is to provide project results in a manner that they support planning and decision taking under uncertainty, as this proposal is part of the package proposal on 'Methodologies for dealing with uncertainties in landscape planning and related modelling'.

Verbesserung der agro-hydrologischen Simulation der Bewässerung in Flussgebieten unter extremen klimatischen Bedingungen mit Ensembles (icee)

Das Projekt "Verbesserung der agro-hydrologischen Simulation der Bewässerung in Flussgebieten unter extremen klimatischen Bedingungen mit Ensembles (icee)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Hannover, Institut für Hydrologie und Wasserwirtschaft.Die landwirtschaftliche Bewässerung gehört zu den größten Wasserverbrauchern weltweit. Bei hydrologischen und wasserwirtschaftlichen Studien, z.B. Klimafolgenabschätzungen, spielt die Bewässerung aufgrund ihres Einflusses auf die Wasserbilanz eine wesentliche Rolle. Der Bewässerungsbedarf kann durch höheren Bedarf an Nahrungsmitteln sowie Klimaänderungen regional stark ansteigen. Geringe Wasserverfügbarkeit kann die weitere Entwicklung der bewässerten Landwirtschaft limitieren. Daher ist eine zuverlässige Prognose des künftigen Bewässerungsbedarfs eine wesentliche Planungs- und Entscheidungsgrundlage für Landwirtschaft und Wasserwirtschaft. Die Bewässerung auf der regionalen Maßstabsebene (Flusseinzugsgebiete oder Bewässerungsprojekte von mehreren 100 km2 bis zu größer als 100.000 km2) kann in agrar-hydrologischen Flussgebietsmodellen wie SWAT simuliert werden. Vorhergehende Arbeiten zeigten sowohl das Potential, aber auch Defizite dieser Modelle im Vergleich zu Modellen auf der Feldskala. Der Modellunsicherheit in der Simulation der Bewässerungsmengen wurde auf beiden Skalen bisher wenig Beachtung geschenkt. Dies mag an vielen Faktoren liegen, u.a. auch der schlechten Verfügbarkeit von langjährigen Aufzeichnungen über die tatsächlich erfolgte Bewässerung und deren Steuerung. In diesem Vorhaben sollen sowohl die Parameterunsicherheit als auch die strukturelle Unsicherheit von agrar-hydrologischen Modellen für die Feldskala als auch die regionale Skala untersucht werden. Dazu werden Daten von langjährig betriebenen Versuchsfeldern zur Bewässerung in drei Ländern unterschiedlicher Klimazonen verwendet: Deutschland (Versuchsfelder Hamerstorf in Niedersachsen, humid), Indien (Versuchsfelder des IIT Kharagpur, Monsun) und USA (Versuchsfelder des USDA in Texas, semi-arid). Für das Modell SWAT werden Untersuchungen zur Parameterunsicherheit zu Bodenfeuchte, Bewässerung und Ertrag durchgeführt. Auf der Feldskala werden mehrere agrar-hydrologische Modelle gerechnet. Aus den Erkenntnissen der Feldskala sollen die Bewässerungsroutinen in SWAT verbessert werden, wobei auch Bodenfeuchte und Pflanzenwachstum als relevante Prozesse für die Triggerung der automatischen Bewässerung betrachtet werden. Mit dem Ziel, Prognosen des Bewässerungsbedarfs zu verbessern und mit Unsicherheitsinformationen zu versehen, wird für die Untersuchungsflächen ein Ensemble aus mehreren Modellen und mehreren Parametersätzen (Super-Ensemble) generiert. Dieses wird kalibriert und dadurch auf die besten Mitglieder reduziert (Sub-Ensemble). Anwendungen des Ensembles sind auf der langfristigen strategischen Ebene Klimafolgenschätzungen, auf der kurz- bis mittelfristigen operationellen Ebene die Bewässerungsberatung. Für letztere soll untersucht werden, ob die seit kurzem verfügbaren sub-saisonalen (S2S) Ensemblevorhersagen des ECMWF eine Verlängerung des Vorhersagezeitraums des Bewässerungsbedarfs auf bis zu einen Monat erlauben.

Internationales Benchmarking zur Verifizierung und Validierung von TH²M-Simulatoren insbesondere im Hinblick auf fluiddynamische Prozesse in Endlagersystemen - Erweiterung auf multiphysikalische Ansätze und mehrdimensionale Modellgeometrien

Das Projekt "Internationales Benchmarking zur Verifizierung und Validierung von TH²M-Simulatoren insbesondere im Hinblick auf fluiddynamische Prozesse in Endlagersystemen - Erweiterung auf multiphysikalische Ansätze und mehrdimensionale Modellgeometrien" wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Clausthal, Fakultät für Energie- und Wirtschaftswissenschaften, Institut für Endlagerforschung, Lehrstuhl für Geomechanik und multiphysikalische Systeme.

Kontinuierliche Emissionsmessungen

Kontinuierliche Emissionsmessungen erfolgen zur Überwachung der Einhaltung von Emissionsgrenzwerten unter Verwendung von automatischen Messeinrichtungen, die in der Abgasleitung der zu überwachenden Anlage stationär installiert sind. Die immissionsschutzrechtlichen Vorschriften sehen dies für Anlagen mit größeren Emissionsmassenströmen für bestimmte Schadstoffe vor. Die dabei eingesetzten Messeinrichtungen müssen für diese Messaufgabe eine Eignungsprüfung nach der Norm DIN EN 15267 Blatt 3 erfolgreich bestanden haben, ihre Eignung muss im Bundesanzeiger veröffentlicht sein. Eine Datenbank für alle bekannt gegebenen Messeinrichtungen wird vom Umweltbundesamt geführt. Zur Zeit stehen eignungsgeprüfte Messeinrichtungen für die Schadstoffe CO,CO 2 , CH 4 , Formaldehyd, Phenol, SO 2 , NO x , N 2 O, Staub, H 2 S, HCl, HF, Summe organischer Stoffe, NH 3 , Hg und für die Abgasparameter Sauerstoff, Volumenstrom und Feuchtegehalt zur Verfügung. Die automatischen Messeinrichtungen müssen während ihres Betriebes in regelmäßigen Abständen geprüft werden, ob sie bestimmten Qualitätsanforderungen genügen. Dazu gehören die von nach § 29b i. V. m. § 26 BImSchG bekanntgegebenen Prüfinstituten durchzuführenden jährlichen Funktionsprüfungen sowie die Kalibrierung der Messeinrichtungen alle drei Jahre (s. a. DIN EN 14181). Hierbei erfolgt ein Abgleich der Messgeräteanzeige mit Messergebnissen, die parallel mit dem für den jeweiligen Schadstoff zutreffenden Standard-Referenzmessverfahren durch Einzelmessungen ermittelt werden. Mit Hilfe einer eignungsgeprüften Auswerteeinrichtung müssen im laufenden Betrieb der Messeinrichtung die aus den Messergebnissen gebildeten Halbstunden- und Tagesmittelwerte registriert, validiert, klassiert, ausgewertet und gespeichert werden. Die Regelungen sind in der Bundeseinheitliche Praxis bei der Überwachung der Emissionen (RdSchr. d. BMUB v. 31.07.2023 – AG C I 2 – 5025/001-2023.0001) enthalten. Eine detaillierte Darstellung von Vorgaben zur Statuskennung und Klassierung kann als Interpretationshilfe der Bundeseinheitlichen Praxis bei der Überwachung der Emissionen herangezogen werden. Der Anlagenbetreiber berichtet der zuständigen Behörde über die Ergebnisse der kontinuierlichen Messungen eines Kalenderjahres innerhalb von 3 Monaten nach Ablauf eines jeden Kalenderjahres.

Präzisionsbewässerung mit kosteneffizienten und autonomen IoT-Geräten unter Verwendung von künstlicher Intelligenz im Edge Computing Modus, Teilvorhaben: 'Entwicklung eines Smart-Tensiometers mit multi-modalen Schnittstellen zur Optimierung von Bewässerungssystemen'

Das Projekt "Präzisionsbewässerung mit kosteneffizienten und autonomen IoT-Geräten unter Verwendung von künstlicher Intelligenz im Edge Computing Modus, Teilvorhaben: 'Entwicklung eines Smart-Tensiometers mit multi-modalen Schnittstellen zur Optimierung von Bewässerungssystemen'" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: WAZIUP e.V..

Saisonaler Kristalliner Erdwärmesondenspeicher, Teilvorhaben: Praktische Umsetzung von Mess- und Monitoringkonzepten für mitteltiefe Erdwärmesondenspeicher

Das Projekt "Saisonaler Kristalliner Erdwärmesondenspeicher, Teilvorhaben: Praktische Umsetzung von Mess- und Monitoringkonzepten für mitteltiefe Erdwärmesondenspeicher" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Geotechnisches Umweltbüro Lehr.

SO302 - WAST DREDGE: Bergung von zwei Sinkstofffallenverankerungen an Station WAST (Western Arabian Sea Trap) im westlichen Arabischen Meer

Das Projekt "SO302 - WAST DREDGE: Bergung von zwei Sinkstofffallenverankerungen an Station WAST (Western Arabian Sea Trap) im westlichen Arabischen Meer" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Hamburg, Fachbereich Geowissenschaften, Institut für Geologie.

WarmWorld - Modul 1 Better, Teilprojekt 3: Kalibrieren der Eis- und Mischphasenwolkenmikrophysik in ICON

Das Projekt "WarmWorld - Modul 1 Better, Teilprojekt 3: Kalibrieren der Eis- und Mischphasenwolkenmikrophysik in ICON" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Department Troposphärenforschung.

1 2 3 4 5 … 176 177 178