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Teilprojekt 4

Das Projekt "Teilprojekt 4" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Forschungszentrum Jülich GmbH, Institut für Bio-und Geowissenschaften (IBG), IBG-3 Agrosphäre durchgeführt. Im Rahmen des Gesamt-Vorhabens werden die Zusammenhänge zwischen Starkregenereignissen, davon ausgehenden Sturzflutgefahren und potentiell resultierenden Schäden auf verschiedenen räumlichen Skalen bestimmt. Insbesondere die Verbesserung der Frühwarnung und örtlichen Umsetzung steht im Fokus. Die spezifischen Ziele und Arbeitsschritte des Teilprojekts umfassen dabei: 1. Die großräumige Ermittlung der Wahrscheinlichkeitsverteilung und statistischen Einordnung der Bodenvorfeuchte-Bedingungen. 2. Die Definition eines aussagekräftigen Sturzflutindexes (SFI). 3. Die Überführung des SFI in ein prototypisches Vorhersageprodukt. 4. Die Unterstützung von TP 7 bei der Assimilierung lokaler Daten in die hydrologische Modellierung und die Bereitstellung von hydrologischen Simulationsergebnissen für andere TP. 5. Verbesserungen des Modells LARSIM, die zukünftig eine noch bessere Anwendung des Modells im Aufgabenfeld Starkregen/Sturzfluten ermöglichen.

Teilprojekt 6

Das Projekt "Teilprojekt 6" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von HYDRON Ingenieurgesellschaft für Umwelt und Wasserwirtschaft mbH durchgeführt. Im Rahmen des Gesamt-Vorhabens werden die Zusammenhänge zwischen Starkregenereignissen, davon ausgehenden Sturzflutgefahren und potentiell resultierenden Schäden auf verschiedenen räumlichen Skalen bestimmt. Insbesondere die Verbesserung der Frühwarnung und örtlichen Umsetzung steht im Fokus. Die spezifischen Ziele und Arbeitsschritte des Teilprojekts umfassen dabei: 1. Die großräumige Ermittlung der Wahrscheinlichkeitsverteilung und statistischen Einordnung der Bodenvorfeuchte-Bedingungen. 2. Die Definition eines aussagekräftigen Sturzflutindexes (SFI). 3. Die Überführung des SFI in ein prototypisches Vorhersageprodukt. 4. Die Unterstützung von TP 7 bei der Assimilierung lokaler Daten in die hydrologische Modellierung und die Bereitstellung von hydrologischen Simulationsergebnissen für andere TP. 5. Verbesserungen des Modells LARSIM, die zukünftig eine noch bessere Anwendung des Modells im Aufgabenfeld Starkregen/Sturzfluten ermöglichen.

Verbesserung der Lebensqualität durch nachhaltige urbane Transformation; Teilprojekt 4 'Urbane Grün- und Freiflächen'.

Das Projekt "Verbesserung der Lebensqualität durch nachhaltige urbane Transformation; Teilprojekt 4 'Urbane Grün- und Freiflächen'." wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule für Nachhaltige Entwicklung Eberswalde (FH), Fachbereich für Wald und Umwelt durchgeführt. Das übergeordnete Ziel des transdisziplinären Build4People-Projekts besteht darin, eine transformative Verschiebung des derzeitigen Entwicklungspfads der Stadt Phnom Penh in Richtung mehr Nachhaltigkeit und höherer Lebensqualität zu erreichen. Dabei weist das Projekt eine analytische und eine normative Ebene auf. Zu diesem Zweck wird der Gebäudesektor sowie die Struktur der Grün- und Freiflächen als Ausgangspunkt der empirischen Forschung analysiert. Das Ziel von TP 4 berücksichtigt das Konzept des städtischen Grüns (Infrastruktur) und anderer nicht versiegelter Oberflächen in Phnom Penh und seiner städtischen Randgebiete, dass zu einer innovativen, nachhaltigen Stadtplanung beiträgt. Der auf Menschen ausgerichtete Projektforschungsansatz zielt darauf ab, ökologische Aspekte des städtischen Grüns direkt mit sozialen Perspektiven zu verknüpfen. Zu diesem Zweck liefert ein modifizierter Ansatz des Urban Neighborhood Green Index (UNGI) quantifizierbare Informationen zu relevanten Oberflächenklassen von urbanen Grün und deren grüne Infrastruktur in einem georäumlichen Kontext in Form von Indexkarten und digitalen räumlichen Abbildungen. Die Bewohnerzentrierte empirische Datenerfassung mit der Smartphone-Anwendung 'Input App' liefert die quantitative wie auch qualitative Datenbasis, die zur Validierung der Empfehlungskarten und zur Integration in das statistische UQol-Modell verwendet wird.

Teilprojekt: Modellierung saisonaler vertikaler Migrationen bei marinem Zooplankton

Das Projekt "Teilprojekt: Modellierung saisonaler vertikaler Migrationen bei marinem Zooplankton" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel (GEOMAR) durchgeführt. Die saisonale vertikale Migration (SVM) beim marinem Zooplankton spiele potentiell eine Schlüsselrolle für die Primär- und Exportproduktion in höheren Breiten mit ausgeprägter Saisonalität. SVM ist ein wichtiger Teil des Verhaltens vieler mariner Zooplanktongemeinschaften in höheren Breiten, das ihnen ermöglicht, die bei der Frühjahrsblüte gebildete Biomass effizient zu nutzen. Geeignete Tage für den SVM Aufstieg im Frühjahr und den SVM Abstieg im Sommer sind wichtig, um die Verfügbarkeit von Futter zu maximieren und die Gefahr des Gefressenwerdens zu minimieren: wer zu früh oder zu spät aufsteigt, riskiert zu verhungern und wer zu spät absteigt wird leichter gefressen (Match-Mismatch-Hypothese). SVM tritt in niederen Breiten wenig bis gar nicht auf. Wegen dieser Komplikationen berücksichtigen die meisten biogeochemischen Modelle nur das Fraßverhalten, aber nicht die SVM des Zooplanktons. SVM wurde in Individuen-basierten Modellen (IBM) simuliert, um die saisonale Entwicklung und regionale Verteilung von Copepoden und deren Entwicklungsstadien zu untersuchen. IBM sind aber zu rechenintensiv für eine Anwendung in globalen 3D Modellen, insbesondere für Langzeitsimulationen. In vorangegangenen Projekten zu biogeochemischer Modellierung haben wir signifikante Diskrepanzen zwischen beobachteter und modellierter Sekundärproduktion beobachtet, die höchstwahrscheinlich auf das Fehlen von SVM im Modell zurückgehen. Hier wollen wir einfachere, trait- und optimalitäts-basierte SVM Modelle für globale Langzeitsimulationen entwickeln. Dabei können wir auf unsere bisher entwickelten Methoden zurückgreifen, um zu untersuchen, wie Traits, z.B. Tag des Aufstiegs oder Grad-Tage, das SVM Verhalten und seine Evolution steuern. Wir werden, zunächst in 1D und später auch in 3D biogeochemischen Modellen, trait-basierten SVM Beschreibungen entwickeln, um die treibenden Kräfte des SVM Verhaltens zu analysieren. Das Hauptziel ist dabei zu verstehen, welche Umweltfaktoren die Evolution von SVM Verhalten lokal bestimmen und wie sie globale Verteilungsmuster im SVM Verhalten und dessen Effekte auf Plankton-Ökologie und -Biogeochemie beeinflussen. Anschließend werden wir das Potential von SVM untersuchen, das Verhalten globaler Modelle zu verbessern, z.B. bezüglich der Verteilungen von Nährstoffen und Exportproduktion. Schließlich möchten wir SVM Effekte in Langzeitsimulationen vergangener und zukünftiger Klima-Szenarien analysieren. Unser Projekt bringt enge Verbindungen zwischen DynaTrait und anderen großen Forschungsprojekten mit sich, wobei DynaTrait vom DFG-finanzierten SFB 754 zu Sauerstoff-Minimum-Zonen und dem BMBF-finanzierten PalMod Projekt zu Langzeit-Klimasimulationen profitiert, aber auch einen Beitrag zu diesen Projekten leistet. Dadurch kann die Sichtbarkeit und Relevanz von DynaTrait für die globale Modellierung deutlich verbessert werden.

Erhaltungssätze und Ensemble Kalman Filter Algorithmen

Das Projekt "Erhaltungssätze und Ensemble Kalman Filter Algorithmen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Ludwig-Maximilians-Universität München, Meteorologisches Institut durchgeführt. Die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen ist bereits seit längerem als wichtiger Punkt bei der Entwicklung von numerischen Wettervorhersagemodellen bekannt. In Datenassimilation im weiteren Sinne ist die Berücksichtigung von Erhaltungsgesetzen und die Analyse deren Bedeutung erst seit kurzem ein zentraler Gegenstand der Forschung. Numerische Atmosphärenmodelle sind heute in der Lage, kleinräumige und deshalb hochgradig nichtlineare Dynamik und Physik aufzulösen. Vorhersagen hängen dabei sehr sensible von den Anfangs- und Randbedingungen ab. Die Datenassimilation für Modelle, die viele Skalen darstellen und in die sowohl zeitlich als auch räumlich hochaufgelöste Beobachtungen eingehen verlangt nach einer Überprüfung und der Weiterentwicklung der zur Zeit in numerischen Wettervorhersagemodelle genutzten, auf weniger nicht lineare Anwendungen ausgelegte Methoden. Das primäre Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von Ensemble-basierten Datenassimilations-Algorithmen welche Eigenschaften von nichtlinearen dynamischen Systemen, zum Beispiel die Erhaltung von Masse, Drehimpuls, Energie und Enstrophie berücksichtigen. Insbesondere werden die folgenden zwei Problemstellungen bearbeitet. Gemeinsam mit Kollegen haben wir kürzlich zeigen können, dass Erhaltung von Masse und Positivität wichtige Nebenbedingungen für Datenassimilations-Algorithmen sind. Beide Bedingungen sind in einem neuen Algorithmus, dem quadratic programming ensemble Kalman filter, umgesetzt worden. Tests an linearer Dynamik wurden ebenfalls bereits durchgeführt. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll dieser Algorithmus in einer idealisierten Konfiguration für die Assimilation von Radarreflektivität mit dem nichthydrostatischen, konvektionsauflösenden COSMO-DE-Modell erweitert, implementiert und evaluiert werden. Zweitens, wird untersucht wie sich Datenassimilations-Algorithmen wie der Ensemble Kalman Filter und der quadratic programming ensemble Kalman filter auf die zu erhaltenden Größen im Fall von Experimenten mit einem idealisierten, nichtlinearen zweidimensionalen Flachwassermodell auswirken, sowie ob und wie diese Ensemble-basierten Algorithmen modifiziert werden können um Lösungen mit den vorgeschriebenen Eigenschaften zu erhalten. Es ist zu erwarten, dass Erhalt von Masse und Entropie die nicht lineare Energie Kaskade im System verbessert. Der mögliche Einfluss auf die Exaktheit von Vorhersagen wird auch untersucht.

Teilvorhaben: Modul- und Zelltests, Analytik und Modellierung zum Degradationsverhalten

Das Projekt "Teilvorhaben: Modul- und Zelltests, Analytik und Modellierung zum Degradationsverhalten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Forschungszentrum Jülich GmbH, Institute of Energy Technologies (IET), Grundlagen der Elektrochemie durchgeführt. Das Projekt DERIEL hat das Ziel das Betriebs- und Degradationsverhalten von PEM Elektrolyseuren zu untersuchen, Strategien für eine Prozessführung zur Optimierung der Performance und zur Minimierung Degradationseffekte zu entwickeln und auf diese Weise einen Beitrag zum De-risking für einen Transfer dieser Technologie in das industrielle Umfeld zu leisten. Ein Hauptziel von DERIEL ist der Aufbau und Betrieb eines Erlkönig Einzelmodulteststandes auf Basis der Siemens Energy Silyzer® 300 Technologie. Technische Kenngrößen und deren Veränderung im Zuge der Degradation werden mit elektrochemischen und physikalischen Vorgängen korreliert. Zur Identifikation der physikalischen Vorgänge an den für die elektrochemischen Vorgänge zentralen Komponenten (MEA) werden insbesondere auch high-end in-situ TEM Untersuchungen eingesetzt. Auf diesen Grundlagen wird ein semiquantitatives Modell formuliert, das die Basis für Simulationen zu Betriebsverhalten und Degradation in einem digital twin für zukünftige Anwendungen bildet.

Teilvorhaben: Modellierung der Wirtschaftsregion Lübeck sowie KI-Verfahren für sektorübergreifende und integrierte Netzplanung, Netzbetrieb und Marktteilnahmen

Das Projekt "Teilvorhaben: Modellierung der Wirtschaftsregion Lübeck sowie KI-Verfahren für sektorübergreifende und integrierte Netzplanung, Netzbetrieb und Marktteilnahmen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Hochschule Lübeck, Wissenschaftszentrum für intelligente Energienutzung (WiE) durchgeführt. Die TH Lübeck arbeitet im Verbundvorhaben NDRL in der AG 1, TV1.1 und der AG 2, TV 2.1 mit. In AG 1, TV 1.1 'Integrierte Netzplanung (iNeP)' wird eine Planungsmethodik, ein Planungsmodell und ein entsprechendes Planungstool entwickelt, welches die Netze der drei Energieträger Strom, Gas und Wärme der Industriemetropole Hamburg integriert im Hinblick auf günstige Verknüpfungspunkte und -technologien sowie Ausbauempfehlungen für die Netzstrukturen und Speicher betrachtet. In AG 2, TV 2.1 'Gesamtsystemsimulation' werden die Demonstratoren und das umgebende Gesamtenergiesystem zusammengefasst, um verschiedene Einsatzszenarien der Demonstratoren und deren Wechselwirkungen mit Regelungsstrategien, Netzbetriebsführungen und Marktteilnahmen in einer integrierten und sektorübergreifenden Betrachtung zu untersuchen. Dabei sollen dann technisch, ökonomisch und ökologisch sinnvolle Ausbaupfade der Wasserstoffwirtschaft in der Modellregion aufgezeigt werden und Vorschläge für eine erhöhte und zwischen den Sektoren abgestimmte Systemdienlichkeit der betrachteten Wasserstoff- und Sektorkopplungstechnologien ermittelt werden. Die Zielstellungen der TH Lübeck in 'NDRL' sind die Konzeption, Entwicklung, Umsetzung, Anwendung und Erprobung von innovativen KI-Verfahren im Energiesystemkontext, sowie die Erstellung eines geeigneten und detaillierten Modells der Wirtschaftsregion Lübeck für integrierte und sektorübergreifende Untersuchungen.

Teilprojekt B03: Direkte numerische Simulation und Modellierung von Oxyfuel-Verbrennungsprozessen

Das Projekt "Teilprojekt B03: Direkte numerische Simulation und Modellierung von Oxyfuel-Verbrennungsprozessen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen University, Institut für Technische Verbrennung durchgeführt. Die Interaktion von Brennstoffpartikeln mit der turbulenten Strömung auf unterschiedlichen Skalen und die resultierende Auswirkung auf die Brennstoff-Degasifizierung, den Koksabbrand, die Mischung, und die Gasphasenverbrennung in Oxyfuel-Umgebung werden mit Hilfe direkter numerischer Simulationen untersucht. Die Ergebnisse werden sowohl zur a priori Modellentwicklung, als auch zur a posteriori Modellvalidierung verwendet. Für die untersuchten Vorgänge sollen Mehrskalenmodelle entwickelt werden, die die kleinskaligen Vorgänge berücksichtigen und diese mit geeigneten Parametern auf den großen Skalen verknüpfen, sodass ein skalenübergreifendes Modell entsteht, welches für Large-Eddy Simulationen großskaliger Anwendungen geeignet ist.

Makro-Skala-Modellierungskonzepte für das Wachstum und den advektiven Transport von Bakterien in mit zwei Phasen gesättigten porösen Medien

Das Projekt "Makro-Skala-Modellierungskonzepte für das Wachstum und den advektiven Transport von Bakterien in mit zwei Phasen gesättigten porösen Medien" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Clausthal, Institute of Subsurface Energy Systems durchgeführt. Poröse Medien bieten exzellente Lebensbedingungen für Bakterien, da ihr Lebensraum geschützt ist aber trotzdem eine kontinuierliche Nahrungezufuhr möglich ist. Folglich existieren Mikroorgansimen in vielen natürlichen und technischen porösen Medien und haben dort einen großen Einfluss. Wenn diese für technische oder industrielle Anwendungen genutzt werden, ist es sehr wichtig die Wechselwirkungen zwischen Strömung, Transport und mikrobiologischen Prozessen zu verstehen. In der Literatur ist eine Vielzahl von Modellierungsmethoden vorhanden, jedoch sind diese in der Regel unter einphasigen Strömungsbedingungen entwickelt worden. Es ist schwierig mikrobiologische Prozesse in den natürlichen und komplexen Porenstrukturen von Gesteinen (wie z.B. Anhaften/Ablösen und Bildung von Biofilmen) zu beobachten und demzufolge sind diese Prozesse unzureichend erforscht. In diesem Projekt werden künstliche Strukturen geschaffen, die den Porenstrukturen des Gesteins nachempfunden sind und dafür benutzt, das Verhalten von Bakterien in mit zwei Phasen gesättigten porösen Medien zu untersuchen. Diese transparenten sozusagen zweidimensionalen Mikromodelle erlauben eine direkte Beobachtung der mikrobiologischen Prozesse, wie z.B. Wachstum, Transport und Anhaftung/Ablösung von Bakterien, durch mikroskopische Auswertungen. Die Bakterien, die für die experimentellen Untersuchungen eingesetzt werden, gehören zu der Klasse der methanogenen Archaeen. Die detaillierte Interpretation der experimentellen Ergebnisse durch Bilddatenverarbeitung erlaubt es, zeitlich und räumlich aufgelöste Datensätze für die Anzahl, Struktur und Bewegung der Bakterien zu erzeugen. Aus diesen Datensätzen wird ein verbessertes mathematisches Modell entwickelt, welches das Wachstum und die Bewegung von Bakterien in mit zwei Phasen gesättigten porösen Medien beschreibt. Das Modell soll das bakterielle Wachstum unter nicht-nährstofflimitierten Bedingungen, das Vorhandensein von verschiedenen bakteriellen Strukturen (Plankton und Biofilm), die individuellen Bewegungseigenschaften und die Anhaftungs- und Ablösevorgänge berücksichtigen. Um das neu entwickelte Modell zu testen und zu parametrisieren, wird es auf Basis eines diagonal-impliziten Runge-Kutta-Verfahrens, welches für die stark nicht-linearen Quellterme gut geeignet ist, numerisch umgesetzt. Die Anwendung des theoretischen Modells bezieht sich auf die Technologie der Untergrundmethanisierung, in welcher das injizierte Gasgemisch aus Wasserstoff und Kohlenstoffdioxid durch mikrobiologische Reaktionen in Methan umgewandelt wird.

Ein Echtzeit-Assistenzsystem für die Praxis - Teilprojekt A

Das Projekt "Ein Echtzeit-Assistenzsystem für die Praxis - Teilprojekt A" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Johann Heinrich von Thünen-Institut, Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei, Institut für Agrartechnologie durchgeführt. SOILAssist ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt mit dem Ziel, den landwirtschaftlichen Bodenschutz bei der Befahrung von Ackerflächen ganzheitlich zu betrachten und negative Veränderungen der Bodenstruktur und -funktionalität frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden sowie durch angepasstes Management zu erhalten und zu verbessern. Es werden innovative Strategien entwickelt, um das Risiko von Bodenverdichtungen auf Ackerflächen zu reduzieren. Die 3. Projektphase hat fünf übergeordnete Ziele, die sich auf Produkte zur Umsetzung von bodenschonenden Maßnahmen konzentrieren: (1) Weiterentwicklung und Implementierung des on-board-Assistenzsystems (OBAS) zur Umsetzung von bodenschonendem Feldverkehr und zur Reduzierung der Bodenverdichtung im laufenden Prozess durch Optimierung des Feldmanagements, (2) Implementierung von Modellen und Anwendungen zur Darstellung und Analyse der Befahrungsintensität, des Bodenverdichtungsrisikos und der Bodenverdichtungseffekte auf verschiedenen räumlichen Skalen, (3) Implementierung und Validierung der Entscheidungsmatrix Befahrbarkeit als Entscheidungsunterstützung für eine vorausschauende Planung von bodenschonenden Maßnahmen und Feldarbeitsgängen, (4) Generierung und Kommunikation von Empfehlungen durch adäquates Informations- und Lehrmaterial und Veranstaltungen für Praxis, Landwirtschafts- und Politikberatung sowie für politische Entscheidungsträger und (5) Bewertung der sozioökonomischen Treiber von Entscheidungsprozessen und Bewertung von Kosten und Nutzen landwirtschaftlicher Technologien und bodenschonender Maßnahmen. Die Umsetzung der entwickelten Tools und Handlungsempfehlungen wird durch eine intensive Beteiligung von Stakeholdern (praktische Landwirte*innen, Lohnunternehmer*innen, Vertreter*innen der landwirtschaftlichen Industrie, Berater*innen, Verbände, Vereine, aber auch Organisationen, Institutionen oder Fach(hoch)schulen für Landwirtschaft) realisiert.

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