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s/nachhaltige-entwicklung/Nachhaltige Entwicklung/gi

Naturwaldprogramm der Landesforst Mecklenburg-Vorpommerns

Naturwaldreservate (Naturwald-Programm) Naturwald-Programm der Landesforstverwaltung; Ausweisung, Betreuung und Untersuchung von Naturwaldreservaten und Naturwaldvergleichsflächen in Mecklenburg- Vorpommern. Die Landesregierung Mecklenburg-Vorpommerns hat am 5. Dezember 1995 die Ziele und Grundsätze einer naturnahen Forstwirtschaft in Mecklenburg-Vorpommern beschlossen. Hier wurde festgelegt, die Naturwaldreservatsforschung durch die Landesforstverwaltung zu betreiben. Mit der Ausweisung und Unterhaltung von Naturwaldreservaten und Naturwaldvergleichsflächen beteiligt sich die Landesforstverwaltung an primär waldökologischer Forschung, wie sie bundesweit schon länger betrieben wird, wobei die Untersuchungsobjekte unter verschiedenen Bezeichnungen (Bannwälder, Naturwaldzellen, Naturwälder etc.) geführt werden. Die Auswahl repräsentativer Waldflächen und die Einstellung jeglicher Maßnahmen ("Urwälder von Morgen") lassen erkennen, welche Bedeutung der waldökologischen Forschung auf diesen Flächen für die naturnahe Bewirtschaftung und auch im Hinblick auf die verschiedenen Belange des Naturschutzes im Wirtschaftswald zukommt. Das Naturwald-Programm unterstützt weitgehend die Leitlinien für eine nachhaltige Waldbewirtschaftung, die auf europäischer und internationaler Ebene (wie z. B. auf den Europäischen Ministerkonferenzen von Helsinki 1993 und Lissabon 1998) beschlossen wurden. Mit Stand 01.01.2010 sind im Gesamtwald Mecklenburg-Vorpommerns 35 Naturwaldreservate mit einer Waldfläche von insgesamt 1400 ha ausgewiesen. Begriffsbestimmungen Naturwaldreservate (NWR) sind Waldflächen, die in ihrer Entwicklung sich selbst überlassen bleiben. Alle Störungen ihres Zustandes und der ablaufenden natürlichen Prozesse werden hier vermieden. Naturwaldvergleichsflächen (NWV) sind naturnah zu bewirtschaftende Waldflächen, die einem unmittelbaren Vergleich mit NWR auf der Grundlage wissenschaftlicher Erhebungen dienen. Sie weisen ähnliche Standorts- und Bestockungsverhältnisse wie die NWR auf, denen sie räumlich zugeordnet werden. NWR und zugeordnete NWV werden generell als Untersuchungseinheit (NWR/V) betrachtet.

Optimizing Water Allocation in Rural Areas of Lake Nasser - Upper Egypt (OWARA)

To work against the high population pressure and the poverty problems in Egypt, rural areas are opened for new settlements in the Region of Lake Nasser. Due to its high potential for development the government is planning to settle approximately 1, 5 million people in this area within the following 10-15 years. In order to avoid unplanned settlements in the area with a negative impact on natural resources a Comprehensive Development Plan for Aswan and Lake Nasser was developed in 2003 by the United Nations Development Program (UNDP) together with the Aswan Governorate.

Integrating GIS and Remote Sensing for Multi-Scale Analysis of Degradation in the African Sahel

Multi-level monitoring of destabilized Sahelian regions connects field work in situ with detailed to semi-detailed analysis of vegetation structure (aerial photography), vegetation functional types and units of rational landcover (satellite images). Human impact on Sahelian vegetation in its regional variations is a main reason for continous destruction of former grazing lands. Regional dynamics of impact patterns are analysed by means of multi-stage remote sensing techniques and multi-spectral image classification. Integration of remotely sensed as well as of socio-economic data with geo-information systems is an important tool for modelling regional dynamics of degradation and desertification due to multi-thematic and multi-temporal input parameters. Intersection of geo-informations creates change detection databasas of Sahelian regions. Planning sustainable development will urgently need the appropriate use of the presented facilities of IGIS technology.

conCISE.net

Umweltindikatoren im Land Brandenburg

Der Bericht stellt anhand der Umweltindikatoren die Trends und Entwicklungen im Bereich Umweltqualität und Nachhaltigkeit umfassend dar.

Datenkompetenzzentrum für Circular Economy Daten, Teilvorhaben: RWTH Aachen

Potentiale von Open Source Hardware für dezentrale Energieversorgung mit Erneuerbaren Energien in der sozial-ökologischen Transformation, Teilvorhaben: Co-Design und Home-Labs

Die Demokratisierung der Energiewende ist hinsichtlich der Komplexität der organisationalen und prozeduralen Fragen ein 'wicked problem', dennoch gibt es umfangreiches empirisches Wissen und ein breites politisches Instrumentarium hinsichtlich der Förderung von Akzeptanz, Teilhabe und Aneignung von Erneuerbare Energie-Projekten. Wenig erforscht hingegen ist die Rolle von technischen Kompetenzen, von Offenheit - nicht nur des Prozesses, sondern der Technologie selbst - und von der Qualität der Mensch-Technik-Beziehungen für die soziale Nachhaltigkeit von Technologien der Energiewende. Dieser Frage will sich das vorliegende Vorhaben mit dem Fokus auf Open Source Hardware widmen. Die Open Source Hardware-Bewegung hat sich zum Ziel gesetzt, eine nachhaltige Entwicklung und Anwendung von Technologien zu ermöglichen, indem sie Baupläne von technischen Komponenten, Produkten und Systemen öffentlich zugänglich macht und hierbei auf leicht nachbaubare technische Lösungen mit gut verfügbaren Komponenten setzt. Mit diesem Vorhaben wollen wir die folgenden Fragestellungen adressieren: - Welche Praktiken der Nutzung Open Source Hardware-Lösungen für dezentrale Energieversorgung finden sich bereits? Wie sind diese aus sozio-technischer Sicht und in ihrem Potential für eine gerechte Energiewende zu bewerten und für die weitere Forschung und Entwicklung zu systematisieren? - Wie können Open Source Hardware-Lösungen unter Berücksichtigung verschiedener technologischer Konzepte und Kreislaufaspekte sowie unterschiedlicher Anwendungs- und Nutzungsszenarien weiterentwickelt werden, und welche Wirkungen erzielen sie in der praktischen Anwendung zur Energieversorgung im Alltag? - Wie können Open Source Hardware-Lösungen für dezentrale Energieversorgung besser verbreitet und skaliert werden? - Ist es möglich Open Hardware-Lösungen so vorzubereiten, dass sie weitgehend ohne technische Vorkenntnisse nutzbar sind?

Konkretisierung der Nachhaltigen Entwicklung für Motorola

Studie zur gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Stellung von Natur/Landschaft/Landwirtschaft in lokalen und regionalen Tourismuskonzepten

Surrogate-basiertes aktives Lernen für Parameter Inferenz in Geowissenschaften via Bayes'sche sparse2 Multi-Adaptivität verbessert durch Informationstheorie

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.

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