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Rhein: Niederrhein DAS-Basisdienst Q20

Grundlage der Berechnungen ist das 2D-HN-Modell "Niederrhein" (BAW, 2017) Die Flächendaten sind Berechnungsergebnisse aus zwei-dimensionalen (2D), hydrodynamisch-numerischen (HN) Modellen der BAW. Die 2D-HN-Modellierung liefert eine tiefengemittelte Abbildung des Fließzustands im modellierten Gebiet. Enthaltene Parameter Flächendaten: Wassertiefe, Fließgeschwindigkeit, Sohlschubspannung Die Längsschnitte werden aus den Flächendaten auf definierten Längsschnitten aggregiert. Der Parameter wird in einzelnen Segmenten gemittelt und dem segmentzentralen Hektometer zugeordnet. Ein Segment ist seitlich durch die Fahrrinnenränder begrenzt und erstreckt sich in Längsrichtung, vom Hektometer aus, über eine Entfernung von 50 m nach ober- und unterstrom. Enthaltene Parameter Längsschnitte: Fließgeschwindigkeit, Sedimenttransportkapazität Die Ermittlung der Sedimenttransportkapazität erfolgte nach dem Ansatz von Meyer-Peter und Müller. Die in die Berechnung einfließende Sohlschubspannung wurde aus der Kornrauheit bestimmt. Die Abflussrandbedingung der Modelle orientiert sich an den für die Zukunft projizierten Änderungen der Abflusskennwerte (DAS-Basisdienst). Es wird ein Fächer möglicher Abflussänderungen, der die Bandbreite der projizierten Änderungen vollständig umfasst, gerechnet (Abflussfächer) und ausgewertet. Die Rechnungen wurden in fünf-Prozent-Schritten im projizierten Änderungsrahmen für ausgewählte Abflusskennwerte vorgenommen (BAW, 2020). Weiteres: Kalibrierbereich: NQ – MHQ; Basisdaten: DGM-W 2010 "Niederrhein"; Aktualisierungen: Sohlpeildaten aus Mehrzweckpeilung 2015, Flutmulde Rees (BAW, 2015), Eisenbahnbrücke Wesel (DGM 2014), Brückendurchlass an der Gravinsel (2017) Rauheitsmodell: Teilprodukt des DGM-W „Niederrhein“ 2010 Gleichwertiger Wasserstand: GlW2012 Software: Telemac V6.3 R1

Entwicklung eines Verkehrssimulationsmodells auf Binnenwasserstraßen

Untersuchung des Verkehrsflusses durch KI-Anwendungen Verschiedene Fragestellungen der Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung im Zusammenhang mit Auslastung und Nutzung der Binnenwasserstraßen sind nur mithilfe eines Verkehrssimulationsmodells effizient bewertbar. Beispiele sind Fragen nach Kapazitäten, Engstellen und Transportmengen. Aufgabenstellung und Ziel Die performante Untersuchung von Verkehrsströmen ist eine wichtige Komponente für verkehrliche und wirtschaftliche Untersuchungen an Binnenwasserstraßen. Verkehrssimulationsmodelle ermöglichen es, auch unbeobachtete Verkehrsflüsse zu analysieren und zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren. Als Beispiele sind Engstellenanalysen sowie Untersuchungen zu Verkehrskapazitäten und Transportmengen in Abhängigkeit von Flottenstrukturen zu nennen. Eine Veränderung der Flottenstruktur kann durch unterschiedliche Faktoren begründet sein. Diese sind zum einen langzeitige Entwicklungen, wie Tendenzen zu größeren Schiffen, Änderungen wirtschaftlicher Konjunkturphasen oder mögliche Anpassungen an klimatische Änderungen und zum anderen kurzzeitige Einflüsse, wie extreme Wetterlagen und Wasserstände oder verkehrliche Engstellen. Engstellen können z. B. durch Havarien, Baumaßnahmen, aber auch Fehltiefen verursacht werden. Alle genannten Faktoren wirken sich auf die verkehrliche Leistungsfähigkeit der Wasserstraße und die Gütertransportmengen aus. In Kooperation mit der „Professur für Ökonometrie und Statistik, insbesondere im Verkehrswesen“ der TU Dresden wird das Mikrosimulationsmodell für Binnenwasserstraßen PERSIST (Performant Simulation of Inland Ship Traffic) entwickelt (Stachel und Hart 2021), welches vorrangig am Niederrhein, darüber hinaus aber auch an anderen Wasserstraßen, angewendet werden soll. Bedeutung für die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) Mithilfe des Verkehrssimulationsmodells lassen sich an hochfrequentierten Abschnitten Engstellen identifizieren, die eventuell die Kapazität der Wasserstraßen vermindern. Zudem können Sicherheit und Leichtigkeit des Schiffsverkehrs unter Berücksichtigung veränderter hydrologischer Bedingungen, z. B. infolge des Klimawandels, untersucht werden. Damit erhält die WSV frühzeitig Informationen über potentielle verkehrliche Engstellen, welche die Wirtschaftlichkeit der Binnenschifffahrt einschränken. Die Verkehrssimulation ist darüber hinaus ein Werkzeug, mit dem sich, z. B. im Rahmen einer Verkehrsprognose und Reiseunterstützung, voraussichtliche Ankunftszeiten (ETA = Estimated Time of Arrival) von Schiffen an Schleusen und Zielhäfen ermitteln lassen. Untersuchungsmethoden Im bisherigen Projekt wurde bereits die Lateral and Longitudinal Control Policy zur lateralen und longitudinalen Steuerung eines Schiffes hinsichtlich des logischen Koordinatensystems sowie eine Decision Making Policy, welche die Überholentscheidungen des Schiffes kontrolliert, entwickelt. Um die Einsetzbarkeit von PERSIST als Fast-Time Simulator auch für anspruchsvolle Simulationsszenarien (mehr als 100 Schiffe, große Teile des Rheins) aufrecht zu erhalten, wurde PERSIST für die Parallelisierung auf Rechensystemen mit vielen CPU-Kernen vorbereitet. Anstatt alle Schiffe in einem Prozess auf einem Rechner zu simulieren, kann die Simulation nun auf beliebig viele unabhängige Prozesse verteilt werden, auch auf mehreren miteinander vernetzten Rechnern oder auf einem Großrechner mit vielen Rechenkernen. Auf einem physischen Rechenkern läuft jeweils nur ein Prozess. Bei der Verkehrssimulation bietet es sich an, den gesamten zu simulierenden räumlichen Bereich in mehrere gleich große Abschnitte zu unterteilen, den Schiffsverkehr auf diesen Abschnitten getrennt zu simulieren, d. h. zu prozessieren, und anschließend wieder zusammenzufügen. Die Anzahl der Abschnitte kann somit vor Beginn der Simulation flexibel an die Ressourcenverfügbarkeit des (Groß-)Rechners angepasst werden. (Text gekürzt)

GTS Bulletin: FTDL34 EDZO - Forecast (details are described in the abstract)

The FTDL34 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (DL): Germany(The bulletin collects reports from stations: EDLP;PADERBORN LIPPSTADT;EDLV;NIEDERRHEIN;EDLW;DORTMUND;EDRZ;ZWEIBRUECKEN;EDSB;KARLSRUHE BADEN-BADEN;EDZO;)

GTS Bulletin: LTDL34 EDZO - Aviation Information in XML (details are described in the abstract)

The LTDL34 TTAAii Data Designators decode as: T1 (L): Aviation Information in XML A1A2 (DL): Germany T1T2 (LT): Aerodrome Forecast ("TAF") (VT>=12 hours)(The bulletin collects reports from stations: EDLP;PADERBORN LIPPSTADT;EDLV;NIEDERRHEIN;EDLW;DORTMUND;EDRZ;ZWEIBRUECKEN;EDSB;KARLSRUHE BADEN-BADEN;EDZO;)

GTS Bulletin: SADL33 EDZO - Surface data (details are described in the abstract)

The SADL33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany(The bulletin collects reports from stations: EDFE;FRANKFURT-EGELSBACH;EDFH;FRANKFURT-HAHN;EDFM;MANNHEIM-CITY;EDLV;NIEDERRHEIN;EDVK;KASSEL-CALDEN;EDWE;Emden;EDZO;)

GTS Bulletin: LADL33 EDZO - Aviation Information in XML (details are described in the abstract)

The LADL33 TTAAii Data Designators decode as: T1 (L): Aviation Information in XML A1A2 (DL): Germany T1T2 (LA): Aviation routine reports ("METAR")(The bulletin collects reports from stations: EDFE;FRANKFURT-EGELSBACH;EDFH;FRANKFURT-HAHN;EDFM;MANNHEIM-CITY;EDLV;NIEDERRHEIN;EDVK;KASSEL-CALDEN;EDWE;Emden;EDZO;)

GTS Bulletin: SADL40 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SADL40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDOP;SCHWERIN PARCHIM ;EDVK;KASSEL-CALDEN ;EDMO;OBERPFAFFENHOFEN ;EDXW;WESTERLAND SYLT ;EDTL;LAHR ;EDDV;HANNOVER ;EDDW;BREMEN ;EDFH;FRANKFURT-HAHN ;EDDR;SAARBRUECKEN ;EDDS;STUTTGART ;EDDT;BERLIN-TEGEL INT ;EDDM;MUNICH INT ;EDTD;DONAUESCHINGEN-VILLINGEN ;EDDN;NUERNBERG;EDHI;HAMBURG-FINKENWERDER ;EDHL;LUEBECK BLANKENSEE ;EDDP;LEIPZIG HALLE ;EDFM;MANNHEIM-CITY ;EDHK;KIEL-HOLTENAU ;EDBC;COCHSTEDT ;EDVE;BRAUNSCHWEIG WOLFSBURG ;EDDK;COLOGNE BONN ;EDJA;MEMMINGEN ALLGAU ;EDDL;DUESSELDORF INT ;EDDE;ERFURT ;EDDF;FRANKFURT AM MAIN INT ;EDDG;MUENSTER OSNABRUECK ;EDDH;HAMBURG ;EDLW;DORTMUND ;EDDC;DRESDEN ;EDDB;BERLIN-Brandenburg INT ;EDLV;NIEDERRHEIN ;EDLP;PADERBORN LIPPSTADT ;EDLN;MOENCHENGLADBACH ;EDNY;FRIEDRICHSHAFEN ;EDSB;KARLSRUHE BADEN-BADEN ;EDMA;AUGSBURG ;EDQM;HOF-PLAUEN ;EDRZ;ZWEIBRUECKEN ;EDAC;ALTENBURG-NOBITZ ;EDTY;SCHWAEBISCH HALL ;EDAH;HERINGSDORF ;EDGS;SIEGERLAND ;) (Remarks from Volume-C: COMPILATION FOR REGIONAL EXCHANGE)

Bodenaushagerung nach Einstellung der Stickstoffduengung auf verschieden geduengtem Wirtschaftsgruenland zur Ueberfuehrung in Extensivgruenland

Auf vorher mit 0, 180, 300, 420 und 660 kg N/ha N zT aus Handelsduenger, zT aus Guelle; die Guelle zT als Vollguelle, zT als verduennte Guelle und zT mit Nachregnen-geduengten Flaechen wird nicht mehr mit N geduengt. Alle Varianten werden 4mal geschnitten. Ermittelt werden Trockenmasseertrag und N-Gehalt im Aufwuchs sowie NO3-Konzentration im Bodenwasser (90 cm Tiefe), Nmin im Boden bei 100 cm Tiefe und Gesamt-N und Gesamt-C bis 40 cm Tiefe.

Rhein: Niederrhein DAS-Basisdienst MQ

Grundlage der Berechnungen ist das 2D-HN-Modell "Niederrhein" (BAW, 2017) Die Flächendaten sind Berechnungsergebnisse aus zwei-dimensionalen (2D), hydrodynamisch-numerischen (HN) Modellen der BAW. Die 2D-HN-Modellierung liefert eine tiefengemittelte Abbildung des Fließzustands im modellierten Gebiet. Enthaltene Parameter: Wassertiefe, Fließgeschwindigkeit, Sohlschubspannung Die Längsschnitte werden aus den Flächendaten auf definierten Längsschnitten aggregiert. Der Parameter wird in einzelnen Segmenten gemittelt und dem segmentzentralen Hektometer zugeordnet. Ein Segment ist seitlich durch die Fahrrinnenränder begrenzt und erstreckt sich in Längsrichtung, vom Hektometer aus, über eine Entfernung von 50 m nach ober- und unterstrom. Enthaltene Parameter Längsschnitte: Fließgeschwindigkeit, Sedimenttransportkapazität Die Ermittlung der Sedimenttransportkapazität erfolgte nach dem Ansatz von Meyer-Peter und Müller. Die in die Berechnung einfließende Sohlschubspannung wurde aus der Kornrauheit bestimmt. Die Abflussrandbedingung der Modelle orientiert sich an den für die Zukunft projizierten Änderungen der Abflusskennwerte (DAS-Basisdienst). Es wird ein Fächer möglicher Abflussänderungen, der die Bandbreite der projizierten Änderungen vollständig umfasst, gerechnet (Abflussfächer) und ausgewertet. Die Rechnungen wurden in fünf-Prozent-Schritten im projizierten Änderungsrahmen für ausgewählte Abflusskennwerte vorgenommen (BAW, 2020). Weiteres: Kalibrierbereich: NQ – MHQ; Basisdaten: DGM-W 2010 "Niederrhein"; Aktualisierungen: Sohlpeildaten aus Mehrzweckpeilung 2015, Flutmulde Rees (BAW, 2015), Eisenbahnbrücke Wesel (DGM 2014), Brückendurchlass an der Gravinsel (2017) Rauheitsmodell: Teilprodukt des DGM-W „Niederrhein“ 2010 Gleichwertiger Wasserstand: GlW2012 Software: Telemac V6.3 R1

Auswirkung von Klaerschlamm auf Gruenlandertrag und Pflanzenbestand sowie auf Schwermetallgehalt im Boden und im Aufwuchs

Bei der Beseitigung von Klaerschlamm spielt die sachgerechte Unterbringung in der Landwirtschaft, vor allem auf Acker-, aber auch auf Gruenland, eine Rolle. In einigen Klaeranlagen faellt mit Brannt- und Dolomitkalk versetzter, stickfester Klaerschlamm an. Dieser kann wegen dem hohen Kalkgehalt nicht ausschliesslich auf Ackerflaechen ausgebracht werden. Aus diesem Grund ist die Unterbringung auf Gruenland relevant. In einem Versuch auf Dauergruenland wird die Auswirkung differenzierter Klaerschlammgaben auf Ertrag und Pflanzenbestand, vor allem aber auf Schadstoffbelastung (Schwermetalle) des Bodens und des Weideaufwuchses geprueft.

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