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.
Die Vorhersage von Klimafolgen auf den Gartenbau erfordert neue Modellierungsansätze, die die Vielfalt gartenbaulicher Kulturen und Produktionsverfahren, sowie deren besonderen Anfälligkeiten gegenüber Klima- und Wetterphänomen gerecht werden. Da konventionelle Herangehensweisen zur Klimaprognose hierfür schlecht geeignet sind, wird ein neuartiger Bayes'scher Modellierungsansatz entwickelt, der durch die Synthese bestehenden Wissens bestmögliche Prognosen und Handlungsempfehlungen erarbeitet. Die zu entwickelnde Methodik basiert auf den Prinzipien der Entscheidungsanalyse, zu deren Bausteinen partizipative Modellierung, probalistische Simulationen und eine sorgsame Berücksichtigung aller bedeutender Unsicherheiten und Risken gehören.
Mit diesem Ansatz werden Prognosen für mindestens drei für Nordrhein-Westfalen bedeutende gartenbauliche Kulturen erstellt. Vorgesehen sind Analysen für Spargel, Äpfel und Erdbeeren. Bei gutem Fortschritt können auch Zwiebeln, Kohl, Strauchbeeren, Callunen oder andere Kulturen bearbeitet werden. Dafür werden zunächst unter Einbeziehung von Experten- und Praxiswissen, sowie der Literatur, konzeptionelle Modelle übersetzt, mit Hilfe derer Simulationen durchgeführt werden können. Als Eingangsgrößen dienen sowohl Klimaprojektionen für mehrere Zeithorizonte, als auch geschätzte Bandbreiten für diejenigen Variablen, für die keine objektiven Daten zur Verfügung stehen. Diese Schätzwerte basieren auf allen verfügbaren Quellen , inklusive durch ein spezielles Trainingsprogramm im Schätzen von Wahrscheinlichkeiten geschulten Experten und Praktikern. Die Simulationsergebnisse bilden die Bandbreite der Klimawirkungen auf die modellierten Kulturen ab und erlauben es, die Auswirkungen von Anpassungsmaßnahmen zu simulieren. Zudem können mit Hilfe weiterführender Analysen bedeutsame Wissenslücken aufgezeigt werden, die im Nachgang durch gezielte Untersuchungen adressiert werden können. So erlaubt dieses Vorhaben eine Eingrenzung der zu erwartenden Klimafolgen, ein Aufzeigen bedeutender Unsicherheiten und einen Einblick in vielversprechende Anpassungsmaßnahmen.
Es ist das primäre Ziel dieses Projektes, Prozesse an der Schnittstelle zwischen Boden und Atmosphäre und deren Einfluss auf die ungesättigte Bodenzone zu analysieren, sowie die Theorie derartigen nicht-isothermen, mehrphasen und mehrkomponenten Prozesse zu verbessern. Hierbei liegt der Hauptfokus auf dem Einfluss von Oberflächenrauheiten und Heterogenitäten auf das Austauschverhalten. Das übergeordnete Ziel ist es, neue und validierte physikalische und mathematische Modelle zu entwickeln. Diese Modelle sollen mithilfe von umfassenden experimentellen und numerischen Analysen auf verschiedenen örtlichen und zeitlichen Skalen erstellt werden. Das Projekt hat vier Hauptziele:1. Hochauflösende Laborexperimente sollen auf verschiedenen Skalen (0,25-8m) durchgeführt werden, um neuartige Datenreihen zu erstellen, die aktuell nicht verfügbar sind. Dazu werden Experimente in einem Boden-Atmosphären Windkanal, dem Einzigen seiner Art, durchgeführt in denen die Eigenschaften der freien Strömung, der Bodenoberfläche und des Bodens variiert werden.2. Auf der Intermediate Skala werden Freifeldversuche unter dynamischen Randbedingungen durchgeführt um (i) die theoretischen Beschreibungen unter dem Einfluss von natürliche Heterogenitäten (z.B. Aggregaten) zu testen (ii) den Einfluss von tagesgang-abhängigen Triebkräften (z.B. Windgeschwindigkeit) zu analysieren und (iiI) zu untersuchen wie die Heterogenitäten am besten auf unterschiedlichen Skalen integriert werden können und wie diese die Austauschprozesse beeinflussen.3. Mit Hilfe dieser experimentellen Daten werden detaillierte numerische Simulationen auf der Darcy Skala (wenn notwendig mit der Forchheimer Erweiterung) benutzt, um zu analysieren ob es notwendig ist, die freie Strömung und deren Grenzschichteffekte für Masse, Impuls und Energie in aktuelle Modelle zu integrieren.4. Die Theorie für Massen-, Impuls- und Energieaustauschprozesse zwischen der Atmosphäre und dem Boden soll verbessert werden. Das beinhaltet Verdunstung, Kondensation, Strahlung und Transport von Komponenten, wie flüchtigen Komponenten in der Gasphase (VOC) oder stabilen Wasserisotopen, unter der Berücksichtigung unterschiedlicher Materialgrenzflächen. In einem zweiten Schritt sollen vereinfachte Modelle mit effektiven Parametern, basierend auf der integralen Betrachtung von Strömungs- und Transportprozessen, entwickelt, erweitert und getestet werden. Diese Modelle sollen die Effekte auf den unterschiedlichen zeitlichen und räumlichen Skalen wiedergeben.