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BATLAS: bundesweiter digitaler Atlas zur Analyse von Fledermaus-Populationsdaten

Alle 24 in Deutschland vorkommenden Fledermausarten sind in Anhang IV der Fauna-Flora-Habitat(FFH)-Richtlinie aufgeführt und stehen somit in Deutschland unter strengem Schutz. Für ein effektives Monitoring und den Schutz dieser Arten ist eine belastbare und langfristige Datenbasis erforderlich, aus der artspezifische Populationstrends abgeleitet werden können. Die Dringlichkeit einer solchen Datengrundlage wird durch zunehmende Gefährdungen wie Quartierverlust, Insektenrückgang und den Ausbau der Windenergie verstärkt. In den letzten Jahrzehnten haben viele im Fledermausschutz haupt- und ehrenamtlich Aktive Fledermaus-Zähldaten erhoben, die nicht oder nur teilweise in dezentralen Datenbanken gesichert sind. Ziel des Projekts „Bedrohte Daten von bedrohten Arten“ war es, diese Zähldaten zu identifizieren und sie in eine zentrale Datenbank mit einem einheitlichen Datenformat zu überführen, um sie mit Hilfe moderner statistischer Methoden für die Bestimmung bundesweiter Trends wissenschaftlich auswerten zu können. Anschließend sollten die Populationstrends der Öffentlichkeit unter Nennung der originalen Datenquellen zugänglich gemacht werden. Dazu wurde die Webanwendung BATLAS entwickelt, in der vorliegende Daten automatisch mit entsprechenden Modellen ausgewertet und die geschätzten Populationstrends angezeigt werden können. Des Weiteren können autorisierte Benutzerinnen und Benutzer im Login-Bereich eigene Daten selbstständig auswerten, indem sie das eingebaute Analysewerkzeug nutzen. Derzeit liegen Populationstrends von 16 Fledermausarten vor, wofür ausschließlich Zähldaten aus Winterquartieren einbezogen wurden. BATLAS soll langfristig mit weiteren Daten gefüllt werden. Dabei sollen auch Zähldaten aus anderen Quartiertypen (zum Beispiel Wochenstuben) genutzt werden, um für möglichst viele einheimische Arten umfassende Populationstrends berechnen zu können.

Wasserwirtschaftliche Ermittlungen und Anwendung von digitalen Versiegelungsdaten aus amtlichen Liegenschaftskatasterdaten NRW (WaLKIS)

WaLKIS ist ein Forschungs- und Entwicklungsvorhaben (Wasserwirtschaftliche Ermittlungen und Anwendung von digitalen Versiegelungsdaten aus amtlichen Liegenschaftskatasterdaten), welches über zwei Phasen von 2017 bis 2024 vom Forschungsinstitut für Wasserwirtschaft und Klimazukunft an der RWTH Aachen (FiW) e. V. - gefördert durch das MUNV NRW - durchgeführt wurde. Im Rahmen des Vorhabens wurde ein Algorithmus zur flächenspezifischen Bestimmung der Belastungskategorien nach DWA-A 102-2/BWK-A 3-2 (Anhang A, Tabelle A.1) entwickelt – u.a. auf Basis von ALKIS®, Verkehrsstärkezählungen und Fernerkundungsdaten. Es wird hiermit ein für NRW einheitlich abgeleitetes Kartenmaterial für eine Ersteinschätzung von flächennutzungsspezifischen Belastungskategorien als Geodateninformationen für AnwenderInnen zur Verfügung gestellt. Diese enthalten zusätzliche Informationen wie die Abflusswirksamkeit und Rauigkeit der befestigten Flächen. Die hier bereitgestellten Daten liegen im Format Geopackage (gpkg) vor. Enthalten sind sowohl Polygondaten auf Kreisebene unter Berücksichtigung der jeweiligen Ortslagen als auch statistische Auswertungen hinsichtlich des Ausmaßes belasteter Flächen innerhalb und außerhalb von Ortslagen in NRW in Form von Tabellen.

Deutsches Gewässerkundliches Jahrbuch Elbegebiet, Teil II Havel mit deutschem Odergebiet

Das Deutsche Gewässerkundliche Jahrbuch (DGJ) enthält offizielle gewässerkundliche Kenngrößen, hauptsächlich Wasserstands- und Abflussdaten ausgewählter Messstellen. Es stellt sowohl Tageswerte als auch statistische Auswertungen, d. h. Hauptwerte, Dauertabellen und Extremwerte bereit. Die Veröffentlichung erfolgt hauptsächlich in Tabellenform, für einzelne Stationen auch in grafischer Aufbereitung.

ZEMA - Zentrale Melde- und Auswertestelle für Störfälle und Störungen in verfahrenstechnischen Anlagen

Im Jahr 1993 hat die ZEMA im Umweltbundesamt ihre Arbeit aufgenommen. In der ZEMA werden alle nach der Störfall-Verordnung (12. BImSchV) meldepflichtigen Ereignisse erfasst, ausgewertet und in Jahresberichten veröffentlicht. Die meldepflichtigen Ereignisse werden entsprechend ihrem Gefahrenpotential in Störfälle und in Störungen des bestimmungsgemäßen Betriebs unterteilt. Die systematische Erfassung und Auswertung der Ereignisse soll Erkenntnisse liefern, die als wichtige Grundlage einer Weiterentwicklung des Standes der Sicherheitstechnik dienen. Im Zeitraum von 1980 bis 2002 wurden in der Datenbank der ZEMA 392 Ereignisse aus Deutschland registriert. Statistische Auswertungen liegen für den Zeitraum von 1991-2001 vor und sind im Internet zugänglich.

Überarbeitung der statistischen Guidance zu OECD Prüfrichtlinien (OECD Series on Testing and Assessment No. 54)

Hintergrund: Datenanforderungen der Europäischen Verordnungen für Industriechemikalien (REACH 1907/2006/EG), Pflanzenschutzmittel (1107/2009/EG), Biozide (528/2012/EG), Tierarzneimittel (2019/6/EG) und der Richtlinie für Arzneimittel (2004/28/EG und 2004/27/EG) basieren auf standardisierten ökotoxikologischen Labor- und Freilandtests., i.d.R. OECD-Prüfrichtlinien. Die Festlegung der statistischen Auswertung der Labordaten erfolgt derzeit in den einzelnen OECD-Prüfrichtlinien mit Hinweis auf die 2006 veröffentlichten Grundprinzipien der statistischen Auswertung für OECD-Prüfrichtlinien im OECD Dokument Nr. 54 'Current approaches in the statistical analysis of ecotoxicity data: a guidance to application'. Die im OECD Dokument Nr. 54 beschriebenen Methoden sind (teilweise) überholt und es fehlen geeignete Methoden für die Auswertung von nicht-normalverteilten Daten. Nicht-normalverteilte Daten kommen standardmäßig in aquatischen Mesokosmen und Freilandstudien an Bodenorganismen und Arthropoden vor, die eine zentrale Rolle in der Zulassung von Chemikalien spielen. Eine Überarbeitung des OECD Dokuments Nr. 54 ist dringend notwendig, weil es direkte Auswirkungen auf die statistische Auswertung aller OECD-Prüfrichtlinien für die Bewertung von Auswirkungen auf Nichtzielorganismen hat. Forschungsziele sind: 1. Aktualisierung von OECD Dokument Nr. 54 - Aufnahme fehlender Methoden-Prüfung und Aktualisierung enthaltener Methoden, 2. Überführung des OECD Dokument Nr. 54 in ein OECD Guidance Dokument (verbindlicher) - Ermöglichung direkter Verweise zu bestehenden OECD-Prüfrichtlinien und der Vereinheitlichung statistischer Verfahrensweisen innerhalb bestehender OECD Prüfrichtlinien sowie eine präzisierte Ableitung der abgeleiteten Endpunkte zur Verbesserung der Risikobewertung für Chemikalien.

Physikbasiertes, lernfähiges Energiemanagement zur Sektorenkopplung und Verteilnetzflexibilisierung, Teilvorhaben: Last- und Erzeugungsprognosen (Siemens)

Gebäude-Energie-Management-Systemen (GEMS) tragen dazu bei die steigende Anzahl fluktuierender Erzeuger (z.B. PV Anlagen) sowie elektrischer Lasten (z.B. Elektrofahrzeuge) in das Verteilnetz zu integrieren. Für den optimalen Betrieb von GEMS ist eine genaue Prognose von Erzeugungsanlagen sowie Lasten notwendig. Bisher verwendete Standardlastprofile können den Verbrauch gut abbilden, wenn ausreichend Verbraucher vorhanden sind und diese keine Flexibilität nutzen. Diese Lastabschätzung ist aktuell allerdings kaum in der Lage, Prognosen für wenige Verbraucher bzw. für Verbraucher mit Flexibilitäten wie Batteriespeichern abzubilden. Daher wird im Rahmen dieses Teilvorhabens ein adaptives Prognosewerkzeug entwickelt, das abhängig von den verfügbaren Daten die bestmögliche Verbrauchs- und Erzeugungsprognose liefert. Dieses Teilvorhaben stellt sicher, dass Prognosen mit hoher Verfügbarkeit und Skalierbarkeit bereitgestellt werden, was letztlich zu einer stabileren und nachhaltigeren Energieversorgung führt. Dazu werden verschiedene Prognoseverfahren und deren Kombination, z.B. klassische statistische Methoden, Regressionsmethoden, Machine-learning-Verfahren aber auch neuartigen Entwicklungen wie Pretrained Transformer Modelle erprobt und evaluiert. Insbesondere soll in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern der Einfluss des jeweiligen Prognoseverfahren auf den Betrieb der im Projekt entwickelten GEMS evaluiert werden.

Veredelung von Melasse durch gepaarte Elektrolyse und elektrodialytische Aufarbeitung

Das Vorhaben hat zum Ziel Melasse als Rohstoff für die elektrochemische Umsetzung zu Folgeprodukten zu verwenden. Bisher wird Melasse vor allem als Futtermittel oder als Kohlenstoffquelle für Fermentationen verwendet. Sie zeichnet sich durch einen hohen Anteil an Kohlenhydraten aus. Diese sollen durch anodische Oxidation zu Hydroxycarbonsäuren bzw. durch gepaarte Elektrolyse zu Polyolen umgesetzt werden, wobei katalytisch aktive Nickelhydroxidelektroden als innovativer Ansatz zur Anwendung kommen sollen. Dabei kommt es zunächst zu einer Spaltung der Kohlenhydrate und Oxidation zu Hydroxycarbonsäuren, welche anschließend kathodisch hydriert werden (Domino-Oxidationsreduktions-Sequenz, DoORs). Neben den im Mittelpunkt stehenden elektrochemischen Umsetzungen sind Untersuchungen zur Zusammensetzung der Melasse sowie zu den möglichen Reaktionsprodukten notwendig. Dazu werden einerseits Kopplungsmethoden wie LC- und GC-MS eingesetzt sowie direkt an die MS gekoppelte elektrochemische Durchflusszellen (EC-MS). Störende Komponenten, die entweder die elektrochemische Umsetzung verhindern oder zu störenden Nebenprodukten führen, sollen durch eine Vorbehandlung der Melasse abgetrennt werden. Hier kommen Membranverfahren wie Nanofiltration oder Elektrodialyse zum Einsatz. Für die Optimierung der Versuchs- und Prozessbedingungen werden notwendige kinetische Parameter bestimmt und auf Basis einfacher formalkinetischer Modelle die Reaktionen beschrieben. Daneben kommen statistische Methoden der Versuchsplanung zum Einsatz, um die komplexen Zusammenhänge im Hinblick auf Selektivität, Ausbeute und Energieverbrauch zu optimieren. In einem abschließenden Arbeitspaket soll in einem Durchflussreaktor unter GMP-Bedingungen Material im kg-Maßstab für Anwendungsuntersuchungen gewonnen werden.

Veredelung von Melasse durch gepaarte Elektrolyse und elektrodialytische Aufarbeitung, Teilvorhaben 2: Elektrosynthese

Das Vorhaben hat zum Ziel Melasse als Rohstoff für die elektrochemische Umsetzung zu Folgeprodukten zu verwenden. Bisher wird Melasse vor allem als Futtermittel oder als Kohlenstoffquelle für Fermentationen verwendet. Sie zeichnet sich durch einen hohen Anteil an Kohlenhydraten aus. Diese sollen durch anodische Oxidation zu Hydroxycarbonsäuren bzw. durch gepaarte Elektrolyse zu Polyolen umgesetzt werden, wobei katalytisch aktive Nickelhydroxidelektroden als innovativer Ansatz zur Anwendung kommen sollen. Dabei kommt es zunächst zu einer Spaltung der Kohlenhydrate und Oxidation zu Hydroxycarbonsäuren, welche anschließend kathodisch hydriert werden (Domino-Oxidationsreduktions-Sequenz, DoORs). Neben den im Mittelpunkt stehenden elektrochemischen Umsetzungen sind Untersuchungen zur Zusammensetzung der Melasse sowie zu den möglichen Reaktionsprodukten notwendig. Dazu werden einerseits Kopplungsmethoden wie LC- und GC-MS eingesetzt sowie direkt an die MS gekoppelte elektrochemische Durchflusszellen (EC-MS). Störende Komponenten, die entweder die elektrochemische Umsetzung verhindern oder zu störenden Nebenprodukten führen, sollen durch eine Vorbehandlung der Melasse abgetrennt werden. Hier kommen Membranverfahren wie Nanofiltration oder Elektrodialyse zum Einsatz. Für die Optimierung der Versuchs- und Prozessbedingungen werden notwendige kinetische Parameter bestimmt und auf Basis einfacher formalkinetischer Modelle die Reaktionen beschrieben. Daneben kommen statistische Methoden der Versuchsplanung zum Einsatz, um die komplexen Zusammenhänge im Hinblick auf Selektivität, Ausbeute und Energieverbrauch zu optimieren. In einem abschließenden Arbeitspaket soll in einem Durchflussreaktor unter GMP-Bedingungen Material im kg-Maßstab für Anwendungsuntersuchungen gewonnen werden.

Veredelung von Melasse durch gepaarte Elektrolyse und elektrodialytische Aufarbeitung, Teilvorhaben 1: Up- und Downstream processing

Das Vorhaben hat zum Ziel Melasse als Rohstoff für die elektrochemische Umsetzung zu Folgeprodukten zu verwenden. Bisher wird Melasse vor allem als Futtermittel oder als Kohlenstoffquelle für Fermentationen verwendet. Sie zeichnet sich durch einen hohen Anteil an Kohlenhydraten aus. Diese sollen durch anodische Oxidation zu Hydroxycarbonsäuren bzw. durch gepaarte Elektrolyse zu Polyolen umgesetzt werden, wobei katalytisch aktive Nickelhydroxidelektroden als innovativer Ansatz zur Anwendung kommen sollen. Dabei kommt es zunächst zu einer Spaltung der Kohlenhydrate und Oxidation zu Hydroxycarbonsäuren, welche anschließend kathodisch hydriert werden (Domino-Oxidationsreduktions-Sequenz, DoORs). Neben den im Mittelpunkt stehenden elektrochemischen Umsetzungen sind Untersuchungen zur Zusammensetzung der Melasse sowie zu den möglichen Reaktionsprodukten notwendig. Dazu werden einerseits Kopplungsmethoden wie LC- und GC-MS eingesetzt sowie direkt an die MS gekoppelte elektrochemische Durchflusszellen (EC-MS). Störende Komponenten, die entweder die elektrochemische Umsetzung verhindern oder zu störenden Nebenprodukten führen, sollen durch eine Vorbehandlung der Melasse abgetrennt werden. Hier kommen Membranverfahren wie Nanofiltration oder Elektrodialyse zum Einsatz. Für die Optimierung der Versuchs- und Prozessbedingungen werden notwendige kinetische Parameter bestimmt und auf Basis einfacher formalkinetischer Modelle die Reaktionen beschrieben. Daneben kommen statistische Methoden der Versuchsplanung zum Einsatz, um die komplexen Zusammenhänge im Hinblick auf Selektivität, Ausbeute und Energieverbrauch zu optimieren. In einem abschließenden Arbeitspaket soll in einem Durchflussreaktor unter GMP-Bedingungen Material im kg-Maßstab für Anwendungsuntersuchungen gewonnen werden.

Lebenszyklusverlängerung von bestehenden und zukünftigen stationären Batteriespeichersystemen durch hybride Zustandsprognose

Das Projekt BattLifeBoost soll die Zustandsschätzung und die damit verbundene Lebensdauerabschätzung für Batteriesysteme verbessern. Dabei wird von den 4 Projektpartnern unter Berücksichtigung von vorhandenen Felddaten sowie der Anwendung von statistischen Methoden, maschineller Lernverfahren und den im Projekt entwickelten Zellalterungsmodell ein Systemalterungsmodell entwickelt, was eine deutlich verbesserte Prädiktion der noch möglichen Speicherlebensdauer ermöglicht. Neben der verbesserten Prognose der Batteriehaltbarkeit in vorgegebenen stationären Anwendungen wird zudem ein Modelltransfer auf bis dato nicht hinreichend parametrierte Batteriezellen untersucht. Abschließen werden die Projektergebnisse von allen Partnern ökonomisch und ökologisch bewertet. Dieses Teilprojekt fokussiert sich auf die State-of-Health (SOH) Bestimmung von stationären Energiespeichern. Dabei soll der SOH aus Felddaten von Heimspeichersystemen ermittelt und mittels Machine-Learning Algorithmen extrapoliert werden, um ein End-of-life (EOL) Datum bestimmen zu können. Aus den gewonnenen sowie geclusterten Daten sollen Degradationsparameter bestimmt und daraus ein SOH-Model entwickelt werden, um die Auswirkungen weiterer Lastprofile bzw. Anwendungsfelder auf die Lebensdauer abschätzen zu können. Mit den Ergebnissen soll die Überdimensionierung der Speicher sowie die Zeit für die notwendige Qualifizierung von Zellen verringert werden, wodurch sich wirtschaftliche und ökologische Vorteile wie die Reduktion des CO2-Fußabdrucks ergeben.

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