Das Projekt "Sonderforschungsbereich (SFB) 1253: Catchments as Reactors: Schadstoffumsatz auf der Landschaftsskala (CAMPOS); Catchments as Reactors: Metabolism of Pollutants on the Landscape Scale (CAMPOS), Sonderforschungsbereich (SFB) 1253: Catchments as Reactors: Schadstoffumsatz auf der Landschaftsskala (CAMPOS)" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Tübingen, Zentrum für Angewandte Geowissenschaften, Arbeitsgruppe Hydrogeochemie.Das Verhalten anthropogener Schadstoffe im Landschaftsmaßstab stellt eine der größten Herausforderungen heutiger Umweltwissenschaften dar. Forschungsergebnisse der letzten zehn Jahre haben wiederholt gezeigt, dass Umsatzraten von Schadstoffen, die im Labor ermittelt wurden, im Widerspruch zu Feldbeobachtungen stehen. Dies weist darauf hin, dass wir die relevanten Prozesse, die den Schadstoffumsatz in der Natur bestimmen, nur unvollständig verstehen. Entsprechend sind wir nicht in der Lage, zukünftige Entwicklungen der Wasser- und Bodenqualität in Folge des Klima- und Landnutzungswandels zuverlässig vorherzusagen. Der SFB CAMPOS beruht auf der Hypothese, dass auf der Feldskala Prozesse maßgeblich sind, die in Laborexperimenten nur schwer zu erfassen sind. Viele Schadstoffe, die unter Laborbedingungen vergleichsweise schnell abgebaut werden, zeigen eine unerwartete Langlebigkeit im Feld; sie werden in Böden und Grundwasserleitern über lange Zeiträume gespeichert und können noch Jahre, nachdem der anthropogene Eintrag aufgehört hat, nachgewiesen werden. Während wichtige, aber langsame Prozesse in Laborstudien möglicherweise übersehen werden, erschwert die ausgeprägte hydrologische und biogeochemische Dynamik die Interpretation konventioneller Beobachtungskampagnen im Feld. CAMPOS zielt darauf ab, reaktive Landschaftselemente zu identifizieren und ihre Prozessdynamik mit ausführlichen Feldstudien zu biogeochemischen Umsätzen von Schadstoffen in einer beispiellosen Auflösung zu quantifizieren. Derartige Studien sind erst durch den enormen Fortschritt in der Analytik und Messtechnik der letzten Jahre (z.B. substanzspezifische Isotopen- und Enantiomeranalytik, 'non-target screening', Bioanalytik, insitu Sensoren, molekularbiologische Techniken inklusive omics) ermöglicht worden, die bislang noch nicht in gezielten Felduntersuchungen kombiniert wurden. Jedes im SFB vorgesehene Projekt vereinigt Expertise aus unterschiedlichen Disziplinen, die notwendig sind, um den Verbleib von Schadstoffen in der Natur zu verstehen. Die untersuchten Landschaftselemente umfassen Fließgewässer, den Übergang zwischen Gerinnen und dem Untergrund, Transekten im Grundwasser sowie verschiedene Bodenkompartimente. Ein neuer stochastischer Modellieransatz ermöglicht es, den reaktiven Stofftransport im Landschaftsmaßstab prozessbasiert zu modellieren und die damit verbundene Unsicherheit zu quantifizieren. Unser neuartiger multidisziplinärer Ansatz quantifiziert das langfristige Verhalten anthropogener Schadstoffe in der Umwelt, indem Einzugsgebiete als biogeochemische Reaktoren betrachtet werde. CAMPOS trägt somit zum Fortschritt der Umweltwissenschaften bei und schafft die Grundlage für realistischere Projektionen der zukünftigen Boden- und Wasserqualität unter den Bedingungen des Klima- und Landnutzungswandels.
Das Projekt "Sonderforschungsbereich (SFB) 1253: Catchments as Reactors: Schadstoffumsatz auf der Landschaftsskala (CAMPOS); Catchments as Reactors: Metabolism of Pollutants on the Landscape Scale (CAMPOS), Teilprojekt P07: Stochastischer Modellansatz für den reaktiven Stofftransport auf der Landschaftsskala" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Eberhard Karls Universität Tübingen, Zentrum für Angewandte Geowissenschaften (ZAG), Arbeitsgruppe Hydrogeology.In dem Projekt wird ein stochastischer Modellieransatz für den reaktiven Stofftransport im Landschaftsmaßstab entwickelt. Prozesse an der Landoberfläche und in Böden werden durch stochastische Boden-Pflanzen-Modelle beschrieben, die an ein stochastisches 3-D Strömungsmodell des Untergrunds unterhalb der Wurzelzone sowie an fließ- bzw. kontaktzeitbasierte reaktive Stofftransportmodelle für Nitrat und Pestizide gekoppelt sind. Als Ergebnis statistisch verteilter Parameter und Randbedingungen, ergeben sich statistische Verteilungen der Zielgrößen, wie z.B. Wasserstände und -flüsse, Konzentrationen reaktiver Spezies. Diese Verteilungen werden anschließend anhand gemessener Daten mittels Ensemble-Kalman-Filtermethoden konditioniert.
Das Projekt "Lokale stochastische Subgitterskalenmodellierung in der effizienten Simulation der geophysikalischen Strömungsdynamik" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Institut für Atmosphäre und Umwelt.Es gibt konzeptionelle Gründe, Interesse an effizienten Atmosphärenmodellen zu haben, weil diese tiefere Einblicke in der Atmosphärendynamik erlauben, z.B. in Hinsicht auf Klimavariabilität. Solche Modelle sind aber auch ein nützliches Werkzeug bei Untersuchungen der Klimasensitivität oder des Paläoklimas, wo sehr viele oder sehr lange Integrationen benötigt werden und somit die Recheneffizienz eine wichtige Rolle spielt. Besonders bei diesen Anwendungen muss darauf Wert gelegt werden, dass die unvermeidlichen Subgitterskalenparametrisierungen möglichst viel auf ersten Prinzipien basieren. Die stochastische Modenreduktion (SMR) bietet hier eine Strategie, bei der ein großer Teil der Parametrisierung auf Papier hergeleitet wird, wenn bestimmte Terme, die Wechselwirkungen zwischen nichtaufgelösten Moden beschreiben, durch einen einfachen stochastischen Prozess modelliert werden können. In früheren Anwendungen der SMR wurden die reduzierten Atmosphärenmodelle immer im Spektralraum formuliert. Somit koppelt die dazugehörige globale subgitterskalige Parametrisierung alle aufgelösten Moden miteinander. Letztes begrenzt die Anwendbarkeit der Methode auf niedrigdimensionale Systeme. Um dieses Problem zu umgehen, ist unlängst eine Implementierung der SMR für gitterbasierte Raumdiskretisierungen entwickelt worden, die in einer lokalen Parametrisierung resultiert. Diese Strategie wurde bis jetzt nur im Rahmen der Burgersgleichung getestet. Das vorgeschlagene Projekt soll signifikant dazu beitragen, die lokale SMR auf realistische Modelle der Atmosphärendynamik anzuwenden. Dabei sollen subgitterskalige Parametrisierungen für die barotrope Vorticitygleichung und für die Flachwassergleichungen auf der f-Ebene konstruiert werden. Beide Modelle beinhalten wesentliche Eigenschaften, die berücksichtigt werden müssen, wenn man die lokale SMR auf die allgemeinen Gleichungen für die Beschreibung der Atmosphärendynamik anwenden will. Die neuen subgitterskaligen Parametrisierungen sollen folgende Kriterien erfüllen: i) sie sollen systematisch aus den Modellgleichungen unter einer relativ kleinen Anzahl von Grundannahmen hergeleitet werden ii) sie sollen so konsistent wie möglich mit den Erhaltungseigenschaften der Gleichungen sein und iii) sie sollen eine minimale (falls möglich gar keine) Anpassung an Daten der aufgelösten Skalen verwenden. In der Klimamodellierung existiert ein großer Bedarf an physikalisch basierten und auflösungsunabhängig formulierten stochastischen Parametrisierungen. Die Entwicklung von subgitterskaligen Parametrisierungen mittels der SMR, wie in diesem Projekt vorgeschlagen, wird zu solchen Verfahren beitragen. Die Turbulenzparametrisierung in grob auflösenden Simulationen ist ein anderes Feld, das von einer solchen Entwicklung profitieren kann.
Das Projekt "Das Fluktuations-Dissipations-Theorem, Stochastik und klimaabhängige Subgitterskalenparametrisierungen für effiziente Klimamodelle" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Institut für Atmosphäre und Umwelt.In verschiedenen Anwendungsbereichen der Klimamodellierung, z.B. Paläoklimatologie oder Sensitivitätsstudien, besteht Bedarf nach einem besonders effizienten Atmosphärenmodul. Niedrigdimensionale Modelle, basierend auf empirisch-orthogonalen Funktionen (EOF), mit einer empirischen linearen Parametrisierung der nicht aufgelösten Subgitterskalen (SGS), können viele Aspekte der Dynamik eines klassischen allgemeinen Zirkulationsmodells reproduzieren. Sie bieten sich somit in diesem Zusammenhang als interessantes Werkzeug an. Ein verbleibendes Problem war bisher die Klimasensitivität der empirischen SGS-Parametrisierung. In dem Projekt sollen zwei eng miteinander verwobene Ansätze verwendet werden, um dieses Thema anzugehen: (1) Neuere Ergebnisse zeigen, dass das Fluktuations-Dissipations-Theorem (FDT) Potential für die Vorhersage der Reaktion einer empirischen SGS-Parametrisierung auf variable externe Bedingungen hat, insbesondere wenn das betroffene System ausreichend viele schnelle Komponenten hat. Die barotrope Vorticitygleichung in dieser Untersuchung gestattet aber nur vergleichsweise langsame barotrope Rossbywellen. Es ist deshalb zu erwarten, dass der FDT-Ansatz in einem realistischeren Zusammenhang noch besser funktioniert. Darum, und auch mit der direkten Absicht, sukzessive den Realismus der Anwendung zu erhöhen, ist es geplant, die FDT-Strategie auf niedrigdimensionale Modelle der quasigeostrophischen Dreischichtendynamik (QG3S) anzuwenden, die synoptisch-skalige barokline Wellen zulässt. Dazu soll eine empirische linear-stochastische (Ornstein-Uhlenbeck, OU) Parametrisierung betrachtet werden. (2) Noch mehr als der obige Ansatz mit einer empirischen OU-Parametrisierung basiert die stochastische Modenreduktion (SMR) auf ersten Prinzipien. Die darin gegebene explizite Ableitung des Einflusses der nichtaufgelösten schnellen Moden, mit multiplikativem Rauschen und nichtlinearen deterministischen Beiträgen als Ergänzung zu Antrieb und additivem Rauschen wie in einer OU-Parametrisierung, sollte zu einem robusteren Verhalten eines entsprechend entwickelten niedrigdimensionalen Modells führen als die mehr datenbasierte OU-Parametrisierung der SGS. Da SMR-basierte Modelle allerdings zu einem Klimafehler neigen, die oben beschriebenen empirischen Ansätze andererseits sehr gut funktionieren, ist es vorgesehen, die Leistungsfähigkeit von SMR-Modellen zu verbessern, indem die konstante und lineare Komponente ihrer SGS-Parametrisierung empirisch ergänzt wird. Wiederum im QG3S-Zusammenhang soll das FDT verwendet werden, um die Reaktion der empirischen Komponenten der so modifizierten SMR-Parametrisierung auf externe Störungen vorherzusagen. Das übergeordnete Ziel dieser Anstrengungen ist ein effizientes Atmosphärenmodell, das soweit wie nach dem heutigen Stand der Wissenschaft möglich auf ersten Prinzipien basiert, das darüber hinaus aber das FDT verwendet, um die Klimaabhängigkeit der verbleibenden empirischen Elemente zu beschreiben.
Das Projekt "Stochastische Analysis von Sprungprozessen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft / Deutscher Akademischer Austausch Dienst / Technische Universität Dresden. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Desden, Institut für Mathematische Stochastik, Professur für Wahrscheinlichkeitstheorie.Wir verbinden Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie mit Methoden der Analysis um Sprungprozesse zu analysieren. Insbesondere betrachten wir Coupling von Prozessen.
Das Projekt "Statistik mehrdimensionaler stochastischer Prozesse" wird/wurde ausgeführt durch: Hochschule Magdeburg-Stendal, Institut für Wasserwirtschaft und Ökotechnologie.Vortrag auf dem Workshop in Wismar daraus entstanden
Das Projekt "Forschergruppe (FOR) 2569: Agricultural Land Markets - Efficiency and Regulation, Teilprojekt: Landnutzungsverhalten von Landwirten unter verschiedenen institutionellen Rahmenbedingungen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität für Bodenkultur Wien, Institut für nachhaltige Wirtschaftsentwicklung.Das Projekt untersucht den Einfluss institutioneller Faktoren auf das Landnutzungsverhaltens von Landwirten. Dabei konzentrieren wir uns auf den Einfluss von Eigentumsrechten und Agrarumweltprogrammen (AUP) auf das Verhalten bezüglich Bodenschutz. Aus ökonomischer Sicht führt Pacht verglichen mit Landbesitz zu ineffizienter Ressourcennutzung und Verringerung der Bodenqualität. Erklärt kann dies durch die sich daraus ergebenden, unterschiedlichen Planungshorizonte werden. Da der Pachtanteile in vielen EU-Ländern sehr hoch ist, erscheint es wichtig, den Einfluss des Landbesitzes auf das Landnutzungsverhalten zu verstehen. AUP können als ein Mittel zur Beseitigung der negativen Effekte unsichere Eigentumsverhältnisse gesehen werden. Institution und ökonomische Überlegungen sind wichtige Einflussfaktoren für die Entscheidungen der Landwirt, aber soziale Normen, Überzeugungen und Werte beeinflussen ebenfalls ihre Motivation und ihr Verhalten. Deshalb wenden wir sowohl ökonomische als auch sozialpsychologische Theorien und Modelle in vier Arbeitspaketen (AP) an. AP1 (Analyse des Einflusses von Eigentumsrechten auf das ) erforscht, ob Landwirte auf gepachtetem Land eher erosionsanfällige Pflanzen anbauen und weniger Fruchtfolge durchführen als auf eigenem Land. Außerdem untersuchen wir den Zusammenhang zwischen den Eigentumsverhältnissen und der Teilnahme an AUP. In AP2 (Ökonomische Effizienz und Umwelteffizienz von landwirtschaftlichen Haushalten) verbinden wir ein Haushaltsproduktionsmodell mit stochastischen Produktionsfunktionen. Wir verwenden diesen neuartigen Ansatz um den Zusammenhang zwischen ökonomischer Effizienz und Umwelteffizienz und ihre Abhängigkeit von Landbesitz und Teilnahme an AUP zu offenbaren. In AP3 (Sozialpsychologische Analyse des Landnutzungsverhaltens der Landwirte) verwenden wir explorative Interviews und eine Befragung von Landwirten, so wie das sozialpsychologische Modell der Mensch-Natur-Beziehungen, um zu verstehen, wie formale und informelle Institutionen die Motivation der Landwirte für die Bodenerhaltung beeinflussen. In WP4 (Konzeptionelles Modell des institutionell geformten Landnutzungsverhaltens und Landbewirtschaftungstypen) verwenden wir die Ergebnisse aus AP1 - AP3, um verschiedene Landbewirtschaftungstypen zu identifizieren. Die wichtigsten Beiträge unserer Forschungsarbeit sind: i.) unser integrative Ansatz der ökonomischen und sozialpsychologischen Modelle kombiniert; ii) die Adaption der Messung von Umwelteffizienz für die Entscheidungssituation landwirtschaftlicher Familienbetriebe; iii.) die erstmalige Anwendung des Modells der Mensch-Natur-Beziehungen im Zusammenhang mit Landnutzungsverhalten von Landwirten; iv.) alles basierend auf der Verwendung zweier außergewöhnlicher Datensätze: ein bundesweiter, mehrjähriger Datensatz auf Flurstück-Ebene und landwirtschaftliche Buchführungsdaten verknüpft mit sozialpsychologischen Umfragedaten.
Das Projekt "gridcast: Erhöhung der Netzsicherheit durch flexibilisierte Wetter- und Leistungsprognosemodelle auf Basis stochastischer und physikalischer Hybridmethoden, Teilvorhaben: Optimierte numerische Wettervorhersagen und Warnungen für die Energiewirtschaft" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutscher Wetterdienst.Im Forschungsprojekt gridcast entwickeln das Fraunhofer IWES und der Deutsche Wetterdienst (DWD) zusammen mit Netzbetreibern neue Verfahren zur verbesserten Bestimmung der maximal möglichen, der tatsächlichen und der in den nächsten Stunden bis Tagen zu erwartenden Wind- und PV-Stromeinspeisung an beliebigen Netzknoten des deutschen Verbundnetzes. Die Arbeiten in diesem Vorhaben haben zum Ziel, die numerische Wettervorhersage langfristig auch im Hinblick auf die Energiewirtschaft zu optimieren. Dies bezieht sich dabei auf die gesamten Vorhersagekette: vom Nowcasting, über die Datenassimilation, bis zur Ensemblevorhersage. Zum anderen soll sowohl die Kommunikation der Vorhersagen bzw. Warnungen für die Übertragungs- und Verteilnetzbetreiber als auch generell der Dialog zwischen Meteorologie und Energiewirtschaft intensiviert werden. Das Ziel ist dabei, die Wirksamkeit der optimierten Vorhersageprodukte und deren Umsetzung in konkrete Entscheidungsmechanismen zu fördern. Die Arbeiten lassen sich im Wesentlichen in drei Schwerpunkte unterteilen. Der erste Schwerpunkt adressiert die Verfahrensentwicklung zur optimierten Bestimmung der maximal möglichen sowie der tatsächlichen Einspeisung von Wind- und PV-Anlagen an beliebigen Netzknoten unter Berücksichtigung der verschiedenen Faktoren, welche zu einer reduzierten Einspeiseleistung führen. Im zweiten Schwerpunkt werden die Wettermodelle des DWD an die Belange der Netzbetriebsführung angepasst sowie die darauf aufbauende Wind- und Solarstromprognosemodelle optimiert. Der letzte Schwerpunkt befasst sich mit der Integration der neuartigen Wetter- und Leistungsprognosemodelle in den Netzbetrieb.
Das Projekt "gridcast: Erhöhung der Netzsicherheit durch flexibilisierte Wetter- und Leistungsprognosemodelle auf Basis stochastischer und physikalischer Hybridmethoden, Teilvorhaben: Bestimmung und Vorhersage der Wind- und Solarstromeinspeisung für den Netzbetrieb" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik (IWES) - Institutsteil Kassel.Im Forschungsprojekt Gridcast entwickeln das Fraunhofer IEE und der Deutsche Wetterdienst (DWD) zusammen mit Netzbetreibern neue Verfahren zur verbesserten Bestimmung der maximal möglichen, der tatsächlichen und der in den nächsten Stunden bis Tagen zu erwartenden Wind- und PV-Stromeinspeisung an beliebigen Netzknoten des deutschen Verbundnetzes. Die Verfahren werden speziell angepasst, um Netzbetreibern optimierte Eingangsdaten und Informationen über Unsicherheiten für ihre aktuellen und vorrausschauenden Netzsicherheitsberechnungen bereitzustellen. Erstmalig werden die Verfahren auch explizit Maßnahmen berücksichtigen, welche zu einer reduzierten Netzeinspeisung führen und welche nicht primär durch das Wetter bedingt sind. Eine große Stärke des Projektes liegt in der Betrachtung der gesamten Prozesskette: (1) ausgehend von der Analyse und Aufbereitung potentiell verfügbarer Messdaten, (2) über die an die Energiewirtschaft angepassten und optimierten Wetterprognose- und Nowcasting-Modelle des DWD, (3) sowie darauf aufbauend über die Modelle des IEE zur Berechnung der aktuellen und zukünftig zu erwartenden Wind- und Solarstromeinspeisung an beliebigen Netzknoten, (4) bis hin zur Anwendung in der Netzführung durch Übertragungs- und Verteilnetzbetreiber. Das Forschungsprojekt Gridcast besteht im Wesentlichen aus drei Schwerpunkten. Der erste Schwerpunkt adressiert die Verfahrensentwicklung zur optimierten Bestimmung der maximal möglichen sowie der tatsächlichen Einspeisung von Wind- und PV-Anlagen an beliebigen Netzknoten unter Berücksichtigung der verschiedenen Faktoren, welche zu einer reduzierten Einspeiseleistung führen. Im zweiten Schwerpunkt werden die Wettermodelle des DWD an die Belange der Netzbetriebsführung angepasst sowie die darauf aufbauende Wind- und Solarstromprognosemodelle optimiert. Der letzte Schwerpunkt befasst sich mit der Integration der neuartigen Wetter- und Leistungsprognosemodelle in den Netzbetrieb.
Das Projekt "05M2018 - ENets: Stochastische Modellierung und Steuerung der Energienetze der Zukunft, Teilprojekt 3: Kopplung der Gas- und Stromnetze" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen University, Fachgruppe Mathematik, Institut für Geometrie und Praktische Mathematik (IGPM).Kernelement des Projektvorhabens ist die Kombination stochastischer Modellierung des Strom- und Gasmarktes unter Berücksichtigung ökonomischer Grundsätze mit der Modellierung und Optimierung der Strom und Gasnetze unter Berücksichtigung physikalischer Grundsätze. Dabei soll eine Kopplung der bisher separat betrachteten Modellebenen Markt und Netz erfolgen. Die Entwicklung der Modelle wird gegenseitig abgestimmt, um ein algorithmisch effizientes Gesamtmodell zu entwickeln. Hierbei sind aus mathematischer Sicht folgende Fragestellungen zu betrachten: Entwicklung von Modellen und Algorithmen zur Integration stochastischer Eingangsgrößen in die physikalischen Netzmodelle für Strom und Gas, Integration preissensitiver Nachfrage (smart-grids) und volatiler Erzeuger (erneuerbare Energien) in Strommarktmodelle für den Day-Ahead- und den Intraday-Markt, Methoden zur Kopplung und operativen Optimierung des Strom- und Gasnetzes unter Berücksichtigung unsicherer Eingangsgrößen.
| Origin | Count |
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| Bund | 196 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 196 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 196 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 177 |
| Englisch | 49 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 109 |
| Webseite | 87 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 113 |
| Lebewesen & Lebensräume | 102 |
| Luft | 102 |
| Mensch & Umwelt | 196 |
| Wasser | 92 |
| Weitere | 195 |
