Konvektive Stürme sind verantwortlich für Unwetter, wie z.B. großer Hagel, Sturzfluten und starke Windböen. Ein kritischer Faktor, der bestimmt, wie schädlich diese Ereignisse sind, ist die Wolkenmikrophysik innerhalb des konvektiven Systems. Die Prozesse der Wolkenmikrophysik tragen direkt zur Bildung von großem Hagel und Regen bei, verändern aber zusätzlich die Umgebung, in der sich die Konvektion durch latente Erwärmung und Abkühlung entwickelt. Diese Veränderungen in der Struktur des konvektiven Sturms wirken sich dann auch darauf aus, welche mikrophysikalischen Prozesse wo im Sturm aktiv sind . Über die Existenz dieser komplexen Wechselwirkungen wurde in zahlreichen Publikationen berichtet. Allerdings gibt es bisher keine Studien, die einen systematischen Ansatz zur Erforschung der Wechselwirkungen zwischen Wolkenmikrophysik und konvektiver Dynamik verfolgen. In diesem Projekt werden wir eine systematische Analyse der Wechselwirkungen zwischen den Prozessen der Wolkenmikrophysik, der Struktur konvektiver Systeme und dessen Lebenszyklus sowie der daraus resultierenden Unwetterlage durchführen. Modellsimulationen mit ICON (~1 km Auflösung) werden anhand der mikrophysikalischen Prozesse, der Sturmstruktur und des Lebenszyklus von Dual-Polarisations-Radardaten ausgewertet.Das Hauptziel dieses Projektes ist es, einen Rahmen für die Verbesserung der konvektionszulassenden Simulation von schweren konvektiven Wetterereignissen zu schaffen. Dies wird erreicht durch 1) Analyse der Prozesse der Wolkenmikrophysik, die für die Erzeugung von Niederschlägen, die zu einem Schadensereignis führen, am wichtigsten sind, 2) Evaluierung, wie gut der Lebenszyklus, die Sturmstruktur und die mikrophysikalischen Prozesse von konvektiven Stürmen, die von ICON simuliert werden, den polarimetrischen Radarbeobachtungen entsprechen. 3) Untersuchung der Empfindlichkeit der Sturmstruktur und des Lebenszyklus für die Darstellung mikrophysikalischer Prozesse.Daher wird das ICON-Modell modifiziert, um die mikrophysikalischen Prozessraten in 3D auszugeben. Mikrophysikalisches "Piggybacking" wird ebenfalls integriert, um rein mikrophysikalische Effekte von gekoppelten mikrophysikalisch-dynamischen Effekten zu trennen.Am Ende dieses Projektes werden wir in der Lage sein, die derzeitige Fähigkeit von ICON zusammenzufassen, konvektive Stürme und deren schädliche Niederschläge zu simulieren, zu identifizieren, welche Prozesse für die Erzeugung der schädlichen Niederschläge am wichtigsten sind, und Verbesserungen zu empfehlen, um aktuelle Mängel im Modellsystem zu beheben. Das Endergebnis wird nicht nur ein verbessertes Verständnis der realen und modellierten Konvektion sein, sondern auch spezifische Empfehlungen zur Verbesserung der Vorhersage von schädliche Niederschläge aus Konvektion geben.
Kalte Gase oder Aerosolwolken in der Atmosphaere koennen schwerer als die Umgebungsluft sein. Die entstehende Bewegung entlang des Bodens soll untersucht werden. Von speziellem Interesse sind die Ausbreitungsgeschwindigkeit sowie die Verduennung der Wolke durch die Vermischung mit der umgebenden Luft (Entrainment). Das Problem stellt sich bei der Verdampfung von verfluessigten Gasen (z.B. Erdgas) oder bei Unfaellen in chemischen Anlagen (z.B.Seveso). Staublawinen und Sandsturmfronten haben aehnliche Ausbreitungscharakteristiken. Am Institut wird ein Kanal aufgebaut (2.0 x 1.6 x 22.0 m), in dem die eindimensionale Ausbreitung ueber einer isolierten Unterlage gemessen werden wird. Damit werden theoretische Modelle ueberprueft und empirische Groessen bestimmt.
Das Teilvorhaben Sicherheit von Batteriespeichern befasst sich mit dem Teilaspekt der Sicherheit von 2nd-Life-Batteriespeichern. Dieser Aspekt ist für die Akzeptanz von Speichern sowie den sicheren Betrieb über eine möglichst lange Lebensdauer von entscheidender Bedeutung. Einzelne defekte Zellen können zur Havarie eines gesamten Batteriespeichers führen. Daher müssen insbesondere gebrauchte Zellen vor einer Verwendung in einem 2nd-Life-Speicher hinsichtlich ihres Zustands bewertet werden. Die dafür nötige Methode wird in diesem Teilvorhaben entwickelt und auf bereits gealterte Module angewandt. Ein zweiter Aspekt der Sicherheit von Batteriespeichern ist mit der Alterung verknüpft. So lässt über eine hohe Anzahl von Zyklen nicht nur die Kapazität der Zellen nach, sondern die Gefahr für einen Fehlerfall steigt an. Bisher ist nicht bekannt, welche Auswirkungen der Einsatz von Batteriespeichern in einem Prosumer-Betrieb hat. Die Alterungseigenschaften der Batterien unter diesen speziellen Bedingungen werden daher in diesem Teilvorhaben untersucht. Ein Schwerpunkt des Verbundvorhabens ist die zuverlässige Bereitstellung von Momentanreserve durch Prosumersysteme unter Berücksichtigung der Auswirkungen auf Leistungselektronik und Batterien sowie ihre Lebensdauer und Zuverlässigkeit.
z.Zeit geregelt durch Absicherung der Erreichbarkeit außerhalb der Arbeitszeit
RESY, das DV-gestützte Rufbereitschafts- und Ersteinsatz-Informationssystem, ist eine Gefahrstoffdatenbank zur überregionalen Nutzung für die Bereiche Wasser, Boden, Luft. Integration von RESY in: - als Modul für die Ersteinsatzinformationen des National Single Window für Gefahrgut und Schiffsverkehr Deutschlands (NSW, früher ZMGS), (konzipiert für die Einsatzleitgruppe als Gemeinschaftsprojekt vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr BMDV und den Küstenländern) - den gemeinsamen Stoffdatenpool des Bundes und der Länder ChemInfo (früher GSBL ; Zentrale Anlaufstelle ChemInfo in Hamburg: andrea.limmernagel@bukea.hamburg.de) - die Hafensicherheitssysteme (z.B. GEGIS in Hamburg) - umfassende Aufnahme aller transportierten Gefahrstoffe - Erweiterung der Einsatztexte - Zuordnung von Produktnamen EEin kontinuierlicher Zuwachs und hohe Bonität der Daten in der Gefahrstoffdatenbank RESY ist durch die Einbindung in ChemInfo beim Umweltbundesamt gewährleistet. Leistungen des Programms RESY: - Netzunabhängigkeit durch Installation auf Notebooks für flexiblen Ersteinsatz vor Ort - kompakte Ersteinsatzinformation zur Bewältigung von Unfällen mit Gefahrstoffen - schnelle und übersichtliche Abfrage aller benötigten Informationen über gefährliche Stoffe und Gefahrgüter - besondere Berücksichtigung der Belange des Umweltschutzes - einfache Bedienung - netzwerkfähige Version erhältlich
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)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 451 |
| Europa | 24 |
| Kommune | 18 |
| Land | 37 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 110 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 446 |
| unbekannt | 10 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 446 |
| Unbekannt | 10 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 423 |
| Englisch | 71 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Datei | 1 |
| Dokument | 1 |
| Keine | 350 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 106 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 235 |
| Lebewesen und Lebensräume | 354 |
| Luft | 272 |
| Mensch und Umwelt | 456 |
| Wasser | 208 |
| Weitere | 456 |