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STARK Energietransformation in Wilhelmshaven Friesland

GRW_Foerdergebiet - Fördergebiet

Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt das GRW-Fördergebiet im Saarland dar (Landkreise Neunkirchen, Saarlouis und Regionalverband Saarbrücken):Der Kartendienst stellt die GRW-Fördergebiete (GRW - Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur) dar.

GRW_Foerdergebiet - GRW-Fördergebiete

Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt das GRW-Fördergebiet im Saarland dar (Landkreise Neunkirchen, Saarlouis und Regionalverband Saarbrücken):GRW-Fördergebiet im Saarland (Landkreise Merzig-Wadern, Neunkirchen, Saarlouis und Regionalverband Saarbrücken, sowie die Gemeinden Kirkel, Marpingen, Tholey und die Städte Bexbach, Homburg und St. Ingbert): Förderung aus Mitteln der Gemeinschaftsaufgabe "Verbesserung der regionalen Wirtschaftsstruktur" (GRW) und aus Mitteln des Landesprogramms zur Verbesserung der regionalen Beschäftigungslage und der Wirtschaftsstruktur (Quelle: MWAEV).

Climate Simulation with CLM, Scenario B1 run no.1, North Atlantic region

[ Derived from parent entry - see the respective metadata entry ] The experiment CLM_B1_ZS contains Northern European regional climate simulations of the years 2070-2099 on a rotated grid (CLM non hydrostatic, 0.44 deg. hor. resolution, see http://www.clm-community.eu ). It is forced by the first (_1_) run of the global IPCC SRES B1 (EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_B1_1_6H), which describes a storyline with rapid change in economic structures toward a service and information economy, with reductions in material intensity and the introduction of clean and resource-efficient technologies. The model region starts at -19.36/-40.48 (lat/lon in rotated coordinates; centre of lower left corner of the domain) with rotated North Pole at 21.3/-175.0 (lat/lon). The number of grid points is 80/146 (lat/lon). The sponge zone (numerically unreliable boundary grid points) consists of 8 gridboxes at each border. EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_B1_1_6H were nudged during the simulations (spectral nudging,von Storch, H., A spectral nudging technique for dynamical downscaling purposes. Mon. Wea. Rev, 2000 ) The regional model variables include two-dimensional near surface fields and atmospheric fields on 6 pressure levels (200, 500, 700, 850, 925 and 1000 hPa) for zonal and meridional wind, temperature and pressure. The time interval of the output fields is 3 hours. Please contact sga"at"dkrz.de for data request details. The output format is netCDF. Experiment with CLM 2.4.6 on HPC Cluster ( blizzard ).

Climate Simulation with CLM, Scenario B1 run no.1, North Atlantic region

[ Derived from parent entry - see the respective metadata entry ] The experiment CLM_B1_ZS contains Northern European regional climate simulations of the years 2070-2099 on a rotated grid (CLM non hydrostatic, 0.44 deg. hor. resolution, see http://www.clm-community.eu ). It is forced by the first (_1_) run of the global IPCC SRES B1 (EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_B1_1_6H), which describes a storyline with rapid change in economic structures toward a service and information economy, with reductions in material intensity and the introduction of clean and resource-efficient technologies. The model region starts at -19.36/-40.48 (lat/lon in rotated coordinates; centre of lower left corner of the domain) with rotated North Pole at 21.3/-175.0 (lat/lon). The number of grid points is 80/146 (lat/lon). The sponge zone (numerically unreliable boundary grid points) consists of 8 gridboxes at each border. EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_B1_1_6H were nudged during the simulations (spectral nudging,von Storch, H., A spectral nudging technique for dynamical downscaling purposes. Mon. Wea. Rev, 2000 ) The regional model variables include two-dimensional near surface fields and atmospheric fields on 6 pressure levels (200, 500, 700, 850, 925 and 1000 hPa) for zonal and meridional wind, temperature and pressure. The time interval of the output fields is 3 hours. Please contact sga"at"dkrz.de for data request details. The output format is netCDF. Experiment with CLM 2.4.6 on HPC Cluster ( blizzard ).

Clusters of Excellence 80 (EXC): The Future Ocean, Exzellenzcluster 80 (EXC): Ozean der Zukunft

Die Zukunft unserer Gesellschaft hängt von der Entwicklung der Weltmeere ab, da die Ozeane einen großen Einfluss auf das Klimageschehen haben, unverzichtbare Ressourcen, aber auch Gefahren bergen. Gleichzeitig werden die Ozeane durch die vom Menschen verursachte CO2-Freisetzung, die Fischerei und andere menschliche Aktivitäten zunehmend verändert. In dem Exzellenzcluster wird daher eine große Gruppe von Wissenschaftlern an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) und den beteiligten Leibniz-Instituten miteinander vernetzt, um den vergangenen Ozeanwandel zu rekonstruieren, den heutigen Ozeanwandel zu untersuchen, die zukünftigen Veränderungen vorherzusagen, die maritimen Ressourcen zu erforschen und Konzepte zu ihrer nachhaltigen Nutzung zu entwickeln sowie die Naturgefahren, die vom Ozean ausgehen, besser einzuschätzen. Durch die Einbindung weiterer Disziplinen (Medizin, Soziologie, Ökonomie, Recht) werden die naturwissenschaftlichen, sozioökonomischen und rechtlichen Aspekte des Ozeans in einem multidisziplinären Ansatz umfassend erforscht. Die Zukunft der Ozeane wurde bisher in keinem vergleichbar breit angelegten Netzwerk exzellenter Forscher untersucht. Die Meeresforschung wird daher durch das Exzellenzcluster auf eine neue Ebene gehoben, auf deren Basis wissenschaftlich fundierte Leitlinien für Politik und Wirtschaft erarbeitet werden können. Die Cluster-Forschung wird unter zwei Themen organisiert: (1) Ozeane und Treibhauseffekt sowie (2) Maritime Ressourcen und Naturgefahren. Zu beiden Themen bestehen bereits profilierte Forschergruppen, die durch weitere Junior-Forschergruppen (JRG) ergänzt werden sollen. Die Forschungsinfrastrukturen werden in Plattformen gebündelt und weiterentwickelt, während Bildungsangebote für Doktoranden und Master-Studenten in einer neuen 'Integrated School of Ocean Sciences' zusammengeführt werden. Das im Cluster erarbeitete Grundlagenwissen wird durch entsprechende Strukturen der Öffentlichkeit, Politik und Wirtschaft zur Verfügung gestellt und zur Anwendung gebracht. Der überwiegende Teil der Cluster-Ressourcen wird jedoch eingesetzt, um JRGs in vielversprechenden neuen Forschungsfeldern zu gründen. Die Leitungspositionen dieser Gruppen werden international ausgeschrieben und den erfolgreichsten Kandidaten wird nach Ende der ersten Förderperiode eine permanente W2/W3-Professur angeboten. Dank der sehr guten Ausstattung der JRGs wird es gelingen, hoch qualifizierte Kandidatinnen und Kandidaten an das Cluster zu binden und die Position der Universität als führender europäischer Standort in der Meeresforschung weiter zu stärken.

The challenge of sustainability in a global system

Sustainability models should consider aspects of the economy-environment-population nexus, be dynamic, and acknowledge the disparity among actors/countries. Lastly, sustainability models should not be programmed either to reject sustainability (e.g., an essential, non-renewable input) or to affirm it (e.g., costless, endogenous technical change). We develop a simulation model to assess sustainable development on three levels: economic (by determining production, consumption, investment, direct foreign investment, technology transfer, and international trade), social (by calculating population change, migration flows, and welfare), and environmental (by calculating the difference between environmental pollution and upgrading expenditures). The model follows 'representative' countries that differ in their initial endowments (i.e., natural resource endowment, physical and human capital, technology, and population), and thus in their development levels and prospects. In addition, we model free substitution in production, flexible economic structures, the ability to upgrade input factors via investment, and optimizing agents who possess a high degree of mobility and information, and who interact through and in response to market equilibria.

SBYD Sustainability by Design - Innovation und Transfer an der Schnittstelle von Nachhaltigkeitsforschung und Design

Entwicklungsprobleme und -politik an der deutschen Grenze zu Polen

Die Arbeit will die wirtschaftliche Lage in den deutschen Regionen entlang der Grenze zu Polen darstellen und untersuchen, welche Auswirkungen die Grenze auf die wirtschaftliche Entwicklung hat. Dabei wird nicht nur der unmittelbare Einfluss der Grenze auf die Absatzbeziehungen der Unternehmen diskutiert, sondern auch Wirkungszusammenhaenge zwischen der Grenzlage und mobilen und immobilen Produktionsfaktoren (wie Arbeit, Kapital, Wissen, Boden, Infrastruktur). Dadurch soll abgeschaetzt werden, ob die Grenzlage ueber andere Produktionsfaktoren einen positiven oder negativen Einfluss auf das regionale Wachstum hat und ob sie unguenstige Faktorausstattungen schaffen oder beseitigen (bzw. kompensieren) kann. Weiterhin wird die regionalpolitische Strategie, einschliesslich ausgewaehlter Aspekte der Verkehrs- und Arbeitsmarktpolitik, dargestellt. Es wird untersucht, ob es einen mismatch zwischen regionalen Problemlagen und regionaler Strukturpolitik gibt. Sofern dies der Fall ist, werden Vorstellungen dazu entwickelt, wie ein solcher mismatch behoben werden koennte. Vorgehensweise: theoretische Basis: Aussagen regionaler Wachstumstheorien zu den Determinanten des wirtschaftlichen Wachstums von Regionen; empirische Pruefung quantitativ, z.T. exemplarisch. Untersuchungsdesign: Panel.

Development of a Bayesian estimator for non-stationary Markov transition probabilities and its application to EU farm structural change

The agricultural sector has experienced substantial structural changes in the past and faces continuing adjustments in the future. The implications of structural change are not only relevant for the sector itself but have broader social, economic and environmental consequences for a region. An understanding of this process is required in order to assess how (agricultural-) policy affects or, if a specific social outcome is desired, can influence this development. A common approach to gain understanding of the process is to model structural change as a Markov process. One problem in the analysis of structural change in the EU is that farm level (micro) data is rarely available such that inference about behaviour of individual farms has to be derived from aggregated (macro) data. Recently, the generalized cross entropy estimator gained popularity in this context since it allows considering prior information such that the often underdetermined 'macro data' Markov models can be estimated. However, the way prior information is considered is also the greatest drawback of the approach. Therefore, the project aims to develop a Bayesian framework as an alternative estimator that allows to consider prior information in a more efficient and transparent way. The project will further provide an evaluation of the statistical properties of the estimator as well as an exemplifying application analyzing the effects of single farm payments on agricultural structural change in the EU.

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