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Das Projekt AiM erfasst und quantifiziert industrielle Mikroverunreinigungen mithilfe von Target- und Non-Targetanalytischen Methoden. Dazu werden Abwasserproben von Industriebetrieben aus unterschiedlichen Industriebranchen untersucht, um systematisch nach charakteristischen Mikroverunreinigungen zu suchen.
prothmann@bafg.de Visitenkarte herunterladen Weitere Themen im Bereich ‚forscht‘ FuE

Das Projekt KIMoDIs erprobt Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung des Monitorings sowie der kurz-, mittel- und langfristigen Vorhersage der Entwicklung des Grundwasserdargebotes. Es leistet damit einen Beitrag zur Optimierung von Produkten und Beratungsdiensten der BfG für Fragen zum Wasserhaushalt Deutschlands.
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Im Projekt werden Modelle der Gewässergüte und des Nahrungsnetzes von Ästuaren gekoppelt und Langzeitdatenreihen ausgewertet. So wird der Fortpflanzungserfolg der für den Naturschutz wichtigen Fischart Finte in Abhängigkeit von Gewässergüte und Nahrungsangebot ermittelt.
Quelle: BfG Themenschwerpunkt Ökosysteme und Biodiversität Projekttyp BMV_FuE

Im Einzugsgebiet Obere Havel verursachen langanhaltende Niedrigwasserperioden bereits gegenwärtig angespannte wasserwirtschaftliche Situationen, die Probleme bei der Wasserbewirtschaftung hervorrufen, so dass es zu Nutzungseinschränkungen kommt. Langfristig kommen erschwerend die Auswirkungen durch die Folgen des Klimawandels und eines erhöhten Wasserbedarfs (z. B. Wasserver- und Abwasserentsorgung, Landwirtschaft, Naturschutz, ökologische Maßnahmen) hinzu. Die gegenwärtige wasserwirtschaftliche Situation und die zukünftigen Herausforderungen für dieses Gebiet erfordern eine abgestimmte Bewirtschaftung nach Grundsätzen und Zielen.
EbnerVonEschenbach@bafg.de Visitenkarte herunterladen Weitere Themen im Bereich ‚forscht‘ FuE

Im durch die EU geförderten Projekt MERLIN zur Renaturierung von Flüssen und Feuchtgebieten untersucht die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG), wie Maßnahmen des Bundesprogramms Blaues Band Deutschland zur Erfüllung der Ziele des europäischen Green Deal beitragen können. Darüber hinaus untersucht sie die Möglichkeiten, Anforderungen und Grenzen von innovativen Finanzierungsmöglichkeiten für Fließgewässerrenaturierungen und erarbeitet die fachlichen Grundlagen für gesamtgesellschaftliche Kosten-Nutzen-Betrachtungen, z. B. mittels Ökosystemleistungen.
gerisch@bafg.de Visitenkarte herunterladen Weitere Themen im Bereich ‚forscht‘ FuE

Im Projekt werden Modelle der Gewässergüte und des Nahrungsnetzes von Ästuaren gekoppelt und Langzeitdatenreihen ausgewertet. So wird der Fortpflanzungserfolg der für den Naturschutz wichtigen Fischart Finte in Abhängigkeit von Gewässergüte und Nahrungsangebot ermittelt.
Quelle: BfG Themenschwerpunkt Ökosysteme und Biodiversität Projekttyp BMV_FuE

Im Einzugsgebiet Obere Havel verursachen langanhaltende Niedrigwasserperioden bereits gegenwärtig angespannte wasserwirtschaftliche Situationen, die Probleme bei der Wasserbewirtschaftung hervorrufen, so dass es zu Nutzungseinschränkungen kommt. Langfristig kommen erschwerend die Auswirkungen durch die Folgen des Klimawandels und eines erhöhten Wasserbedarfs (z. B. Wasserver- und Abwasserentsorgung, Landwirtschaft, Naturschutz, ökologische Maßnahmen) hinzu. Die gegenwärtige wasserwirtschaftliche Situation und die zukünftigen Herausforderungen für dieses Gebiet erfordern eine abgestimmte Bewirtschaftung nach Grundsätzen und Zielen.
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Im Projekt PROMISCES entwickelt die BfG innovative Analyse- und Auswerteverfahren zur Identifizierung und Quantifizierung von Industriechemikalien und vPvM (very Polar very Mobile)-Substanzen im Wasserkreislauf.
christian.dietrich@bafg.de Visitenkarte herunterladen Weitere Themen im Bereich ‚forscht‘ FuE

Das Projekt AiM erfasst und quantifiziert industrielle Mikroverunreinigungen mithilfe von Target- und Non-Targetanalytischen Methoden. Dazu werden Abwasserproben von Industriebetrieben aus unterschiedlichen Industriebranchen untersucht, um systematisch nach charakteristischen Mikroverunreinigungen zu suchen.
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Das Projekt KIMoDIs erprobt Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung des Monitorings sowie der kurz-, mittel- und langfristigen Vorhersage der Entwicklung des Grundwasserdargebotes. Es leistet damit einen Beitrag zur Optimierung von Produkten und Beratungsdiensten der BfG für Fragen zum Wasserhaushalt Deutschlands.
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