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BfG – FuE Projekt-Suche – Ermittlung des Potenzials schädlicher Phytoplankton-Massenentwicklungen in Bundeswasserstraßen

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39600001272.html?nn=90632

In der jüngeren Vergangenheit kam es vermehrt zu massiven Algenblüten in den Bundeswasserstraßen. Wir untersuchen, welche Algenarten zukünftig schädliche Blüten ausbilden könnten und welche Flüsse ein hohes Risikopotenzial dafür haben.
All diese Faktoren sind wachstumsfördernd für Algen und Cyanobakterien.

BfG – FuE Projekt-Suche – SASSCAL Graduate Studies Programme in Integrated Water Resources Management (SGSP – IWRM)

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39600204502.html?nn=90632

Das International Centre for Water Resources and Global Change (ICWRGC) unterstützt die akademische Ausbildung afrikanischer Studierender im Bereich Hydrologie und Klimawandel im Rahmen des SASSCAL-Projekts (Southern Africa Science Service Centre for Climate Change and Adaptive Land Management). Die Initiative SGSP – IWRM ist Teil des Graduiertenprogramms von SASSCAL.
Bedarfsanalyse im Wassersektor, die in den Jahren 2016 und 2017 durchgeführt wurde, fehlt in allen

BfG – FuE Projekt-Suche – Dynamik der Wasser- und Stoffströme in Flüssen – Analyse und Vorhersage

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39600001216.html?nn=90632

FLUXAM untersucht Herkunft und Dynamik der Wassermassen und des fluviatilen Stofftransports großer Flüsse. Modellierungsgrundlagen werden durch Messungen mit Tritium sowie durch die Erprobung weiterer innovativer Tracer geschaffen.
Alle kalibrierten und validierten Modellinstanzen stehen für weitergehende Modellierungen

BfG – Verkehr und Infrastruktur – Dynamik der Wasser- und Stoffströme in Flüssen – Analyse und Vorhersage

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39600001216.html?nn=105510

FLUXAM untersucht Herkunft und Dynamik der Wassermassen und des fluviatilen Stofftransports großer Flüsse. Modellierungsgrundlagen werden durch Messungen mit Tritium sowie durch die Erprobung weiterer innovativer Tracer geschaffen.
Alle kalibrierten und validierten Modellinstanzen stehen für weitergehende Modellierungen

BfG – Ökosysteme und Biodiversität – Die chemische Monitoring-Station der Zukunft

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39620404010.html?nn=107638

Als die Monitoring-Station der Zukunft legt MONDE 1 den Grundstein für ein automatisiertes Gewässermonitoring, welches eine zeitlich hochaufgelöste Überwachung und zeitnahe Bewertung des Gewässerzustandes ermöglicht. Aus der Vielzahl verschiedener getesteter Methoden wurden, neben den Sondenparametern wie Sauerstoff oder Nitrat, die folgenden drei Kernmethoden ausgewählt, um sie zukünftig weiter zu betreiben: online Ionenchromatographie, online Flüssigkeitschromatographie mit hochauflösender Massenspektrometrie und atline Induktiv gekoppelte Plasma Triple-Quadrupol-Massenspektrometrie.
Für den Großteil der Analyten waren in allen drei Matrizes Matrixeffekte vergleichsweise

BfG – FuE Projekt-Suche – Parabola for Climate: Parameterizing Biomorphological feedback loops on estuarine tidal flats for climate change

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39600001231.html

Das Vegetationsmodell HaMac wird weiterentwickelt, um die räumlich-zeitliche Dynamik der Vegetationsentwicklung entlang der Tideelbe unter verschiedenen Klimaszenarien abzubilden und den langfristigen Einfluss lokaler Stressoren besser zu erfassen.
Habitat-Macrophyte Model) Analyse der zukünftigen Marschentwicklung an der Tideelbe vor allem

BfG – FuE Projekt-Suche – Implementierung und Auswirkungsanalyse einer Unsicherheitsbetrachtung entlang der Durchflussmess- und Modellierungskette

https://www.bafg.de/SharedDocs/Projekte/Importer/M39600001282.html?nn=90632

Viele gewässerkundliche Produkte kombinieren Daten und Informationen aus verschiedenen Fachgebieten. Wie exakt sind diese kombinierten Mess- und Modellierungsdaten vor dem Hintergrund ihrer jeweiligen Unsicherheiten, und welchen Mehrwert können wir für Forschung und Praxis aus der Bestimmung der Unsicherheiten der Daten ziehen?
Veranlassung Dass alle Messdaten mit statistischen und systematischen Unsicherheiten