Digitale Echtzeit-Geodaten für das Rheinische Revier (DG-RR)
Aussagekräftige Boden- und Klimainformationen sind die Basis für eine effiziente Land- und Wasserwirtschaft und eine nachhaltige Raumplanung. Ermittelt werden sie mithilfe von digitalen Geodaten- und Simulationssystemen, die präzise Echtzeitvorhersagen zu Sonneneinstrahlung, Wasserkapazität, Gesamtverdunstung und weiteren relevanten Parametern liefern.
Das Innovationslabor DG-RR entwickelt eine digitale Geodaten-Infrastruktur für das Rheinische Revier. Mit innovativen Modellierungen und Messtechniken können die komplexen Wechselwirkungen in den regionalen Geo-Ökosystemen ganzheitlich erfasst und dargestellt werden. Relevant sind diese Daten nicht nur für die Land-, Forst- und Wasserwirtschaft, sondern auch für Ingenieurbüros, Behörden und die Energieerzeugung.
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Perspektiven für die Region
- Echtzeit-Monitoring hydrologischer, landbezogener und atmosphärischer Daten
- Bereitstellung tagesaktueller, hochaufgelöster Vorhersagen
zu Bodenfeuchten (wasser-monitor.de) - Neue Geschäftsmodelle im IT-Bereich
- Steigerung der Klima- und Ressourceneffizienz
Projektlaufzeit
1. Förderperiode: 01.12.2019 - 31.12.2021 (DG-RR)
2. Förderperiode: 01.01.2022 - 31.12.2025 (DG-RR)
Partner
Forschungszentrum Jülich GmbH, Institut für Agrosphäre (IBG-3): Dr. Klaus Görgen, Prof. Dr. Harry Vereecken, PD Dr. Heye Bogena
Forschungszentrum Jülich GmbH, Jülich Supercomputing Centre: PD Dr. Martin Schultz
RWTH Aachen, Computational Geoscience and Reservoir Engineering (CGRE): Prof. Dr. Florian Wellmann
Universität Bonn, Institut für Geowissenschaften und Meteorologie (IfGeo): PD Dr. Silke Trömel
Veröffentlichungen
Hammoudeh, S., Goergen, K., Belleflamme, A., Giles, J. A., Trömel, S., and Kollet, S. (2024). Evaluation of precipitation products’ characteristics over Germany for hydrological model forecasts. Frontiers in Earth Science, https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2024EGUGA..26.5606H/abstract
Heim, E., Pasquier, P., Dion, G., Stoffel, P., and Klitzsch, N. (2024). Reconstruction of experimental thermal response functions from monitoring data of a borehole heat exchanger field. In 2024 Research Conference Proceedings of the IGSHPA. International Ground Source Heat Pump Association.https://doi.org/10.22488/okstate.24.000018
Heim, E., Stoffel, P., Müller, D., and Klitzsch, N. (2024). Six years of high-resolution monitoring data of 40 borehole heat exchangers. Scientific Data, 11, 1334.https://doi.org/10.1038/s41597-024-04241-9
Kaufmann, M. S., Klotzsche, A., van der Kruk, J., Langen, A., Vereecken, H., and Weihermüller, L. (2024). Assessing soil fertilization effects using time-lapse electromagnetic induction. EGUsphere [preprint]https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-2889
Patakchi Yousefi, K., Belleflamme, A., Goergen, K., and Kollet, S. (2024). Impact of deep learning-driven precipitation corrected data using near real-time satellite-based observations and model forecast in an integrated hydrological model. Frontiers in Water, 6. https://doi.org/10.3389/frwa.2024.1439906
Belleflamme, A., Goergen, K., Wagner, N., Kollet, S., Bathiany, S., El Zohbi, J., et al. (2023). Hydrological forecasting at impact scale: The integrated ParFlow hydrological model at 0.6 km for climate-resilient water resource management over Germany. Frontiers in Water, 5, https://doi.org/10.3389/frwa.2023.1183642
Nieberding, F., Huisman, J. A., Huebner, C., Schilling, B., Weuthen, A., and Bogena, H. R. (2023). Evaluation of three soil moisture profile sensors using laboratory and field experiments. Sensors (Basel), 23.https://doi.org/10.3390/s23146581
Forschungszentrum Jülich, Wassermonitor: Der Wasser-Monitor liefert eine Übersicht über den Wasserhaushalt im Boden in sehr hoher räumlicher Auflösung von etwa 600 Metern für ganz Deutschland und angrenzende Gebiete. wasser-monitor.de
