Emissionsdaten kommen oft zu spät, sind räumlich ungenau
und kaum unabhängig überprüfbar –
eine gefährliche Grundlage für Klimaschutzentscheidungen.
Das Forschungsprojekt CoCO2 aus Bonn
baut die Infrastruktur, die die Welt braucht:
Ein Copernicus-CO₂-Dienst-Prototyp,
der Satellitendaten, In-situ-Messungen und Emissionsinventare
in einem bayesischen KI-Schätzrahmen zusammenführt –
für konsistente, unsicherheitsbewusste
CO₂-Emissionsfelder
mit nachgewiesener Transparenz.
Wissenschaft für die Klimawende, direkt aus NRW.
„Klimaschutz ohne verlässliche Emissionsdaten ist wie Navigation ohne Karte – CoCO2 liefert endlich die Karte, die Regierungen und Wissenschaft brauchen.“
CoCO2: Wie bayesische KI, Satellitenfernerkundung und Inversionsverfahren globale CO₂-Emissionen transparent und nachprüfbar machen
Das Problem ist grundlegend: Offizielle Emissionsinventare
basieren oft auf veralteten Methoden,
sind räumlich wenig aufgelöst und kaum
unabhängig verifizierbar.
Für effektive Klimapolitik
sind jedoch zeitnahe, räumlich präzise und
unsicherheitsbewusste Daten darüber notwendig,
wie und wo sich anthropogene CO₂-Emissionen
tatsächlich verändern.
Das Projekt CoCO2 (Kürzel: CoCO2)
aus Bonn entwickelt genau diese Infrastruktur –
als Prototyp eines Copernicus-CO₂-Dienstes
auf europäischer Ebene.
Das Herzstück ist ein bayesischer Schätzrahmen:
Satellitendaten des Copernicus-Programms,
bodennahe In-situ-Messungen,
Referenzdaten und
Vorwissen aus Emissionsinventaren
werden qualitätsgesichert, harmonisiert
und für Datenassimilation und Inversionsverfahren aufbereitet.
Das Emissionsschätzproblem wird als
Kostenfunktion formuliert und minimiert –
so können Unsicherheiten in Beobachtungen,
Priors und Erdsystemmodellen
explizit modelliert und gegeneinander abgewogen werden.
Das Ergebnis: Emissionsfelder mit ausgewiesenen Unsicherheiten,
abgeleitete Trends und
konsistente Analysen und Prognosen –
eine robuste Grundlage für
Entscheidungen in Verwaltung und Forschung.
CoCO2 schafft damit erstmals die Möglichkeit,
Maßnahmenwirkungen objektiv zu bewerten
und Klimapolitik datenbasiert zu gestalten.
Als EU-Projekt mit NRW-Partnerbeteiligung
(2021–2023) ist CoCO2 ein Paradebeispiel
für KI im Dienst der ökologischen Nachhaltigkeit.
💡 Klimaforschung braucht digitale Sichtbarkeit.
Projekte wie CoCO2 liefern die wissenschaftliche Grundlage
für globale Klimaentscheidungen –
aber ihre Reichweite hängt auch davon ab,
wie gut sie kommuniziert werden.
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damit Ihre Forschung die politischen Entscheider,
Förderpartner und die Öffentlichkeit erreicht,
die sie braucht.
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Bayesische KI & Inversionsverfahren: Wenn Algorithmen die Atmosphäre lesen 🔬
Bayesische Schätzverfahren sind in der
Klimaforschung das mächtigste Werkzeug für den
Umgang mit Unsicherheit:
Statt eine einzelne Schätzung zu liefern,
modellieren sie die gesamte
Wahrscheinlichkeitsverteilung
möglicher Emissionsszenarien.
Im CoCO2-Projekt werden
Satellitendaten, Bodenmessungen und Priors
als gemeinsame Kostenfunktion formuliert –
der Algorithmus minimiert diese Funktion
und liefert das wahrscheinlichste
Emissionsfeld inklusive
quantifizierter Unsicherheiten.
Ein Ansatz der Wissen und Inferenz,
der Klimawissenschaft auf ein neues Qualitätsniveau hebt.
Klimadaten kommunizieren: Video-Strategie für Umweltforschung 🎬
CO₂-Emissionsfelder, bayesische Schätzrahmen
und Inversionsverfahren –
wissenschaftlich präzise,
kommunikativ eine Herausforderung.
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Medien und die breite Öffentlichkeit
in Köln, Bonn und dem
Rhein-Sieg-Kreis.
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„CO₂ Emissionsmonitoring KI NRW“,
„Copernicus CO₂ Dienst Deutschland“
oder „Satellitenbasierte Emissionsschätzung Bonn“ –
diese Suchanfragen kommen von
Klimapolitikern, Wissenschaftlern
und Umweltbehörden.
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Häufig gestellte Fragen zu CoCO2 und KI-gestütztem CO₂-Emissionsmonitoring
Was ist das CoCO2-Projekt?
CoCO2 ist ein EU-Forschungsprojekt (2021–2023)
aus Bonn, NRW, das einen
Prototyp eines Copernicus-CO₂-Dienstes entwickelt –
der Satellitendaten, Bodenmessungen und Emissionsinventare
in einem bayesischen KI-Schätzrahmen
zu präzisen, transparenten Emissionsfeldern zusammenführt.
Warum reichen klassische Emissionsinventare nicht aus?
Klassische Emissionsinventare sind oft
zeitverzögert, räumlich wenig aufgelöst und
schwer unabhängig überprüfbar.
Für wirksame Klimapolitik
sind jedoch zeitnahe, räumlich präzise und
nachprüfbare Daten über
Veränderungen der CO₂-Emissionen unerlässlich.
Wie funktioniert der bayesische Schätzrahmen bei CoCO2?
Das Emissionsschätzproblem wird als
Kostenfunktion formuliert,
die Unsicherheiten in Satellitendaten,
Bodenmessungen und Erdsystemmodellen
explizit modelliert. Der
Algorithmus minimiert diese Funktion
und liefert das wahrscheinlichste
Emissionsfeld mit
ausgewiesenen Unsicherheiten.
Für wen sind die CoCO2-Ergebnisse relevant?
Die Ergebnisse sind relevant für
Klimapolitik und Verwaltung
(Maßnahmenbewertung),
Wissenschaft
(Erdsystemforschung) und
internationale Klimaverhandlungen –
überall dort, wo belastbare,
unabhängig verifizierbare
CO₂-Emissionsdaten
benötigt werden.
Wie unterstützt celomo.de Klimaforschungsprojekte digital?
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