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Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2022-12-01 - 2023-11-30

Die vorgeschlagene Arbeit soll das Projekt Strategies for Resilient and Sustainable Post-COVID Passenger and Freight Mobility in the Region of Madrid (MARS MADRID 2022) des Institute Transyt der Universidad Politécnica de Madrid unterstützen. Der Hintergrund des Projekts MARS MADRID 2022 ist eine Analyse der langfristigen Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf Mobilität und Verkehr. Zu diesem Zweck werden Mobilitätsgewohnheiten untersucht, die wesentlich zur Ausbreitung der Pandemie beigetragen haben. Zu diesem Zweck wird eine Makrobefragung durchgeführt. Neben der Gewinnung von Erkenntnissen und der Schaffung einer umfangreichen Datenbank besteht das eigentliche Ziel darin, eine Reihe von Leitlinien für Maßnahmen in den Bereichen Mobilität und Verkehr zur Vorbeugung und Bewältigung von Pandemien zu erstellen, die zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit der Mobilität in der Region Madrid beitragen werden. Die gesammelten Daten werden verwendet, um das Modell MARS (Metropolitan Activity Relocation Simulator) der funktionalen Stadtregion Madrid zu modifizieren. MARS ist ein dynamisches LUTI-Modell (Land Use and Transport Interaction), das 2003 von Pfaffenbichler entwickelt wurde und dessen Grundhypothese lautet, dass Siedlungen und die in ihnen stattfindenden Aktivitäten selbstorganisierte Systeme sind (Pfaffenbichler, Emberger und Shepherd, 2008). Das aktualisierte Modell wird verwendet, um die Auswirkungen von Covid-19-bezogenen Phänomenen wie Telearbeit und einer allgemeinen Abneigung gegen den Massentransport zu analysieren. Das allgemeine Ziel des Projekts MARS MADRID 2022 ist es, herauszufinden, wie sich die Einführung von Telearbeit und die Zunahme der Autonutzung auf die allgemeine Mobilität in der Region Madrid auswirken wird. Ziel der von der BOKU vorgeschlagenen Arbeiten ist es, die oben genannten Aufgaben der Datenerhebung und der Identifizierung, Implementierung und Programmierung der notwendigen Änderungen am Modell MARS zu unterstützen. Das Hauptaugenmerk wird auf der Bewertung der Datenverarbeitung von Veränderungen in der Flächennutzung und den Mobilitätsmustern aufgrund der Covid-19-Pandemie in der Region Madrid liegen.
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2022-12-20 - 2024-02-19

Im Rahmen des Forschungschwerpunkts "LeLeW - Lernen und Lehren durch Wettbewerbe" wird das Fallbeispiel SENV im Auftrag der Gemeinde St. Stefan im Gailtal umgesetzt. Für das bestehende Erlebnis- Naturbad Vorderberg sind im Rahmen eines Studierendenwettbewerbes zukunftsfähige, klimafitte und nachhaltige Lösungen als Diskussionsgrundlage für den Entscheidungsprozess in der Gemeinde zu erarbeiten. Die Forschungsfragen beziehen sich dabei auf: - Lernerfolg und -motivation der Teilnehmenden, - Wirkung auf ProjektbetreiberInnen und Öffentlichkeit, - Mehrwert dieser Real-Life-Settings für landschaftsarchitektonische Gestaltungsaufgaben in der Entwurfslehre, - Herausforderungen und Optimierungsansätze in Lehre und Forschung
Forschungsprojekt aus §26 oder §27 Mitteln
Laufzeit : 2023-01-01 - 2025-06-30

Ziel von GREENplanout ist die Entwicklung eines methodischen Konzepts, sowie eines Proof of Concepts für ein web-basiertes Dashboard, das auf der Basis von dreidimensionalen Gebäudemodellen klimawirksame, makroökologische Daten für Objekte und Quartiere in einer frühen Planungsphase ermöglicht („Klimacheck“). Dadurch können Stakeholder klimaresiliente Planung umsetzen und so Vorgaben aus Klimawandelanpassungsstrategien, Green Deal, EU Taxonomie etc. erfüllen. Bisher gibt es – ob der hohen Komplexität - kein Instrument, mit dem es möglich ist grundlegende, hoch komplexe Entscheidungen in einer frühen Phase basierend auf Simulationen zu treffen.

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