2024

2023

2022

2021

2020

2019

2014

2013

2012

2011

2010

2009

Portefølje Naturvitenskap og teknologi ikon

The research system

Portefølje Humaniora og samfunnsvitenskap ikon

Ground-breaking research

Portefølje Samisk ikon

Sámi society and culture

Portefølje Demokrati, styring og fornyelse ikon

Democracy and global development

Portefølje Velferd, kultur og samfunn ikon

Welfare, culture and society

Portefølje Helse ikon

Health

Portefølje Klima- og polarforskning ikon

Climate and environment

Portefølje Landbasert mat, miljø og bioressurser ikon

Land-based food, the environment and bioresources

Portefølje Energi, transport og lavutslipp ikon

Energy and transport

Portefølje Muliggjørende teknologier ikon

Enabling technologies

Portefølje Industri og tjenestenæringer ikon

Innovation

LTP Climate, environment and environmentally friendly energy

Climate and loss of natural diversity

Internationalization

Societal security and civil preparedness

Renewal in the public sector

Velferdstjenester

Frontpage Image

Marine icon

Petroleum og mineraler

LTP Hav ikon

Oceans and coastal areas

LTP2 Muliggjørende og industrielle teknologier ikon

Enabling and industrial technologies

Trust and community

Professional environment

High quality and accessibility

LTP Climate

Strengthened competitiveness and innovation capacity

LPT Health

 An innovative business community

LTP3 Helse

Portefolje Petroleum Ikon

Portefølje Hav ikon

Portefølje Utdanning og kompetanse ikon

Portefølje Global utvikling og internasjonale relasjoner ikon

Portefølje Livsvitenskap ikon

LTP2 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne ikon

LTP2 Utvikle fagmiljøer av fremragende kvalitet

LTP2 Samfunnssikkerhet og samhørighet ikon

LTP2 Fornyelse i offentlig sektor ikon

LTP2 Klima, miljø og miljøvennlig energi ikon

Forsidebilde optimalisert

project-bank-technical

Et innovativt næringsliv ikon

Muliggjørende teknologier bakgrunn

Marin bakgrunnsbilde

Marin ikon

Forsidebilde

Statistics

Prosjektbanken presenterer statistikk og informasjon om prosjekter med finansiering fra Forskningsrådet fra 2004. Statistikken er fordelt på blant annet tema, år, geografi og organisasjon. Prosjektbanken gir også detaljert informasjon om de enkelte prosjektene.

...or see the summary and other information about the projects you have selected

Portfolios

En god beskrivelse av denne siden for søkemotoroptimalisering

Forside

How the grants are distributed between organisations, counties, subject areas etc....

Here are some examples of searches you can perform in the Project Databank

All long term plan objectives

About Text Queries

No thematic area or topic related to the project

has received funding in the programme period

No popular science description is available

have received funding in the programme period

The project with project number {{project number}} was not found

Technical description

Woops, something went wrong. Please refresh the page. If the error persists, please contact us.

We could not find what you were looking for

See statistics related to this LTP objective

See projects related to this LTP objective

related to this LTP objective have received grants

has been granted to projects related to this LTP objective

has been granted to projects related to this portfolio

related to this portfolio have received grants

About Prosjektbanken

Diverse

Landbruks- og matdep

Kunnskapsdepartement

Klima- og miljødepar

Ukjent

Nærings- og fiskerid

Landbruks- og fiskerifag

Annet

Akershus

Buskerud

LTP3 Styrket konkurransekraft og innovasjonsevne

LTP3 Et kunnskapsintensivt næringsliv i hele landet

LTP3 Klima, miljø og energi

LTP3 Klima, polar og miljø

LTP3 Bioøkonomi og forvaltning

Instituttsektor

Næringsliv

Portefølje Innovasjon

Portefølje Mat og bioressurser

Portefølje Forskningssystemet

Portefølje Klima og miljø

Programmer

Irland

Frankrike

Sverige

Innovasjonsprosjekt

Kompetanse- og samarbeidsprosjekt

Koordinerings- og støtteaktivitet

Bransjer og næringer

FNs Bærekraftsmål

Internasjonalisering

Politikk- og forvaltningsområder

Naturmangfold og miljø

Bioøkonomi

Anvendt forskning

Klima

Landbruk

Klimarelevant forskning

Miljøteknologi

Utviklingsarbeid

Ettersom flere mennesker lever lenger, trenger vi flere helsetjenester, spesielt for akutte helseproblemer. Dette legger mye press på helsesystemet vårt, som inkluderer hjemmeomsorg, sykehjem, lokale klinikker og sykehus. For å sikre at vi kan ta vare på alle i fremtiden, må vi finne måter å hjelpe eldre mennesker med å holde seg sunne og unngå å trenge mye omsorg.
PAI-prosjektet jobber med dette problemet. Prosjektet bruker kunstig intelligens (KI) for å forutsi hvilken type omsorg eldre mennesker kan trenge ved å se på helsedata. Ved å oppdage helseproblemer tidlig, kan vi ta skritt for å forhindre at de blir verre. Dette kan bety at vi forhindrer fall i sykehjem eller endrer en persons medisinering på deres lokale klinikk. Dette bidrar til å unngå sykehusopphold, som kan være dyre og stressende.
Imidlertid er det vanskelig å forutsi helsebehov fordi dataene vi har kan variere mye. Det kan være forskjellig avhengig av hvor personen bor, og hvilke helseproblemer de har. For å håndtere dette, jobber PAI-prosjektet med mennesker som mottar omsorg og helsearbeidere for å utvikle KI-verktøy. Prosjektet tester disse verktøyene i virkelige situasjoner i Spania, Sverige og Norge.
Prosjektet bruker en blanding av metoder for å samle inn og analysere data. Dette inkluderer både tall (kvantitative data) og folks erfaringer og meninger (kvalitative data). Målet er å hjelpe eldre mennesker ved å gi dem riktig omsorg til rett tid, forhindre at skader og sykdommer blir verre. Det hjelper også helsearbeidere ved å sørge for at ressursene brukes effektivt og skaper et godt arbeidsmiljø. Løsningene de finner kan brukes på mange forskjellige steder.

As the population ages, the demand for healthcare services increases, including acute care. This puts a strain on healthcare resources, making efficient care management crucial at all levels - home, nursing homes, primary care, and hospitals.
The PAI project aims to address this challenge by using artificial intelligence (AI) to predict the care needs of older individuals. By analyzing patient monitoring data, the project can detect early signs of health or functional decline. This allows for preventive measures to be taken, reducing the need for costly acute care and aftercare. For example, hospitalizations can be prevented by avoiding falls in nursing homes or adjusting medication in primary care.
However, predicting the care needs of older patients is not straightforward. It involves dealing with varying data availability, quality, and potential interventions across different care levels and diagnoses. To tackle this, the PAI project uses a design science approach and a multiple case study design. It develops analytics in collaboration with care recipients and healthcare practitioners and implements them in real-life settings in Spain, Sweden, and Norway.
The project uses a mixed-methods strategy for data collection and analysis, combining quantitative and qualitative elements. This includes the thematic interpretative analysis of meeting notes, interviews, and observations, as well as the statistical longitudinal trend analysis of Key Performance Indicators in the respective healthcare systems.
The benefits of the PAI project are twofold. Older individuals receive adequate early care, preventing injuries and the worsening of diseases. Healthcare staff can use their resources more effectively, creating a sustainable and satisfying work environment. The outcomes of the project are scalable and can be applied in various contexts, making it a valuable contribution to the future of European healthcare.

Predicting Care Needs of Older Adults in the Healthcare System through AI-enabled Analysis of Patient-Monitoring Data

Novel vaccine platform for animal health

Achieving effective reduction in greenhouse emissions necessitates both preventing resource depletion and offering sustainable solutions to meet the increasing demand for energy. The technology developed in the NEXPECH2 project effectively addresses the above-mentioned challenges by using solar energy to convert water to green hydrogen (H2) under standard atmospheric temperature and pressure. Green hydrogen is a clean, sustainable chemical fuel that can be stored on a large scale for a long time and used to replace fossil fuels as a means of energy storage, transportation fuel, and feedstock. The NEXPECH2 ultimate goal is to deliver green H2 on a prototype lab-scale via development of a innovative photoelectrochemical (PEC) system for maximized solar light harvesting and efficient solar conversion to H2. The project will develop a low-cost compact device with an objective of reaching 10% solar-to-fuel efficiency and <10% degradation over 200 h operation.

Next generation photoelectrochemical cell for hydrogen generation (NEXPECH2)

Limb wounds in horses are common, however healing is exceedingly slow and fraught with complications. Contrary to body wounds, limb wounds demonstrate only a small amount of wound contraction. The specialist procedure of applying split-thickness skin grafts to limb wounds stimulates wound contraction by unknown mechanisms. The objective of this project is to identify those mechanisms to develop a treatment strategy for equine limb wounds for use in general  practice. Limb wounds are severely impacting animal welfare due to an extended healing/treatment duration, and the risk of euthanasia due to a poor functional outcome. By stimulating wound contraction, healing time will be reduced, and the functional outcome improved, directly benefitting the welfare of wounded horse and reducing treatment cost for the owner. Aim: To identify dermal components stimulating wound contraction, and to develop this knowledge into future state-of-the-art treatment of equine limb wounds for use in general practice. Hypotheses: i) Application of dermal fractions to collagen gels seeded with equine fibroblasts will increase gel contraction in vitro; ii) Application of dermal fractions to experimental limb wounds in vivo, will increase wound contraction resulting in a faster healing time versus wounds treated by conventional methods. Methods: i) The contractile effect of different dermal components will be assessed in a collagen gel/ fibroblast model; ii) Identified dermal components will be tested in a standardized experimental limb wound model in vivo (n=5). Ultimately, results from this project are expected to improve wound treatment in horses, directly impacting animal welfare by reducing healing time and improving the functional outcome of wounded horses. This will also directly benefit horse owners and caretakers and making veterinarians able to offer better treatment solutions.

HESTEFORSK - Raskere og bedre sårheling hos hest med autologe hudkomponenter

Prosjektet «Wheelchair Activity Monitoring» (WHAM) sikter både på å øke fysisk aktivitet blant rullestolbrukere, og på å bidra til bredere mål om mangfold og inkludering av personer med nedsatt mobilitet, ved å fremme større tilgjengelighet og deltakelse gjennom innovativ teknologi og forskning.

Rullestolbrukere er tre til fem ganger mindre aktive enn den generelle befolkningen, noe som øker risikoen for å utvikle forebyggbare sykdommer. Selv om det finnes retningslinjer for fysisk aktivitet som er tilpasset rullestolbrukere, trenger vi fortsatt effektive måter å implementere disse på samt nøyaktig teknologi for å spore mulige endringer i fysisk aktivitet. WHAM har som mål å bidra til økt fysisk aktivitet blant rullestolbrukere ved å lage digitale verktøy for å monitorere og gi tilbakemelding på rullestolbrukerens aktivitet. WHAM består av tre faser: to år ved University of British Columbia (UBC), som inkluderer et samarbeid med eksperter innen atferdsendrings-intervensjoner for rullestolbrukere; ett år ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet (NTNU) og et halvt år ved Maastricht Instruments - de to siste fasene er viet til å utvikle de digitale teknologiene. 

WHAMs mål er:
1)	Å teste effekten av et treningsprogram på fysisk aktivitetsnivå og fitness blant rullestolbrukere,
2)	Å utvikle nøyaktige algoritmer for monitorering av fysisk aktivitet blant rullestolbrukere,
3)	Å lage et system som både monitorerer og gir tilbakemelding på fysisk aktivitet blant rullestolbrukere.

Wheelchair users (WCU) are three to five times more inactive than the general population, leading to a high risk of developing preventable secondary conditions. Although physical activity (PA) guidelines have been specifically developed for WCU, we lack systematic approaches to implement them in practice, as well as valid algorithms to monitor PA change in WCU through sensor-based solutions. Accordingly, the overall scientific aim of the WHeelchair Activity Monitoring project (WHAM) is to advance PA research and practice in WCU by developing valid digital markers for monitoring of and providing feedback on PA, paving the way for implementation and intervention. I will accomplish this through combining the complementary research fields of 1) behavioral intervention studies focusing on increasing PA in WCU (core competence University of British Columbia, UBC; outgoing phase) and 2) sensor-based PA monitoring (core competence Norwegian University of Science and Technology, NTNU; returning phase – consolidated by non-academic placement at Maastricht Instruments, which develop research prototypes including PA monitors). WHAM’s scientific aim is achieved through three objectives: 1) Measure the effect of a pragmatic exercise intervention trial on self-reported physical activity levels and cardio-respiratory fitness, 2) Develop valid algorithms for tracking PA markers in WCU, and 3) Co-create
a framework that outlines how PA can be conjointly monitored and provided feedback on in WCU. This fellowship will enable me to become established as an internationally recognized researcher in the field of “physical activity and disability”, while bringing together ongoing national disjointed research activities in this field. Altogether, my overall ambition is to contribute to reducing inequalities in daily-life participation among WCU compared to the rest of the population.

Topfinancing - WHeelchair Activity Monitoring project (WHAM)

En epigenetisk endring endrer også et gens DNA - men ikke på sekvensnivå. I stedet legges til eller fjernes spesielle 'markører' for å endre hvordan et eller flere protein fungerer i kroppen. Disse 'markørene' kan også bidra til sykdom, og hvordan disse opptrer er et hett forskningstema. Noen årsaker kan være kosthold, stressfaktorer eller miljøgifter. Det som er viktig med epigenetikk er at det tilbyr en annen tilnærming til behandling av sykdom. Mens en genetisk mutasjon er vanskelig å fikse, kan det være en enklere løsning å finne måter å fjerne et dårlig epigenetisk merke, eller legge til et godt. Riktig forståelse av epigenetisk regulering er derfor nøkkelen til å forstå biologiske prosesser og sykdommer, som kreft, nevrologiske og metabolske lidelser. Dessverre er nåværende verktøy som brukes for epigenetisk analyse kostbare, tungvinte, tidkrevende, lider av dårlig signal/støyforhold og begrensninger fra å bli brukt på få celler (enkeltcelle) profilering. NTNU Bio-nanomaskiner har som mål å overvinne disse begrensningene gjennom en patentsøkt tilnærming. Prosjektet fokuserer på å validere bio-nanomaskinene. En tilnærming innebærer å utføre profilering på ulike biologiske prøver med veldig få celler og sammenligne resultatene med data fra eksisterende metoder. Verdiforslaget og brukeradopsjonen av disse bio-nanomaskinene vil også bli sammenlignet med eksisterende verktøy. Skjæringspunktet mellom nanoteknologi og epigenetikk har et enormt potensial, og NTNUs bio-nanomaskiner kan bidra til dette spennende feltet.

The NTNU Bio-nanomachines: Next-generation tools for high-resolution Genomics in Diagnostics and Medical Research

Hovedmålet med kreftbehandling er å eliminere kreftceller og dette er tradisjonelt oppnådd ved kirurgi, bruk av giftige medikamenter (cellegift) og stråling. En ny og betydningsfull tilnærming til kreftbehandling kalt immunterapi, har derimot fått mye oppmerksomhet det siste tiåret; Her forsøker leger og forskere å utnytte immunsystemet vårt for å målrettet  ødelegge kreftceller. En nøkkelaktør i denne banebrytende tilnærmingen er en gruppe «drapsmenn» i immunsystemet kjent som cytotoxiske T-lymfocytter (CTL-er). Disse cellene har en bemerkelsesverdig evne til å oppdage kreftceller ved å gjenkjenne unormale molekyler på overflaten av kreftcellene - molekyler som friske celler ikke har. Når CTL-er gjenkjenner kreftcellene ødelegger de dem ved å frigjøre giftige molekyler som initierer kreftcellenes selvdestruksjon. 
 
Selv om betydelige innsats har blitt dedikert til å forstå hvordan CTL-er aktiveres og hvordan de gjenkjenner kreftceller, vet vi mindre om de påfølgende hendelsene inne i kreftcellene som fører til deres død. Fra før vet vi at CTL-er kan initiere to forskjellige typer celledød i kreft: den første, kalt apoptose, er en stille og ordnet prosess der kreftcellene krymper og brytes opp uten å varsle immunsystemet; den andre, kalt pyroptose, er en mer dramatisk prosess som involverer dannelse av åpninger i cellemembranen, noe som fører til at cellene svulmer opp og sprekker. Under denne cellebristen blir innholdet inne i cellene frigitt i omgivelsene, og dette kan fungere som 'faretegn' som kan stimulere en sterkere immunrespons mot kreftcellene. Betydningen av denne cellebristen for å forsterke anti-tumorresponsene vil bli undersøkt i dette prosjektet. 
 
Videre er vi fascinert av muligheten for å avdekke ytterligere, ennå ukjente, former for celledød indusert av CTL-er. Utforsking av disse dødsrelaterte prosessene i kreftcellene kan potensielt øke effektiviteten av immunterapi og bidra betydelig i den pågående kampen mot kreft.

The primary goal of most cancer therapies is to induce cancer cell death. Immunotherapy relies on the cytotoxic activity of lymphocytes such as natural killer cells (NKs) and cytotoxic T lymphocytes (CTLs) to achieve this. While a significant amount of research in immunotherapy focuses on the events within cytotoxic lymphocytes or at the interface between cytotoxic lymphocytes and cancer cells, less is known about the molecular mechanisms that orchestrate cancer cell death, particularly in the case of CTL-mediated death.
CTLs are known to induce two types of cell death in cancer: non-inflammatory apoptosis and proinflammatory pyroptosis. Pyroptotic cancer cells release proinflammatory signals that attract immune cells to the tumor site, thereby enhancing the anti-tumor response. Cell lysis is a common outcome of pyroptotic cell death. It is unclear whether lysis can be decoupled from pyroptosis in cancer cells and whether the proinflammatory properties of pyroptotic cancer cell death depend on lysis. Moreover, it remains unknown whether CTLs can induce other forms of cell death in cancer, apart from apoptosis and pyroptosis.
Studying the mechanisms of CTL-mediated cancer cell death is challenging because CTLs selectively target cells expressing specific antigens. However, given the critical role of CTLs in immunotherapy, it is essential to deepen our understanding of CTL-induced cancer cell death.
This project aims to develop novel methodologies to investigate the death mechanisms that are initiated by CTLs. In addition, we will identify new pathways and mediators involved in CTL-induced cancer cell death. Furthermore, we will assess the contribution of proinflammatory cell death and lysis in promoting anti-tumor responses in vivo. Overall, this research will improve our knowledge of the molecular mechanisms of CTL-mediated cancer cell death and potentially reveal novel targets to enhance the efficacy of cancer immunotherapy.

T-cell-mediated proinflammatory cell death and lysis in cancer

The RealSim project proposal aims to connect machine simulation to reality in the framework of heavy machinery, which is an interdisciplinary application. The results of this project are expected to optimize machine performance, accurately and reliably predict machine failure, and reduce overall development and operation costs, thus, serving the Europe’s priority of green transformation and the United Nation’s sustainable development goal 9. The RealSim project will close the gaps of: (1) Onboard estimations of force and pressure components of heavy machinery; (2) Estimating deformability, cylinder friction, leakage, and valve dynamics of heavy machinery using independent nonlinear Kalman filters; (3) Employing dependent nonlinear Kalman filters in state estimators of heavy machinery; (4) Tuning algorithms for the covariance matrix of plant noise in the state estimation of heavy machinery.   I will consolidate and leverage my research career and position as a leading researcher in the field through integration in Assoc. Prof. Mohammad Poursina’s group at the Department of Engineering Sciences of the University of Agder (UiA), Norway. Here, I will acquire hands-on experience of working with actual mechatronic systems and develop efficient control algorithms. I will improve my knowledge of fluid power designing, control theory, instrumentation, and develop efficient coding skills. I will also develop entrepreneurial skills. The skills, knowledge, and international network that I will develop during this fellowship will put me in an excellent position to achieve my long-term goal of becoming a professor with my own independent research group at an esteemed university in EU. This fellowship will help me to prepare a strong ERC Starting Grant application in the future. It will also cater my additional goal of setting-up a research-related start-up in the future.

Reality-Connected Machine Simulation of Heavy Machinery

Information theory is a discipline at the intersection of statistics, engineering and computer science. As the study of information quantities, such as compression or communication capacities, information content or measures of statistical dependency, it is one of the theoretical underpinnings of data science.  Computational problems in information theory are highly non-linear. The goal of this project is to transfer state-of-the-art methods of computational non-linear algebra to information theory, to study the inherent algebraic complexity of information-theoretical problems and to provide tools for solving them in practice. The algebraic point of view has proven to be fruitful in seemingly unrelated areas, as witnessed by a surge of recent work in algebraic statistics, in particular on likelihood geometry. However, maximizing the likelihood function is the same as minimizing relative entropy — a specific information quantity. Hence, this project also aims at generalizing the techniques developed in likelihood geometry.  One focus is on the practical computation of information quantities using numerical and differential algebraic geometry. Such quantities are defined via non-linear optimization problems and we aim to pinpoint the algebraic complexity of these problems in instances of general interest, such as common information measures. The final objective is finding fundamental laws and limits of data science imposed by non-linear inequalities constraining the entropic region. These inequalities provide, by duality, universal bounds for many of the optimization problems studied in information theory.

Algebraic Theory of Information Quantities

I Europa finnes et betydelig antall voksne som har sammensatte og langvarige helsetjenestebehov (SLB), og mange håndterer flere slike tilstander (Multi-SLB). På grunn av tjenestenes reaktive natur, mangel på koordinering, begrensede tilgjengelighet og sykdomssentrerte fokus, er det ufordrende for de tradisjonelle tjenestene å møte denne gruppens behov.

Digital-CACTUS-prosjektet undersøker potensialet for digital støttede pasientforløp, som kombinerer tradisjonelle og digitale helsetjenester som videokonsultasjoner, avstandsoppfølging og digitale behandlinger. Denne tilnærmingen tar sikte på å gjøre helsetjenestene mer proaktive, personlige og tilgjengelige.

Prosjektet har tre hovedmål:
* Forstå forholdet mellom pasient og kliniker: Gjennom studier og undersøkelser utforsker vi hvordan digitale verktøy påvirker pasientforløpet og relasjonen mellom pasient og klinikere, med fokus på empati, støtte og personlig oppmerksomhet.
* Utvikle et verktøy for hvor pasienten rapporterer behov for digital støtte : Dette verktøyet vil identifisere hvor digitale løsninger kan forbedre omsorgen ved å peke ut systemfeil og foreslå passende digitale inngrep.
* Evaluere effekten av digitalt støttede pasientforløp: Kartlegging av bruken av digitale verktøy over hele Europa for å vurdere deres effektivitet og aksept i ulike helsetjenester.

Digital-CACTUS kombinerer ekspertise innen Multi-SLB, digital medisin og pasientsentrert omsorg, med mål om å gi helsemyndighetene evidensbaserte anbefalinger. Dette sikrer at digital helsetjeneste bevarer grunnleggende menneskelige verdier og styrker tjenestenes bærekraft.

In European countries 25% have multiple long-term chronic conditions (MLTCs). Persons with MLTC represent 2/3ds or more of health care spending, because care systems are designed to handle single disease patients. Innovation of care, in terms of blended care models that augment traditional face-to-face care with technology is key to sustainability and continued quality of care. Blended care tools form a continuum from video consultation, asynchronous message exchanges, to remote patient monitoring and automated just-in-time interventions. Blended care models can support person-centered, proactive care, reduce the need for face-to-face visits and tailor care to the patients’ lives. However, poor implementation of blended care may disrupt workflows, cause digital exclusion or alter patient-clinician relationships.

Our multidisciplinary research program aims at uncovering the potential gains and side effects of blended care at both patient and health system levels with a comprehensive research program with three work packages (WP).

WP1. How will the digital transformation change patient–clinician relationships?  The answer comes from an international survey eliciting patient and clinicians experiences. 

WP2. Which care-challenges could have been better supported by digital tools? Patients will recreate their care journey and indicate 1) “failures in care” and 2) whether blended care tools could have avoided or alleviated these failures.

WP3. Mapping the potential impact of blended care in Europe through a large international survey of patients using the tool from WP2. 

We are five renowned teams in MTLCs, digital medicine and patient centered care, as well as a private partner which will translate research results into actionable tools.
Our project provide decision makers with evidence on how technological tools should be implemented to optimize the delivery of health and care services while preserving the humanistic values of patient-clinician relationships.

Digital CACTUS, Digital CAre Contribution to the Transformation of User Services

Midlene fra SAM-EU-Samfinansiering EU-kontoret fordelt på år

Midlene fra SAM-EU-Samfinansiering EU-kontoret fordelt på fylker

Midlene fra SAM-EU-Samfinansiering EU-kontoret fordelt på fagområde

Head Research Coordination

BOSS4GMES  Building Operational Sustainable Services for GMES

Mens klimaendringene antas å medføre økt produktivitet for gran i det meste av landet, vil et endret klima også kunne gjøre skogen mere utsatt for biotiske og abiotiske skader. Av stor betydning i så måte er risikoen for stormfelling og snøbrekk etter våtsnø-episoder, som kan medføre store økonomiske tap og potensielt endre et skogområde fra å være et karbonsluk til å bli en kilde til karbonutslipp. Risiokoen for slike klimabetingede skader er avhengig av faktorer som lokalklima, jordsmonnegenskaper og topografi. Sannsynligheten for stormfelling og snøbrekk vil også påvirkes av trærnes avsmalning, kronestørrelse og størrelsen og utformingen til rotsystemene. Disse egenskapene vil i sin tur påvirkes av hvor hyppig og sterkt tettheten i det enkelte skogbestandet reguleres gjennom tiltak som tynning. For å optimalisere skogens opptak av karbon trengs kunnskap om hvordan skogbehandlingen best kan tilpasses samspillet mellom trærnes vekstforhold og lokale risikofaktorer for vind- og snøbrekkskader. Hovedmålet med MARCSMAN-prosjektet er å framskaffe ny kunnskap og verktøy som trengs for å bedre balansere avveininger mellom størst mulig produksjon og risikoen for stormefelling- og snøbrekkskader, slik at en kan tilpasse skogbehandlingen best mulig i forhold til arealenes produksjonsevne og risikofaktorer. I prosjektet skal det utvikles verktøy og modeller som kal gjøre det mulig å: (1) beregne arealenes produksjonsevne under endrede klimaforhold, (2) beregne skogens vekst og potensiale for karbonopptak ved ulike skogbehandlingsregimer, og (3) modellere og kartlegge sannsynligheten for stormfelling og snøbrekk for enkelttrær og skogbestand. MARCSMAN adresserer med dette forventningene om økt produksjonsevne i norsk skog og økt risiko for ekstreme værhendelser i et endret klima, med en målsetning om å framskaffe verktøy og kunnskap som gjør det mulig å tilpasse skogbehandlingen til et endret risikobilde. Arbeidet med å modellere og kartlegge sannsynliget for storm- og snøbrekkskader vil i hovedsak bli utført av en stipendiat tilknyttet prosjektet. Stipendiaten vil i arbeidet med kartlegging og modellering benytte ulike datakilder, bl.a. registrerte snøbrekkskader i ulike områder på Østlandet vintrene 2017-2018 samt 2020-2021, og fra stormen 19. november 2021 som felte mye skog i deler av samme område.

Resilient forests play a major role in climate change mitigation, due to their ability to sequester and store significant amounts of carbon, and by providing raw materials that may substitute other raw materials with a high carbon footprint. To obtain the highest possible yield and carbon sequestration in managed Norway spruce stands, a high stand density is recommended in Norwegian forestry. However, growing trees in very dense stands may have undesirable effects on the trees stability against winthrow and stem breakage from loads of wet snow. With the ongoing climatic changes, extreme weather events are likely to become more common than today, and this implies a considerable challenge with respect to devising proper stand density programmes for forest stands.

To gain better understanding of the trade-offs between dense and sparse stands, we will combine different data sources and methodologies. In WP1-2 we will use time-series of single-tree LiDar data as well as field-measured data to obtain up-to date estimates of site productivity and growth in spruce stands for a 14 000 ha case study area (Fritzøe Skoger AS). Data from NIBIO’s thinning trials will be used to develop new individual-tree growth functions that incorporate thinning effects (WP3), and data on windthrow and snow breakage from Norway and other European countries will be used to adapt and test a damage probability model (ForestGALES) for Norwegian conditions (WP4). Information on tree damage deduced from Fritzøes stand database and the laser scanning data will be used to validate the predictions.
In WP5, alternative strategies will be compared and forecasts will be run for different stand density alternatives. This will be achieved by implementing the new site index estimates and models from WP1-4. A synthesis based on the different studies and the scenario analyses will form the basis for recommending site-specific stand density programmes and for revising current guidelines to forest managers.

Maximizing the Resilience and Carbon Sequestration in Managed Norway Spruce Forests

I anledning hundreårsjubileet for Landsskogtakseringen i 2019 planlegges ulike markeringer. Et av disse tiltakene er å arrangere en internasjonal vitenskapelig konferanse i Oslo-området 20-23 mai 2019. Konferansen arrangeres av NIBIO i samarbeid med de Nordiske Landsskogtakseringene i Sverige, Danmark og Finland, gjennom det SNS-støttede CARISMA-nettverket (nibio.no/en/projects/carisma) og IUFRO (International Union of Forest Research Organizations). Vi søker nå om
arrangementstøtte på 100 000 kr. til å dekke deler av kostnadene til denne konferansen.

Vitenskapelig konferanse - 100 years of National forest inventories

I de senere år har laserscanning i økende grad blitt tatti bruk til praktisk skogplanlegging. Dette gjelder i første rekke data registrert fra fly som benyttes til framstilling av datagrunnlaget til skogbruksplaner. Laserscanning kan også gjennomføres på nede i bistandet, og datasvermen vil da gi en tredimensjonal beskrivelse av bestandet i umiddelbar nærhet av laserscanneren (avstand < 30 m). Ved å benytte ulike filtreringsalgoritmer kan man få fram stammeprofiler av trærne i bestandet. Teknologien har n ylig blitt tatt i bruk til skogbruksformål i noen utviklingsmiljøer. I Norge har vi lite informasjon om hvordan denne type laserdata kan utnyttes, både til kvalitetsvurdering av bestand og som referansemålinger til som kan unyttes i kombinasjon med data f ra flybåren laserscanner. Dette prosjektet tar utgangspunkt i bakkelaserteknologi kombinert med software utviklet av det irske utviklingsselskapet TreeMetrics Ltd. 

Dagens hogstmaskiner deler opp tømmeret på bakgrunn av registrert informasjon om diameter , og en prognose for forventet utvikling. Bakkemontert laser kan benyttes til å skape stammedatafiler med utgangspunkt i punktsvermen. Disse filene vil i tillegg til dimensjonsmålinger også gi gode registreringer av virkesfeil som større kvist og krok. Me d bakkelaser kan vi altså få detaljert informasjon om treets form og egenskaper før det er avvirket. I prosjektet skal dette utnyttes i analysere av hvordan verdiskapningen kan økes ved å kappe tømmeret mer optimalt. Metoden vil bli prøvd ut på spesialsor timentet stolper som er et verdifullt sortiment med strenge kvalitetskriterier. 

Ved utarbeiding av skogbruksplaner benyttes feltregistreringer som referansemålinger ved kalibrering av modeller. Registreringene påvirkes av personen som gjennomfører arbei det, og er utsatt for vanlige menneskelige feil. Prosjektet vil derfor også prøve ut bakkelaser som en objektiv metode til innhenting av feltdata. Prosjektet skal avdekke om datagrunnlaget gir gode nok modeller.

SAM-EU-Samfinansiering EU-kontoret

BOSS4GMES Building Operational Sustainable Services for GMES

Awarded: NOK 1.4 mill.

Funding scheme:

SAM-EU-Samfinansiering EU-kontoret

Funding Sources

Thematic Areas and Topics