Den fællesfaglige naturfagsprøve i 9. klasse

Formål: At undersøge sammenhængen mellem vindhastighed og elproduktion i en modelvindmølle.

Materialer: Pap, træpinde eller plastiksked til vinger, lille DC-motor fra gammelt legetøj, multimeter, ledninger, ventilator eller hårtørrer.

Fremgangsmåde:

1. Klip 3-4 vinger af pap eller plasticskeer og fastgør dem på en træpind.
2. Monter akslen på DC-motorens aksel med tape.
3. Forbind motorens ledninger til multimetret (indstil på mV).
4. Stil ventilatoren i forskellig afstand og mål spændingen ved hvert trin.
5. Notér vindhastighed (skøn ved afstand) og spænding i en tabel.
6. Prøv med forskellige vinge-vinkler og sammenlign resultaterne.

Databehandling: Lav en tabel over afstand og spænding. Tegn en graf med vindhastighed på x-aksen og spænding på y-aksen.

Diskussion: Hvad betyder vinge-vinklen for produktionen? Hvad ligner vores model i forhold til en rigtig vindmølle?

Formål: At undersøge hvordan afstand og placering af vindmøller påvirker energiproduktionen.

Materialer: To modelvindmøller (DC-motorer med vinger), ventilator, multimeter, linjal, boks eller bord til opstilling.

Fremgangsmåde:

1. Opstil den første vindmølle direkte foran ventilatoren og mål spændingen.
2. Placér den anden vindmølle bag den første og mål dens spænding.
3. Flyt møllerne til siden for hinanden og gentag målingerne.
4. Prøv møllerne side om side i forskellig afstand fra ventilator.
5. Notér alle målinger i en tabel med opstilling og spænding.

Databehandling: Sammenlign spændinger ved de forskellige opstillinger. Beregn, hvilken opstilling giver mest samlet produktion.

Diskussion: Hvorfor placerer man vindmølleparker med stor afstand? Hvad er kompromisset mellem areal og produktion?

Formål: At beregne og forstå energitab ved transport af elektricitet over lange afstande.

Materialer: Lommeregner, data om det danske elnet (kan søges online), papir og blyant.

Fremgangsmåde:

1. Find data om spændingsniveauer i det danske elnet (400 kV, 150 kV, 10 kV, 230 V).
2. Beregn strømstyrken I = P/U for 1 MW ved henholdsvis 400 kV og 230 V.
3. Brug formlen for tab: P_tab = I² × R, antag R = 10 Ω pr. 50 km.
4. Beregn tabet i procent ved de to spændingsniveauer.
5. Tegn et diagram der viser hvordan tabet ændrer sig med spændingen.

Databehandling: Opstil en tabel over spænding, strøm, tab (W) og tab i procent. Tegn en graf.

Diskussion: Hvorfor bruges så høj spænding i elnettet? Hvad ville konsekvensen være af at sende al strøm ved 230 V?

Formål: At undersøge hvordan vinkel, skygge og lysstyrke påvirker en solcelles elproduktion.

Materialer: Lille solcelle-panel (fx fra legetøj eller elektronikbutik), multimeter, lampe (eller sol), vinkelmåler, papir til skygge.

Fremgangsmåde:

1. Opstil solcellen under en lampe i fast afstand. Mål spændingen ved 90° (lodret).
2. Vip solcellen til 75°, 60°, 45°, 30° og 0° fra lyset. Mål spænding for hvert trin.
3. Dæk 25%, 50%, 75% og 100% af panelet med papir. Mål spænding.
4. Flyt lampen til dobbelt afstand og mål spændingen igen.
5. Notér alle værdier i en tabel.

Databehandling: Tegn grafer over vinkel vs. spænding og afstand vs. spænding. Beregn faldprocenter.

Diskussion: Hvilken vinkel giver bedst produktion i Danmark om sommeren og vinteren? Hvad gør skygge fra et træ?

Formål: At lave en cost-benefit-analyse for en husstand der installerer solceller.

Materialer: Lommeregner, data fra elselskab om pris pr. kWh, data fra solcelleproducent om pris og produktion.

Fremgangsmåde:

1. Find prisen på et standard 6 kW solcelleanlæg (ca. 60.000-80.000 kr.) inkl. montering.
2. Find gennemsnitlig produktion for Danmark (ca. 900 kWh/kW pr. år).
3. Beregn årlig produktion: 6 kW × 900 kWh = 5.400 kWh/år.
4. Find elprisen og beregn den årlige besparelse.
5. Beregn tilbagebetalingstid: anlægspris ÷ årlig besparelse.
6. Lav en oversigt over besparelse og CO₂-reduktion over 20 år.

Databehandling: Opstil en tabel med investering, årsbesparelse, tilbagebetalingstid og total CO₂-reduktion over anlæggets levetid.

Diskussion: Hvornår er solceller en god investering? Hvad ændrer sig, hvis elprisen stiger?

Formål: At undersøge og forklare, hvordan solcellers produktion varierer hen over året i Danmark.

Materialer: Lommeregner, data fra Energinet.dk eller solcelle-monitor-app, graf-papir.

Fremgangsmåde:

1. Find månedlige produktionsdata fra et dansk solcelleanlæg (fx via pvgis.ec.europa.eu).
2. Notér produktionen for hver måned i en tabel.
3. Sammenlign med antallet af solskinstimer pr. måned (DMI-data).
4. Beregn forholdet produktion/solskinstimer for each måned.
5. Tegn en søjlegraf over månedlig produktion.

Databehandling: Lav en tabel over månedlig produktion og en graf. Beregn hvor stor andel sommer vs. vinter udgør.

Diskussion: Hvad betyder sæsonvariationen for energilagring? Hvad supplerer solceller godt med i vintermånederne?

Formål: At måle baggrundsstråling og forstå, hvad naturlig stråling er.

Materialer: Geiger-tæller (lånes fra fysiklokalet), stoppeur, notesblok. Evt. granitsten, keramikvarer med uranglasur (museumseksemplar).

Fremgangsmåde:

1. Tænd Geiger-tælleren og lad den stabilisere sig i 2 minutter.
2. Mål baggrundsstråling i klasselokalet i 3 × 1 minut. Notér tæller/minut.
3. Mål nær en betonvæg, nær granitsten (naturlig radioaktivitet).
4. Mål udendørs og sammenlign med indendørs.
5. Beregn gennemsnit og standardafvigelse for målingerne.

Databehandling: Opstil tabel med målested, antal tæller/minut og gennemsnit. Sammenlign med WHO's grænseværdier.

Diskussion: Hvad er baggrundsstråling? Er vores målte niveau farligt? Hvad er kilderne til naturlig baggrundsstråling?

Formål: At beregne og sammenligne energitætheden i uran og kul.

Materialer: Lommeregner, databog med energiværdier, papir.

Fremgangsmåde:

1. Find brændværdien for kul: ca. 30 MJ/kg.
2. Beregn energien fra forbrænding af 1 kg kul i kWh.
3. Slå op: fission af 1 kg U-235 frigiver ca. 8,2 × 10¹³ J.
4. Omregn til kWh.
5. Beregn forholdet: uran-energi / kul-energi.
6. Lav en visualisering: hvor meget kul svarer til 1 g uran?

Databehandling: Opstil en sammenlignings-tabel med masse, energi i MJ og kWh for begge brændstoffer. Beregn faktor.

Diskussion: Hvad betyder energitæthed for transport og opbevaring? Hvad er ulemperne ved uran trods den høje energitæthed?

Formål: At undersøge og analysere holdninger til atomkraft i klassen og lokalsamfundet.

Materialer: Computer med Google Forms eller papir-spørgeskema, printer, lommeregner til statistik.

Fremgangsmåde:

1. Design et spørgeskema med 8-10 spørgsmål om atomkraft (fordele, ulemper, sikkerhed, klima).
2. Inkludér både skala-spørgsmål (1-5) og åbne spørgsmål.
3. Del spørgeskemaet ud i klassen og evt. til forældre.
4. Saml svarene og lav optælling.
5. Beregn procentandele for hvert svar.
6. Præsentér resultaterne som søjlediagram.

Databehandling: Lav statistik over svarfordelingen. Beregn gennemsnitsscore på skala-spørgsmål. Sammenlign med nationale meningsmålinger.

Diskussion: Er der sammenhæng mellem viden og holdning? Hvad betyder det for den politiske debat om atomkraft?

Formål: At undersøge elektrokemiske reaktioner ved at bygge et batteri af frugt og to forskellige metaller.

Materialer: Citroner eller kartofler, zinkskruer eller galvaniserede søm, kobbermønter (eller kobbertråd), multimeter, ledninger med krokodillenæb.

Fremgangsmåde:

1. Stik en zinkskrue og en kobbermønt i en citron med ca. 3 cm afstand.
2. Forbind multimetret (på mV) til de to metaller og aflæs spændingen.
3. Prøv med kartoffel, æble og banan – sammenlign spændingerne.
4. Sæt to citroner i serie (kobber fra nr. 1 til zink fra nr. 2) og mål spændingen.
5. Prøv andre metalkombinationer: zink/aluminium, kobber/jern.

Databehandling: Lav en tabel over metalpar og frugttype med tilhørende spænding. Notér hvilken kombination der giver højest spænding.

Diskussion: Hvilke materialer er bedst som elektroder? Hvad sker der kemisk i frugten? Kan et citronbatteri drive en LED?

Formål: At lave elektrolyse af vand og observere brintproduktion.

Materialer: Glasskål med vand, to blyanter (spidset i begge ender) eller grafitstave, 9V batteri, ledninger, prøveglas, natriumsulfat (1 tsk natrium til saltvand).

Fremgangsmåde:

1. Tilsæt 1 tsk salt til 500 ml vand for at øge ledningsevnen.
2. Forbind de to blyanter til batteriet (en til + og en til -).
3. Sænk blyantspidserne ned i vandet og observér gasboblerne.
4. Hold et prøveglas oppe-ned over den negative elektrode og saml brint.
5. Hold en tændt tændstik til glasset med brint og observér (FORSIGTIGT, lille mængde).
6. Sammenlign gasmængden ved de to elektroder (brint vs. ilt).

Databehandling: Notér hvilken elektrode der producerer flest bobler. Skriv elektrolyseligningen: 2H₂O → 2H₂ + O₂.

Diskussion: Hvad kræver det at lave brint til energi? Er brint bæredygtigt? Hvad er en brændselscelle?

Formål: At sammenligne forskellige batteritypers kapacitet og egenskaber.

Materialer: Alkaline AA-batteri, genopladeligt NiMH AA-batteri, zink-carbon AA-batteri, multimeter, lille motor eller LED, stoppeur.

Fremgangsmåde:

1. Mål startspændingen på hvert batteri med multimeter.
2. Tilslut hvert batteri til en identisk belastning (LED eller lille motor).
3. Mål spændingen hvert 5. minut og notér.
4. Notér hvornår batteriet er 'fladt' (spænding under 1,0 V).
5. Sammenlign levetid og notér batteripris fra butik.
6. Beregn pris pr. time for hvert batteri.

Databehandling: Tegn en graf over tid vs. spænding for alle tre batterier. Beregn kapacitet og pris pr. kapacitet.

Diskussion: Hvilket batteri er bedst til miljøet? Hvad er livscyklus-perspektivet for genopladelige batterier?

Formål: At simulere anaerob nedbrydning og demonstrere gasproduktion fra organisk materiale.

Materialer: Plastikflaske (1,5 L), balloner, organisk materiale (græsklip, madaffald, gødning – ikke kødprodukter), vand, varmtvandsbad (ca. 35°C), gummiband.

Fremgangsmåde:

1. Fyld flasken halvt med organisk materiale og tilsæt lunkent vand.
2. Fastgør en ballon over flaskehalsen med gummiband.
3. Stil flasken i et varmtvandsbad ved ca. 35°C (termostatstyret).
4. Observér ballonens størrelse dagligt i 1-2 uger.
5. Sammenlign gasproduktion fra forskellige materialer: græs, frugt, madaffald.
6. Notér lugt (metangas og H₂S).

Databehandling: Mål ballondiameter dagligt og tegn en graf over gasproduktion over tid. Sammenlign materialer.

Diskussion: Hvad sker der i anlægget? Hvilke mikroorganismer er ansvarlige? Hvordan bruges biogas på rigtige anlæg?

Formål: At undersøge metanindholdet i biogas ved en simpel brændtest.

Materialer: Mini-biogasanlæg fra forrige forsøg, lille kanyle, lighter (FORSIGTIGT – kun lille mængde gas), evt. CO₂-indikator.

Fremgangsmåde:

1. Lad ballonen fra mini-biogasanlægget fyldes op.
2. Stik forsigtigt en lille kanyle eller et sugerør i ballonen.
3. Hold en lighter i sikker afstand og slip langsomt gas ud mod flammen.
4. Observér farve og størrelse af flammen (gul = CO₂-rig, blå = metanrig).
5. Sammenlign biogas fra forskellige råmaterialer.
6. SIKKERHED: brug kun meget lille mængde gas og hold afstand.

Databehandling: Beskriv flammens farve og holdbarhed for hvert materiale. Diskutér metanindhold ud fra observationerne.

Diskussion: Hvad er den ideelle sammensætning af biogas? Hvordan opgraderes biogas til naturgaskvalitet?

Formål: At sammenligne næringsindhold i gylle og afgasset biomasse.

Materialer: Prøver af gylle (ubehandlet) og afgasset biomasse (fra biogasanlæg eller simuleret), nitrattest-strimler, pH-papir, tørringsovn eller sollys.

Fremgangsmåde:

1. Tag to prøver: ubehandlet organisk materiale (simuleret gylle) og afgasset rest.
2. Mål pH i begge prøver med pH-papir.
3. Test nitratindhold med nitrat-teststrimler.
4. Tør begge prøver og vej tørstofindhold.
5. Tilsæt begge prøver til to ens potter med frø og følg spiring.

Databehandling: Opstil en sammenligningstabell over pH, nitrat og tørstof for de to gødningstyper. Notér spiringsresultater.

Diskussion: Hvorfor er afgasset biomasse god gødning? Hvad er fordelen ved biogasanlæg for landmanden?

Formål: At undersøge lydudbredelse i vand og diskutere konsekvenser for havdyr.

Materialer: Stor plastikbalje med vand, to vandfaste mikrofoner (eller smartphones i vandtæt pose), lydkilde (fx lille summer), linjal.

Fremgangsmåde:

1. Fyld en balje med vand og sænk en summer ned i den.
2. Placer en mikrofon ved overfladen og en under vand.
3. Mål lydniveau ved forskellige afstande: 5, 10, 20 cm.
4. Sammenlign lydstyrke i luft vs. vand.
5. Diskutér: hvad sker der med lyden når den passerer fra vand til sediment?

Databehandling: Lav en tabel over afstand og lydniveau (dB hvis muligt). Sammenlign luft og vand.

Diskussion: Hvorfor er støj fra havvindmøller særligt problematisk for hvaler og marsvin? Hvad kan reducere støjen?

Formål: At undersøge begrebet kunstige rev og biodiversitet ved havvindmøllefundamenter.

Materialer: Plastikbakke med vand, sten, lego-klodser som 'fundamenter', lille håndfuld jord og plantemateriale, forstørrelsesglas.

Fremgangsmåde:

1. Opstil en model med en tom plastikbakke med vand og lidt jord i bunden.
2. Tilsæt 'fundamenter' (sten eller klodser) og lad dem stå 1-2 uger.
3. Observer med forstørrelsesglas om der dannes biofilm på overfladerne.
4. Sammenlign biodiversitet nær fundamenter vs. jord-bund.
5. Lav research om rigtige data fra DTU og havbiologer.

Databehandling: Notér observationer i en protokol. Beskriv forskellen i biologisk aktivitet på fundamenter vs. jord.

Diskussion: Hvad er fordele og ulemper ved kunstige rev? Kan havvindmøller faktisk øge biodiversiteten?

Formål: At analysere data om fugletræk og risikoen for kollisioner med havvindmøller.

Materialer: Computer med internet, data fra Dansk Ornitologisk Forening (DOF) og vindmølle-konsekvensvurderinger.

Fremgangsmåde:

1. Find trækruter for fugle over Vesterhavet og Øresund fra DOF BirdLife.
2. Identificér kendte havvindmølleparker langs trækruterne.
3. Find data om kollisioner fra konsekvensrapporter (fx Horns Rev EIA).
4. Sammenlign kollisionsrate pr. vindmølle med andre menneskeskabte dødsfaktorer for fugle.
5. Diskutér: hvad er de mest sårbare fuglearter?

Databehandling: Lav en tabel over trækruter og vindmølleparkers geografiske overlap. Sammenlign kollisionsdata.

Diskussion: Hvad er det relative problem – er biler eller katte et større problem? Hvad kan reducere fugledød ved møller?

Formål: At sammenligne CO₂-udledning fra elbil og benzinbil over hele levetiden.

Materialer: Computer med internet, data fra Transport & Miljø (transportenvironment.org), lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find produktions-CO₂ for elbil: ca. 8-9 ton CO₂ (batteri er den tunge post).
2. Find produktions-CO₂ for benzinbil: ca. 6-7 ton CO₂.
3. Beregn drifts-CO₂ for benzinbil: 150 g/km × 200.000 km = 30 ton.
4. Beregn drifts-CO₂ for elbil i Danmark: 30 g/km × 200.000 km = 6 ton.
5. Summér total CO₂ og find break-even-kilometric.

Databehandling: Opstil en tabel med produktions-CO₂, drifts-CO₂ og total-CO₂ for begge biler. Tegn en kumulativ kurve.

Diskussion: Hvornår er elbilen klimamæssigt bedre? Hvad sker der, hvis el-mix er kulbaseret?

Formål: At beregne de totale ejeromkostninger for elbil vs. benzinbil over 5 år.

Materialer: Prislister fra bilforhandler (nettet), data om driftsomkostninger, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find prisen på en sammenlignelig elbil og benzinbil (fx VW ID.3 vs. VW Golf).
2. Beregn brændstofsudgift for benzinbil: 6 L/100 km × 20.000 km/år × benzinpris.
3. Beregn elomkostning for elbil: 18 kWh/100 km × 20.000 km/år × elpris.
4. Inkludér: forsikring, vægtafgift, service, afskrivning over 5 år.
5. Beregn total cost of ownership (TCO) over 5 år for begge biler.

Databehandling: Lav en TCO-tabel over 5 år med alle poster. Sammenlign total og beregn eventuel forskel.

Diskussion: Hvornår er elbilen billigst at eje? Hvad er effekten af stigende/faldende elpriser?

Formål: At undersøge ladetid og energiforbrug ved forskellige ladetyper.

Materialer: Computer med internet, data fra elbilproducenter og ladeoperatører.

Fremgangsmåde:

1. Find opladningshastigheder: 3,7 kW (hjemmelader), 22 kW (AC), 50 kW (DC lynlader), 150+ kW (ultra-hurtig).
2. Beregn ladetid for 60 kWh batteri ved hvert ladniveau.
3. Find efficienstab ved opladning: typisk 85-90 % effektivitet.
4. Beregn total energi fra elnettet for at oplade 60 kWh.
5. Sammenlign pris ved hjemmelader vs. offentlig lynlader.

Databehandling: Opstil en tabel over ladetype, ladetid, efficienstab og pris pr. opladning.

Diskussion: Hvad er fordele og ulemper ved de forskellige ladetyper? Hvad er V2G (vehicle-to-grid)?

Formål: At måle og analysere elforbruget over et døgn og identificere forbrugstoppe.

Materialer: Stikdåse-wattmeter, notesblok, ur til tidsstempeling.

Fremgangsmåde:

1. Installer en wattmåler på en stikdåse med 3-5 apparater.
2. Notér effektforbruget (watt) hvert hele time i 24 timer.
3. Identificér forbrugstoppe: morgentimer og aftentimer.
4. Beregn gennemsnitsforbrug i lavlast og højlasttimer.
5. Sammenlign med data om nationalt elforbrug fra Energinet.dk.

Databehandling: Tegn en 24-timers kurve over elforbruget. Beregn forholdet mellom top og bund.

Diskussion: Hvad er årsagen til forbrugstoppe? Hvad er sammenhængen med elprisen? Hvad er demand-response?

Formål: At undersøge, hvordan elprisen varierer over døgnet og beregne mulige besparelser.

Materialer: Computer med internet, data fra Energinet.dk (elprisarkiv), lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Download timepriser fra Energinet.dk for en typisk dag.
2. Identificér de 5 dyreste og 5 billigste timer.
3. Beregn udgift til at lade en elbil (7 kWh) i de dyreste vs. billigste timer.
4. Beregn besparelse over et år ved smart opladning (365 dage).
5. Find hvilken ugedag der typisk har lavest elpriser.

Databehandling: Tegn en timepris-kurve for en dag. Opstil besparelsesberegning for elbil og vaskemaskine.

Diskussion: Hvad er spotprisen på el? Hvad styrer elprisens variation? Hvad er prisgrænse for virtual power plant?

Formål: At bygge en papirmodel af et intelligent elnet med solceller, batteri og forbrugere.

Materialer: Papir, farver, lommeregner, data om solindfald og typisk husforbrug.

Fremgangsmåde:

1. Tegn et diagram med: solcelleanlæg, batteri, elnet-forbindelse og forbrugere.
2. Udfyld timeproduktion fra 6 kW solceller for en sommerdag (data fra PVGIS).
3. Udfyld timevis forbrug for et standardhus.
4. Beregn for hvert time: balance (overskud/underskud), batteriladning, nettilslutning.
5. Tegn batteriniveauet som en kurve over 24 timer.

Databehandling: Tegn energibalance-grafen. Beregn selvforsyningsgrad og net-interaktion over dagen.

Diskussion: Hvad er den optimale batteristørrelse? Hvad gøres med overskudsproduktion? Hvad er feed-in?

Formål: At måle spændingstab over elektriske ledninger af forskellig tykkelse og længde.

Materialer: Multimeter, kobbertråd i to tykkelser (1 mm² og 2,5 mm²), 9V batteri, modstandsæske eller kendte modstande, linjal.

Fremgangsmåde:

1. Klip kobbertråd i 5 længder: 10, 20, 50, 100 og 200 cm af 1 mm² tråd.
2. Tilslut en kendt belastning (fx 10 Ω modstand) i kredsløb med ledningen.
3. Mål spændingen over belastningen og over ledningen med multimeter.
4. Gentag med 2,5 mm² tråd i samme længder.
5. Beregn modstand ud fra Ohms lov: R = U/I.

Databehandling: Opstil tabel over tykkelse, længde og modstand. Tegn grafer. Beregn modstand pr. meter.

Diskussion: Hvad er sammenhængen R = ρL/A? Hvad bruger man tykke kabler til i praksis?

Formål: At undersøge, hvordan en transformer reducerer energitab ved høj spænding.

Materialer: Simpel transformer (fra byggesæt eller gammel elektronik), AC-kilde (6V), multimeter, belastningsmodstand.

Fremgangsmåde:

1. Mål primærspænding (indgang) og sekundærspænding (udgang) på en transformer.
2. Beregn omsætningsforholdet: U2/U1 = N2/N1.
3. Tilslut en belastning på sekundærsiden og mål strøm og spænding.
4. Beregn effekt ind og effekt ud. Beregn virkningsgrad.
5. Diskutér: hvad er konsekvensen for strømstyrke ved spændingsforøgelse?

Databehandling: Opstil tabel med primær og sekundær spænding og strøm. Beregn virkningsgrad.

Diskussion: Hvad er transformators rolle i elnettet? Hvad er et netstransformator? Hvad er vekselstrøm nødvendigt?

Formål: At sammenligne energitab ved jævnstrøm (HVDC) og vekselstrøm (HVAC) transmission.

Materialer: Computer med internet, data fra Energinet.dk og teknisk litteratur, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find en beskrivelse af det HVDC-kabel der forbinder Danmark og England (Vikings Link – 760 km).
2. Hvad er forskellen på jævnstrøm (DC) og vekselstrøm (AC)?
3. Notér: HVDC-kabler mister ca. 2-3% pr. 1000 km, HVAC-kabler lidt mere over lange afstande.
4. Beregn: Hvis kablet overfører 1.400 MW og taber 2,5% over 760 km, hvor mange MW når England?
5. Diskutér: Hvorfor er det svært at lave AC over 500+ km under vand?

Databehandling: Opstil en tabel med kabelnavn, afstand (km), teknologi (HVDC/HVAC) og beregnet tab (MW). Sammenlign.

Diskussion: Hvad er HVDC, og hvorfor bruges det til lange undersøiske kabler? Hvornår er det en fordel frem for AC?

Formål: At måle temperaturforskellen i jordbunden ved forskellige dybder og årstider.

Materialer: Termometer med lang probe eller digital termometer, spade, målebånd.

Fremgangsmåde:

1. Grav et hul på skolens grund til ca. 30 cm dybde.
2. Mål temperaturen ved overfladen, 10 cm, 20 cm og 30 cm dybde.
3. Mål lufttemperaturen på samme tidspunkt.
4. Gentag målingerne om morgenen og om eftermiddagen.
5. Hvis muligt, gentag målinger i en anden årstid og sammenlign.

Databehandling: Opstil en tabel over dybde og temperatur for hvert måletidspunkt. Tegn en temperatur-dybde-profil.

Diskussion: Hvorfor er jordbundstemperaturen mere stabil end lufttemperaturen? Hvad udnyttes dette til ved jordvarme?

Formål: At bygge en simpel model der illustrerer varmepumpens princip og måle COP.

Materialer: To beholdere med vand (en varm, en kold), lille vandpumpe, slange, termometre, wattmeter.

Fremgangsmåde:

1. Fyld to beholdere: én med koldt vand (10°C = jordvarme-kilde), én med lunkent vand.
2. Lad en vandpumpe cirkulere vand fra den kolde til den varme beholder via en slange.
3. Mål temperaturen i begge beholdere hvert minut i 10 min.
4. Mål pumpens effektforbrug (watt) med wattmeter.
5. Beregn varme overført vs. el brugt.

Databehandling: Beregn COP = varme overført / el forbrugt. Sammenlign med rigtige varmepumpers COP på 3-4.

Diskussion: Hvad er COP og hvad betyder det praktisk? Hvad sker der med COP ved faldende kildetemperatur?

Formål: At beregne og sammenligne energibesparelse ved jordvarme vs. luftvarme.

Materialer: Data fra Energistyrelsen om varmepumpers COP, lommeregner, data om elpriser og gaspriser.

Fremgangsmåde:

1. Find COP for jordvarmepumpe i Danmark: ca. 3,5-4,0.
2. Find COP for luft-til-vand-varmepumpe: ca. 2,5-3,0 (lavere om vinteren).
3. Beregn varme produceret pr. kWh el for begge typer.
4. For et hus med 20.000 kWh varmebehov: beregn el-forbrug for begge pumpe-typer.
5. Beregn årsbesparelse i kWh og kr. ved jordvarme frem for luftvarme.

Databehandling: Opstil en tabel med COP, el-forbrug og udgift for begge varmepumpetyper. Beregn årsbesparelse.

Diskussion: Hvad bestemmer COP? Hvad er installationsomkostningen for jordvarme? Hvad er tilbagebetalingstiden?

Formål: At sammenligne varmetab fra modelhuse med forskellig isolering.

Materialer: 3 ens kartondåser (fx kakao), termometre, varmt vand, isoleringsmaterialer (bomuld, styrofoam-stykker, avis, ingenting), stoppeur.

Fremgangsmåde:

1. Fyld alle tre dåser med varmt vand (ca. 60°C) og sæt låg på.
2. Dæk dåse 1 med ingenting (kontrol), dåse 2 med avispapir, dåse 3 med bomuld.
3. Mål vandtemperaturen hvert 5. minut i 30 minutter.
4. Notér alle målinger i en tabel.
5. Tegn temperatur-tid-grafer for alle tre dåser.

Databehandling: Beregn temperaturfaldet pr. minut for hvert hus. Sammenlign isoleringseffekt.

Diskussion: Hvilken isolering er bedst? Hvad bestemmer et materiales isoleringsevne? Hvad er U-værdi?

Formål: At bruge et IR-termometer til at identificere varmebroer og energitab i bygninger.

Materialer: IR-termometer (non-contact), termometer, notesblok, kort over bygningen.

Fremgangsmåde:

1. Mål overfladetemperaturen på indersiden af 10 steder i en bygning: væg, vindue, dør, hjørne.
2. Mål temperaturen på tilsvarende ydersider.
3. Beregn ΔT for hvert målested.
4. Sammenlign: et dårligt isoleret vindue har ΔT på 10-15°C, en god væg har 2-5°C.
5. Markér de to steder med størst ΔT på et bygningsplan.

Databehandling: Lav en tabel over sted og ΔT. Rangér fra størst til mindst tab. Tegn et termisk kort.

Diskussion: Hvad er en varmebro? Hvad er den geometriske effekt i hjørner? Hvad er en termografering?

Formål: At beregne besparelses-potentiale ved isoleringstiltag i en bolig.

Materialer: Computer med internet, data fra Energistyrelsen og Bolius.dk, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find en typisk villa fra 1970'erne: 150 m², gasforbrug 25.000 kWh/år.
2. Find energibesparelse ved: efterisolering af loft (15 %), nye vinduer (10 %), facadeisolering (20 %).
3. Beregn besparelse i kWh og kr. for hvert tiltag.
4. Inkludér installationspris og beregn simpel tilbagebetalingstid.
5. Rangér tiltagene efter bedst investering (kr. sparet / kr. investeret).

Databehandling: Opstil en tabel over tiltag, besparelse (kWh og kr.), pris og tilbagebetalingstid.

Diskussion: Hvad er det lavest-hængende frugt ved energirenovering? Hvad er BR20-kravene til nye bygninger?

Formål: At bygge en solovn og måle den opnåede temperaturstigning.

Materialer: Pizzaæske eller stor kartondåse, aluminiumsfolie, sort papir, plastikfolie (klar), tape, termometer.

Fremgangsmåde:

1. Beklæd indersiden af pizzaæskelåg med aluminiumsfolie (blank side ud som reflektor).
2. Beklæd bunden af æsken med sort papir.
3. Sæt klar plastikfolie som 'glasrude' over åbningen.
4. Stil i direkte sollys og mål temperaturen inde hvert 5. minut i 30 min.
5. Forsøg at opvarme et glas vand eller smelte chokolade.

Databehandling: Tegn en temperatur-tid-kurve. Notér maks. temperatur og beregn temperaturstigningen.

Diskussion: Hvad er fordelen ved solkomfur i lande med meget sol? Hvilke begrænsninger er der?

Formål: At undersøge sammenhængen mellem energiadgang og levevilkår i forskellige lande.

Materialer: Computer med internet, data fra IEA (World Energy Outlook), Verdensbanken, HDI-data.

Fremgangsmåde:

1. Find elektrificeringsprocent for 10 lande fra Afrika, Asien og Europa.
2. Find Human Development Index (HDI) for de samme lande.
3. Plot elektrificeringsprocent mod HDI på et scatter-plot.
4. Diskutér korrelation og kausalitet.
5. Find eksempler på landsbyer der er gået fra ingen el til solceller.

Databehandling: Lav et scatter-plot. Vurder visuelt: ser det ud til, at der er en sammenhæng? Beskriv mønstret med ord.

Diskussion: Er energiadgang en forudsætning for udvikling, eller er det omvendt? Hvad er chicken-and-egg problemet?

Formål: At undersøge, hvordan solcelleanlæg kan forsyne landsbyer i udviklingslande via mikro-net.

Materialer: Computer med internet, data fra IRENA og GOGLA, case-studier.

Fremgangsmåde:

1. Find et case-studie: fx M-KOPA Solar i Kenya eller BBOXX i Rwanda.
2. Find kapacitet, antal forbrugere og pris for et typisk mikro-net.
3. Beregn gennemsnitlig elforsyning pr. husstand (ofte 50-200 Wh/dag).
4. Sammenlign med dansk gennemsnitsforbrug (ca. 10-15 kWh/dag).
5. Diskutér: hvad ændres i en landsby, når den får strøm?

Databehandling: Opstil en tabel over kapacitet, brugere og forbrug for et mikro-net. Sammenlign med dansk forbrug.

Diskussion: Hvad er pay-as-you-go finansiering? Hvad er de vigtigste livskvalitetsforbedringer ved strøm?

Formål: At designe en modelby med bæredygtig energiforsyning.

Materialer: Papir, farver, lommeregner, data om typisk energiforbrug pr. husstand.

Fremgangsmåde:

1. Design en by med 5.000 husstande, et hospital, to skoler og let industri.
2. Beregn samlet energibehov i MWh/år baseret på gennemsnitstal.
3. Vælg energikilder: vindmøller, solceller, biogas, geotermisk.
4. Beregn nødvendig kapacitet af hvert energisystem.
5. Tegn et layout-kort over byen med energianlæg.

Databehandling: Lav en energibalancetabel. Vis produktion og forbrug. Beregn andelen fra vedvarende energi.

Diskussion: Hvad gør en by smart? Er det nok med vedvarende energi, eller er energieffektivitet lige så vigtigt?

Formål: At undersøge energiforbrug i en moderne by og foreslå forbedringer.

Materialer: Computer med internet, data fra en konkret by (fx Aarhus Energiplan), lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find data om energiforbrug i en dansk by fordelt på: transport, boliger, erhverv, industri.
2. Identificér de tre største forbrugssektorer.
3. Find eksisterende klimamål og tiltag.
4. Sammenlign med en lignende by der er nået videre (fx Sønderborg som energiby).
5. Foreslå tre realistiske forbedringer med estimeret effekt.

Databehandling: Lav en sektoropdelt energioversigt og et forbedret scenarie med besparelsespotentiale.

Diskussion: Hvad er de største barrierer for energieffektivisering i byer? Hvad er adfærd vs. teknologi?

Formål: At analysere en by der er langt med grøn omstilling og uddrage lærdom.

Materialer: Computer med internet, rapporter fra SDC (Sønderborg), C40 Cities (København), eller Amsterdam Green.

Fremgangsmåde:

1. Vælg en city-case: Sønderborg (ProjectZero), København (CO₂-neutral 2025) eller Amsterdam.
2. Find: CO₂-mål, fremskridt, nøgletiltag (fjernvarme, cykler, bygninger).
3. Sammenlign byens CO₂-udledning pr. borger i 2010 og nu.
4. Identificér de tre tiltag der har haft størst effekt.
5. Diskutér om løsningerne kan overføres til andre byer.

Databehandling: Lav en timeline over byens klimaindsats med milepæle og CO₂-reduktioner. Sammenlign byer.

Diskussion: Hvad er forudsætningerne for at en by lykkes med grøn omstilling? Hvad er politisk vs. teknisk?

Formål: At kategorisere plastikaffald og vurdere genanvendelsespotentiale.

Materialer: Plastikaffaldspose fra klassen, engangshansker, vaskeanvisning-symboltabel, vægt.

Fremgangsmåde:

1. Saml plastikaffald fra klassen over en uge (madpakkeindpakning, flasker mv.).
2. Brug handsker og sortér affaldet efter plastiktype (se trekant-nummer 1-7).
3. Vej hvert bunke plastik.
4. Find ud af, hvilke plastiktyper der kan genanvendes i din kommune.
5. Beregn andelen der kan genanvendes.

Databehandling: Lav en tabel og et cirkeldiagram over plastiktyper. Beregn genanvendelsesprocent.

Diskussion: Hvad sker med plastik der ikke genanvendes? Hvad bestemmer om en plastiktype kan genanvendes?

Formål: At undersøge nedbrydningshastighed af forskellige materialer i jord.

Materialer: Plasticpose, papirpose, bananæskal, bomuldsstof, plastikpose, jordbakker, vand, spade.

Fremgangsmåde:

1. Grav ned identiske stykker af: plastikpose, papirpose, bananæskal og bomuldsstof i jordbakker.
2. Mærk hvert stykke med snor og notér startmasse.
3. Grav dem op efter 2 uger og vej dem igen.
4. Notér visuelle ændringer: farve, struktur, lugt.
5. Beregn procentvis massetab for hvert materiale.

Databehandling: Lav en tabel med startmasse, slutmasse og massetab i procent. Diskutér nedbrydningshastighed.

Diskussion: Hvad sker med plastik over 100 år? Hvad er mikroplast og hvordan dannes det?

Formål: At undersøge plastikkens egenskaber ved smelting og støbning.

Materialer: LDPE-plastikposer (type 4), metalske, ovn (90-100°C), bagepapir, ovnhandsker. NB: Kun kortvarigt, godt ventileret.

Fremgangsmåde:

1. Klip plastikposerne i smalle strimler.
2. Læg strimlerne mellem to lag bagepapir.
3. Pres og varm med strygejern (laveste indstilling) i 5 sekunder.
4. Observér sammensmeltning.
5. Test styrken på den gensmeltede plast: trækstyrke, bøjning.
6. Sammenlign med original plasticstyrke.

Databehandling: Beskriv de visuelle ændringer. Test og sammenlign styrke kvalitativt. Vurder brugbarhed.

Diskussion: Kan man genbruge plastik uendeligt? Hvad sker der med kvaliteten? Hvad er downcycling?

Formål: At identificere og sammenligne tekstilfibre under mikroskop.

Materialer: Mikroskop, prøver af: bomuld, polyester, uld, nylon (klip fra gamle tekstiler), objektglas, pincet.

Fremgangsmåde:

1. Tryl en enkelt fiber ud af hvert tekstilstykke med pincet.
2. Placer fiberen på objektglas med en dråbe vand og læg dækglas på.
3. Undersøg under mikroskop ved 40× og 100× forstørrelse.
4. Tegn eller fotografer det I ser.
5. Sammenlign fiberstruktur: bomuld har kink, uld har skæl, polyester er glat.

Databehandling: Lav en protokol med tegninger/fotos og karakteristika for hvert fibertype.

Diskussion: Hvilken fiber er stærkest? Hvad er fordele og ulemper ved naturlige vs. syntetiske fibre?

Formål: At beregne og sammenligne vandforbruget til produktion af tøj.

Materialer: Computer med internet, lommeregner, data fra Water Footprint Network.

Fremgangsmåde:

1. Find vandaftryk for: 1 kg bomuld (ca. 10.000 L), 1 par jeans (ca. 8.000 L), 1 t-shirt (ca. 2.700 L).
2. Sammenlign med vandforbruget til 1 kg hvede (ca. 1.600 L) og 1 kg kød (ca. 15.000 L).
3. Beregn dit eget tøj-vandaftryk ud fra din garderobe.
4. Beregn, hvor mange dage din drikkevandsrations (2 L/dag) svarer til én t-shirt.
5. Find data om vandknaphed i bomuldsdyrknings-regioner.

Databehandling: Lav en sammenlignings-tabel over vandaftryk. Visualisér med søjlediagram.

Diskussion: Hvad er det virtuelle vandaftryk? Hvad kan forbrugere gøre for at reducere det?

Formål: At teste naturlige og syntetiske farvestoffers evne til at farve stof.

Materialer: Hvid bomuldsstof (stykker), naturlige farvestoffer (rødkål, gulerødder, løgskind, rødbede), syntetisk madfarve, gryder, vand, eddike (bejdse).

Fremgangsmåde:

1. Skær stof-stykker i 5×5 cm.
2. Kog rødkål i vand i 20 min og tilsæt stofstykke – kog 10 min.
3. Gentag med gulerødder, løgskind og rødbede.
4. Test et stykke med syntetisk madfarve.
5. Vask alle stykker med sæbe og sammenlign farvefastheden.

Databehandling: Lav en tabel med farvestof, opnået farve, og farve efter vask (1-5 skala). Sammenlign.

Diskussion: Hvilke farvestoffer er mest holdbare? Hvad er ulemperne ved syntetiske farvestoffer i industrien?

Formål: At sammenligne jordbundens egenskaber fra forskellige steder.

Materialer: Jordprøver fra 2-3 steder (skolehave, skov, mark), pH-teststrimler, vand, tre glas, stoppeur.

Fremgangsmåde:

1. Tag jordprøver fra tre steder (tag 10-15 cm ned).
2. Bland 1 spsk jord med 100 ml destilleret vand, ryst og lad bundfælde i 10 min.
3. Mål pH i det klare vand med pH-papir.
4. Sammenlign farve, tekstur og lugt af de tre prøver.
5. Kig efter regnorme og insekter – tæl dem pr. 100 g jord.

Databehandling: Opstil tabel med pH, farve, tekstur og biologisk aktivitet for de tre jordprøver.

Diskussion: Hvad siger pH om jordens dyrkningsmuligheder? Hvad er forskellen på jord med og uden pesticidbrug?

Formål: At sammenligne udbytter fra økologisk og konventionelt landbrug.

Materialer: Computer med internet, data fra Landbrugs & Fødevarer eller SEGES, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find udbyttedata for hvede: konventionelt (ca. 7-8 t/ha) og økologisk (ca. 4-5 t/ha).
2. Find tilsvarende data for grøntsager, mælk og æg.
3. Beregn procentvis forskel i udbytte.
4. Find priser på konventionelle og økologiske varer.
5. Beregn omsætning pr. ha for begge produktionsformer.

Databehandling: Lav en sammenlignings-tabel over udbytte, pris og omsætning. Beregn difference.

Diskussion: Hvad forklarer udbytteforskellen? Er det muligt at ernære verden med kun økologisk landbrug?

Formål: At analysere og sammenligne pris, miljøpåvirkning og sundhed for øko vs. konventionelt.

Materialer: Indkøbsdata fra supermarked (sammenlign priser), computer til research, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Besøg en netbutik og notér priser på 10 identiske varer i øko- og konventionel version.
2. Beregn prisdifference i procent.
3. Find CO₂-aftryk for et par varer (CONCITO's klimadatabase).
4. Research pesticidresiduer i konventionelle varer (DTU Fødevareinstituttet data).
5. Diskutér sundhed, miljø og økonomi samlet.

Databehandling: Lav en scorecard med point for pris, CO₂, pesticider og dyrevelfærd for begge typer.

Diskussion: Er det en privat beslutning at vælge øko? Hvad skulle gøre det lettere at vælge bæredygtigt?

Formål: At måle og kategorisere madspild i hjemmet over en uge.

Materialer: Køkkenvægt, notesbog med kategorier (grøntsager, brød, rester, mælkeprodukter osv.), plasticpose til affald.

Fremgangsmåde:

1. Lav en registreringsskema med kolonner: dato, madvare, mængde (g), årsag.
2. Vej alt mad der smides ud i hjemmet i 7 dage.
3. Notér årsagen (udløbet, for meget tilberedt, dårlig smag osv.).
4. Beregn det samlede madspild pr. person pr. uge.
5. Sammenlign med klassens gennemsnit.

Databehandling: Lav en kategori-tabel og et cirkeldiagram over årsager til spild. Beregn total i kg.

Diskussion: Hvad er de hyppigste årsager til madspild i din husstand? Hvad kan du nemt ændre?

Formål: At undersøge holdbarheden af brød under forskellige opbevaringsforhold.

Materialer: Tre skiver brød (uden konserveringsmidler), tre lynlåsposer, køleskab, fryser, stuetemperatur.

Fremgangsmåde:

1. Placer én skive brød ved stuetemperatur i åben pose.
2. Placer én skive i lukket pose i køleskab.
3. Placer én skive i fryser.
4. Observer dagligt i 14 dage: notér dato for første skimmel, farveændring, lugt.
5. Fotografer ændringerne.

Databehandling: Lav en protokol-tabel med daglige observationer. Notér antal dage til skimmel for hvert opbevaringssted.

Diskussion: Hvad forklarer forskellen? Hvad er mikroorganismernes rolle? Hvad er CFU og hvad sker der i køleskabet?

Formål: At beregne og sammenligne livscyklus-CO₂-udledning for elbil og benzinbil.

Materialer: Lommeregner, data om bilproduktion (fra producenternes miljørapporter), data om el-mix i Danmark.

Fremgangsmåde:

1. Find CO₂-udledning ved produktion af elbil vs. benzinbil (ca. 8-9 t vs. 6-7 t CO₂).
2. Beregn CO₂ fra brændstof: benzin 2,3 kg CO₂/L, ca. 6 L/100 km → 138 g/km.
3. Beregn CO₂ fra el: Danmarks el-mix ca. 150 g CO₂/kWh, elbil ca. 20 kWh/100 km → 30 g/km.
4. Beregn total CO₂ over 200.000 km for begge biler.
5. Find break-even-punktet (km) hvor elbilen er bedre for klimaet.

Databehandling: Opstil en tabel med produktions-CO₂, drifts-CO₂ og total-CO₂ for begge biler. Tegn en graf.

Diskussion: Hvornår er elbilen bedre? Hvad sker der, hvis el kommer fra kul? Hvad med batteriskrotning?

Formål: At kortlægge en mobiltelefons livscyklus fra råstof til skraldespand.

Materialer: Computer med internet, papir og farver til at tegne livscyklus-diagram.

Fremgangsmåde:

1. Find information om: hvilke råstoffer der er i en smartphone (kobolt, lithium, guld, tantal osv.).
2. Kortlæg udvindingssteder på et verdenskort.
3. Beskriv produktionsfaserne: minedrift, fabrik, transport, brug, skrotning.
4. Find CO₂-aftryk for produktion af en smartphone (ca. 70-80 kg CO₂).
5. Beregn hvor stor andel der skyldes produktion vs. brug.

Databehandling: Tegn et livscyklus-flow-diagram. Notér CO₂-udledning og vandaftryk for de vigtigste faser.

Diskussion: Hvad er den bedste måde at reducere din mobiltelefons klimaaftryk? Hvad er planlagt forældelse?

Formål: At forstå principperne bag genvinding af metaller fra elektronikaffald.

Materialer: Gammelt printerkort (fra gammel computer), forstørrelsesglas, noter om kemiske genvindingsprocesser.

Fremgangsmåde:

1. Undersøg et gammelt printerkort under forstørrelsesglas.
2. Identificér: guldbelagte kontakter, kobberledninger, tinforbindelser.
3. Estimer mængden af guld: et kort indeholder ca. 0,03 g guld.
4. Beregn guldværdien i et ton mobiltelefoner (ca. 350 g guld/ton).
5. Research: hvad er processen til at udtrække guld kemisk (hydrometallurgi)?

Databehandling: Beregn ressourceværdi pr. ton elektronikaffald. Sammenlign med et guldmines udbytte.

Diskussion: Hvad er e-waste? Hvad sker der med ulovlig e-waste-eksport til udviklingslande?

Formål: At beregne og sammenligne økonomi og miljøpåvirkning ved reparation vs. nykøb af elektronik.

Materialer: Computer med internet, lommeregner, prisdata fra butik og reparatør.

Fremgangsmåde:

1. Vælg et specifikt elektronikprodukt (fx laptop eller smartphone).
2. Find prisen på nyt produkt.
3. Find prisen på reparation af en hyppig fejl (batteri, skærm).
4. Find CO₂-aftryk for ny produktion (ca. 70 kg for smartphone).
5. Beregn CO₂ sparet ved reparation frem for nykøb over 3 år.

Databehandling: Lav en tabel over pris og CO₂ for nykøb vs. reparation. Beregn besparelse over 3 og 5 år.

Diskussion: Hvad er ret til reparation (Right to Repair)? Hvad gør producenterne for at hindre reparation?

Formål: At undersøge og sammenligne miljøpåvirkning fra forskellige emballagetyper.

Materialer: Eksempler på pap-, plast-, glas- og aluminiumsemballage, vægt, computer til research.

Fremgangsmåde:

1. Saml emballager fra hjemmet: 1 glasflaske, 1 PET-flaske, 1 aluboks, 1 papkartong.
2. Vej og mål alle emballager.
3. Find CO₂-aftryk pr. emballage via LCA-databaser (ecoinvent eller Miljøstyrelsen).
4. Find genanvendelsesrate i Danmark for hvert materiale.
5. Beregn CO₂ pr. liter indhold for hvert materiale.

Databehandling: Opstil sammenlignings-tabel med vægt, CO₂, og genanvendelsesrate. Visualisér med søjlediagram.

Diskussion: Er glas altid bedst? Hvad er forskellen på genanvendelse og genbrug? Hvad er det vigtigste?

Formål: At teste styrke og holdbarhed af emballager ved gentagen brug.

Materialer: 3 plasticposer, 3 papirposer, 3 stofposer, 500 g sand i lukket plastpose, stoppeur.

Fremgangsmåde:

1. Fyld hver pose med 500 g sand.
2. Bær posen rundt til den går i stykker. Tæl antal brugsture.
3. Fugt poserne i 30 sekunder og test igen.
4. Fold og genåbn poserne 20 gange og test styrken.
5. Notér resultater for alle posetyper.

Databehandling: Lav en tabel over antal brugsture og styrke under fugt for hvert materiale.

Diskussion: Hvad er break-even-punktet for en stofpose vs. plastikpose klimamæssigt? Hvornår er stofposen bedre?

Formål: At undersøge og sammenligne bæredygtige emballagealternativer.

Materialer: Eksempler på: bivoksind, bambus-beholdere, majsstivelse-plast, papir-emballage, computere til research.

Fremgangsmåde:

1. Indsaml eksempler på alternative emballager (kan købes i helsekostbutik eller online).
2. Test vandresistens: dyp hvert materiale i vand i 5 min og mål vandoptagelse.
3. Test styrke: placer en 500 g vægt på hvert materiale i 1 minut.
4. Læg hvert materiale i en kompostbunke eller jordpotte og observer i 2 uger.
5. Find pris pr. enhed sammenlignet med plastik.

Databehandling: Lav en sammenlignings-tabel med: vandresistens, styrke, nedbrydningstid og pris.

Diskussion: Hvad er ideelle egenskaber for bæredygtig emballage? Findes der én løsning der passer til alt?

Formål: At fremstille bioplast af kartoffelstivelse og teste dens egenskaber.

Materialer: Kartoffelstivelse (maizena), vand, eddike (5%), glycerin, gryde, komfur, bagepapir, forme.

Fremgangsmåde:

1. Bland: 2 spsk kartoffelstivelse, 4 spsk vand, 1 spsk eddike, 1 spsk glycerin i en gryde.
2. Varm langsomt op under omrøring til blandingen tykkner og bliver gennemsigtig.
3. Hæld massen ud på bagepapir og form til en flad plade.
4. Lad tørre i 24 timer.
5. Test den tørre bioplast: fold, stræk, læg i vand.

Databehandling: Notér konsistens, fleksibilitet og vandresistens. Beskriv farve og transparens.

Diskussion: Hvad sker der med bioplast i vand? Er hjemmelavet bioplast stærkere eller svagere end konventionel plastik?

Formål: At undersøge nedbrydningshastighed af forskellige materialer i jord.

Materialer: Plasticpose, papirpose, bananæskal, bomuldsstof, plastikpose, jordbakker, vand, spade.

Fremgangsmåde:

1. Grav ned identiske stykker af: plastikpose, papirpose, bananæskal og bomuldsstof i jordbakker.
2. Mærk hvert stykke med snor og notér startmasse.
3. Grav dem op efter 2 uger og vej dem igen.
4. Notér visuelle ændringer: farve, struktur, lugt.
5. Beregn procentvis massetab for hvert materiale.

Databehandling: Lav en tabel med startmasse, slutmasse og massetab i procent. Diskutér nedbrydningshastighed.

Diskussion: Hvad sker med plastik over 100 år? Hvad er mikroplast og hvordan dannes det?

Formål: At undersøge hvilke planter der kan bruges til bioplast og om det er bæredygtigt.

Materialer: Computer med internet, lommeregner, data om afgrødeudbytter.

Fremgangsmåde:

1. Research hvilke afgrøder bruges til bioplast: majs, sukkerrør, hvede, kartofler.
2. Find arealbehovet til at producere 1 ton bioplast fra hver afgrøde.
3. Sammenlign med globalt plastikforbrug (ca. 400 mio. ton/år).
4. Beregn, hvor meget landbrugsareal der ville kræves for at erstatte alt plastik med bioplast.
5. Sammenlign med Danmarks samlede landbrugsareal (2,6 mio. ha).

Databehandling: Opstil en tabel med afgrøde, areal pr. ton bioplast og globalt areal-krav. Vurder bæredygtighed.

Diskussion: Er bioplast en reel løsning i stor skala? Hvad er konkurrencen med fødevareproduktion?

Formål: At beregne det virtuelle vandforbrug for hverdagsvarer.

Materialer: Computer med internet, Water Footprint Network data, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find virtuelt vandforbrug for: 1 kg oksekød (15.400 L), 1 kg hvede (1.600 L), 1 kop kaffe (140 L), 1 par jeans (8.000 L).
2. Beregn dit eget daglige vandforbrug: direkte (drikkevand, bad) + indirekte (mad, tøj).
3. Sammenlign direkte og indirekte vandforbrug.
4. Find de 5 varer med størst vandforbrug i din husholdning.
5. Beregn besparelse ved at spise 1 dag uden kød.

Databehandling: Opstil en tabel og et cirkeldiagram over direkte og indirekte vandforbrug.

Diskussion: Hvad er det største bidrag til dit vandforbrug? Hvad er effektivt at ændre?

Formål: At bygge og teste en simpel vandfiltrerings-model.

Materialer: Plastikflaske (skæres over), grus, sand, aktivt kul (fra akvarium-filter), bomuld, snavset vand med mudder og madfarve.

Fremgangsmåde:

1. Klip en plastikflaske midt over. Brug toppen som tragt.
2. Læg lag i tragten (nedefra): bomuld, aktivt kul (2 cm), sand (5 cm), grus (5 cm).
3. Hæld snavset vand (mudder + madfarve) gennem filtret.
4. Saml det filtrerede vand og sammenlign med originalt vand.
5. Test pH og sammenlign klarhed.

Databehandling: Beskriv farve, klarhed og lugt før og efter filtrering. Er vandet drikkebart? Hvad mangler?

Diskussion: Hvad fjerner filtret? Hvad fjerner det ikke (bakterier, nitrat)? Hvad gør et rigtigt vandværk?

Formål: At undersøge vandforbrug i en lokal virksomhed og foreslå besparelser.

Materialer: Kontakt til lokal virksomhed, spørgeskema, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Kontakt en lokal virksomhed (bageri, vaskeri, industri) og spørg om vandforbruget.
2. Find ud af: vandforbrug pr. dag/uge, hvad vandet bruges til, om der er vandgenbrug.
3. Beregn vandforbrug pr. produceret enhed.
4. Research: hvilke industrielle vandbesparende teknologier eksisterer?
5. Foreslå 2-3 konkrete besparelsestiltag til virksomheden.

Databehandling: Lav en oversigt over virksomhedens vandforbrug og beregn besparelsespotentiale i %.

Diskussion: Hvad er incitamentet for virksomheder til at spare vand? Hvad er vandprisens rolle?

Formål: At undersøge biodiversiteten i en dansk skov.

Materialer: Forstørrelsesglas, insektfangstbakke, bestemmelsesnøgle (kan downloades fra DCE), notesblok.

Fremgangsmåde:

1. Besøg en nærliggende skov (alternativt: brug billeder og data).
2. Tæl og identificér de tre hyppigste træarter i en 20×20 m firkant.
3. Sæt en insektfangst-bakke (hvid bakke med vand) ud i 30 min.
4. Identificér og tæl insekter, edderkopper og andre smådyr.
5. Notér spor af større dyr (fodsporet, afføring, gnave-spor på bark).

Databehandling: Lav en artsliste med antal individer. Beregn en simpel diversitets-indeks.

Diskussion: Hvad er monokultur vs. blandingsskov? Hvilken er bedst for biodiversitet og klimarobusthed?

Formål: At sammenligne træ med andre byggematerialers miljøpåvirkning.

Materialer: Computer med internet, lommeregner, data fra Ökobaudat eller EPD-databaser.

Fremgangsmåde:

1. Find CO₂-aftryk pr. m³ for: konstruktionstræ, beton, stål, mursten.
2. Find data for: energiforbrug ved produktion, levetid, recyclingpotentiale.
3. Beregn CO₂ pr. m² gulvareal for et hus bygget af henholdsvis træ og beton.
4. Inkludér CO₂-lagring i træ (ca. 900 kg CO₂ pr. m³ tørt træ).
5. Lav en samlet vurdering.

Databehandling: Opstil en sammenlignings-tabel med CO₂, energi og levetid for de fire materialer.

Diskussion: Hvad er grænsen for at kalde træhuse bæredygtige? Hvad kræves af skovbrug?

Formål: At undersøge principper for bæredygtig skovgenplantning.

Materialer: Computer med internet, data fra Skovdyrkerne eller Naturstyrelsen, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find data om skovareal i Danmark over de seneste 30 år.
2. Research: hvad er FSC- og PEFC-certificering?
3. Beregn CO₂-binding: en voksende skov binder ca. 5-10 t CO₂/ha/år.
4. Sammenlign plantet monokultur-skov vs. naturlig succession.
5. Opstil krav til bæredygtig genplantning (artsdiversitet, naturhensyn).

Databehandling: Lav en tidslinje over skovarealer. Beregn CO₂-binding over 50 år. Sammenlign mono- og blandingsskov.

Diskussion: Hvad er Danmarks mål for skovareal? Hvad er klima- og biodiversitetsgevinsten?

Formål: At beregne og sammenligne livscyklus-CO₂-udledning for elbil og benzinbil.

Materialer: Lommeregner, data om bilproduktion (fra producenternes miljørapporter), data om el-mix i Danmark.

Fremgangsmåde:

1. Find CO₂-udledning ved produktion af elbil vs. benzinbil (ca. 8-9 t vs. 6-7 t CO₂).
2. Beregn CO₂ fra brændstof: benzin 2,3 kg CO₂/L, ca. 6 L/100 km → 138 g/km.
3. Beregn CO₂ fra el: Danmarks el-mix ca. 150 g CO₂/kWh, elbil ca. 20 kWh/100 km → 30 g/km.
4. Beregn total CO₂ over 200.000 km for begge biler.
5. Find break-even-punktet (km) hvor elbilen er bedre for klimaet.

Databehandling: Opstil en tabel med produktions-CO₂, drifts-CO₂ og total-CO₂ for begge biler. Tegn en graf.

Diskussion: Hvornår er elbilen bedre? Hvad sker der, hvis el kommer fra kul? Hvad med batteriskrotning?

Formål: At sammenligne protein og næringsstoffer i animalsk og plantebaseret kost.

Materialer: Madvaretabel (app eller Fødevaredatabanken DTU), lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Slå op: proteinindhold i 100 g af: oksekød, kylling, æg, tofu, linser, kikærter, quinoa.
2. Notér også indhold af: jern, B12, zink og calcium.
3. Beregn: hvad skal du spise af linser for at få samme protein som 200 g kylling?
4. Undersøg hvilke næringsstoffer der er svære at få nok af på plantebaseret kost.
5. Find plantebaserede kilder til B12 og jern.

Databehandling: Lav en sammenlignings-tabel med protein, jern, B12, zink for animalske og plantebaserede kilder.

Diskussion: Er plantebaseret kost sundt? Hvad skal man være opmærksom på? Hvad er komplet protein?

Formål: At beregne og sammenligne arealbehov for kødproduktion vs. planteproduktion.

Materialer: Data fra FAO og SEGES, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find: areal til at producere 1 kg oksekød (ca. 40 m²), 1 kg svinekød (ca. 15 m²), 1 kg linser (ca. 1 m²).
2. Beregn arealbehov for at forsyne en by på 100.000 med protein fra henholdsvis kød og linser.
3. Vis at effektiviteten er ca. 10 gange bedre for planteprotein.
4. Diskutér om marginalt landbrugsareal kun egner sig til kødproduktion.
5. Beregn arealbesparelse ved dansk overgang til halvt plantebaseret kost.

Databehandling: Lav en tabel med protein-kilde og areal pr. kg protein. Beregn national arealgevinst.

Diskussion: Er alt landbrugsjord egnet til planteproduktion? Hvad sker med marginale arealer?

Formål: At identificere og sortere metaller ved hjælp af fysiske egenskaber.

Materialer: Prøver af: aluminium, jern, kobber, zink (kan fås som mønter og folie), magnet, vægt, 100 ml vand i måleglas.

Fremgangsmåde:

1. Vej hvert metalstykke og mål volumenet ved vandfortrængning.
2. Beregn densitet: d = m/V for hvert metal.
3. Test magnetisme med en neodym-magnet.
4. Sammenlign farve, glans og hårdhed.
5. Sortér metallerne og identificér med tabeltjenester.

Databehandling: Opstil en tabel med masse, volumen, densitet, magnetisme og farve. Sammenlign med tabelværdier.

Diskussion: Hvilke af disse metaller kan genanvendes? Hvad er fordelen ved magnetisk sortering på genbrugsstationen?

Formål: At beregne energibesparelsen ved genbrug af aluminium, jern og kobber.

Materialer: Data fra Aluminium Association og IEA, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find energiforbrug til primær aluminiumsproduktion: ca. 170 GJ/ton.
2. Find energiforbrug til recycling: ca. 10 GJ/ton.
3. Beregn energibesparelse i procent.
4. Gentag for jern/stål (recycling sparer ca. 74 %) og kobber (ca. 85 %).
5. Beregn CO₂-besparelse ved at genbruge en aluminiumsdåse frem for at smelte ny.

Databehandling: Opstil en tabel med primær energi, recycling-energi og besparelse for de tre metaller.

Diskussion: Hvad er break-even for genanvendelse? Hvad er Danmarksrekorden for genanvendelse af aluminium?

Formål: At undersøge processen fra skrotmetal til nyt produkt.

Materialer: Computer med internet, data fra Danish Scrap Metal og stålproducenter, evt. besøg hos lokal genbrugsstation.

Fremgangsmåde:

1. Kortlæg processen: indsamling → sortering → smeltning → raffinering → nyt produkt.
2. Find data om forureningsgraden i dansk metalaffald.
3. Research: hvad sker der med metal der er forurenet med andre materialer (fx belagte aluminiumsdåser)?
4. Find prisen på skrot-aluminium vs. primær-aluminium.
5. Diskutér: hvad er barrierne for øget metalrecycling?

Databehandling: Tegn et flow-diagram over metallets vej fra skrot til nyt produkt. Markér energiforbrug og tab.

Diskussion: Hvad er en mini-smelter? Hvad er forskellen på urban mining og klassisk minedrift?

Formål: At fremstille simpel beton og teste dens styrke.

Materialer: Cement (portlandcement, fra byggemarked), sand, grus, vand, plastikforme (fx yoghurtbægre), lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Bland cement:sand:grus i forholdet 1:2:3 med vand til en tyktflydende konsistens.
2. Hæld i forme og lad hærde i 24-48 timer.
3. Tag støbningerne ud og lad hærde i 7 dage.
4. Test styrke: placer en bog-stak på betonstykket og øg vægten til det revner.
5. Notér brydepunkt (kg).

Databehandling: Notér blandingsforhold, hærdetid og brydepunkt. Sammenlign klasses resultater.

Diskussion: Hvad er cementens kemiske rolle? Hvad frigives ved cementhærdning? Hvad er CO₂-kilden i cementproduktion?

Formål: At beregne og sammenligne livscyklus-CO₂-udledning for elbil og benzinbil.

Materialer: Lommeregner, data om bilproduktion (fra producenternes miljørapporter), data om el-mix i Danmark.

Fremgangsmåde:

1. Find CO₂-udledning ved produktion af elbil vs. benzinbil (ca. 8-9 t vs. 6-7 t CO₂).
2. Beregn CO₂ fra brændstof: benzin 2,3 kg CO₂/L, ca. 6 L/100 km → 138 g/km.
3. Beregn CO₂ fra el: Danmarks el-mix ca. 150 g CO₂/kWh, elbil ca. 20 kWh/100 km → 30 g/km.
4. Beregn total CO₂ over 200.000 km for begge biler.
5. Find break-even-punktet (km) hvor elbilen er bedre for klimaet.

Databehandling: Opstil en tabel med produktions-CO₂, drifts-CO₂ og total-CO₂ for begge biler. Tegn en graf.

Diskussion: Hvornår er elbilen bedre? Hvad sker der, hvis el kommer fra kul? Hvad med batteriskrotning?

Formål: At undersøge CO₂-reducerende alternativer til portlandcement.

Materialer: Computer med internet, lommeregner, data fra Aalborg Portlands grønne rapporter.

Fremgangsmåde:

1. Research tre alternativer: flygeaske, slagge fra stålproduktion, geopolymerer.
2. Find CO₂-aftryk pr. ton for hvert alternativ.
3. Find styrkeegenskaber sammenlignet med portlandcement.
4. Undersøg om alternativer er tilgængelige i Danmark.
5. Vurder fordele, ulemper og barrierer for udbredelse.

Databehandling: Lav en sammenlignings-matrix over CO₂, styrke, pris og tilgængelighed for de fire bindemidler.

Diskussion: Hvad er den største barriere for at skifte til CO₂-lavt cement? Hvad sker der med Aalborg Portland?

Formål: At analysere og kategorisere affald fra klassen over en uge.

Materialer: Engangshansker, affaldsposer, tabel med kategorier, vægt.

Fremgangsmåde:

1. Saml alt affald fra klasseværelset i én uge i en samlepose.
2. Brug handsker og sortér i kategorier: papir, plast, metal, glas, organisk, rest.
3. Vej hvert bunke.
4. Beregn andelen (%) af hvert materiale.
5. Vurder hvad der burde have været sorteret anderledes.

Databehandling: Lav en tabel og et cirkeldiagram over affaldskategorier og masser.

Diskussion: Hvad er den nemmeste forbedring? Hvad ville det betyde, hvis al plast var korrekt sorteret?

Formål: At bygge en model der simulerer rensning af forurenet vand.

Materialer: Plastikbeholder, sand, grus, aktivt kul, bomuld, snavset vand (mudder, madfarve, lidt eddike), pH-papir.

Fremgangsmåde:

1. Byg filtret lagvis: bomuld → aktivt kul (2 cm) → sand (4 cm) → grus (3 cm).
2. Lav to typer snavset vand: 1) mudder+madfarve, 2) mudder+madfarve+eddike.
3. Hæld vand type 1 igennem filtret og analysér det filtrerede vand.
4. Gentag med type 2.
5. Mål pH og beskriv farve og klarhed.

Databehandling: Lav en tabel med parametre (farve, klarhed, pH) for snavset og renset vand. Notér effektivitet.

Diskussion: Hvad fjerner et filter og hvad fjerner det ikke? Hvad gør et rigtigt industrirenseanlæg ekstra?

Formål: At undersøge og designe en nul-affaldsstrategi for en virksomhed.

Materialer: Computer med internet, casestudie fra en real virksomhed, papir til diagram.

Fremgangsmåde:

1. Vælg en industri (fx mejeri, bageri, tekstil).
2. Kortlæg affaldsstrømmene: hvad er input og hvad er output/affald?
3. Find eksempler på virksomheder der har nærmet sig nul affald.
4. Identificér de tre største affaldstyper og find cirkulære løsninger.
5. Design et flow-diagram der viser, hvordan affald omdirigeres til nyt input.

Databehandling: Tegn et affaldsflow-diagram og skriv konkrete løsninger til de tre største affaldsstrømme.

Diskussion: Hvad er det mest udfordrende ved nul-affald? Hvad er forskellen på forebyggelse og genanvendelse?

Formål: At kortlægge energiforbruget fra mark til bord for en bestemt vare.

Materialer: Computer med internet, lommeregner, data fra Miljøstyrelsen livscyklus-opgørelser.

Fremgangsmåde:

1. Vælg en vare: fx 1 liter mælk.
2. Kortlæg faserne: mark (foderstoffer, maskiner), stald (opvarmning, el), mejeri (forarbejdning), transport, køleskab.
3. Find energiforbrug for hver fase (fra LCA-database).
4. Beregn den samlede energi pr. liter mælk.
5. Sammenlign med plantebaseret alternativ: havredrik.

Databehandling: Tegn et energiflow-diagram. Opstil en tabel over faser og energiforbrug. Beregn total og sammenlign.

Diskussion: Hvilken fase er mest energikrævende? Hvad kan forbrugeren selv gøre?

Formål: At beregne og sammenligne transportemissioner for lokale og importerede fødevarer.

Materialer: Data om CO₂ pr. ton-km transport (lastbil: 100 g, fly: 1.500 g, skib: 10 g), lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Vælg tre varer: tomater, appelsiner, kaffe.
2. Find oprindelsesland og afstand til Danmark (Google Maps).
3. Find transportmåde: lastbil (EU), fly (friske varer langvejs fra), skib (bulk).
4. Beregn CO₂ fra transport for 1 kg af hvert produkt.
5. Sammenlign med lokalt dyrket alternativ (0-100 km).

Databehandling: Opstil en tabel over vare, afstand, transportmåde og CO₂. Tegn søjlediagram.

Diskussion: Er lokalt altid bedst? Hvad med energi til drivhus om vinteren? Hvad er food miles?

Formål: At beregne energiforbruget til køling af fødevarer.

Materialer: Køleskabs manualen (stickeren med kWh/år), stoppeur, wattmeter, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Aflæs køleskabets energimærke (kWh/år) eller mål med wattmeter.
2. Beregn dagligt forbrug og månedligt forbrug.
3. Find temperaturen i køleskabet og fryseren med et termometer.
4. Beregn ekstra energi ved at åbne køleskabet 1 grad varmere.
5. Estimér CO₂-udledning fra køleskabet per år.

Databehandling: Opstil en tabel over energiforbrug, CO₂ og elpris per år. Beregn effekten af 1°C temperaturændring.

Diskussion: Hvad er den bedste temperatur til køleskab og fryser? Hvad sparer man ved at tø op i køleskabet?

Formål: At teste solcremes evne til at beskytte mod UV-stråling.

Materialer: UV-perler (fotosensite perler, kan købes billigt online), solcreme SPF 15, 30, 50, vand, plastikposer, sollys eller UV-lampe.

Fremgangsmåde:

1. Tag 4 grupper af UV-perler og læg dem i 4 plastikposer.
2. Smør 3 poser med henholdsvis SPF 15, 30 og 50. Lad én pose være uden.
3. Hold alle poser i sollys (eller UV-lampe) i 30 sekunder.
4. Observér farveskiftet – jo mere UV, jo mere farveændring.
5. Gentag forsøget med solcreme og vand for at teste vandresistens.

Databehandling: Beskriv intensitet af farveændring for hvert SPF-niveau på en skala 1-5. Tag fotos.

Diskussion: Hvad betyder SPF-tallet? Hvad er UVA og UVB? Hvornår skal solcreme påføres igen?

Formål: At måle UV-stråling på forskellige tidspunkter og sammenligne med vejrdata.

Materialer: UV-indeks app (fx DMI-appen eller UV-logger), notesblok, stoppeur.

Fremgangsmåde:

1. Mål UV-indeks kl. 8, 10, 12, 14, 16 og 18 på en solskinsdag.
2. Notér vejrforhold: sol/sky, temperatur, vindretning.
3. Mål på forskellige steder: fuld sol, halvskygge, fuldt skygge.
4. Gentag en overskyet dag.
5. Sammenlign med UV-indeks-data fra DMI for den pågældende dag.

Databehandling: Tegn en kurve over UV-indeks over dagen. Sammenlign sol vs. sky. Sammenlign med DMI-data.

Diskussion: Hvornår er UV-strålingen farligst? Hvad er UV-indeks 3 vs. 8? Hvad er solens vinkel?

Formål: At undersøge Fitzpatrick-hudtypeskalaen og vurdere varierende UV-følsomhed.

Materialer: Fitzpatrick hudtype-skema (kan printes fra nettet), computer, notesblok.

Fremgangsmåde:

1. Lær Fitzpatrick-skalaen at kende: hudtype I-VI med stigende melaninindhold.
2. Estimer din og klassekammeraters hudtype.
3. Find data om hudkræftforekomst per hudtype (Kræftens Bekæmpelse).
4. Beregn den anbefalede soleksponeringstid for hudtype II vs. V.
5. Diskutér: er der forskel på vitamin D-produktion ved de forskellige hudtyper?

Databehandling: Lav en tabel over hudtyper, melaninindhold og hudkræftrisiko. Sammenlign med klassedata.

Diskussion: Hvad er melaninets funktion? Hvad er sammenhængen mellem hudfarve og geografisk oprindelse?

Formål: At forstå princippet bag røntgenbilleder ved hjælp af eget forsøg med lys og tætte materialer.

Materialer: UV-papir (fx cyanotypi-papir) eller fotopapir, diverse objekter med forskellig tæthed, vindue med sollys.

Fremgangsmåde:

1. Læg UV-papir i direkte sollys i 1 minut og observer farveskiftet.
2. Placer en nøgle, en ske og en blyant oven på et nyt stykke UV-papir.
3. Udsæt for sollys i 1 minut og fjern objekterne.
4. Skylbrins i vand (for cyanotypi: udvask).
5. Diskutér analogien til røntgenfilm: tætte materialer absorberer mere stråling.

Databehandling: Beskriv skyggernes skarphed og kontrast. Diskutér lighederne og forskellene fra røntgenoptagelse.

Diskussion: Hvad er røntgenstrålernes energi sammenlignet med UV-lys? Hvad absorberer knogler bedre end blødt væv?

Formål: At sammenligne strålingsdoser fra diagnostiske undersøgelser og naturlig baggrundsstråling.

Materialer: Computer med internet, data fra Sundhedsstyrelsen og ICRP, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find effektiv dosis for: bryst-røntgen (0,02 mSv), CT-scanning (5-10 mSv), tandlæge-røntgen (0,005 mSv).
2. Find naturlig baggrundsstråling i Danmark (ca. 3,5 mSv/år).
3. Beregn hvor mange bryst-røntgen der svarer til et års baggrundsstråling.
4. Find strålingsdosis på en flyvetur fra København til New York (ca. 0,06 mSv).
5. Sammenlign alle tal i en fælles tabel med mSv.

Databehandling: Opstil en sammenlignings-tabel over strålingsdoser sorteret fra mindst til størst.

Diskussion: Hvad er grænseværdien for strålearbejdere? Hvornår er stråling fra diagnostik acceptabel?

Formål: At undersøge, hvilke sikkerhedsforanstaltninger der bruges ved røntgenundersøgelser.

Materialer: Computer med internet, evt. interview med sygehus-radiograf.

Fremgangsmåde:

1. Research: hvad er blyforklæde og hvad beskytter det mod?
2. Find data om: afstand, tid og afskærmning som de tre principper.
3. Sammenlign strålingsskærm-tykkelse for alfa, beta og gamma.
4. Find reglerne for gravide og røntgenundersøgelse.
5. Undersøg ALARA-princippet (As Low As Reasonably Achievable).

Databehandling: Opstil en tabel over strålingstype og nødvendig afskærmning. Beskriv de 3 sikkerhedsprincipper.

Diskussion: Hvad er risikoen ved at tage ét røntgenbillede? Hvad er den kumulerede risiko over et liv?

Formål: At måle stråling fra forskellige kilder og undersøge afskærmning.

Materialer: Geiger-tæller, stoppeur, papirark, aluminiumsfolie, blyplades-stykke (fra gammelt batteri), granitsten.

Fremgangsmåde:

1. Mål baggrundsstråling: 5 × 1-minut-målinger, beregn gennemsnit.
2. Placer Geiger-tælleren 10 cm fra en granitsten og mål.
3. Placer et ark papir mellem sten og tæller, mål igen.
4. Prøv med aluminiumsfolie og tyk pap.
5. Notér alle tæller/min-værdier i en tabel.

Databehandling: Opstil tabel over kilde, afskærmning og tæller/min. Beregn reduktionsprocenterne.

Diskussion: Hvad stopper alfa-stråling? Hvad stopper beta? Hvad stopper gamma? Hvad er halverings-tykkelse?

Formål: At simulere strålings påvirkning af DNA med en model.

Materialer: DNA-model (kan laves af tape og papirstrimler med baser A, T, G, C), saks, papirkort med 'strålingsdosis'.

Fremgangsmåde:

1. Byg en simpel DNA-model med 10 basepar på papir.
2. Lav 'strålingskort' med: 0 Gy (ingen skade), 1 Gy (enkelt brud), 4 Gy (dobbelt brud).
3. Klip i DNA-modellen ifølge strålingsdosis (1 klip = enkelt brud, 2 klip nær hinanden = dobbelt brud).
4. Diskutér: hvad sker der, hvis DNA repareres forkert?
5. Hvad er en mutation? Hvad er punktmutation vs. kromosom-brud?

Databehandling: Tegn et diagram over DNA-skader ved stigende dosis. Beskriv konsekvenserne af hvert brud.

Diskussion: Hvornår fører DNA-skade til kræft? Hvad er apoptose? Hvad er reparationsenzymer?

Formål: At simulere radioaktivt henfald og beregne halveringstid med terninger.

Materialer: 100 terninger (eller mønter), to bakker, stoppeur, graph-papir.

Fremgangsmåde:

1. Læg alle 100 terninger i en bakke. De repræsenterer radioaktive atomer.
2. Ryst bakken og fjern alle terninger der viser 6 (de er 'henfaldede').
3. Notér antal tilbageværende terninger.
4. Gentag 10 runder.
5. Tegn en graf over tilbageværende atomer mod antal runder.
6. Find halveringstiden fra grafen (hvor mange runder halveres antallet).

Databehandling: Tegn en eksponentiel henfaldskurve. Beregn halveringstiden fra grafen og sammenlign med teoretisk (ca. 3,8 runder).

Diskussion: Hvad er halveringstiden for C-14 (5.730 år) og U-238 (4,5 mia. år)? Hvad bruges dette til i videnskab?

Formål: At måle mobilsignalstyrke på forskellige steder og undersøge variation.

Materialer: Smartphone med signal-styrke-app (fx Network Signal Info), notesblok.

Fremgangsmåde:

1. Download en signal-måle-app og kalibrér den.
2. Mål signalstyrke (dBm) på 10 steder: klasseværelse, kælder, åbent felt, nær mast.
3. Notér: operatør, netværkstype (4G/5G), signalstyrke i dBm.
4. Mål tre gange på hvert sted og beregn gennemsnit.
5. Kortlæg data på et kort over skolen.

Databehandling: Opstil en tabel over sted og signalstyrke. Tegn et signal-heatmap over skolen.

Diskussion: Hvad er dBm? Hvad er sammenhængen mellem signalstyrke og sendeeffekt? Er svagt signal farligere?

Formål: At undersøge mobilvanerne i klassen og diskutere sundhedsaspekter.

Materialer: Spørgeskema (laves i gruppen), lommeregner til statistik.

Fremgangsmåde:

1. Design et anonymt spørgeskema med spørgsmål om: daglig skærmtid, brug om natten, placering af telefon under søvn, brug under måltider.
2. Del ud til klassen og indsaml svar.
3. Beregn gennemsnit og fordeling af svar.
4. Find WHO og Sundhedsstyrelsens anbefalinger.
5. Sammenlign klassens vaner med anbefalingerne.

Databehandling: Lav statistik over klassens mobilbrug og sammenlign med anbefalinger. Præsentér som søjlediagram.

Diskussion: Hvad er ikke-ioniserende stråling? Hvad siger forskningen om mobilbrug og kræft? Hvad er forsigtighedsprincippet?

Formål: At teste materialers evne til at reducere mobilsignal.

Materialer: Smartphone med signal-styrke-app (Network Signal Info), aluminiumsfolie, pap, bomulds-t-shirt, metalflaske.

Fremgangsmåde:

1. Mål udgangssignal (dBm) med telefonen frit.
2. Pak telefonen i ét lag aluminiumsfolie og mål igen.
3. Test to og tre lag folie.
4. Test med pap, stof og inde i en lukket metalflaske.
5. Notér alle målinger.

Databehandling: Opstil en tabel over materiale og signalstyrke (dBm). Beregn signal-reduktion for hvert materiale.

Diskussion: Hvad er et Faraday-bur? Kan man afskærme sig mod mobilstråling effektivt? Er det nødvendigt?

Formål: At måle baggrundsstråling på forskellige steder og sammenligne niveauer.

Materialer: Geiger-tæller, stoppeur, notesblok, kortmateriale.

Fremgangsmåde:

1. Mål baggrundsstråling indendørs i tre rum (kælder, stue, tag).
2. Mål udendørs i to forskellige omgivelser (by og natur).
3. Mål nær naturlige materialer (granit, marmor).
4. Mål nær elektronik (TV, computer).
5. Beregn gennemsnit og standardafvigelse for alle steder.

Databehandling: Opstil tabel og tegn søjlediagram over strålingsniveauer pr. lokation. Marker grænseværdier.

Diskussion: Hvad er den naturlige baggrundsstråling per år i Danmark? Hvad er de tre største naturlige strålekilder?

Formål: At undersøge, hvordan radioaktivt affald opbevares sikkert over meget lang tid.

Materialer: Computer med internet, data fra GEUS og SKB (svensk deponeringsorganisation).

Fremgangsmåde:

1. Find ud af: hvilke typer radioaktivt affald produceres i Danmark?
2. Research: hvad er lavaktivt, mellemaktivt og højaktivt affald?
3. Find halveringstider for de vigtigste isotoper i højaktivt affald (fx Cs-137: 30 år, Pu-239: 24.000 år).
4. Beregn, hvornår højaktivt affald er nede på baggrundsniveau.
5. Undersøg det finske slutdepot Onkalo: design og principper.

Databehandling: Lav en tidslinje over strålingsniveauet for affald over 10.000 år. Sammenlign med menneskelig civilisationshistorie.

Diskussion: Hvad er den etiske udfordring ved radioaktivt affald? Hvad sker der, når fremtidige generationer finder det?

Formål: At undersøge sikkerhedssystemer på atomkraftværker og analysere ulykkes-scenarier.

Materialer: Computer med internet, data fra IAEA og NRC, casebeskrivelse af Tjernobyl og Fukushima.

Fremgangsmåde:

1. Beskriv de tre forsvarslinjer i et moderne atomkraftværk (barriere-princippet).
2. Sammenlign designs: RBMK (Tjernobyl), BWR (Fukushima), PWR (moderne).
3. Find data om strålingsdoser ved de to ulykker.
4. Research: hvad gik galt ved henholdsvis Tjernobyl og Fukushima?
5. Diskutér: hvad er forbedret i moderne reaktorer?

Databehandling: Lav en tidslinje over begge ulykker med strålingsniveauer og evakueringsafstande.

Diskussion: Hvad er sandsynligheden for en atomulykke? Hvad er INES-skalaen? Hvad er smeltedowns?

Formål: At undersøge sammenhængen mellem højde over havet og kosmisk stråling.

Materialer: Computer med internet, data fra NASA og CERN's Cosmic@Web, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find data over kosmisk strålingsniveau på jordens overflade (ca. 0,3 mSv/år).
2. Find data for: 2.000 m (fx Alperne), 10.000 m (flyrejse), ISS (300.000 m).
3. Tegn en graf over højde vs. strålingsniveau.
4. Beregn dosis for en pilot med 800 flyvetimer/år.
5. Sammenlign med grænseværdier for stråleeksponering (1 mSv/år for offentlighed).

Databehandling: Tegn en graf over stråling vs. højde. Beregn årseksponering for pilot og rumfarer.

Diskussion: Hvad er den kosmiske strålings oprindelse? Hvad beskytter os mod den?

Formål: At undersøge sammenhæng mellem solaktivitet og kosmisk stråling.

Materialer: Data fra NASA's Spaceweather.com, DMI solaktivitetsdata, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find grafen over solpletcyklussen (11-år cyklus) fra NASA.
2. Find data over kosmisk strålingsniveau over de samme år.
3. Undersøg om der er en omvendt korrelation.
4. Find datoer for kraftige soludbrud (CME) og se om strålingsniveauer ændres.
5. Diskutér: hvad er forbindelsen via solvinden og det heliocentriske magnetfelt?

Databehandling: Tegn solplet-cyklus og kosmisk stråling på samme tidsakse. Identificér korrelationsmønster.

Diskussion: Hvad er Galaktisk Kosmisk Stråling? Hvad er Forbush-effekten? Hvad sker ved solstorm?

Formål: At beregne strålingsdosis på en flyrejse og sammenligne med naturlig baggrundsstråling.

Materialer: Data fra IAEA og Sundhedsstyrelsen, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find strålingsdosis på 10 km højde: ca. 5 µSv/time.
2. Find flyvetid: CPH-New York ca. 9 timer.
3. Beregn strålingsdosis for en returturbrejse.
4. Sammenlign med naturlig baggrundsstråling (ca. 3,5 mSv/år = 9,5 µSv/dag).
5. Beregn årseksponering for en pilot med 800 flyvetimer.

Databehandling: Opstil en tabel over strålingsdoser for: en flyvetur, 1 dags baggrundsstråling, et røntgenbillede.

Diskussion: Er flyrejse farlig pga. stråling? Hvad er det samlede dosisbidrag over et liv?

Formål: At bygge en DNA-model og visualisere strålingsskader.

Materialer: Farvede perler eller kugler (rød, blå, grøn, gul), tråd eller tandstikkere, tape.

Fremgangsmåde:

1. Byg en dobbeltspiral med 10 basepar: A-T (rød-blå) og G-C (grøn-gul).
2. Vis hydrogen-bindingerne mellem de to strenge.
3. Simulér et enkelt-strengsbrud: klip én streng over.
4. Simulér et dobbelt-strengsbrud: klip begge strenge på samme sted.
5. Diskutér: hvad er konsekvenserne af hvert brud?

Databehandling: Tegn en skematisk illustration af de to typer DNA-brud. Skriv forklaring til hvert.

Diskussion: Hvad er enzymerne der reparerer DNA? Hvad er fejl-reparation (non-homologous end joining)?

Formål: At undersøge cellernes DNA-reparationsmekanismer.

Materialer: Computer med internet, animationsvideoer fra HHMI BioInteractive, notesblok.

Fremgangsmåde:

1. Se animationen om DNA-reparation (BER: base excision repair) fra HHMI.
2. Identificér de vigtigste enzymer: ligase, polymerase, endonuklease.
3. Research: hvad sker der, hvis en reparationsgener er muteret (BRCA1/2)?
4. Diskutér: hvad er sammenhængen mellem alder og DNA-reparationskapacitet?
5. Find statistik over kræftforekomst og alder.

Databehandling: Tegn et flowchart over DNA-reparationsprocessen. Notér de vigtigste enzymer og deres funktion.

Diskussion: Hvad er p53-tumorsuppressor-genet? Hvad sker der, når det er muteret?

Formål: At undersøge forskellige typer mutationer og deres effekter.

Materialer: Computer med internet, genetik-lærebog eller online ressource.

Fremgangsmåde:

1. Find definitioner på: punkt-mutation, insertion, deletion, translokation.
2. Find eksempler på sygdomme forårsaget af hver mutationstype.
3. Beregn: hvad er sandsynligheden for at en tilfældig mutation er skadelig vs. neutral vs. gavnlig?
4. Find data om somatiske (krops-) vs. kimlinie-mutationer.
5. Diskutér: hvad er den evolutionære rolle af mutation?

Databehandling: Lav en oversigt over mutationstyper med eksempler og konsekvenser.

Diskussion: Hvad er stille mutation? Hvad er frameshift? Hvad er non-sense mutation?

Formål: At forstå radon-måling og analysere risikofaktorer i boliger.

Materialer: Information om radonmålers funktion (fra Statens Institut for Strålehygiejne), skema over bygningstyper.

Fremgangsmåde:

1. Research: hvad er en radondetektor og hvordan virker den?
2. Find referenceniveauet for radon i danske boliger (100 Bq/m³ er grænsen).
3. Udlaan eller bestil en radonmåler fra Statens Institut for Strålehygiejne til hjemmet.
4. Placer detektoren i kælder og soveværelse i 2 måneder.
5. Sammenlign med nationale data om radonforhold i din region.

Databehandling: Opret en tabel over målte radonværdier og sammenlign med grænseværdier. Vurdér risiko.

Diskussion: Hvad er sammenhængen mellem radon og lungekræft? Hvad gøres i boliger med højt radonindhold?

Formål: At undersøge, hvordan bygningstype og geologi påvirker radon-niveauer.

Materialer: Computer med internet, kort over radon-risikoområder fra GEUS.

Fremgangsmåde:

1. Find radonkortet for Danmark fra GEUS (geus.dk).
2. Identificér hvilke geologiske enheder har højest radonpotentiale.
3. Research: hvorfor har kældre og stueetager typisk højere radonkoncentrationer?
4. Sammenlign radonrisiko i: lavtliggende lerbund vs. granitholdig undergrund.
5. Find data om hvilke byggematerialer afgiver radon.

Databehandling: Tegn et kort over din region med radonpotentiale. Beskriv sammenhæng med geologi.

Diskussion: Hvilke bygningstyper er mest udsatte? Hvad er den vigtigste vej for radon ind i huset?

Formål: At undersøge, hvordan man kan reducere radon-niveauer i boliger.

Materialer: Computer med internet, data fra Statens Institut for Strålehygiejne.

Fremgangsmåde:

1. Find de tre vigtigste radon-forebyggende metoder: ventilation, membran, trykudligning.
2. Research: hvad er mekanisk ventilation og hvad reducerer det radon med?
3. Find prisen på en radon-tætningspakke (ca. 3.000-15.000 kr.).
4. Beregn reduktionen i lungekræftrisiko ved at reducere radon fra 200 til 50 Bq/m³.
5. Diskutér: er det en god investering set i et sundhedsøkonomisk perspektiv?

Databehandling: Lav en oversigt over forebyggelsestiltag med effekt, pris og praktisk gennemførlighed.

Diskussion: Hvad er radon-potentiale og sug-effekt? Hvad er byggeforskrifter for nye boliger?

Formål: At måle temperaturer med IR-termometer og undersøge emission fra forskellige materialer.

Materialer: Infrarødt termometer (non-contact, ca. 200 kr., lånes fra fysiklokalet), varierende overflader.

Fremgangsmåde:

1. Mål temperaturen på 10 overflader med IR-termometret: sort papir, hvidt papir, metal, glas, hud, mur.
2. Sammenlign med konventionel termometer for en overflade.
3. Varm det sorte og hvide papir med en lampe i 5 min. Mål temperaturen.
4. Test: hvad er temperaturforskel mellem en sort og hvid bil-tagbelægning (brug billeder/data)?
5. Mål temperaturen på din hånd ved 20 cm og 5 cm afstand.

Databehandling: Opstil en tabel over materiale og temperatur. Beregn forskel mellem mørke og lyse overflader.

Diskussion: Hvad er emissivitet? Hvad er et perfekt sort legeme? Hvad er Stefans-Boltzmanns lov?

Formål: At teste, hvilke farver der absorberer mest infrarød stråling.

Materialer: Fire pap-stykker i farver: sort, hvid, rød, sølv-folie, fire termometre, lampe (100W), stoppeur.

Fremgangsmåde:

1. Fold hvert papstykke til et lille rum og indsæt et termometer i hvert.
2. Stil alle fire opstillinger i samme afstand fra en lampe.
3. Tænd lampen og mål temperaturen hvert minut i 10 minutter.
4. Sluk lampen og mål afkøling i 5 minutter.
5. Tegn temperatur-tid-grafer for alle fire farver.

Databehandling: Tegn grafer og beregn opvarmningshastighed (°C/min) for hver farve. Rangér fra mest til mindst absorption.

Diskussion: Hvad er forklaringen på at mørke farver opvarmes hurtigere? Hvad er konsekvensen for bygninger og tøj?

Formål: At bygge en model af drivhuseffekten og måle temperaturforskellen.

Materialer: To store plastikflasker eller glasfade, termometre, lampe, CO₂ fra sodavand eller natron+eddike.

Fremgangsmåde:

1. Opstil to identiske beholdere med termometre under en lampe.
2. Tilsæt CO₂ til den ene beholder: brug natron+eddike-reaktion og led gas ind.
3. Tænd lampen og mål temperaturen i begge beholdere hvert 2. minut i 20 minutter.
4. Sammenlign temperaturkurver.
5. Beregn temperaturforskel ved slutningen.

Databehandling: Tegn temperatur-tid-grafer for begge beholdere. Beregn temperaturforskel og diskutér.

Diskussion: Hvad svarer CO₂-beholderen til i den virkelige verden? Hvad er vandamps rolle i drivhuseffekten?

Formål: At analysere strålingsniveauer i rummet og på Mars ud fra NASA-data.

Materialer: Computer med internet, NASA-data fra MSL Curiosity-roveren (RAD-instrument), lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find strålingsniveauer fra ISS: ca. 1 mSv/dag.
2. Find strålingsniveauer på Mars-overfladen (RAD-data): ca. 0,7 mSv/dag.
3. Beregn strålingsdosis for en 180-dages ISS-ophold.
4. Beregn strålingsdosis for en Mars-rejse: 200 dages transit × 2 + 500 dages ophold.
5. Sammenlign med grænseværdi for professionel stråleeksponering (20 mSv/år).

Databehandling: Opstil en tabel over strålingsdosis for ISS, transit og Mars-ophold. Summér total for en Mars-mission.

Diskussion: Er stråling den største sundhedsrisiko ved rumrejser? Hvad er GCR og SPE? Hvad er strategier for afskærmning?

Formål: At undersøge, hvordan astronauter beskyttes mod stråling i rummet.

Materialer: Computer med internet, data fra ESA og NASA om strålingsbeskyttelse.

Fremgangsmåde:

1. Research: hvad er passive vs. aktive afskærmningsmetoder?
2. Find tykkelse og materiale af ISS' vægge: aluminiumslegering, ca. 10 mm.
3. Find de bedste afskærmningsmaterialer mod kosmisk stråling: polyethylen, vand.
4. Beregn massen af afskærmning der skal til for at reducere dosis med 50 %.
5. Diskutér: hvad er den optimale løsning for en Mars-kapsel?

Databehandling: Opstil en tabel over afskærmningstyper med fordele, ulemper og masse. Vurdér bedste løsning.

Diskussion: Hvad er solar proton event (SPE)? Hvad er magnetfelts-afskærmning? Hvad er solvind-storme?

Formål: At beregne den samlede strålingsdosis på en Mars-mission og vurdere risiko.

Materialer: Data fra NASA RAD-instrument, CERN-forskning, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find transit-dosis: ca. 1,8 mSv/dag i rummet.
2. Find Mars-overflade: ca. 0,64 mSv/dag.
3. Definér missionsprofil: 200 dage transit til Mars + 500 dage på Mars + 200 dage retur.
4. Beregn total dosis for hele missionen.
5. Sammenlign med livstidsgrænserne for astronauter (ca. 1.000 mSv for mænd, 800 mSv for kvinder).

Databehandling: Opstil beregningerne i en tabel. Beregn om en Mars-mission overskrider livstidsgrænser.

Diskussion: Hvad er kræftrisikostigningen ved den beregnede dosis? Er det etisk forsvarligt at sende mennesker til Mars?

Formål: At undersøge nordlys og dens sammenhæng med solaktivitet.

Materialer: Computer med internet, appen SpaceWeather Live, kort over magnetfelt-linjer.

Fremgangsmåde:

1. Lær om Kp-indekset (0-9) som mål for geomagnetisk aktivitet.
2. Find en dag med kraftigt nordlys (Kp > 5) i arkivet.
3. Find tilhørende soludbrud (CME) og tidsforskel til nordlys.
4. Beregn solvindens hastighed ud fra tidsforskel og afstand (150 mio. km).
5. Find fotos af nordlys og soludbrud fra NASA og DSCOVR-satellitten.

Databehandling: Opstil en tabel over CME-dato, hastighed og tidsforskel til nordlys på Jorden. Beregn gennemsnitshastighed.

Diskussion: Hvad er Birkeland-strømme? Hvad er forbindelsen mellem magnetfeltet og nordlys' placering?

Formål: At undersøge, hvordan kraftige solstorme kan påvirke elnettet.

Materialer: Computer med internet, data om Quebecstormen 1989 og Carmington-hændelsen 1859.

Fremgangsmåde:

1. Research Quebecstormen 1989: hvad skete der med elnettet i Canada?
2. Find årsagen: inducerede strømme i transformere via Faradays lov.
3. Beregn den inducerede spænding i en 500 km transmissionslinie ved en ΔB/Δt.
4. Research: hvad er geo-magnetic induced current (GIC)?
5. Diskutér: hvad ville en Carrington-event betyde i dag?

Databehandling: Lav en tidslinje over Quebecstormen med strålingsniveau og strømudfald. Vurdér skadeomfang.

Diskussion: Hvad gøres for at beskytte elnettet mod solstorme? Hvad er beredskabsplanerne?

Formål: At undersøge, hvordan solstorme påvirker satellitter og kommunikation.

Materialer: Computer med internet, data fra ESA Space Weather Service og NASA.

Fremgangsmåde:

1. Find eksempler på satellitter der er gået tabt under soludbrud (fx ANIK E1, Telstar 401).
2. Research: hvad er single-event-upset (SEU) i elektronik fra kosmisk stråling?
3. Find GPS-nøjagtighed under stærke storme (kan variere op til flere meter).
4. Research: hvad er Starlink-satellit-tabet under stormen 2022?
5. Diskutér konsekvenser for moderne samfund der er afhængigt af satellitter.

Databehandling: Lav en liste over hændelser med satellitter under solstorme og deres konsekvenser.

Diskussion: Hvad er rumvejrtjenester? Hvad er Space Situational Awareness? Hvad er forvarselstiden?

Formål: At undersøge, hvordan planter vokser under forskellige UV-niveauer.

Materialer: Frø af karse (hurtig vækst), tre potter jord, UV-filtrerende folie (købes i byggemarkeder), UV-transmitterende folie, UV-lampe, linjal.

Fremgangsmåde:

1. Så karse i tre potter med identisk jord og vanding.
2. Dæk: pot 1 = ingen dækning (fuld UV), pot 2 = UV-filter (reduceret UV), pot 3 = mørk (ingen UV).
3. Mål spiringstid (dage til første spire) og vækstrate (cm/dag) i 14 dage.
4. Mål bladfarve intensitet (grøn = klorofyl).
5. Tag daglige fotos.

Databehandling: Tegn vækst-kurver for de tre grupper. Sammenlign spiringstid, vækstrate og farve.

Diskussion: Hvad er UV-B's effekt på planter? Hvad er photolyase? Er lidt UV sundt for planter?

Formål: At undersøge, hvordan UV-stråling påvirker alger og vandplanter.

Materialer: Vandprøve med alger (fra sø/å eller grynsgrønt fra vandkant), UV-lamp, tre beholdere, klar og UV-blokerende folie.

Fremgangsmåde:

1. Tag en vandprøve med synlige alger.
2. Fordel i tre beholdere: 1) kontrol (normalt lys), 2) UV-lys tilsat, 3) UV-filtreret.
3. Mål algernes grønfarve-intensitet efter 3 og 7 dage.
4. Observer: vokser algerne forskelligt?
5. Mål pH (fotosyntese øger pH).

Databehandling: Opstil en tabel over farveintensitet og pH over 7 dage for de tre betingelser.

Diskussion: Hvad sker der med plankton ved øget UV? Hvad er ozonhullets konsekvens for havøkosystemer?

Formål: At undersøge sammenhæng mellem ozonhul og biologiske konsekvenser.

Materialer: Computer med internet, data fra Copernicus Atmosphere Monitoring Service, Kræftens Bekæmpelse.

Fremgangsmåde:

1. Find tidsserie over ozonlagets tykkelse siden 1970 (Dobson-enheder).
2. Find tilsvarende data over UV-B-intensitet på jordens overflade.
3. Find data om hudkræftstatistik i Australien og sammenlign med Danmark.
4. Find data om biologisk skade: koralblegning, fytoplankton, amfibier.
5. Research: er ozonlaget ved at komme sig efter Montreal-protokollen?

Databehandling: Tegn grafer over ozonindhold og UV-indeks. Diskutér årsag-virkning-relationen.

Diskussion: Hvad er klorofluorcarboner (CFC'er) og hvad var deres rolle? Hvad er Montreal-protokollen?

Formål: At illustrere strålingens påvirkning af celledeling med en model.

Materialer: Papirceller (printes eller tegnes), saks, tape, farver.

Fremgangsmåde:

1. Tegn en gruppe på 10 celler der er ved at dele sig (mitose).
2. Simulér lav dosis stråling: skad DNA i 1-2 celler (sæt et kryds).
3. Simulér høj dosis: skad 5 celler.
4. Diskutér: hvad sker der med skadede celler? (reparation, apoptose, ukontrolleret deling).
5. Tegn resultatet: normal deling, repareret, apoptose og cancercelle.

Databehandling: Tegn et flowchart over cellens reaktion på DNA-skade ved lav og høj dosis.

Diskussion: Hvad er checkpoint-mekanismer i cellecyklus? Hvad er G1/S checkpoint? Hvad er p21?

Formål: At undersøge antioxidanters evne til at neutralisere frie radikaler.

Materialer: Rødkål-indikatorkøkkentøj: kog rødkål og brug saften som pH-indikator, hydrogenperoxid (3%, fra apotek), C-vitamin tabletter, citron.

Fremgangsmåde:

1. Lav en rødkålsekstrakt som farveindikator.
2. Tilsæt lidt brintoverilte (H₂O₂) til en portion saft – frie radikaler dannes (saft skifter farve).
3. Tilsæt knust C-vitamin til en ny portion med H₂O₂.
4. Sammenlign farveintensiteten.
5. Test citronsaft som naturlig antioxidant på samme måde.

Databehandling: Beskriv farveændringen kvantitativt (1-5 skala). Sammenlign C-vitamin og citron.

Diskussion: Hvad er frie radikaler og oxidativt stress? Hvad er sammenhængen med stråling? Er antioxidanter en universal-kur?

Formål: At undersøge og forstå sammenhængen mellem strålingsdosis og biologisk effekt.

Materialer: Computer med internet, ICRP og UNSCEAR-rapporter, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Find data over overlevelse ved akut strålingssyge: LD50 for mennesker (ca. 4 Gy).
2. Find data over kræftrisiko ved lav dosis (LNT-model vs. tærskelmodel).
3. Tegn en dosis-respons-kurve for akutte virkninger (0-10 Gy).
4. Tegn en dosis-respons-kurve for stokastiske effekter (kræft) efter LNT-modellen.
5. Diskutér: hvad er forskellen på deterministiske og stokastiske effekter?

Databehandling: Tegn de to dosis-respons-kurver. Definer: tærskeleffekt, LD50, linær hypotese.

Diskussion: Hvad er kontroversen om LNT-modellen ved meget lave doser? Hvad er hormesis?

Formål: At undersøge, hvordan stråling bruges til kræftbehandling.

Materialer: Computer med internet, data fra Kræftens Bekæmpelse og DBCG (brystkræftgruppen).

Fremgangsmåde:

1. Research: hvad er ekstern strålebehandling (EBRT) og hvad er brachyterapi?
2. Find typisk dosis for brystkræftbehandling: ca. 50 Gy fordelt over 25 fraktioner.
3. Beregn dosis pr. fraktion.
4. Research: hvad er SBRT (stereotactic body radiotherapy) og hvad er fordelene?
5. Find overlevelsesstatistik for kræftformer behandlet med stråling.

Databehandling: Lav en oversigt over stråleterapi-typer med dosis, fraktioner og indikation.

Diskussion: Hvad er fractionering og hvad er fordelene? Hvad er tumor-kontrolsandsynlighed?

Formål: At undersøge, hvordan man beskytter rask væv under strålebehandling.

Materialer: Computer med internet, tegne-materialer til at illustrere behandlingsvinkler.

Fremgangsmåde:

1. Research IMRT (intensity-modulated radiation therapy) – hvad er princippet?
2. Tegn et diagram der viser, hvordan stråling fra 4-5 vinkler summerer til høj dosis i tumor.
3. Beregn: 4 stråler á 12,5 Gy konvergerer i tumor → 50 Gy, men hvert normalt væv modtager kun 12,5 Gy.
4. Research: hvad er protonterapi og hvad er Bragg-toppen?
5. Find et center der tilbyder protonterapi i Skandinavien.

Databehandling: Tegn stråle-konvergensdiagram. Beregn dosis i tumor og normalvæv for 4-vinkels-behandling.

Diskussion: Hvad er fordelen ved protoner fremfor fotoner til dybe tumorer? Hvad er Carbon-ion-terapi?

Formål: At beregne strålingsdosis til tumor og omgivende væv ved strålebehandling.

Materialer: Lommeregner, diagram over tumorens position i kroppen.

Fremgangsmåde:

1. Antag en tumor på 5 cm i tyktarmen. Behandlingsmål: 50 Gy.
2. Planlæg 4 strålefelter fra 4 vinkler (0°, 90°, 180°, 270°).
3. Beregn dosis pr. felt: 50/4 = 12,5 Gy i tumor.
4. Beregn hvad et organ i ét felt modtager: 12,5 Gy.
5. Find tolerancedoser for nabo-organer: tyndtarm < 45 Gy, nyre < 18 Gy.

Databehandling: Opstil en dosisoversigt for tumor, nabo-organ og fjerne organer. Sammenlign med tolerancedoser.

Diskussion: Hvad er fractionering og hvorfor anvendes det? Hvad er NTCP og TCP i strålebehandling?

Formål: At teste og sammenligne vandkvalitet fra forskellige kilder.

Materialer: Vandtestkit (nitrat, pH, hårdhed, klor – fås i dyrehandel eller byggemarked), vandprøver fra: hane, filtreret vand, regnvand.

Fremgangsmåde:

1. Saml tre vandprøver: hanevand, opsamlet regnvand, evt. kildevand.
2. Test pH med pH-papir eller -testkit.
3. Test hårdhed med hårdhedstest-strimler.
4. Test nitrat-indhold med nitrat-strimler.
5. Sammenlign med Sundhedsstyrelsens grænseværdier: pH 6,5-8,5, nitrat < 50 mg/L.

Databehandling: Opstil en tabel med vandkilde og testresultater. Angiv om hvert resultat er inden for grænseværdi.

Diskussion: Hvad er hårdhed og hvad bestemmer det? Er hårdt vand sundhedsskadeligt? Hvad er kalkning?

Formål: At undersøge principperne bag vandbehandling på et vandværk.

Materialer: Besøg til lokalt vandværk, eller data og videoer fra DANVA og vandselskab.

Fremgangsmåde:

1. Arranger et besøg hos et lokalt vandværk eller se video-gennemgang (fx HOFOR eller Aarhus Vand).
2. Kortlæg behandlingstrinnene: indvinding, iltning, filtrering, evt. UV-behandling.
3. Find ud af: hvad er vandets pH og hardhed ved kilde og efter behandling?
4. Spørg: Hvad er den vigtigste forureningskilde i jeres grundvand?
5. Tegn et flow-diagram over vandets vej fra kilde til hane.

Databehandling: Tegn et detaljeret flow-diagram over vandbehandlingsprocessen med de kemiske og fysiske trin.

Diskussion: Hvad sker der, når et vandværk lukkes pga. pesticidforurening? Hvad er alternativerne?

Formål: At beregne og analysere vandforbrug til dagligdags aktiviteter.

Materialer: Spand (10 L) til kalibrering, stoppeur, notesbog.

Fremgangsmåde:

1. Mål det gennemsnitlige vandforbrug pr. brusebad: brug en spand og stoppeur til at kalibrere liter/minut.
2. Beregn forbrug pr. aktivitet: 10 min brusebad, et toiletskyl (6-9 L), en vask (45 L), en opvask (30 L).
3. Spørg familien om daglige aktiviteter og beregn hustandens daglige forbrug.
4. Sammenlign med gennemsnitsdanskeren: ca. 105 L/person/dag.
5. Find den største enkeltpost i familiens forbrug.

Databehandling: Lav en tabel over aktivitet og vandforbrug. Visualisér med cirkeldiagram.

Diskussion: Hvad er det gennemsnitlige vandforbrug i Indien og Afrika syd for Sahara? Hvad er forskellen?

Formål: At kortlægge vandmangel i verden og identificere årsager.

Materialer: Computer med internet, verdenskort, data fra FAO AQUASTAT og WRI Aqueduct.

Fremgangsmåde:

1. Åbn WRI Aqueduct Water Risk Atlas (aqueduct.wri.org).
2. Identificér de 5 mest vandstressede lande.
3. Find befolkningstæthed og nedbørsdata for disse lande.
4. Kortlæg primære årsager: klima, landbrug, befolkningsvækst, forurening.
5. Find prognoser for 2050 med klimaforandringer.

Databehandling: Tegn et farvekodet verdenskort over vandstress. Lav en top-5-liste over vandstressede regioner med årsager.

Diskussion: Hvad er vandstress? Hvad er physical vs. economic water scarcity? Hvad er vand-konflikter?

Formål: At simulere, hvor lang tid det tager at hente vand fra en fjern kilde.

Materialer: Plastikdunk (10 L), stoppeur, målt rute på skolens grund.

Fremgangsmåde:

1. Mål en rute på skolens grund: 200 m (repræsenterer 2 km i skala).
2. Fyld dunken med 10 L vand.
3. Gå ruten frem og tilbage og mål tid.
4. Beregn: i Afrika er den gennemsnitlige vandkilde 6 km væk – beregn daglig tidsforbrugning.
5. Diskutér: hvem i familien henter typisk vand, og hvad er konsekvenserne for skolegang?

Databehandling: Beregn tid pr. tur, ture pr. dag og samlet tidsforbrugning. Sammenlign med en dansk families forbrug.

Diskussion: Hvad er konsekvenserne for kvinder og piger i vandknappe regioner? Hvad er vandsamlers rolle?

Formål: At undersøge teknologier til at skaffe rent vand i tørre og afsidesliggende områder.

Materialer: Computer med internet, data fra WHO og UNICEF, evt. simpel tågesamler-model.

Fremgangsmåde:

1. Research tre teknologier: solpanelsdrevne brønde, regnvandsopsamling, tågesamlere.
2. Find eksempler på implementering i: Sahel-Afrika, Andesbjergene, kystlinjerne.
3. Sammenlign kapacitet (L/dag), pris og vedligeholdelseskrav.
4. Byg en simpel tågesamler: netting monteret i vinkel i en bakke med koldt vand der danner dug.
5. Mål vandmængde opsamlet på 30 min.

Databehandling: Lav en sammenlignings-tabel over teknologierne med kapacitet, pris og fordele/ulemper.

Diskussion: Hvad er de største barrierer for at løse vandmangel? Er det primært teknologi eller økonomi og politik?

Formål: At kortlægge og reducere en families vandforbrug.

Materialer: Vandmåler (aflæs digitalt), notesbog, lommeregner.

Fremgangsmåde:

1. Aflæs vandmåleren mandag morgen og fredag morgen.
2. Beregn ugeforbruget i liter.
3. Kortlæg familien daglige aktiviteter og estimer fordelingen af forbruget.
4. Identificér de tre aktiviteter med størst forbrug.
5. Foreslå konkrete ændringer og beregn den potentielle besparelse.

Databehandling: Opstil en uge-tabel over vandforbrug og lav et forbedret scenarie med besparelser i %.

Diskussion: Hvad koster 1 m³ vand i din kommune? Beregn den årlige besparelse i kr. og liter.

Formål: At undersøge og teste vandsparende teknikker.

Materialer: Stoppeur, spand, evt. perlatorer til vandhanen (købes billigt).

Fremgangsmåde:

1. Mål vandflow fra en normal vandhane: hold en 5 L spand under og mål tid til fuld.
2. Beregn liter/minut.
3. Monter en perlator (luftblander) og gentag målingen.
4. Beregn vandsparingen i procent.
5. Beregn årsbesparelse for en familie ved alle haner med perlator (antag 30 min/dag pr. person).

Databehandling: Opstil en tabel over flow med og uden perlator. Beregn besparelse i L/dag og L/år pr. person.

Diskussion: Hvad er greywater-genbrug? Hvad er de mest effektive vandbesparende tiltag hjemme?

Formål: At undersøge muligheder for genbrug af gråt vand fra husholdninger.

Materialer: Computer med internet, data fra Miljøstyrelsen og KEA (Københavns Erhvervsakademi).

Fremgangsmåde:

1. Find definitionen på gråt vand (brugsvandd fra bad, vask, håndvask – ikke toilet).
2. Beregn andelen af gråt vand i husholdningens samlede spildevand (ca. 60 %).
3. Research: hvad er kravene til gråt vand for toiletskyl?
4. Find eksempler på bygninger der bruger greywater-recycling i Danmark.
5. Beregn potentiel besparelse for en dansk husstand pr. år.

Databehandling: Opstil en beregning af potentiel vandbesparelse ved greywater-recycling. Angiv forudsætningerne.

Diskussion: Hvad er ulemperne ved gråt vand-systemer? Hvad er de hygiejniske krav?

Formål: At måle nitratindhold i vand fra landbrugsområder og sammenligne med grænseværdier.

Materialer: Nitrat-teststrimler (fra dyrehandel eller apoteket), vandprøver fra: hane, grøft ved mark, å, regnvand.

Fremgangsmåde:

1. Saml vandprøver fra mindst tre steder (hanevand som reference, grøft ved mark, evt. å).
2. Dyp en nitrat-strimmel i hvert prøveglas i 1 sekund og aflæs efter 60 sekunder.
3. Sammenlign farven med farvekortet: notér nitratkoncentration i mg/L.
4. Grænseværdi for drikkevand: 50 mg/L nitrat.
5. Diskutér: hvad sker der med nitrat der siver ned til grundvandet?

Databehandling: Opstil en tabel over vandkilde og nitratkoncentration. Angiv om de overskrider grænseværdier.

Diskussion: Hvad er eutrofiering? Hvad er iltsvind? Hvad er den politiske diskussion om nitrat i Danmark?

Formål: At undersøge, hvordan gødning (nitrat og fosfat) påvirker algevækst i vand.

Materialer: Tre plastikflasker med klart vand, flydende plante-gødning (NPK), alger fra sø eller damme, lys.

Fremgangsmåde:

1. Fyld tre flasker med vand og tilsæt lidt alger fra en sø.
2. Tilsæt: flaske 1 – ingen gødning (kontrol), flaske 2 – lidt gødning (1/10 dosis), flaske 3 – fuld gødning.
3. Stil alle tre flasker i vinduet med ens lys og temperatur.
4. Observer dagligt i 2 uger: notér grønfarve-intensitet og lugt.
5. Mål pH (fotosyntese øger pH).

Databehandling: Tegn en kurve over algernes grønfarve-intensitet over 14 dage for alle tre flasker.

Diskussion: Hvad er eutrofiering? Hvad sker der, når algerne dør? Hvad er iltsvind, og hvilke dyr lider?

Formål: At bygge en model der simulerer rensning af forurenet vand.

Materialer: Plastikbeholder, sand, grus, aktivt kul, bomuld, snavset vand (mudder, madfarve, lidt eddike), pH-papir.

Fremgangsmåde:

1. Byg filtret lagvis: bomuld → aktivt kul (2 cm) → sand (4 cm) → grus (3 cm).
2. Lav to typer snavset vand: 1) mudder+madfarve, 2) mudder+madfarve+eddike.
3. Hæld vand type 1 igennem filtret og analysér det filtrerede vand.
4. Gentag med type 2.
5. Mål pH og beskriv farve og klarhed.

Databehandling: Lav en tabel med parametre (farve, klarhed, pH) for snavset og renset vand. Notér effektivitet.

Diskussion: Hvad fjerner et filter og hvad fjerner det ikke? Hvad gør et rigtigt industrirenseanlæg ekstra?

Formål: At bygge og teste en model der viser vandafstrømning fra by og land.

Materialer: Plastikbakke med låst kant, ler/sand, klodser til at simulere by-overflader, vandkande.

Fremgangsmåde:

1. Byg to dele i bakken: den ene med klodser pakket tæt (by-model), den anden med sand+jord (land-model).
2. Hæld samme mængde vand langsomt over begge dele.
3. Mål tid til vand løber af kanten (afstrømning).
4. Tiilsæt mos eller naturgræs til land-modellen og gentag.
5. Mål vandrummet der absorberes.

Databehandling: Tabel over afstrømningstid og absorberet vandmængde for by og land. Beregn forskel i %.

Diskussion: Hvad er permeable overflader? Hvad er LAR (Lokal Afledning af Regnvand)? Hvad er klimatilpasning?

Formål: At analysere lokal oversvømmelsesrisiko ved hjælp af topografiske data.

Materialer: Computer med internet, DHM (det Digitale Højdemodel) fra GEUS, kortsystem.

Fremgangsmåde:

1. Find Danmarks Højdemodel på kortforsyningen.dk.
2. Zoome ind på din skoles lokalitet.
3. Identificér lavtliggende arealer under 1 m og under 3 m over havet.
4. Find lavninger der kan fyldes ved kraftig regn.
5. Research: hvad er DMI's klimatilpasnings-kortlægning for din kommune?

Databehandling: Lav et annoteret kort over risikoområder i lokalsamfundet. Angiv højde i meter.

Diskussion: Hvad er det politiske og planmæssige ansvar for oversvømmelsessikring? Hvad koster det?

Formål: At undersøge, hvordan byer kan sikres mod fremtidige oversvømmelser.

Materialer: Computer med internet, casestudie fra København (Klimatilpasningsplan 2011+).

Fremgangsmåde:

1. Research: hvad er Klimatilpasningsplanen for din nærmeste by?
2. Find eksempler på implementerede løsninger: regnvandssøer, grønne tage, forsinkelse-bassiner.
3. Beregn kapacitet: et forsinkelsesbassin på 1.000 m³ – hvad er det nok til?
4. Find prisen for et konkret projekt (fx Tårnby klimatilpasning).
5. Beregn cost-benefit: hvad koster oversvømmelse vs. forebyggelse?

Databehandling: Lav en oversigt over 3 konkrete løsningstyper med kapacitet, pris og driftsomkostninger.

Diskussion: Hvad er de politiske udfordringer ved klimatilpasning? Hvem betaler?

Formål: At indsamle og undersøge mikroplast i vand og jord.

Materialer: Vandprøver fra: hav, å, regnvandspyt, finmasket si eller kaffefilter, mikroskop, forstørrelsesglas.

Fremgangsmåde:

1. Saml 1 liter vand fra en lokal å, havstrand eller regnvandspyt.
2. Filtrér vandet gennem et kaffefilter.
3. Lad filtret tørre og undersøg under lupe eller mikroskop.
4. Se efter: plastikfibre (fra vask af syntetisk tøj), fragmenter, pellets.
5. Tæl og kategorisér fund – farvefotografér.

Databehandling: Lav en prøveprotokol med antal og type af mikroplastfund pr. liter. Visualisér med fotos.

Diskussion: Hvad er de primære kilder til mikroplast? Hvad sker der, når mikroplast spises af fisk?

Formål: At undersøge, hvilke kosmetikprodukter der indeholder mikroplast.

Materialer: Diverse kosmetikprodukter (scrub, tandpasta, shower gel), forstørrelsesglas, evt. mikroskop, ingredienslister.

Fremgangsmåde:

1. Saml ingredienslister fra 5-10 kosmetikprodukter.
2. Lav en liste over plastik-ingredienser: polyethylen (PE), polypropylen (PP), nylon, acrylate.
3. Identificér hvilke produkter der er 'plastikfrie' baseret på ingredienserne.
4. Fyld et glas vand og tilsæt lidt scrub-produkt – observér under lupe.
5. Find Beat the Microbead-appen og tjek jeres produkter.

Databehandling: Opstil en tabel over produkter og plastik-ingredienser. Markér de der er problematiske.

Diskussion: Er mikroplast fra kosmetik forbudt i EU? Hvad er REACH-forordningen? Hvad er alternativer?

Formål: At teste, hvor effektivt mikroplastpartikler kan filtreres fra vand.

Materialer: Polyester-stof (vaskes), kaffefilter, nylonstrømpestrimmel, hvid bakke til optælling, mikroskop.

Fremgangsmåde:

1. Vask et stykke polyestertøj og opsaml spildevand i en beholder.
2. Filtrer vandmængde ved: kaffe-filter, nylonstrømpestrimmel, 50 µm sigte.
3. Undersøg indholdet i hvert filter under mikroskop.
4. Tæl antallet af fibre pr. filter.
5. Beregn fjernelsesprocent for hvert filter-type.

Databehandling: Opstil en tabel med filter-type og antal fibre opfanget. Beregn fjernelsesprocent.

Diskussion: Hvad er kilden til mikroplast ved tøjvask? Hvad er den mest effektive løsning? Hvad er Guppyfriend?

Formål: At undersøge bakterier i vandprøver ved dyrkning på næringsmedier.

Materialer: Næringsplade (Mueller-Hinton, kan bestilles fra biologileverandør), vandprøver, vatpinde, tape, inkubator eller varmt sted (37°C), 48 timer.

Fremgangsmåde:

1. Tag vandprøver fra: hane, å, regnvandspyt.
2. Dup en vatpind i hvert vand og stryg hen over halv næringsplade.
3. Luk plader med tape og inkubér i 48 timer ved 37°C.
4. Tæl antal kolonier på hvert halvdel.
5. VIGTIG SIKKERHED: rør ikke kolonierne – autoklavér eller desinficer plader bagefter.

Databehandling: Lav en tabel over vandkilde og antal kolonier (CFU/mL estimat). Sammenlign med grænseværdier.

Diskussion: Hvad er CFU? Hvad er grænseværdien for bakterier i drikkevand? Hvad dræber bakterier i hanevand?

Formål: At teste forskellige metoder til at rense vand for bakterier og partikler.

Materialer: Snavset vand med madfarve og mudder, kaffefilter, vandkoger, UV-lommelygte (UV-C), klorovand (1 tsk klor pr. 10 L), pH-papir.

Fremgangsmåde:

1. Lav snavset vand (mudder + madfarve) og fordel i fire portioner.
2. Portion 1: filtrer gennem kaffefilter.
3. Portion 2: kog i 1 minut og lad afkøle.
4. Portion 3: tilsæt en lille dråbe natriumhypoklorit-opløsning (klor).
5. Portion 4: hold UV-C lampe over i 3 minutter.
6. Sammenlign klarhed og test evt. pH.

Databehandling: Opstil en tabel over klarhed og lugt for de fire metoder vs. kontrol.

Diskussion: Hvad fjerner hver metode? Hvad er manglerne ved hjemmelavet vandbehandling? Hvad er SODIS-metoden?

Formål: At analysere globale data om vandbårne sygdomme.

Materialer: Computer med internet, WHO GHO data, UNICEF WASH-data, verdenskort.

Fremgangsmåde:

1. Find WHO-data over antal dødsfald fra vandbårne sygdomme pr. år: ca. 1,5 millioner børn fra diaré.
2. Find de fem lande med flest dødsfald fra vandbårne sygdomme.
3. Sammenlign med adgang til rent vand og sanitet i de samme lande.
4. Find data over effekten af WASH-interventioner (Water, Sanitation, Hygiene).
5. Beregn dødsfald reduceret pr. investeret dollar.

Databehandling: Lav et farvekodet verdenskort over dødsfald fra vandbårne sygdomme. Diskutér sammenhænge.

Diskussion: Hvad er de vigtigste vandbårne sygdomme? Hvad er den billigste intervention til at redde liv?

Formål: At bygge en model af drivhuseffekten og måle temperaturforskellen.

Materialer: To store plastikflasker eller glasfade, termometre, lampe, CO₂ fra sodavand eller natron+eddike.

Fremgangsmåde:

1. Opstil to identiske beholdere med termometre under en lampe.
2. Tilsæt CO₂ til den ene beholder: brug natron+eddike-reaktion og led gas ind.
3. Tænd lampen og mål temperaturen i begge beholdere hvert 2. minut i 20 minutter.
4. Sammenlign temperaturkurver.
5. Beregn temperaturforskel ved slutningen.

Databehandling: Tegn temperatur-tid-grafer for begge beholdere. Beregn temperaturforskel og diskutér.

Diskussion: Hvad svarer CO₂-beholderen til i den virkelige verden? Hvad er vandamps rolle i drivhuseffekten?

Formål: At undersøge, hvad der sker med vandstanden, når havis vs. landis smelter.

Materialer: To beholdere, isterninger, linjal, stoppeur.

Fremgangsmåde:

1. Fyld to identiske beholdere halvt med vand.
2. Placer is-klumper flydende på vandet i beholder 1 (havis).
3. Placer is-klumper på en hævet platform (pap-ø) over vandet i beholder 2 (landis).
4. Mål startvandhøjde i begge beholdere.
5. Lad isen smelte helt og mål den nye vandhøjde.
6. Beregn stigningen i cm for begge scenarier.

Databehandling: Opstil en tabel over start- og slutvandstand for de to is-typer. Beregn og sammenlign stigning.

Diskussion: Hvad er forklaringen på at havis ikke øger vandstanden? Hvad med termisk ekspansion af vandet?

Formål: At analysere, hvilke danske kyster der er mest sårbare over for vandstandsstigninger.

Materialer: Computer med internet, Danmarks Højdemodel (kortforsyningen.dk), Klimaatlas (DMI).

Fremgangsmåde:

1. Åbn Klimaatlas på dmi.dk og find kortet over vandstandsstigning ved +1m og +3m.
2. Identificér de lavest liggende kystområder i Danmark.
3. Find hvilke byer og arealer der ville oversvømmes ved +1m havstigning.
4. Beregn arealet af oversvømmede landbrugsarealer.
5. Sammenlign med internationale data for lavtliggende øer.

Databehandling: Lav et annoteret oversvømmelseskort over et dansk kystområde ved +1m og +3m. Beregn konsekvenser.

Diskussion: Hvad er DMI's prognose for havstandsstigning i Danmark frem til 2100? Hvad er SLR-usikkerheden?

Formål: At kortlægge grundvandsmagasiner og beskyttelseszoner i lokalområdet.

Materialer: Computer med internet, Jupiter-databasen (GEUS), kortsystem.

Fremgangsmåde:

1. Åbn GEUS Jupiter-databasen (data.geus.dk/geusmap).
2. Find boringer i din kommune: dybde, indvindingsmængde og vandkvalitet.
3. Find Indsatsplaner for grundvandsbeskyttelse i din kommune.
4. Kortlæg: OSD-zoner (Områder med Særlige Drikkevandsinteresser) og NFI-zoner.
5. Find ud af: hvad er de vigtigste trusler mod grundvandet lokalt?

Databehandling: Tegn et kort over boringer og beskyttelseszoner i lokalområdet. Markér trusler.

Diskussion: Hvad er indsatsplaner? Hvad sker der, hvis en boring er forurenet? Hvad er PFAS?

Formål: At identificere potentielle forureningskilder for grundvand i lokalområdet.

Materialer: Luftfoto fra Google Maps, kommunens miljø-register, notesblok.

Fremgangsmåde:

1. Kortlæg potentielle forureningskilder inden for 500 m fra en drikkevandsborig: tankstationer, vaskehaller, industri, pesticider.
2. Find kommunens kortlægning af forurenede grunde (V1 og V2-registreringer).
3. Beregn afstand fra forureningskilder til nærmeste boring.
4. Research: hvad er nedsivningshastighed for ler vs. sand?
5. Diskutér: hvad er den kritiske afstand for forurening?

Databehandling: Lav et kommenteret kort over potentielle forureningskilder og boringers sårbarhed.

Diskussion: Hvad er principper for forebyggende indsats? Hvad er forurener-betaler-princippet?

Formål: At designe en beskyttelsesplan for et grundvandsområde.

Materialer: Kortmateriale, computer med internet, data fra kommunens indsatsplan.

Fremgangsmåde:

1. Vælg et konkret grundvandsindvindingsområde (find på kortforsyningen.dk).
2. Identificér alle potentielle trusler: pesticidforbrug, industri, veje, landbrug.
3. Find eksisterende begrænsninger: nitratfølsomme indvindingsoplande.
4. Design yderligere beskyttelsestiltag: skovbeplantning, pesticidrestriktion, bufferzone.
5. Vurdér implementeringsudfordringer og konfliktpotentiale med landmænd.

Databehandling: Lav et beskyttelsesplansdokument med kortmateriale og prioriterede indsatsområder.

Diskussion: Hvad er konflikten mellem landbrug og grundvandsbeskyttelse? Hvad er erstatning ved restriktioner?

Formål: At undersøge dyr og planter i en lokal sø eller å.

Materialer: Kesjer, hvid bakke, forstørrelsesglas, bestemmelsesnøgle (kan downloades fra DN), notesblok.

Fremgangsmåde:

1. Besøg en lokal sø, dam eller å.
2. Fang smådyr med en kesjer og tøm i en hvid plastikbakke med vand.
3. Identificér og tæl smådyrene med bestemmelsesnøgle.
4. Notér plantearter ved bredden og i vandet.
5. Mål pH og temperatur med termometer.

Databehandling: Lav en artsliste med antal individer. Beregn en simpel diversitetsindeks (Shannon).

Diskussion: Hvad siger artssammensætningen om vandkvaliteten? Hvad er bioindikatorer? Hvad er DVFI?

Formål: At kortlægge næringskæden i et vandøkosystem.

Materialer: Data fra lokalt vandmiljø-undersøgelse (DMU/DCE), biologifaglig litteratur, papir og farver.

Fremgangsmåde:

1. Identificér de vigtigste producenter (alger, vandplanter) i en lokal sø.
2. Find primære forbrugere: vandlopper, dafnier, snegle, insektlarver.
3. Find sekundære forbrugere: fisk, frøer, libeller.
4. Kortlæg trofiske niveauer og tegn et fødenet.
5. Diskutér: hvad sker der, hvis et led fjernes?

Databehandling: Tegn et detaljeret fødenet med pile der viser energiflow. Marker trofiske niveauer.

Diskussion: Hvad er biomagnifikation? Hvad sker der ved øget kvælstoftilførsel til søen? Hvad er invasive arter?

Formål: At måle iltindhold i vand og undersøge, hvad der påvirker iltmætningen.

Materialer: Iltmåler (digitalt iltmeter) eller Winkler-titration-kit (fra biologileverandør), vandprøver, termometer.

Fremgangsmåde:

1. Mål iltindholdet i tre vandprøver: hane, lokal å, stillestående dam.
2. Mål vandtemperaturen for hvert prøvetagningssted.
3. Luftmæt en vandprøve ved at ryste den kraftigt i 1 minut og mål igen.
4. Opvarm en vandprøve til 20°C og mål iltindholdet.
5. Tilsæt lidt organisk materiale til en prøve og mål igen efter 2 timer.

Databehandling: Opstil en tabel over kilde, temperatur og iltindhold (mg/L og % mætning).

Diskussion: Hvad er sammenhængen mellem temperatur og iltopløselighed? Hvad er iltsvind? Hvad er BOD?

Formål: At forstå sammenhængen mellem en sygdoms smitsomhed (R₀) og den vaccinationsdækning, der er nødvendig for flokimmunitet.

Materialer: Lommeregner, data om R₀ for mæslinger (12-18), influenza (2-3) og COVID-19 (2-6).

Fremgangsmåde:

1. Lær formlen: nødvendig dækning = 1 − 1/R₀
2. Beregn den nødvendige dækning for mæslinger (R₀ = 15), influenza (R₀ = 2,5) og COVID-19 (R₀ = 4).
3. Slå den faktiske vaccinationsdækning i Danmark op på ssi.dk og sammenlign.
4. Diskutér, hvad det betyder, hvis 10 % af befolkningen ikke vaccineres.
5. Lav et søjlediagram over nødvendig vs. faktisk dækning.

Databehandling: Opstil tabel med sygdom, R₀, nødvendig dækning (%) og faktisk dækning (%). Tegn søjlediagram.

Diskussion: Hvilke sygdomme er tættest på udryddelse? Hvad sker der, hvis vaccinationsdækningen falder under grænsen?

Formål: At forstå specificiteten i antigen-antistof-reaktioner og hukommelsescellernes rolle ved revaccination.

Materialer: Farvede papirstykker i forskellige former (til antigener og antistoffer), saks, tape.

Fremgangsmåde:

1. Klip "antigener" i 5 forskellige former (stjerne, cirkel, trekant, kvadrat, halvmåne).
2. Klip "antistoffer" som spejlbilleder af to af formerne.
3. Test hvilke antistoffer der binder til hvilke antigener.
4. Simulér vaccinationen: svækket antigen → kroppen danner hukommelsesceller (gemte skabeloner).
5. Simulér geninfektion: hukommelsescellerne reagerer hurtigt og producerer mange antistoffer.

Databehandling: Tegn et diagram over immunrespons (antistofmængde) ved første eksponering vs. ved geninfektion.

Diskussion: Hvorfor kræver nogle vacciner boosterdoser? Hvad er forskellen på mRNA-vacciner og klassiske vacciner?

Formål: At undersøge sammenhængen mellem vaccinationsprogrammer og sygdomsforekomst ved brug af epidemiologiske data.

Materialer: Computer, adgang til ssi.dk og WHO's Global Health Observatory.

Fremgangsmåde:

1. Søg data om mæslingetilfælde i Danmark 1960-2020 fra SSI.
2. Identificér hvornår mæslingevaccinen blev indført i det danske vaccinationsprogram (1987).
3. Tegn en kurve over tilfælde pr. år og markér vaccinetidspunktet med en lodret linje.
4. Sammenlign med et land med lav vaccinationsdækning fra WHO-data.
5. Beregn reduktionen i % efter vaccinationsprogrammets start.

Databehandling: Tidsgraf over antal mæslingetilfælde pr. år. Beregn procentvis reduktion.

Diskussion: Kan man se "vaccinetrætheds"-effekten i data? Hvad koster et mæslingeudbrud samfundsøkonomisk?

Formål: At undersøge, om naturlige stoffer kan hæmme mikroorganismevækst, og sammenligne med princippet bag antibiotika.

Materialer: 5 skiver toastbrød (uden konserveringsmidler), hvidløgspure, hvid eddike (5%), saltvand (10%), vand (kontrol), plastikposer med lynlås, vatpinde, linjal.

Fremgangsmåde:

1. Dyp en vatpind i hvert stof og smør en circle (ca. 3 cm diameter) midt på et brødstykke.
2. Sæt hvert brødstykke i en lukket plastikpose med en fugtig vatpude (fugtigt miljø fremmer vækst).
3. Lad poserne ligge ved stuetemperatur i 5-7 dage.
4. Observer dagligt og noter hvornår og hvor megen skimmel der dannes uden for cirklen.
5. Mål, om der er en klar zone (hæmningszone) rundt om det behandlede område.

Databehandling: Tabel over stof, antal dage til skimmel opstod, og om der ses en hæmningszone (ja/nej). Rangér stofferne efter effektivitet.

Diskussion: Hvorfor kan vi ikke bare bruge hvidløg som antibiotikum mod infektioner i kroppen? Hvad er forskellen på at dræbe bakterier udenpå mad og inde i kroppen?

Formål: At forstå evolutionær selektion som drivkraft bag antibiotikaresistens.

Materialer: Papirlappar i 4 farver: rød = følsom (20 stk.), orange = lidt resistent (4 stk.), gul = meget resistent (1 stk.), grøn = fuldt resistent (0 stk.).

Fremgangsmåde:

1. Start med 20 røde, 4 orange, 1 gul og 0 grønne lappar (bakteriepopulationen).
2. "Antibiotikabehandling" runde 1: fjern alle røde og orange lappar. Lad de tilbageværende "formere sig" (fordobl antal).
3. Gentag behandlingen i 4 runder. Tæl lappar efter hver runde.
4. Tegn en graf over andelen af resistente bakterier over tid.
5. Simulér, hvad der sker, hvis man stopper behandlingen tidligt (alle farver overlever og formerer sig).

Databehandling: Graf over andel af resistente bakterier (%) over antal behandlingsrunder.

Diskussion: Hvad sker der, når man giver antibiotika til dyr i landbrug? Hvad er AMR, og hvorfor kalder WHO det en global trussel?

Formål: At forstå, at røntgenbilleder dannes fordi stråler absorberes forskelligt af væv med forskellig tæthed.

Materialer: Stærk lommelygte, hvidt papir (som "detektor"), kyllingeben, stykke kød, ærtepose, sten, mørkt rum.

Fremgangsmåde:

1. Mørklæg rummet og hold lommelygten bag genstandene.
2. Hold hvidt papir foran og observer skyggebilledet for hvert objekt.
3. Sammenlign skyggen fra tætte (knogle, sten) og blødere (kød, ært) genstande.
4. Prøv at stable to genstande og observer, hvordan de overlapper i billedet.
5. Rangér genstandene fra mest til mindst lysabsorberende.

Databehandling: Tegn eller fotografér "skyggebillederne". Rangér genstandene fra mest til mindst absorberende.

Diskussion: Hvorfor kan man se knogler på røntgen men ikke muskler? Hvad bruges kontrastvæske til?

Formål: At sætte medicinske stråledoser i perspektiv og forstå princippet om ALARA (As Low As Reasonably Achievable).

Materialer: Lommeregner, data om effektive stråledoser (søges online fra Sundhedsstyrelsen eller Statens Institut for Strålebeskyttelse).

Fremgangsmåde:

1. Slå effektive doser op: røntgen bryst (~0,1 mSv), røntgen hånd (~0,001 mSv), CT abdomen (~8 mSv).
2. Find den naturlige baggrundsstråling i Danmark (~3 mSv/år).
3. Beregn: Hvor mange røntgenbilleder af brystet svarer til ét CT-scan? Til ét år med naturlig stråling?
4. Lav to søjlediagrammer: ét for de lave doser (røntgen-typer + baggrundsstråling) og ét for CT-scan, så man kan sammenligne tallene tydeligt.
5. Sammenlign kræftrisiko ved CT med risiko ved bilkørsel 1000 km.

Databehandling: To søjlediagrammer (lave doser og CT separat). Tabel der sammenligner, hvor mange bryst-røntgenbilleder der svarer til ét CT-scan.

Diskussion: Hvornår opvejer fordelene ved et CT-scan risikoen? Hvad mener du med princippet: "brug den mindst mulige dosis til at stille diagnosen"?

Formål: At forstå celledeling (mitose) og at ukontrolleret celledeling er kræftens biologiske kendetegn.

Materialer: Spiredygtige løg, vand, petriskål, kniv, fortyndet eddike, metylengroft farveopløsning (eller safranin), lysmikroskop, objektglas, dækglas.

Fremgangsmåde:

1. Lad løget spire i vand i 2-3 dage til rødder er ~1 cm lange.
2. Skær 2-3 mm af rodspidsen og placer på objektglas.
3. Tilsæt 1 dråbe eddike og varm forsigtigt i 10 sek. over stearinlys.
4. Tilsæt 1 dråbe farveopløsning, læg dækglas på og tryk let ned.
5. Observer under 40× forstørrelse og led efter celler med synlige kromosomer.

Databehandling: Tegn 3-4 celler i forskellig fase (profase, metafase, anafase). Tæl antal celler i hvile vs. deling i ét synsfelt.

Diskussion: Hvad sker der, hvis reguleringsgenerne (fx p53) muterer? Hvorfor angriber kemoterapi hurtigt delende celler – og hvad er bivirkningerne?

Formål: At forstå princippet bag stereotaktisk strålebehandling, hvor stråler fra mange vinkler summerer i tumoren.

Materialer: Lommeregner, papir, lineal, farveblyanter.

Fremgangsmåde:

1. Tegn en stor cirkel (krop) med en lille cirkel indeni (tumor).
2. Tegn 8 "stråler" fra yderkanten ind til tumoren fra 8 jævnt fordelte vinkler.
3. Farv med lysere farve der, hvor strålerne krydser sundt væv (1 gang), og mørkere i tumoren (8 gange).
4. Beregn: Hvis hvert felt giver 1 Gy – hvad er dosis i tumor og i randzonen?
5. Sammenlign med én enkelt bestråling der giver 8 Gy direkte.

Databehandling: Sammenlign doser i tumor vs. sundt væv for de to metoder som tabel.

Diskussion: Hvorfor er præcision vigtig ved strålebehandling? Hvad sker der med det raske væv, som strålerne passerer igennem på vej til tumoren?

Formål: At isolere og se DNA med det blotte øje og forstå, at DNA er det genetiske materiale i alle celler.

Materialer: 2-3 modne jordbær, ziplock-pose, opvaskemiddel (2 spsk), salt (½ tsk), vand (100 ml), sil eller kaffefilter, kold isopropanol (90%) eller kold sprit, gennemsigtigt glas.

Fremgangsmåde:

1. Knus jordbærrene i ziplock-posen til en jævn mos.
2. Bland opvaskemiddel, salt og vand og tilsæt til posen. Klem forsigtigt i 1 minut.
3. Si blandingen gennem et kaffefilter ned i et glas.
4. Hæld forsigtigt kold sprit ned langs kanten af glasset, så der dannes to lag.
5. Observer den hvide, trådede masse (DNA) i grænsefladen mellem lag.

Databehandling: Tegn processen som et flowdiagram med forklaring af hvert trin.

Diskussion: Hvad gør sæben ved cellerne? Hvad gør saltet? Hvorfor udfælder DNA'et i alkohol?

Formål: At undersøge de etiske, sociale og biologiske aspekter af CRISPR-teknologien.

Materialer: Rollekort med roller: patient med genetisk sygdom, forælder til sygt barn, forsker, etiker/filosof, politiker.

Fremgangsmåde:

1. Læs grundlæggende om CRISPR (fx fra lex.dk).
2. Uddel roller og giv 5 min til forberedelse af argumenter.
3. Debattér scenariet: "Skal vi bruge CRISPR til at fjerne genet for Huntingtons sygdom i et befrugtet æg?"
4. Skift til scenariet: "Skal vi bruge CRISPR til at gøre hvede resistent mod svampesygdomme?"
5. Opsamling: Hvad er alle enige om? Hvad er de grundlæggende uenige om?

Databehandling: Skriv et referat med de vigtigste argumenter for og imod. Lav en pro/con-tabel.

Diskussion: Hvad er forskellen på somatisk genterapi og kimbaneredigering? Hvornår er det etisk acceptabelt?

Formål: At undersøge og sammenligne effektiviteten af forskellige håndvaskteknikker.

Materialer: Glitrervand eller UV-gel (simulerer bakterier), sæbe, håndsprit, UV-lampe (eller stærk lommelygte), stoppur.

Fremgangsmåde:

1. Gnid glitrervand ind på hænderne (fordel jævnt).
2. Vask hænder i 5 sekunder med koldt vand – undersøg med UV-lampe og bedøm rest.
3. Gentag med 20 sekunders vask med sæbe – undersøg igen.
4. Test håndsprit som alternativ til vask.
5. Test WHO's 7-trins håndvask og sammenlign resultatet.

Databehandling: Bedøm rest-"bakterier" på en skala 0-5 for hver metode. Lav et søjlediagram.

Diskussion: Hvad sker der i lande uden rent vand til håndvask? Hvad er de vanligste smitteveje for diarésygdomme?

Formål: At forstå principperne bag mekanisk vandrensning og dens begrænsninger (bakterier passerer igennem).

Materialer: Plastikflaske (1,5 l), groft grus, fint sand, aktivt kul (fra akvarium), kaffefilter, grumsede vandprøver (vand + lerjord), klart glas.

Fremgangsmåde:

1. Skær bunden af plastikflasken og vend den om (hals nedad over glasset).
2. Anbring lag (nedefra op): kaffefilter, groft grus, fint sand, aktivt kul, groft grus.
3. Hæld det grumset vand langsomt i toppen og saml filtreret vand nedenfor.
4. Sammenlign farve og klarhed af vand før og efter filtrering.
5. Test pH før og efter med pH-papir.

Databehandling: Vurder turbiditet (uklarhed) på en skala 0-5. Diskutér hvad filteret ikke kan fjerne.

Diskussion: Kan filteret fjerne bakterier? Hvad kræver det at give rent drikkevand til alle (SDG 6)?

Formål: At visualisere og sammenligne mængden af luftpartikler på steder med forskellig trafikbelastning og vegetation.

Materialer: Hvide kaffefiltre, vaseline, lup eller stereomikroskop, kamera, tape.

Fremgangsmåde:

1. Smør et tyndt lag vaseline på hvide kaffefiltre.
2. Placer filtre på 4-5 steder i 24-48 timer: trafikeret vej, skolegård, skov/park, inden i klasseværelset, nær en parkeringsplads.
3. Saml filtrene og observer med lup og stereomikroskop.
4. Sammenlign visuelt mørkning og partikelantal.
5. Rangér stederne fra mest til mindst forurenet.

Databehandling: Bedøm mørkning på skala 0-5. Fotografér og sammenlign. Lav rangordning med begrundelse.

Diskussion: Hvilke typer partikler er farligst for helbredet? Hvad er PM2.5 og PM10?

Formål: At måle CO₂-niveauet som indikator for indendørs luftkvalitet og forstå ventilationens betydning.

Materialer: CO₂-måler (kan lånes af Kemi-læreren), stoppur, notesbog.

Fremgangsmåde:

1. Mål CO₂-niveauet, når klassen er tom (reference, ~400 ppm).
2. Mål hvert 10. minut i en dobbelttime med lukkede vinduer og fuldt klasse.
3. Åbn vinduer i 5 minutter og mål igen.
4. Gentag med åbne vs. lukkede vinduer i to parallelperioder.
5. Diskutér: Ved hvilken grænse påvirkes koncentrationen og velvære? (Over 1000-1500 ppm)

Databehandling: Tidsgraf over CO₂-niveau. Markér hvornår vinduer åbnes/lukkes.

Diskussion: Hvad er den anbefalede grænseværdi? Hvad er sammenhængen mellem CO₂-niveau og læringsevne?

Formål: At undersøge sammenhængen mellem søvnlængde og kognitiv funktion hos unge.

Materialer: Søvndagbog (skema), lineal til faldreaktionstest, stoppur.

Fremgangsmåde:

1. Lav søvndagbog i 7 dage: sengetid, opvågningstid, morgenfølelse (1-5 skala).
2. Udfør faldreaktionstest: En person holder en lineal lodret, den anden griber den, når den slippes. Mål faldafstand i cm og omregn til ms.
3. Udfør testen om morgenen og eftermiddagen alle 7 dage.
4. Plot reaktionstid (ms) mod antal timers søvn foregående nat.
5. Analyser data fra hele klassen samlet.

Databehandling: Korrelationsgraf: søvntimer (x-akse) vs. reaktionstid (y-akse). Beregn klassens gennemsnit.

Diskussion: Hvad er den anbefalede søvnmængde for 14-16-årige? Hvad sker der i hjernen under søvn?

Formål: At undersøge, om blåt lys fra skærme påvirker søvnen hos unge.

Materialer: Spørgeskema (laves i Google Forms), computer eller tablet.

Fremgangsmåde:

1. Udform spørgeskema med spørgsmål om: tidspunkt for slukket skærm, indsovningstid, samlet søvnlængde, morgenfølelse.
2. Indsaml svar fra klassen over 5 dage.
3. Beregn gennemsnit for dage med skærmtid efter kl. 22 vs. dage uden.
4. Test: halvdelen slukker skærm kl. 21, resten som normalt. Sammenlign søvn.
5. Analyser og visualisér data i regneark.

Databehandling: Punktgraf over skærmtid vs. indsovningstid. Sammenlign gennemsnit for de to grupper.

Diskussion: Hvad er melatonin, og hvordan hæmmes det af blåt lys (ca. 450 nm)? Hvad er den cirkadiane rytme?

Formål: At observere Maillard-reaktionen og forstå, at farve og smag dannes ved kemiske reaktioner mellem aminosyrer og sukker ved høj temperatur.

Materialer: Toaster eller pande, brød (hvidt og fuldkorn), stoppur, farvekartkort (til sammenligning), kamera.

Fremgangsmåde:

1. Rist brødskiver i 30, 60, 90 og 120 sekunder ved samme temperatur.
2. Fotografér og bedøm farven på en skala 1-5 (lys til mørkebrun).
3. Smag på skiverne og bedøm sødme og bitterhed.
4. Gentag med fuldkornsbrød og sammenlign med hvidt brød.
5. Prøv med og uden smør og observer forskel i bruning.

Databehandling: Tabel og graf: ristningstid (x) vs. farve-score (y). Beskriv smags­ændringen.

Diskussion: Hvad er forskellen på Maillard-reaktionen og karamellisering? Hvorfor smager brændt mad bittert?

Formål: At forstå, at pH spiller en afgørende rolle for madens smag, farve og tekstur.

Materialer: Rødkål, vand, gryde, si, gennemsigtige glas eller isbakke, madvarer: citronsaft, eddike, mælk, bagepulver, vand, æblejuice.

Fremgangsmåde:

1. Kog hakket rødkål i vand i 10 min og si den blå/lilla saft fra.
2. Hæld lidt indikator i hvert glas og tilsæt den madvare, der skal testes.
3. Observer farveændringen: rød/pink = surt, lilla = neutralt, grøn/gul = basisk.
4. Rangér madderne fra mest surt til mest basisk.
5. Gentag med en kogt rødkålsopskrift: tilsæt eddike vs. bagepulver og observer farveforskellen.

Databehandling: Tabel over madvare og observeret farve/estimeret pH. Sammenlign med pH-papir.

Diskussion: Hvorfor bliver rødkål blå, hvis man tilsætter natron? Hvad betyder pH for enzymer i maden?

Formål: At forstå, hvordan salt hæmmer mikroorganismernes vækst ved at trække vand ud af cellerne (osmose).

Materialer: Brødstykker, salt, plastikposer med lynlås, lup, fugtig vatpude.

Fremgangsmåde:

1. Fugt to brødstykker let med vand (lige meget).
2. Drys rigelig salt på det ene stykke. Lad det andet være uden salt.
3. Placer begge i separate poser og luk dem. Opbevar ved stuetemperatur.
4. Observer dagligt i 7 dage: registrér første synlige skimmelsporer.
5. Fotografér og sammenlign.

Databehandling: Tabel over dag og observeret skimmel (0 = ingen, 3 = fuld). Graf over vækst over tid.

Diskussion: Hvad er plasmolysering? Hvorfor fungerer sukker som konserveringsmiddel på samme måde?

Formål: At forstå, hvordan sukker, varme og syre kombineres til effektiv konservering i syltetøj.

Materialer: Jordbær, sukker, citronsaft, gryde, pH-papir, sterile glas med låg, vægt.

Fremgangsmåde:

1. Lav tre portioner jordbærsyltetøj: med 30%, 50% og 70% sukker (af frugtens vægt).
2. Tilsæt 1 spsk citronsaft til alle portioner og kog i 10 min.
3. Mål pH i hver portion med pH-papir og notér.
4. Hæld på sterile glas, luk og opbevar ved stuetemperatur.
5. Observer i 3 uger: hvilken portion får skimmel først?

Databehandling: Tabel over sukkerkoncentration, pH og dage til skimmel. Diskutér det optimale niveau.

Diskussion: Hvad er gelering med pektin? Hvorfor tilsættes citronsaft til syltetøj?

Formål: At kortlægge tilsætningsstoffer i dagligdagsmad og forstå deres funktion.

Materialer: 10 forskellige forarbejdede fødevareprodukter, E-nummerliste (fås fra Fødevarestyrelsen eller apps som "E-tjek"), papir.

Fremgangsmåde:

1. Aflæs indholdsfortegnelserne på alle 10 produkter og noter alle E-numre.
2. Slå hvert E-nummer op og find: navn, funktion (farvestof, konserveringsmiddel, emulgator osv.) og eventuelle advarsler.
3. Lav en tabel over E-numre og hyppighed på tværs af produkterne.
4. Sammenlign et "naturligt" produkt med et stærkt forarbejdet og tæl E-numre.
5. Diskutér: Hvad er forskellen på "naturligt" og "kunstigt" tilsætningsstof?

Databehandling: Søjlediagram over de 5 hyppigste E-numre. Kategorisér efter funktion.

Diskussion: Er alle E-numre skadelige? Hvad ville ske med vores mad uden tilsætningsstoffer?

Formål: At forstå, at mange farver i mad er blandinger af farvestoffer, og at de kan separeres ved kromatografi.

Materialer: Kaffefilterstrip (ca. 2×10 cm), farvet sodavand eller farvede slik (M&Ms), varmt vand + lidt salt som mobilfase, blyant, lineal, glas.

Fremgangsmåde:

1. Tegn en blyantslinje 1 cm fra bunden af filterstriperne.
2. Placer en dråbe farvet sodavand eller fugtet slik-farvestof på linjen.
3. Lad tørre og gentag 3 gange for koncentration.
4. Sæt strippen i en smule saltvand (1% NaCl) i glasset – farvestoffet må ikke røre vandet.
5. Lad vandet stige op og observer separation af farver.

Databehandling: Mål Rf-værdier (afstand stof rejst / afstand opløsningsmiddel rejst). Tegn og beskriv mønstret.

Diskussion: Hvad er E102 (tartrazin) og E110? Hvorfor er nogle farvestoffer mere mobile end andre?

Formål: At forstå pH-skalaen og at mange processer i madlavning er syre-base-reaktioner.

Materialer: pH-papir eller pH-meter, citronsaft, eddike, mælk, vand, bikarbonat (opløst), cola, æblejuice, æg (hvide).

Fremgangsmåde:

1. Forbered 8 prøver af de nævnte madvarer i separate glas.
2. Dyp pH-papir i hvert glas og aflæs pH-værdien.
3. Tegn en pH-skala fra 0-14 og placer alle madvarer på skalaen.
4. Tilsæt eddike til mælken og observer, hvad der sker (kasein udfælder).
5. Bland bikarbonat og citronsaft og mål pH-ændringen.

Databehandling: Tegn pH-skala med madvarer placeret. Beskriv ændringerne ved blandingsforsøgene.

Diskussion: Hvad sker der med enzymer, når pH ændres? Hvorfor syrner mælk?

Formål: At forstå, at bagepulver er en kemisk reaktion (syre + base → CO₂) og at CO₂ gør kager lette og luftige.

Materialer: Bagepulver, natron, citronsyre eller eddike, vand, mellemstore balloner, tomme flasker, målecylinder.

Fremgangsmåde:

1. Hæld 1 dl vand i en flaske og tilsæt 1 tsk bagepulver.
2. Træk en ballon over flaskehalsen og observer oppustningen.
3. Gentag med 1 tsk natron + 1 tsk citronsyre og sammenlign CO₂-mængden.
4. Gentag med ½ tsk og 2 tsk og sammenlign.
5. Mål ballonernes omfang med en snor.

Databehandling: Tabel over mængde bagepulver og ballonens omfang (cm). Graf.

Diskussion: Hvad er reaktionsligningen for bagepulver? Hvorfor bruges syrnet mælk i opskrifter med natron?

Formål: At koble kemisk energiindhold til praktisk ernæring og forstå, hvad kcal og kJ betyder.

Materialer: Madpakke med emballage, næringsdeklarationer, lommeregner, vægt.

Fremgangsmåde:

1. Vej hvert element i madpakken (brød, pålæg, frugt, drikke).
2. Aflæs energiindholdet pr. 100 g fra næringsdeklarationen.
3. Beregn energi (kJ) pr. element: (vægt/100) × kJ pr. 100 g.
4. Læg sammen til total og sammenlign med anbefaling for 14-16-årige (2000-2500 kcal/dag).
5. Udregn fordelingen af energi fra kulhydrat, fedt og protein i procent.

Databehandling: Cirkeldiagram over energifordeling (kulhydrat/fedt/protein). Søjlediagram over elementer.

Diskussion: Hvad er forskellen på kcal og kJ? Hvad sker der, hvis man konsekvent spiser for lidt eller for meget?

Formål: At bruge kemiske påvisningsreaktioner til at identificere næringsstoffer i mad.

Materialer: Madvarer: brød, kød, æg, kartoffel, sukker, salat. Jodopløsning (fra apotek eller naturfagslokalet), brunt bagepapir, hvide tallerkener, pipetter eller dråbeflasker. (Læreren klargør evt. biuret-reagens: 5% NaOH + 1% CuSO₄ – håndteres af læreren pga. ætsende NaOH.)

Fremgangsmåde:

1. Placer en lille smule af hvert madvare på en hvid tallerken.
2. Jodtest (stivelse): dryp 1 dråbe jodopløsning. Blåsort farve = stivelse til stede.
3. Fedttest: gnid madvaren på brunt bagepapir. Hold op mod lyset – gennemsigtigt plet = fedt til stede.
4. Protein-test (valgfrit med lærers biuret-reagens): tilsæt 2-3 dråber, lila/violet = protein til stede.
5. Opsaml resultaterne i en tabel.

Databehandling: Skema med madvare og +/− for stivelse, protein og fedt.

Diskussion: Hvad er funktionen af kulhydrater, fedt og protein i kroppen? Hvad er et vitamin?

Formål: At modellere, om vask og skrælning kan reducere rester af overfladebelæg på frugt.

Materialer: Æbler, fødevaresikker rød farve (model for pesticid), pensel, vand, opvaskebørste, kniv, hvide servietter.

Fremgangsmåde:

1. Pensél rød farve på 4 æbler som model for pesticid.
2. Lad tørre i 5 min (simulerer indbinding i overflade).
3. Æble 1: ingen behandling (kontrol).
4. Æble 2: skyl 10 sek under koldt vand.
5. Æble 3: vask 30 sek med opvaskebørste og sæbe.
6. Æble 4: skræl skallen helt af.
7. Aftør med hvid serviet og sammenlign farverest.

Databehandling: Bedøm farverest 0-5 for hvert æble. Diskutér modellens begrænsninger.

Diskussion: Kan alle pesticider vaskes af? Hvad er systemiske pesticider, og hvorfor er de anderledes?

Formål: At bruge offentlige data til at vurdere pesticidforekomst i dansk dagligmad.

Materialer: Computer, adgang til Fødevarestyrelsens pesticidrapport (pesticidrester.foedevarestyrelsen.dk).

Fremgangsmåde:

1. Hent den seneste pesticidovervågningsrapport fra Fødevarestyrelsen.
2. Find tabellen over andelen af prøver med overskridelse af grænseværdier.
3. Sammenlign konventionelle vs. økologiske produkter.
4. Find de 3 produkter med flest overskridelser og undersøg, hvilke pesticider det drejer sig om.
5. Søg information om de identificerede pesticidforbindelsers giftighed og nedbrydelighed.

Databehandling: Søjlediagram over overskridelsesprocenter. Sammenligning konventionel/økologisk.

Diskussion: Hvad er MRL (maksimalgrænseværdi)? Er alle pesticider i maden farlige?

Formål: At undersøge, hvordan gærens CO₂-produktion afhænger af sukkerkoncentration og temperatur.

Materialer: Tørgær, sukker, vand (varmt, stuetemperatur og koldt), flasker, balloner, stoppur, lineal.

Fremgangsmåde:

1. Lav sukkeropløsninger: 0%, 5%, 10% og 20% sukker i 200 ml lunkent vand.
2. Tilsæt 1 tsk gær til hver flaske og træk en ballon over halsen.
3. Mål ballonens omfang (med snor) hvert 10. minut i 40 min.
4. Gentag forsøget med 10% sukker ved koldt, stuetemperatur og varmt vand (max 40°C).
5. Sammenlign resultaterne.

Databehandling: Grafer: tid (x) vs. ballonomfang (y) for hvert forsøg. Sammenlign kurver.

Diskussion: Hvad er reaktionsligningen for gæring? Hvad er anaerob respiration vs. forbrænding?

Formål: At forstå mælkesyrebakteriernes fermentering og hvad der giver yoghurt dens syrlige smag og faste konsistens.

Materialer: Sødmælk, naturel yoghurt (starterkultur), termometer, pH-papir, varmt vandbad (ca. 42°C), glas med låg.

Fremgangsmåde:

1. Varm 500 ml mælk op til 85°C og afkøl til 42°C.
2. Mål pH (~ 6,5). Tilsæt 2 spsk naturel yoghurt og rør rundt.
3. Hæld i glas, sæt låg på og placer i vandbad ved 42°C.
4. Mål pH hvert 30. minut i 3-4 timer.
5. Observer, hvornår mælken stivner (pH under ~4,6).

Databehandling: Graf over tid (x) vs. pH (y). Marker det tidspunkt yoghurten stivner.

Diskussion: Hvad er mælkesyre, og hvad gør den ved kaseinproteinerne? Hvad er probiotika?

Formål: At gøre sukkerindholdet i dagligdagsdrikke konkret og sammenligne med sundhedsanbefalinger.

Materialer: Udvalgte drikkevarer (sodavand, juice, energidrik, mælk, vand), vægt, sukkerskål, små glas, udskrift af WHO's sukkeranbefalinger.

Fremgangsmåde:

1. Aflæs sukkerindholdet pr. 100 ml fra næringsdeklarationen på hvert produkt.
2. Beregn sukkerindholdet i en standardportion (fx 330 ml dåse eller 250 ml glas).
3. Vej den beregnede sukkermængde op på en vægt og stil i et lille glas ved siden af drikken.
4. Opstil alle produkter med tilhørende sukkerglas og fotografér.
5. Sammenlign med WHO's anbefaling: max 25 g fri sukker pr. dag for voksne.

Databehandling: Søjlediagram over sukkerindhold (g) pr. portion. Markér WHO's daglige anbefaling.

Diskussion: Hvad er "frit sukker"? Hvad er forskellen på sukker i frugt og sukker i sodavand?

Formål: At forstå, hvordan sukker via bakterier danner syre, der opløser calcium i tandemaljens krystalstruktur.

Materialer: Hele æg (skallen som emalje-model), eddike, cola, appelsinjuice, vand, gennemsigtige glas, lup.

Fremgangsmåde:

1. Placer ét æg i hvert glas med de 4 væsker.
2. Observer dagligt i 5-7 dage: notér bobler, farveændring og skallens tilstand.
3. Tag ægget op efter 3 dage og mærk forsigtigt på skallen (er den blødere?).
4. Sammenlign skallernes tilstand efter 7 dage.
5. Mål pH i væskerne før og efter.

Databehandling: Bedøm skallens opløsning 0-3 for hvert glas. Beskriv sammenhæng med pH.

Diskussion: Hvad er CaCO₃ og CaPO₄ i tænder? Hvad gør fluor ved tandemaljens krystalstruktur?

Formål: At sammenligne energiindholdet og udladningsegenskaberne hos to batterityper.

Materialer: Alkaliske AA-batterier (2 stk.), lithium AA-batterier (2 stk.), en lommelygte eller en lille motor som belastning, multimeter, stoppur.

Fremgangsmåde:

1. Mål startspændingen i hvert batteri med multimeter.
2. Tilslut batteriet til lommelygten og start stopuret.
3. Mål spændingen hvert 5. minut og noter tidspunkt for, hvornår lyset svækkes tydeligt.
4. Gentag med det andet batteritype under identiske forhold.
5. Sammenlign total driftstid og spændingskurver.

Databehandling: Tidsgraf over spænding (V) for begge batterityper. Markér udladningstidspunkt.

Diskussion: Hvorfor er lithiumbatterier lettere og har højere energitæthed? Hvad er et genopladeligt lithium-ion-batteri?

Formål: At forstå, at adgangen til lithium er geografisk skævt fordelt og har store geopolitiske konsekvenser for den grønne omstilling.

Materialer: Computer, verdenskort, data fra US Geological Survey (USGS Minerals Yearbook) om lithiumreserver pr. land.

Fremgangsmåde:

1. Hent data om lithiumreserver og produktion pr. land (USGS eller Wikipedia).
2. Tegn et verdenskort og markér reserverne med proportionale cirkler.
3. Identificér "lithium-trekanten": Bolivia, Argentina og Chile.
4. Find hvilke lande der producerer de fleste elbiler og sammenlign med reservernes placering.
5. Diskutér: Hvad sker der, hvis ét land monopoliserer adgangen?

Databehandling: Kort med reservecirkler. Søjlediagram over de 5 største producenter.

Diskussion: Er lithium bæredygtigt? Hvad er vandforbruget ved lithiumudvinding i Atacama-ørkenen?

Formål: At forstå, at sjældne jordarter (neodym) er centrale i moderne teknologi, herunder vindmøller og elbilmotorer.

Materialer: Neodym-magnet (fra gammel harddisk eller købt), ferritmagnet, papirklips, linealmål, blyant.

Fremgangsmåde:

1. Tæl, hvor mange papirklips neodym-magneten kan løfte i en kæde.
2. Gentag med ferritmagnet og sammenlign.
3. Mål afstanden, hvorfra magneten stadig kan trække et enkelt klips.
4. Undersøg hvilke materialer der blokerer magnetfeltet (aluminium, papir, stål).
5. Slå op: Hvilke sjældne jordarter er i neodym-magneter? (Neodym, dysprosium, bor)

Databehandling: Tabel over magnettype, løftede klips og rækkevidde. Sammenlign.

Diskussion: Hvor bruges neodym-magneter i samfundet? Hvad sker der, hvis Kina begrænser eksporten?

Formål: At forstå, at en mobiltelefon indeholder op til 60 grundstoffer, og at genanvendelse er afgørende for at sikre fremtidig adgang til sjældne metaller.

Materialer: Computer, evt. et gammelt printedkort til visuel inspektion, data fra Miljøstyrelsen om e-affald.

Fremgangsmåde:

1. Find en oversigt over grundstoffer i en smartphone (søg "elements in a smartphone").
2. Identificér hvilke grundstoffer der er sjældne jordarter og klassificerede som kritiske råstoffer af EU.
3. Slå op: Hvad genanvendes af e-affald i Danmark vs. globalt (%).
4. Undersøg, hvad der sker med e-affald, der sendes til Vestafrika (Agbogbloshie i Ghana).
5. Beregn, hvor mange ton sjældne jordarter der potentielt kan genvindas fra Danmarks e-affald pr. år.

Databehandling: Oversigt over grundstoffer i smartphone + kritikalitet. Tabel over genanvendelses­procenter.

Diskussion: Hvad er "urban mining"? Hvorfor er genanvendelse af sjældne jordarter teknisk svært?

Formål: At forstå, hvordan blandingsforhold påvirker betonens styrke og hvad cement er kemisk.

Materialer: Portlandcement (fra byggemarked), sand, vand, silikoneform eller muffinform, vægt, lommeregner. Sikkerhed: brug handsker og undgå at indånde cementstøv.

Fremgangsmåde:

1. Lav tre blandinger med cement:sand-forhold 1:1, 1:3 og 1:6 (hold vand konstant).
2. Hæld i forme og lad hærde i 7 dage (eller mindst 3 dage).
3. Test styrken ved at placere en klods og trin/trykke gradvist – eller brug en fjeder-badevægt til at måle brudkraft.
4. Sammenlign de tre blandinger.
5. Observer overfladen: er blandingen homogen? Er der revner?

Databehandling: Tabel over blandingsforhold og observeret styrke. Rangér fra stærkest til svagst.

Diskussion: Hvad sker der kemisk, når cement hærder? Hvorfor tilsættes armering af stål?

Formål: At forstå, at cementproduktion er ansvarlig for ca. 8% af verdens CO₂-udledning, og at forstå den kemiske baggrund.

Materialer: Lommeregner, data om global cementproduktion (ca. 4 mia. ton/år), reaktionsligning for kalcination.

Fremgangsmåde:

1. Lær reaktionsligningen: CaCO₃ → CaO + CO₂ (kalcination ved 900°C).
2. Beregn: 1 ton kalksten (CaCO₃) frigiver ca. 0,44 ton CO₂. Hvor meget CO₂ pr. ton cement?
3. Find den globale cementproduktion og beregn total CO₂-udledning fra cement.
4. Sammenlign med Danmarks samlede CO₂-udledning (~40 Mt/år).
5. Undersøg: Hvad er "grøn cement" og CO₂-fangst i cementindustrien?

Databehandling: Beregning af CO₂ pr. ton og globalt. Søjlediagram over store CO₂-udledende industrier.

Diskussion: Kan beton erstattes? Hvad er geopolymer-beton?

Formål: At bekræfte formlen R = ρ·L/A og forstå, hvorfor tykkere og kortere ledninger har mindre modstand.

Materialer: Kobbertråd i to tykkelser (fx 0,5 mm og 1,0 mm diameter), multimeter (modstandsmåler), krokodillenæb, lineal.

Fremgangsmåde:

1. Klip 5 stykker kobbertråd af samme tykkelse i længder: 10, 20, 40, 80 og 160 cm.
2. Mål modstanden (Ω) i hvert stykke med multimeter.
3. Tegn en graf: længde (x) vs. modstand (y). Er den lineær?
4. Gentag med den anden trådtykkelse (40 cm) og sammenlign modstanden.
5. Beregn den specifikke modstand ρ for kobber fra dine målinger.

Databehandling: Lineær graf for R vs. L. Beregn ρ og sammenlign med tabelværdien (1,68 × 10⁻⁸ Ωm).

Diskussion: Hvorfor bruges kobber og ikke jern i elledninger? Hvad er fordelen ved aluminium i højspændingskabler?

Formål: At forstå kobberraffinering ved elektrolyse og koble det til industriel kobberrensning.

Materialer: Kobber(II)sulfat-opløsning (20 g/l), to kobberstykker (elektroder), 9V batteri + ledninger, krokodillenæb, vægt, papir.

Fremgangsmåde:

1. Vej begge kobberelektroder og noter massen.
2. Sæt elektroderne i opløsningen, tilslut batteriet: pluspol til anode, minuspol til katode.
3. Lad elektrolysen køre i 10-15 min og observer farveændringen ved katoden.
4. Tag elektroderne op, lad tørre og vej igen.
5. Beregn masseforskydning: hvor meget kobber er gået fra anode til katode?

Databehandling: Masseforskel for anode og katode. Skriv halvreaktionerne for anode og katode.

Diskussion: Hvad bruges elektrolytisk kobberrensning til industrielt? Hvad er kobberets renhedsgrad i elektrisk ledning?