Zielsetzung: Wie können wir junge Menschen über den Klimawandel aufklären? Wie können wir diese jungen Menschen für das Thema erneuerbare Energien begeistern? Und wie können wir unsere Schülerinnen und Schüler zu beruflichen Möglichkeiten in der Branche verhelfen? Diesen drei Fragen widmet sich das Bildungsprojekt WIN(D)SCHOOL. Um das Ziel der Klimaneutralität bis 2045 zu erreichen, werden die erneuerbaren Energien in den nächsten Jahren eine entscheidende Rolle spielen. Das Ziel ist es, die derzeitige Leistung von 8,5 GW in der deutschen Offshore-Windenergie auf mindestens 30 GW bis 2030 und 40 GW bis 2035 auszubauen. Für diese Ausbauziele werden vor allem qualifizierte Fachkräfte entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Nöten sein. Dagegen steht einerseits der gegenwärtige Fachkräftemangel in Deutschland, andererseits die soziale Wirklichkeit in Deutschland. Nach aktuellen Berechnungen zufolge werden allein bis 2050 etwa drei Mal so viele Fachkräfte wie bisher notwendig sein, um den Ausbau von Windenergie in Deutschland voranzutreiben. Die Forschung zeigt uns zudem seit vielen Jahren, dass die Bildungschancen unserer Schülerinnen und Schüler in Deutschland ungleich verteilt sind. Studien zeigen, dass der Bildungserfolg in allen Bildungsbereichen nach wie vor an die sozio-ökonomische Herkunft geknüpft ist. Auch andere Merkmale wie Migrationshintergrund, Geschlecht oder Behinderung spielen dabei eine Rolle. WIN(D)SCHOOL zielt darauf ab, das Interesse von vorrangig Hamburger Stadtteilschülerinnen und -schülern an MINT-Fächern in Schulworkshops zu wecken sowie zu fördern und Möglichkeiten im Arbeitsfeld Offshore-Windenergie aufzuzeigen. Als Bindeglied zwischen Schulen und Unternehmen in der Offshore-Windenergiebranche bietet die Stiftung OFFSHORE-WINDENERGIE am Ende der Workshops konkrete Kontakte zu Energieunternehmen oder sogar Universitäten in Hamburg und Norddeutschland an, um dort eine Ausbildung oder ein Studium aufzunehmen. Aufgrund gemachter Erfahrungen, soll ein besonderes Augenmerk auf Jugendliche mit Migrationshintergrund gelegt werden. Ein geschlechterneutrales Vorgehen soll im Vordergrund stehen, um den Anteil von weiblichen Berufsanfängerinnen in technischen Berufen zu erhöhen.
Das vorliegende Papier untersucht die ökonomischen Auswirkungen der Wiedervernässung von Mooren in Deutschland mit einem Fokus auf den Arbeitsmarkt. Die Szenariorechnung zeigt mit etwa 15.000 zusätzlichen Arbeitsplätzen leicht positive Beschäftigungseffekte. Diese werden durch eine hohe Umverteilung innerhalb der Branchen begleitet, wodurch die Gesamtzahl der betroffenen Stellen etwa doppelt so hoch ist. Eine wesentliche Erkenntnis der Analyse liegt in der Verdeutlichung der komplexen ökonomischen Zusammenhänge, die bei einer Wiedervernässung von Mooren zu beachten sind. So erfordert eine erfolgreiche Begleitung der Wiedervernässung gezielte Qualifizierungs- und Weiterbildungsmaßnahmen und Unterstützung beim Aufbau neuer Wertschöpfungsketten. Die regionale Konzentration der Moorflächen macht es notwendig, lokale Besonderheiten und regionale Strukturen zu berücksichtigen.
DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]
The ISND08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 0100, 0200, 0400, 0500, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
The ISAD08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISA): Routinely scheduled observations for distribution from automatic (fixed or mobile) land stations (e.g. 0000, 0100, … or 0220, 0240, 0300, …, or 0715, 0745, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP HALF HOURLY H+30)
The ISID08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISI): Intermediate synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
The ISMD08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISM): Main synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
The CSDL08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;)
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 59 |
| Kommune | 7 |
| Land | 27 |
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|---|---|
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| License | Count |
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|---|---|
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| Keine | 29 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 15 |
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