Wichtige Hinweise zum Layer: Grundlage des spezifischen Grünvolumens pro Nettoteilblock bildet das spezifische Grünvolumen als Raster mit einer räumlichen Auflösung von 1m (beachte: Basisdatensatz in GK5 mit 0,5 m Auflösung). Dieses wurde im vorliegenden Layer für die einzelnen Nettoteilblöcke statistisch ausgewertet. Der ausgewiesene Wert entspricht hierbei dem Mittelwert aller im jeweiligen Block enthaltenen Rasterzellen. Ein Rückschluss auf deren Verteilung sowie der vegetativen Strukturelemente im Raum (zum Beispiel nur Wiese und am Flächenrand hohe Vegetation oder Wiese mit Baumbestand) lässt sich daraus nicht ableiten. Für konkretere Aussagen zur Verteilungsstruktur ist das Raster des spezifischen Grünvolumens heranzuziehen. Da Gewässerflächen (hier: Nettoteilblockflächen mit der Nutzungsart Gewässer) mit Ausnahme von Baumkronenüberhängen kein durch Fernerkundung erfassbares Grünvolumen enthalten, bleiben diese Flächen von der Darstellung des Grünvolumens unberücksichtigt. Allgemeine Hintergrundinformationen zum spezifischen Grünvolumen: Das spezifische Grünvolumen als Synonym für Grünvolumenzahl basiert auf dem durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) erstellten Gutachten "Grünvolumenbestimmung der Stadt Dresden auf der Grundlage von Laserscandaten" vom August 2014 (Beachte: Datenbasis 2009-2011). Dieses ist unter dem zugeordneten Dokument einsehbar. Einleitung: Städtisches Grün ist aus stadtökologischer und sozialer Sicht unverzichtbar und erfüllt wichtige Funktionen wie Staubbindung, Temperaturminderung, Winddämpfung oder Grundwasserneubildung. Darüber hinaus bilden öffentliche Grünanlagen Oasen der Ruhe, die der Erholung, Freizeitgestaltung und Kommunikation dienen und wichtige soziale Funktionen erfüllen. Je nach Kontext wird die Vegetation durch unterschiedliche Bestandsmerkmale beschrieben: - Forstwirtschaft (Baumart, Bestandsdichte, Brusthöhendurchmesser und Überschirmungsgrad) - Botanik (Blattflächenindex - LAI = Leaf Area Index - als Grundlage zur Bestimmung der Belaubungsdichte sowie der fotosynthetischen Aktivität bzw. der Produktionsleistung) - Landwirtschaft (pflanzliche Biomasse, als Maß der Ertragsbilanzierung). Im städtischen Kontext ist aufgrund der Artenvielfalt der Vegetation eine Erfassung von Blattflächenindex oder Biomasse schwierig. Aus diesem Grund spielen einfache, planerisch sinnvolle und vor allem praktikable Indikatoren eine wichtige Rolle. Für die Anwendung in der großmaßstäbigen Bauleit- und Landschaftsplanung wurde deshalb eine rechnerische Bestimmung des Grünvolumens durch die Planungsgemeinschaft GROSSMANN, SCHULZE, POHL entwickelt. Dabei wird das Grünvolumen mittels der flächenbezogenen Grünvolumenzahl (GVZ) beschrieben. Sie wurde als Pendant zu den planungsrelevanten Richtgrößen der baulichen Nutzung, wie der Grundflächenzahl (GRZ) oder der Geschossflächenzahl (GFZ) eingeführt. Es soll neben den vegetationsbezogenen Indikatoren Biotopflächenfaktor (BFF), Bodenfunktionszahl (BFZ) und dem Durchgrünungsgrad die Formulierung von Mindestanforderungen an die Grünausstattung bei der Planung ermöglichen, da sie eine hohe ökologische Aussagekraft besitzt. Was beschreibt die Grünvolumenzahl (GVZ)? Als Grünvolumen wird die Summe des oberirdischen Volumens aller Pflanzen verstanden. Es wird in m³ angegeben. Das Grünvolumen ist durch die äußere Hülle der Vegetation begrenzt, die in der praktischen Erfassung über idealisierte geometrisch primitive Formen beschrieben wird: - Quader: Rasen, Kräuter sowie Sträucher - Kugel: z. B. Eiche - Zylinder: z. B. Pappel - Kegel: z. B. Nadelbaum Aus der Grünvolumensumme aller Vegetationsobjekte in Bezug auf eine definierte Bezugsfläche (z. B. Baublock) ergibt sich die Grünvolumenzahl (GVZ), die alternativ auch als "spezifisches Grünvolumen" bezeichnet wird und die Einheit m³/m² besitzt. Das vorliegende generalisierte Raster (ursprüngliche Auflösung 0,5 m) weist für die einzelnen Zellen (Auflösung jetzt 1 m) bereits das spezifische Grünvolumen (m³/m²) auf, welches zugleich dem absoluten Grünvolumen entspricht. Datengrundlage/Methodik: Grundlage der Bestimmung des Grünvolumens sind Laserscandaten, RGBI-Bilddaten sowie Gebäudedaten. Eine detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise ist dem zugeordneten Dokument zu entnehmen. Klassifizierung des spezifischen Grünvolumen: - 1. Klasse: vegetationslos (= 0 m³/m²) - 2. Klasse: bis einschließlich 0,1 m³/m² - 3. Klasse: bis einschließlich 0,5 m³/m² - 4. Klasse: bis einschließlich 0,75 m³/m² - 5. Klasse: bis einschließlich 1 m³/m² - 6. Klasse: bis einschließlich 3 m³/m² - 7. Klasse: bis einschließlich 8 m³/m² - 8. Klasse: bis einschließlich 14 m³/m² - 9. Klasse: bis einschließlich 20 m³/m² - 10. Klasse: bis einschließlich 25 m³/m² - 11. Klasse: größer als 25 m³/m² Die Klassifikation in der vorliegenden Abstufung erfolgt aufgrund der im Modell getroffenen Annahmen sowie zur besseren plastischen Darstellung der Vegetationsobjekte. Einschränkung: Entsprechend der vorgesehenen Nutzung für die Umwelt-, Landschafts- und Bauleitplanung ist trotz scheinbar detaillierter Darstellungsmöglichkeit der Anwendungsmaßstab auf 1:5.000 begrenzt.
<p>Alle Wirtschaftsbereiche zusammen verbrauchen fast drei Viertel der in Deutschland benötigten Primärenergie. Der Anteil des verarbeitenden Gewerbes am Primärenergieverbrauch aller Produktionsbereiche lag 2022 bei rund 46 Prozent. Der Energiebedarf dieses Gewerbes blieb im Zeitraum 2010 bis 2022 etwa konstant, der spezifische Energieverbrauch pro Tonne Stahl, Glas oder Chemikalien ging aber zurück.</p><p>Der Energiebedarf Deutschlands</p><p>Der gesamte Primärenergiebedarf Deutschlands betrug im Jahr 2022 nach dem Inländerkonzept rund 11.854 Petajoule (PJ). Dabei wird der Verbrauch inländischer Wirtschaftseinheiten in der übrigen Welt in die Berechnung des Gesamtverbrauchs einbezogen, während der Verbrauch gebietsfremder Einheiten im Inland unberücksichtigt bleibt. Die privaten Haushalte in Deutschland verbrauchten rund 30 % der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a>. Die Wirtschaft mit ihren vielen Produktionsbereichen benötigte die übrigen 70 %. Zu diesen Bereichen zählen das Herstellen von Waren, das Versorgen mit Energie und der Warentransport. All diese Produktionsbereiche verbrauchten im Jahr 2022 zusammen mehr als 8.170 PJ Primärenergie (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch 2022 (Inländerkonzept)“).</p><p>Zur Begriffsklärung: Mit der Präposition „primär“ betonen Fachleute, dass der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/energie/primaerenergiegewinnung-importe">“Primär“-Energiebedarf</a> sowohl den realen Energiebedarf bei Energieverbrauchern erfasst als auch die Energieverluste, die bei der Bereitstellung und beim Transport von Energie entstehen. Und diese Verluste sind hoch: Mehr als ein Drittel aller Primärenergie geht bei der Bereitstellung und beim Transport von Energie verloren <a href="https://www.destatis.de/GPStatistik/receive/DEMonografie_monografie_00003790">(Statistisches Bundesamt 2006)</a>.</p><p>Der Energiebedarf des verarbeitenden Gewerbes</p><p>Die Firmen, die Waren herstellen, werden als „verarbeitendes Gewerbe“ bezeichnet. Sie hatten von allen Produktionsbereichen im Jahr 2022 mit circa 3.768 PJ den größten Primärenergiebedarf. Das ist ein Anteil von rund 46 % am Energieverbrauch aller Produktionsbereiche. Der nächstgrößte Energieverbraucher war die Energieversorgung mit 1.594 PJ (oder 19,5 % Anteil am <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a>), gefolgt vom Verkehr mit 1.121 PJ (oder 13,7 % Anteil am Primärenergieverbrauch) (siehe Abb. „Anteil wirtschaftlicher Aktivitäten am Primärenergieverbrauch aller Produktionsbereiche 2022“).</p><p>Primärenergienutzung des verarbeitenden Gewerbes</p><p>Die Primärenergienutzung innerhalb des verarbeitenden Gewerbes verteilt sich auf verschiedene Produktionssektoren (siehe Abb. „Anteile der Sektoren am <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a> des verarbeitenden Gewerbes 2022“). Ein wichtiger Sektor ist dabei die Chemieindustrie. Sie benötigte im Jahr 2022 mit rund 1.592 PJ von allen Sektoren am meisten <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a> zur Herstellung ihrer Erzeugnisse. Das ist ein Anteil von 42,3 % am Energieverbrauch im <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/v?tag=verarbeitenden_Gewerbe#alphabar">verarbeitenden Gewerbe</a>. Weitere wichtige Energienutzer sind die Metallindustrie mit einem Anteil von 14,7 % sowie die Hersteller von Glas, Glaswaren, Keramik, verarbeiteten Steinen und Erden mit 7,3 % am Energieverbrauch im verarbeitenden Gewerbe.</p><p>Die Energie wird Unternehmen dabei als elektrischer Strom, als Wärme (etwa als Dampf oder Thermoöl) sowie direkt in Form von Brennstoffen (wie Erdgas, Kohle oder <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/b?tag=Biomasse#alphabar">Biomasse</a>) zur Verfügung gestellt.</p><p>Gleichbleibender Primärenergieverbrauch</p><p>Seit dem Jahr 2010 blieb der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a> in fast allen Produktionssektoren relativ konstant (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch ausgewählter Sektoren des verarbeitenden Gewerbes“).</p><p>Gesunkene und gestiegene Primärenergieintensität </p><p>Die Primärenergieintensität beschreibt, wie viel <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a> bezogen auf die erzielte Bruttowertschöpfung eines Produktionsbereichs oder Wirtschaftszweigs verbraucht wird. Die Entwicklung dieser Energieintensität über mehrere Jahre kann einen Hinweis darauf geben, ob in einem Wirtschaftszweig energieeffizient gearbeitet wird.</p><p>Die Primärenergieintensität einzelner Wirtschaftszweige entwickelte sich im Zeitraum 2010 bis 2021 unterschiedlich (siehe Abb. „Primärenergieintensität ausgewählter Sektoren des verarbeitenden Gewerbes“):</p><p>Begrenzte Aussagekraft der Primärenergieintensität</p><p>Schwankende Preise für Rohstoffe und Produkte sowie andere äußere Wirtschaftsfaktoren oder ggf. auch die Auswirkungen der weltweiten Corona-Pandemie beeinflussen zwar die Bruttowertschöpfung, nicht aber die Energieeffizienz eines Prozesses. Die Primärenergieintensität eignet sich daher nur eingeschränkt, um die Entwicklung der Energieeffizienz in den jeweiligen Herstellungsprozessen zu beschreiben. Dies ist unter anderem deutlich bei den Kokerei- und Mineralölerzeugnissen zu sehen.</p>
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in Rottendorf sind mehrere Bäume der Art Robinia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/9b901002-a1fd-47b0-89d4-eb12f9117233?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 23.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/713101d0-8137-4da5-9010-8281fadd8bff?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Außer dem bekannten Treibhausgas Kohlendioxid (CO2) existieren weitere stark klimawirksame Spurengase biologischen Ursprungs, z.B. Lachgas (N2O) und Methan (CH4), die mikrobiell im Boden produziert (N2O, CH4) oder im Falle des Methans auch verbraucht (oxidiert) werden. Die steigende atmosphärische CO2-Konzentration kann sich über die Pflanzen in vielfacher Weise auf die bodenmikrobiellen, Spurengasproduzierenden Prozesse auswirken. So ist beispielsweise nachgewiesen worden, dass der Wasserverbrauch der Pflanzen unter erhöhtem CO2 häufig sinkt und die Abgabe von leicht zersetzbarem Kohlenstoff an den Boden (Wurzelexudation) steigt. Beides könnte die Denitrifikation und damit die N2O-Produktion begünstigen, ebenso die Methanproduktion, wenn im Boden anaerobe Bedingungen (z.B. durch Überflutung) eintreten. Steigende Bodenfeuchte würde zugleich die Sauerstoff-abhängige Methanoxidation im Oberboden hemmen. Zu diesem Thema existieren bislang weltweit nur Kurzzeit- und Laborstudien. Im hier vorgestellten Projekt werden im Freilandexperiment die Langzeitauswirkungen steigender atmosphärischer CO2-Konzentrationen über das System Pflanze-Boden auf die Flüsse der klimawirksamen Spurengase N2O und CH4 in einem artenreichen Dauergrünland untersucht. Hierzu gelangt ein im Institut für Pflanzenökologie neuentwickeltes Freiland-CO2-Anreicherungssystem (FACE) zur Anwendung, bei dem die CO2-Konzentration in drei Anreicherungsringen seit Mai 1998 um etwa 20 Prozent gegenüber den drei Kontrollringen erhöht wurde. Über die Jahresbilanzierungen der Spurengasflüsse sowie über begleitende Prozessstudien soll geklärt werden, wie und auf welche Weise erhöhtes CO2 auf die N2O- und CH4-Spurengasflüsse rückwirkt. Die ersten Ergebnisse zeigen deutlich, dass in einem etablierten artenreichen Ökosystem wie dem untersuchten Feuchtgrünland zuerst die unterirdischen Prozesse auf die steigenden CO2-Konzentrationen reagierten (Bestandesatmung). Die oberirdische Biomasse zeigte erst nach etwa 1,5 Jahren der CO2-Anreicherung einen signifikanten Zuwachs gegenüber den Kontrollflächen. Im Jahr 1997, vor dem Beginn der CO2 -Anreicherung, waren sowohl die N2O-Emissionen als auch die CH4 Flüsse auf den (späteren) Anreicherungs- und den Kontrollflächen fast identisch. Seit Beginn der Anreicherung hingegen sind die N2O-Emissionen vor allem während der Vegetationsperiode dramatisch angestiegen: auf 278 Prozent der Emissionen der Kontrollflächen. Die Methanoxidation war rückläufig unter erhöhtem CO2: Mittlerweile oxidieren die CO2 Anreicherungsflächen 20 Prozent weniger CH4 als die Kontrollflächen (Jahr 2000), wobei auch hier der größte Unterschied während der Vegetationsperiode auftrat. Eine erhöhte Bodenfeuchte kommt als Erklärung nicht in Frage, da sich diese nicht geändert hat.
Erprobung von Mulchverfahren, insbesondere mit Biomasse, zur Foerderung des Wachstums von Forstkulturen, Einsparung von Herbiziden bei der Jungwuchspflege und Verbesserung des Bodenzustandes.
Der Verlust an Artenvielfalt und Biomasse bei Insekten und anderen Arthropoden wurde nicht nur in der Agrarlandschaft, sondern auch in Naturschutzgebieten (NSG) dokumentiert, die sich fernab landwirtschaftlich genutzter Flächen befinden. Im vorliegenden Beitrag zeigen wir, dass unangepasstes Management von Moorstandorten die Habitateignung für überregional seltene und gefährdete Bodenarthropoden verringert und die Insektenbiomasse stark reduziert. In einem zweijährigen Bodenfallen-Untersuchungsprogramm wurde die Auswirkung der Mahd staunasser Moorflächen auf Bodenarthropoden in einem NSG in Mecklenburg untersucht, das von der Ostsee und dem ausgedehnten Waldgebiet der Rostocker Heide umgeben ist. Anhand der Aktivitätsdichten der nachgewiesenen Arten wurden die Bestände von Laufkäfern (Carabidae), Kurzflügelkäfern (Staphylinidae) und Webspinnen (Araneae) auf naturnahen Moorflächen, Sukzessionsstandorten und gemähten Flächen mit biostatistischen Methoden miteinander verglichen. Das derzeitige Management führt zu einem naturfernen Zustand in den Arthropodenbeständen. Verlust von Strukturvielfalt und Bodenverdichtung werden als mögliche Ursachen diskutiert. Von der Mahd profitieren v. a. weit verbreitete Arten. Moortypische, überregional gefährdete und seltene Arten präferieren naturnahe Standorte. Sie verlieren durch unangepasstes Management einen geeigneten Lebensraum. Da Moore einen wesentlichen Beitrag zur Erhaltung der Artenvielfalt liefern, sollten bisherige Strategien des Flächenmanagements in NSG hinsichtlich ihrer Wirkung auf Insekten und andere Arthropoden stetig überprüft werden. Maßnahmen, die nicht mit den Zielen des Biodiversitätsschutzes in Einklang stehen, sollten eingestellt werden.
Erneuerbare Energien, also vorrangig Solarenergie, Geothermie, Biomasse und Windkraft, sind als unerschöpfliche Quellen elementar wichtig für die heutige und zukünftige Energieversorgung Berlins. Der Ausbau der Solarenergienutzung wird dabei als besonders wichtiger Baustein in der Klimaschutzstrategie Berlins hervorgehoben. Der Senat von Berlin strebt eine klimaneutrale Energieversorgung der Stadt bis 2045 an. Daher wurde der Ausbau der erneuerbaren Energien, insbesondere die Nutzung der Solarpotenziale, im Berliner Energie- und Klimaschutzprogramm 2030 (BEK 2030) durch den Berliner Senat beschlossen. Eine wichtige Grundlage, die zum Abbau der bestehenden Hemmnisse der Solarenergie beitragen soll, ist der „Masterplan Solarcity“ . Am 06. Mai 2025 wurde der Masterplan in seiner zweiten Umsetzungsphase 2025-2030 durch die federführende Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe nach einem breiten Beteiligungsprozess veröffentlicht. Der Maßnahmenkatalog ist damit weiterhin die Basis für den weiteren Ausbau der Solarenergie in Berlin. Berlin nähert sich dem Ziel, bis 2035 einen Solarstromanteil von 25% an der Berliner Stromerzeugung zu erreichen ( Masterplan Solarcity ). Seit 2020 werden jährlich Monitoringberichte zum Masterplan Solarcity veröffentlicht (SenWEB 2025). Im Berliner Klimaschutz- und Energiewendegesetz vom 19. August 2021 (EWG Bln 2021) § 19 ist die vermehrte Erzeugung und Nutzung von erneuerbaren Energien auf öffentlichen Gebäuden als Ziel festgesetzt. Die Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe unterstützt insbesondere die Bezirke mit dem Förderprogramm SolarReadiness, unter anderem Statik und Anschlüsse an die Anforderungen von Solaranlagen anzupassen. Durch den so beschleunigten Ausbau von Solaranlagen erfüllt das Land Berlin die Vorbildrolle der öffentlichen Hand. Auf privaten Gebäuden greift außerdem seit dem 01. Januar 2023 bei wesentlichen Dachumbauten sowie bei Neubauten die Solarpflicht nach dem Solargesetz Berlin vom 05. Juli 2021. Bei einer Nutzungsfläche von mehr als 50 Quadratmetern sind Eigentümer:innen zur Installation und zum Betrieb einer Photovoltaikanlage verpflichtet. Weitere Informationen und einen Praxisleitfaden zum Solargesetz finden Sie hier . Zur Unterstützung bei der Erfüllung der Solarpflicht, sowie um die Wirtschaftlichkeit von Photovoltaikanlagen zu verbessern, fördert Berlin mit dem Förderprogramm SolarPLUS als Teil des Masterplan Solarcity den Photovoltaikausbau. So wurden seit Start des Programms im September 2022 bis Mai 2025 24.153 Zuwendungen aus SolarPLUS bewilligt. Im Mai 2019 wurde das Solarzentrum Berlin eröffnet, das als unabhängige Beratungsstelle rund um das Thema Solarenergie arbeitet ( Solarzentrum Berlin ). Das Zentrum wird von der Deutschen Gesellschaft für Sonnenenergie (DGS), Landesverband Berlin Brandenburg, betrieben und von der Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe als Maßnahme des Masterplans Solarcity finanziert. Auf Bundesebene wurden durch das Jahressteuergesetz 2022 die Umsatzsteuer für Lieferungen sowie die Installation von Solarmodulen, einschließlich der für den Betrieb notwendigen Komponenten und der Speicher, auf 0 Prozent gesenkt (JStG 2022, UStG § 12 Abs. 3). Diese Regelung betrifft Anlagen auf Wohngebäuden, öffentlichen Gebäuden und Gebäuden, die für dem Gemeinwohl dienende Tätigkeiten genutzt werden. Die Voraussetzungen für die Befreiung gelten als erfüllt, wenn die Anlagenleistung 30kWp nicht überschreitet. Der Nullsteuersatz gilt seit dem 1. Januar 2023. Am 15. Mai 2024 ist das Solarpaket I in Kraft getreten und hat Maßnahmen eingeführt, die den Ausbau der Photovoltaik (PV) in Deutschland erleichtern und beschleunigen soll. Ein Fokus liegt dabei auf sogenannten Balkonkraftwerken, also steckerfertigen Solaranlagen für den Eigengebrauch. Zusätzlich wurde ermöglicht, dass Solarstrom vom eigenen Dach vergünstigt an Mieterinnen und Mieter weitergegeben werden kann. Überschussstrom, der nicht selbst genutzt wird, kann kostenfrei und ohne Vergütung an Netzbetreiber abgegeben werden, wodurch Betreiber kleinerer Anlagen entlastet werden. Anlagenzertifikate sind bei größeren Leistungen (ab 270 kW Einspeisung oder 500 kW Erzeugung) erforderlich. Zum Stand Ende 2024 liegt der Solarstromanteil in Berlin bei 4,7 Prozent (SenWEB2025). Da die räumliche Darstellung und Nutzung von energierelevanten Daten, wie z. B. Solardaten, in Berlin zuvor uneinheitlich und durch verschiedene Angebote realisiert wurde, steht mit dem Energieatlas Berlin seit Juli 2018 ein Fachportal zur Unterstützung der Energiewende bereit, das die wichtigsten Daten benutzerfreundlich und anschaulich präsentiert sowie regelmäßig aktualisiert. Die im Umweltatlas an dieser Stelle dargestellten Inhalte für Photovoltaik (PV), d.h. der direkten Umwandlung von Sonnenenergie in elektrische Energie, und Solarthermie (ST), d.h. der Wärmegewinnung aus der solaren Einstrahlung, beziehen sich auf die im Energieatlas veröffentlichten Daten und deren Erfassungsstände: 07.10.2024 für die Standortdaten der Photovoltaik-Anlagen und 31.12.2015 bzw. 29.03.2023 (aggregierte BAFA-Daten) für diejenigen der Solarthermie. Im Rahmen der Fortführung des Energieatlas Berlin werden die Aktualität und Güte der Daten im Bereich der Solaranlagen, vor allem derjenigen mit Photovoltaik, kontinuierlich verbessert. Im Vergleich zur Solarthermie gibt es in Berlin deutlich mehr erfasste Photovoltaikanlagen. So wurden bis zum 31.12.2024 41.723 Anlagen installiert, die zusammen eine installierte Leistung von rund 380,6 MWp aufweisen. Der darüber jährlich zu produzierende Stromertrag kann nur geschätzt werden und wird bei ca. 343 GWh/a liegen (abzüglich 5 % bei der Generatorleistung und durchschnittlichem Stromertrag von 900 kWh/a pro kW). Theoretisch können mit dieser Leistung rund 131.000 Haushalte mit einem angenommenen mittleren Stromverbrauch von je 2.500 kWh/a versorgt werden. Seit der Erstellung des Energieatlas wurde die bisherige Erfassung im Solaranlagenkataster nicht weitergeführt, sondern umgestellt auf eine Kombination mehrerer Quellen (vgl. Datengrundlage) und Auswertungen. Abbildung 1 verdeutlicht die unterschiedlichen Ausbauzahlen je nach Bezirk (Abb. 1a), vor allem Stadtgebiete mit großräumiger Einzel- und Zweifamilienhausbebauung zeigen die größten Anteile. Dazu passend überwiegt mit rund 37.438 von 38.798 Anlagen die geringste Leistungsklasse mit bis zu 30 kWp (Abb. 1b), die auf kleinen Dächern und Balkonkraftanlagen bevorzugt eingesetzt werden. Im Jahr 2019 stieg der jährliche Zuwachs für Anlagen nach dem EEG erstmals wieder auf über 100.000 neuen Anlagen. Zum 01. Juli 2022 wurde die EEG-Umlage auf Null gesetzt und mit der EEG-Novelle 2023 komplett abgeschafft. Im Jahr 2024 wurden nach Daten der Bundesnetzagentur mit 15.556 neuen Anlagen der bis dahin größte Anstieg verzeichnet. Die aktuellsten Informationen über Photovoltaikanlagen in Berlin, wie beispielsweise ihre Standorte oder statistische Auswertungen zum Ausbau in den Bezirken, sind im Energieatlas Berlin in Form von Karten und Diagrammen abrufbar: https://energieatlas.berlin.de/ . Abb. 1a: Entwicklung nach Bezirken (Datenstand 06.03.2025), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur. Abb. 1b: Entwicklung nach Leistungsklassen (Datenstand 06.03.2025), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur. Der öffentlichen Hand kommt beim PV-Ausbau eine besondere Vorbildfunktion zu. Mit der Novellierung des Berliner Klimaschutz- und Energiewendegesetzes (EWG Bln) im Jahr 2021 ist bei öffentlichen Neubauten die Errichtung von Solaranlagen auf der gesamten technisch nutzbaren Dachfläche Pflicht. Bei öffentlichen Bestandsgebäuden ist grundsätzlich bis zum 31.12.2024 eine Solaranlage nachzurüsten. Ausnahmen gelten u. a. für Dachflächen, die aufgrund ihrer Lage und Ausrichtung ungeeignet sind oder wenn öffentlich-rechtliche Vorschriften der Errichtung von Solar-Anlagen entgegenstehen. Laut Masterplanstudie zum Masterplan Solarcity Berlin ist das Land Berlin Eigentümerin von 5,4 % der Berliner Gebäude, auf deren Dachfläche 8,3 % des Solarpotenzials entfällt (SenWEB 2019). Eine Übersicht über den aktuellen Stand des Solaranlagenausbaus auf öffentlichen Gebäuden in Berlin ist über den folgenden Link im Energieatlas einsehbar: https://energieatlas.berlin.de/?permalink=PGieokF . Auf den öffentlichen Gebäuden Berlins befinden sich 1029 PV-Anlagen mit einer gesamten installierten Leistung von 64,6 MWp (Stand 31.12.2024, Solarcity Monitoringbericht). Es entfielen im Jahr 2024 ca. 17 % der installierten Leistung auf PV-Anlagen auf öffentlichen Gebäuden des Landes Berlin (Erfassungsstand 21.12.2024). Die meisten der 42.723 PV-Anlagen in Berlin befinden sich auf Gebäuden, die natürlichen Personen gehören (92 %). Dabei ist zu beachten, dass zwar die Gebäude Eigentum von natürlichen Personen sind, die PV-Anlagen jedoch nicht zwangsläufig ihnen gehören müssen, weil Gebäudeeigentümer ihre Dachfläche zur Nutzung an Dritte verpachten können. Auf den Gebäuden von Unternehmen und Genossenschaften sind 5 % der PV-Anlagen installiert. Die PV-Anlagen in Eigentum von natürlichen Personen machen einen Anteil von etwa 55 % der gesamten installierten Leistung aus, weitere 31,3 % entfallen auf PV-Anlagen auf Gebäuden von Unternehmen und Genossenschaften. Diese beiden Akteursgruppen zusammen sind demnach für den Großteil der installierten PV-Leistung verantwortlich. Abb. 2: Eigentümerstruktur als Anteil an der Anzahl der Anlagen sowie an der installierten Leistung (Datenstand 31.12.2024, Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur. Mit der Erstellung des Energieatlas wurde die bisherige Erfassung im Solaranlagenkataster nicht weitergeführt, sondern umgestellt auf eine Kombination mehrerer Quellen (vgl. Datengrundlage) und Darstellungen. Im Land Berlin gab es zum Stand 31.12.2024 rd. 8.900 solarthermische Anlagen. Derzeit wird deren Zubau nicht für Berlin erfasst. Weitere Lücken ergaben sich durch die Übergabe der Förderung von Solarthermieanlagen von der BAFA an die KfW. Die Entwicklung in Abbildung 3 verdeutlicht, dass sich der Zuwachs an Neuinstallationen ab etwa 2013 im Vergleich zu den Vorjahren stark verringert hat. Insgesamt zeigt sich somit seitdem ein abnehmender Trend. Hauptsächlich werden solarthermische Anlagen in Berlin für die Warmwasserbereitung sowie zur Heizungsunterstützung genutzt. Darüber hinaus gibt es einige größere Solaranlagen für die Trinkwasser- und Schwimmbadwassererwärmung sowie für solare Luftsysteme und Klimatisierung. Vergleichbar der Verteilung bei den PV-Anlagen ist ein eindeutiger Schwerpunkt in den Außenbereichen der Stadt in den dort noch überwiegend vorhandenen landschaftlich geprägten Siedlungstypen sichtbar (vgl. Darstellung auf Postleitzahlebene im Geoportal Berlin , Karte Solaranlagen – Solarthermie, Ebene „Summe der solarthermischen Anlagen pro Postleitzahl“). Abb. 3: Entwicklung solarthermischer Anlagen im Land Berlin nach Anlagenanzahl pro Bezirk (Erfassungsstand 20.02.2024), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur. Aufgrund der lückenhaften Erfassung von Anlagen für Warmwasserbereitung kann von einer höheren Gesamtanzahl solarthermischer Anlagen in Berlin ausgegangen werden. Für die Mehrheit der Anlagen wurden Flachkollektoren gewählt. Die meisten solarthermischen Anlagen sind in Berlin auf Einfamilienhäusern installiert worden. Die meisten solarthermischen Anlagen sind in Berlin auf Einfamilienhäusern installiert worden. Für die Jahre nach 2015 liegen für Berlin keine Einzelangaben, nur noch höher aggregierte Daten des Bundesamtes für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle (BAFA) vor, die keine Rückschlüsse nach Kollektorarten, Gebäudetypen oder Kollektorflächen mehr zulassen. Der Zubau neuer solarthermischer Anlagen ist in Berlin seit 2013 gegenüber den Vorjahren deutlich gesunken. Die Anzahl der Solarthermieanlagen im Jahr 2024 beläuft sich auf ca. 8.900 Anlagen mit einer Gesamtkollektorfläche von ca. 94.300 m² (SenWEB/Monitoringbericht 2024 zum Masterplan Solarcity). Dieser Wert bildet jedoch nicht vollständig die tatsächliche Anzahl der in den vergangenen Jahren neu errichteten Solarthermieanlagen in Berlin ab, sodass von einem höheren Anlagenbestand auszugehen ist. Deutschlandweit hat sich der Zubau der Thermie-Kollektorfläche seit 2015 verlangsamt und bis zum Jahresende 2024 auf einen Zuwachs von Rd. 0,22 Mio. qm reduziert. Insgesamt flacht die Kurve an Zuwachsfläche und Anlagen seit einigen Jahren deutlich ab (Bundesverband Solarwirtschaft 2024). Die flächendeckende Analyse der solaren Einstrahlung liefert die Grundlage zur Berechnung der nutzbaren Strahlung und wird als Jahressumme dargestellt. (IP SYSCON 2022). Für den Berliner Raum wird vom Deutschen Wetterdienst (DWD) für den aktuellen langjährigen Betrachtungszeitraum 1991-2020 eine mittlere Jahressumme der Globalstrahlung, also der Summe wechselnder Anteile aus direkter und diffuser Sonneneinstrahlung, auf eine horizontale Fläche in Höhe von 1081-1100 kWh/m² angegeben. Der Berliner Raum liegt damit ziemlich exakt im Mittel der in Deutschland vorkommenden Bandbreite an Einstrahlungswerten (vgl. Abb. 4). Im Vergleich der beiden letzten Referenzzeiträume 1981-2010 zu 1991-2020 nahm die solare Einstrahlung im Zuge des Klimawandels in Berlin und Brandenburg um 40 bis 50 kWh/m² pro Jahr, also rund 5 %, zu. Die Einstrahlung auf eine horizontale Fläche wird je nach örtlicher Lage von verschiedenen Faktoren beeinflusst (vgl. Methode). Abb. 4: Mittlere Jahressummen der Globalstrahlung in Deutschland für den langjährigen Zeitraum 1991-2020 (unveränderte Wiedergabe; Quelle: Deutscher Wetterdienst (DWD) 2022)
The objective of this study is to present an alternative and more realistic view of the chances of the future uses of renewable energies in the global energy supply. The scenarios in this study are based on the analysis of the development and market penetration of renewable energy technologies in different regions in the last few decades. The scenarios address the question of how fast renewable technologies might be implemented on a worldwide scale and project the costs this would incur. Many factors, such as technology costs and costreduction ratios, investments and varying economic conditions in the worlds regions, available potentials, and characteristics of growth have been incorporated in order to fulfil this task. Off course the scenarios describe two possible developments among other possibilities, but they represent realistic possibilities that give reason for optimism. The results of both scenarios show that - until 2030 - renewable capacities can be extended by a far greater amount and that it is much cheaper than most scientist and people actually think. The scenarios do explicitly not describe a maximum possible development from the technological perspective but show that much can be achieved with even moderate investments. The scenarios do not pay attention to the further development of Hydropower, except for incorporating the extensions that are planned actually. This is not done to express our disbelief in the existence of additional potentials or to ignore Hydropower, but due to the fact that reliable data about sustainable Hydropower potentials were not available. Consequently, the figures in this study show how much can be achieved, even if Hydropower remains on today's levels more or less. Higher investments into single technologies, e.g. Hydropower or Biomass, or in general than assumed in the REO 2030 scenarios will result in higher generating capacities by 2030. On the global scale scenario results for 2030 show a 29 percent renewable supply of the heat and electricity (final energy demand) in the High Variant . According to the Low Variant over 17 percent of the final electricity and heat demand can be covered by renewable energy technologies. Presuming strong political support and a barrier-free market entrance, the dominating stimulus for extending the generation capacities of renewable technologies is the amount of money invested. Within the REO scenarios we assume a growing 'willingness to pay' for clean, secure and sustainable energy supply starting with a low amount in 2010. This willingness to pay gets expressed as a target level for annual investments per inhabitant (capita) that will be reached by the year 2030. The targeted amounts differ for the various regions of the world. In global average 124 € 2006 are spent in 2030 per capita in the 'High Variant'. In the 'Low Variant' the target for 2030 is half that amount (62 € 2006 per capita and year). ...
Im Rahmen eines Verbundvorhabens mit der BTU Cottbus, Universität Potsdam und dem IGB Berlin soll eine Forschergruppe zur Untersuchung der funktionellen Diversität aquatischer Primärproduzenten initiiert werden. Dieses Vorhaben soll eine detaillierte Analyse sowohl der räumlichen Inhomogenitäten als auch der zeitlichen Variabilität der Primärproduktionsleistung aquatischer Ökosysteme liefern. Die dem Vorhaben zugrunde liegende Hypothese geht davon aus, dass mit steigender Nährstoffbelastung eine Zunahme beider Variabilitätskomponenten erfolgt, welche durch die gegenwärtig praktizierte Probenahmestrategie nur unzureichend erfasst wird. In bisherigen gewässerökologischen Studien wird im Regelfall nicht die Leistung der Primärproduzenten erfasst, sondern nur ihre Biomasse als Proximatfaktor verwendet. In allen Klassifikations- und Bewertungssystemen wird ungeprüft vorausgesetzt, dass die Trophie als Intensität der Primärproduktion im gesamten Gewässer proportional zur Nährstoffbelastung und zur Biomasse des Phytoplanktons im Epilimnion ist. Dieser Sachverhalt trifft jedoch nur auf die Phasen der Dominanz von epilimnischem Phytoplankton zu. Mit der Abnahme der Nährstoffbelastung wächst die Bedeutung benthischer oder metalimnischer Produzenten für die gesamten Stoffumsatzprozesse und für die Ausprägung von Nahrungsnetzbeziehungen. Diese Prozesse und Komponenten sollen in einem Gesamtansatz erfasst werden. Aus diesem Grund steht die Entwicklung von vergleichbaren Methoden zur Erfassung der Primärproduktion aller photoautotrophen Organismen im Mittelpunkt der ersten Phase des Forschungsvorhabens
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