<p>Vom 01.07.2020 bis 17.07.2020 lief im Rahmen des Projekts «Klimaschutzdaten für Konstanz» eine Umfrage bei Mitarbeiter*innen der Stadt Konstanz, die in klimaschutzrelevanten Fachbereichen arbeiten oder in der Task Force Klima tätig sind. Die Umfrage fokussiert sich darauf, wie die Mitarbeiter*innen die Themen frei nutzbare und maschinenlesbare Daten, klimaschutzrelevante Daten und Datenverwaltung bewerten. Das Projekt wurde im Rahmen des Landeswettbewerbs «Städte, Gemeinden und Landkreise 4.0 – Future Communities 2019» des Ministeriums für Inneres, Digitales und Migration Baden-Württemberg gefördert. Seit Januar 2020 wurde erforscht, wie kommunale offene Daten Wirkungen im kommunalen Klimaschutz entfachen können.</p>
<p>Die Umfrage wurde von einer Master-Studierenden an der Universität Konstanz im Studiengang Politik- und Verwaltungswissenschaften, die dieses Projekt wissenschaftlich begleitet hat, entworfen. Weitere Informationen zum Projekt «Klimaschutzdaten für Konstanz» (bspw. einen Projektflyer) finden Sie auf unserer Projektwebsite: <strong><a href="https://www.konstanz.de/digital/foerderprojekte/klimaschutzdaten+fuer+konstanz" target="_blank">Klimaschutzdaten für Konstanz - Stadt Konstanz</a></strong>. Dort finden Sie auch die Ergebnisse der Umfrage.</p>
<p>(Quelle: Stadt Konstanz, Abteilung Datenmanagement und Statistik)</p>
Zur Loesung des Problems der Standortvorsorge werden erstellt eine Datenbank zur Erfassung der Besiedlungs- und Nutzungssituation der Bundesrepublik Deutschland sowie eine Methodenbank, um diese Daten umweltproblembezogen in Beziehung zu setzen. Die Datenbank beinhaltet insgesamt 100 raumbezogen organisierte Datensaetze zu Bevoelkerung, Nutzung, Infrastruktur, Orographie, Meteorologie usw. mit etwa 2 000 000 Daten. Die Methodenbank beinhaltet Analyseprogramme fuer regionale Nachbarschaftsverhaeltnisse, Integrationsprogramme ueber beliebigen Flaechenstrukturen, Bilanzierungsprogramme usw. insgesamt 30 Hauptprogramme und mit etwa 200 Hilfsprogrammen. Ausbreitungsprogramme werden zur Zeit eingebaut. Beispielhaft wird die Programmstruktur auf die Standortvorsorge fuer Kernkraftwerke angewendet; sie ist aber auch anwendbar fuer Standortvorsorge anderer Anlagen, Erstellung und Fortschreibung von Emissions/Immissionskataster, Kataster mit Gebieten hoher potentieller Gefaehrdung (auch entlang von Bahnstrecken und Strassen), Verkehrsnetzplanung mit Belaestigungsminimierung, graphisches Datenmanagement raumbezogener Daten.
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um dem rechtlichen Rahmen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systemen auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderung erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der dafür nötigen Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.