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Umweltbetriebspruefung und Bilanzierung bei der Margon Brunnen GmbH

Das Unternehmen der Mineralwasserproduktion, Margon Brunnen GmbH, wurde 1995/96 auf der Grundlage der EG-Verordnung 1836/93 ueber die freiwillige Beteiligung am Gemeinschaftssystem fuer das Umweltmanagement hinsichtlich seines Umweltverhaltens geprueft und zertifiziert. Den Regeln der Verordnung gemaess sind wesentliche Schritte der Umweltbetriebspruefung sowie die Zertifizierung mindestens alle drei Jahre zu wiederholen, wobei insbesondere die Erfuellung der Umweltziele und des Umweltprogramms ueberprueft wird. Dazu erfolgte im Vorhaben die Datenerhebung und -verarbeitung sowie die Bilanzierung zum Umweltverhalten des Unternehmens insbesondere unter Beachtung der seit der Erstpruefung veraenderten Rahmen- bzw. Betriebsbedingungen, die Erfassung der betrieblichen Umweltwirkungen durch das neu eingefuehrte PET-Gebinde im Vergleich mit dem aus Glas, die Erarbeitung einer umfassenden Energiebilanz fuer die bereits installierte Rueckgewinnung und Nutzung von Abwaerme aus verschiedenen Prozessen, eine kritische Diskussion mit Schlussfolgerungen fuer die Betriebspraxis sowie Zuarbeiten zur Gefaehrdungsanalyse und zur Ueberarbeitung des betrieblichen Umweltprogramms.

Sonderforschungsbereich (SFB) 1253: Catchments as Reactors: Schadstoffumsatz auf der Landschaftsskala (CAMPOS); Catchments as Reactors: Metabolism of Pollutants on the Landscape Scale (CAMPOS), Teilprojekt P08: Konzeptionelle Unsicherheit, Modellzulässigkeit und Optimierung von Datenerfassungsstrategien

Die landschaftsweite Modellierung des reaktiven Stofftransports beinhaltet eine nichteindeutige Auswahl von Teilmodellen (konzeptionelle Unsicherheit). Die vorliegende Komplexität der Landschaft macht den Einsatz komplexer Modelle erforderlich, wobei eine zu große Komplexität problematisch ist: solche Modelle lassen sich an eine Vielzahl von Datensätzen anpassen, besitzen aber nur begrenzte Vorhersagekraft. Das Projekt wird die konzeptionelle Unsicherheit des genutzten Modells untersuchen und quantifizieren, und prüfen, ob das Modell zulässig im Sinne der verfügbaren Daten ist. Das Modell wird dann genutzt, um Monitoringstrategien und die damit verbundene Modellierungs- und Feldaktivitäten des gesamten Konsortiums zu optimieren.

Forschergruppe (FOR) 2131: Datenassimilation in terrestrischen Systemen; Data Assimilation for Improved Characterisation of Fluxes across Compartmental Interfaces, Teilprojekt: Skalenproblematik bei der Assimilation von passiven L-Band Mikrowellenbeobachtungen von Satelliten in hochaufgelöste gekoppelte Modelle

Dieses Projekt analysiert den Nutzen und Wert von passiven L-Band Satellitenbeobachtungen für die Ensemble-basierte Datenassimilation mit vollgekoppelten Erdsystemmodellen für mesoskalige Einzugsgebiete. Modellauflösungen sind dabei typischerweise in der Größenordnung von 100 m für die Landkomponenten und 1 km für die Atmosphärenkomponente des gekoppelten Modells; diese ist viel höher als die der Satellitenbeobachtungen, die typischerweise mehrere 10 Kilometer beträgt. Ensemble-basierte Datenassimilation erfordert die Erzeugung von synthetischen Beobachtungen aus dem Erdsystemmodell heraus mit Hilfe eines Beobachtungsoperators, der dann mit Beobachtungen verglichen wird um das Analyseensemble zu generieren. Da der Modellzustand nicht notwendigerweise alle Informationen enthält, die der Beobachtungsoperator benötigt (dieser ist im Wesentlichen ein Strahlungstransportmodell) muss die fehlende Information aus externen Datenquellen extrahiert werden. Die zentralen Projektziele sind die Weiterentwicklung einen geeigneten Beobachtungsoperators, der es erlaubt Satellitenbeobachtungen im L-Band zu erzeugen, sowie dessen Nutzung für die Datenassimilation mit Hilfe der Terrestrial Systems Modeling Platform (TerrSysMP, Shrestha et al. 2014) gekoppelt mit dem Parallelized Data Assimilation Framework (PDAF, Nerger et al. 2013). Während wir in Phase I hauptsächlich einen flexiblen Beobachtungsoperator erstellt und validiert haben, konzentrieren wir uns in Phase II, neben weiteren Verbesserungen des Operators bezüglich Vegetation und seiner Operationalisierung, auf die eigentliche Datenassimilation. Diese umfasst (a) die Bestimmung des Biases zwischen virtuellen Beobachtungen des Datenassimilationsmodells und solchen des virtuellen wie des realen Einzugsgebietes, (b) Datenassimilationsexperimente zur Quantifizierung des Wertes solcher Beobachtungen auch im Vergleich zu anderen Beobachtungen, sowie (c) Vorverarbeitungs- und Filterungsmethoden um die niedrig aufgelösten Messungen optimal für die Systemzustandsschätzung auszunutzen.

Edge-Cloud-gestützter Datenraum für die Windindustrie, Teilvorhaben: Konzeption und Anwendung einer interoperablen Informationsbereitstellung und Rückverfolgbarkeit durch die Nutzung von Datenräumen und digitalen Zwillingen in der Windindustrie

BioRegio: Regionale Biomassenutzungsstrategien

Das Verbundprojekt 'BioRegio - Regionale Bioenergienutzung' übertrug die im BMU-Projekt 'Stoffstrom-Biomasse' erstellten Werkzeuge auf ausgewählte Modell-Regionen und überprüfte die Umsetzungsbedingungen für die nationalen Strategien zur nachhaltigen energetischen Nutzung von Biomasse. Neben EDV- und Datenfragen wurde vom Öko-Institut dabei auch ein Werkzeug zur Berechnung der regionalen Wertschöpfung erstellt. Die Modellregionen waren folgende (in Klammern: betreuendes Institut): Naturpark Saar-Hunsrück (IZES + IfAS), Südlicher Oberrhein und Kiel-Eckernförde-Rendsburg-Neumünster (Öko-Institut), Emscher-Lippe (FhI-UMSICHT), Mecklenburg Ost und Mittelsachsen (IE). Informationen zu den Modellregionen finden sich unter www.bioregio.info

Aufbau eines Datenraums der chemischen Industrie sowie Schnittstellen der mit ihr verbundener Wertschöpfungsketten am Beispiel des digitalen Produkt Passes (Chem-X), Teilvorhaben: Datenaustausch mit Datenräumen/semantischen Modellen für digitale Materialpässe zur Steigerung der Nachhaltigkeit

Continuous turbidity observations near DynaCom experimental in the back-barrier tidal flat, Spiekeroog, Germany, 2018-09 to 2023-09

Data presented here were collected between September 2018 to September 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). To measure local turbidity, a turbidity recorder equipped with a Seapoint® turbidity meter (RBRsolo Tu, RBR Ltd., Ontario/Canada) was installed in the back-barrier tidal flat near the experimental islands in a shallow tidal creek (0.9 m NHN). Another one was installed at the saltmarsh edge (1.2 m NHN). Both loggers were bottom mounted through a steel girder (buried 0.3 m deep in the sediment) and were positioned 15 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. The turbidity recorders were pre-calibrated by the manufacturer (Seapoint Sensors, Inc., NH/USA). Recorded data were internally logged and exported using Ruskin software V2.24.3.x (RBR Ltd., Ontario/Canada). Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Post-processing and quality control included the removal of (a) low tide data (sensors exposed to air), (b) data covering maintenance activities, (c) data affected by biofouling, and (d) implausible values, i.e. negative values and values exceeding the linear response range of the sensor (1250 NTU). According to manufacturer specifications, the linear measurement range extends up to 1250 NTU, while 750 NTU represent a more conservative estimate of linearity. Therefore, 1250 NTU was adopted as the upper threshold for valid measurements in this dataset.

Sonderforschungsbereich (SFB) 1211: Evolution der Erde und des Lebens unter extremer Trockenheit, Teilprojekt Z02 (INF): Datenmanagement und raumbezogene Analyse

Dieses Projekt befasst sich mit der Einrichtung eines Datenmanagementsystems (aufbauend auf ein bereits bestehendes; im TR32). Dieses System ist in der Lage, große Mengen an Forschungsdaten zu speichern und zur Verfügung zu stellen. Es ermöglicht eine genaue Datencharakterisierung über eine flexible, jedoch standardisierte und benutzeroberflächenunabhängige Metadatenstruktur. Datensäte können Digitale Objekt Identifier (DOI) erhalten. Alle raumbezogenen Daten des SFB werden über ein WebGIS zugänglich sein. Die Daten der Wetterstationen (Z03) werden entsprechend gängiger Standards im System integriert. Eine weitere Aufgabe dieses Projekts besteht in der Analyse raumbezogener Daten für die gemeinsamen Forschungsgebiete des SFB.

Continuous water level observations at station BEFmate_I10pio, 2020-01 to 2023-01

Data presented here were collected between 2020-01 and 2023-01 at station BEFmate_I10pio within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). Groundwater levels at different elevation zones were measured using pressure loggers deployed in dip wells within the experimental islands as well as in the saltmarsh enclosed plots. Measurements were obtained using Hobo U20L Water Level Loggers (Onset Computer Corporation, Bourne, MA/USA). All devices were pre-calibrated by the manufacturer. Logged data were retrieved in the field using a Hobo Underwater Shuttle (U-DTW-1) and were read out with the HOBOware Pro (V3.7.28) software, Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Atmospheric pressure correction for water-level calculations was applied using data from a nearby weather station. Post-processing and quality control included (a) the removal of data covering maintenance activities, (b) an outlier detection, and (c) visual checks. Outliers in water level and temperature time series were detected using a moving-median filter and a 3-sigma criterion, with additional cross-checking against a reference sensor. Identified outliers were removed, and height-corrected water level series were produced to ensure consistency across sensors and years.

Dissolved organic matter molecular composition data for multiple oceanographic cruises with RV SONNE (SO254, SO245, SO248) and RV POLARSTERN (PS79), Bermuda Atlantic Time-series Study and Hawaii Ocean Time-series

This data includes the dissolved organic matter (DOM) molecular composition data obtained via Fourier-transform ion cyclotron resonance mass spectrometry for multiple oceanographic cruises collected in the Atlantic, Pacific and Southern oceans (HOTS, BATS, SO254, SO245, SO248, ANT 28-II, ANT 28-IV, and 28-V) between 2009 and 2017. This analysis was conducted to assess the molecular composition of DOM in the context of ocean mixing. DOM was extracted and desalted using the solid phase extraction method as described in Dittmar et al. 2008. The extracts were stored frozen in methanol until analysis in 2019, when aliquots of the extracts were mixed with 50% ultrapure water (50:50 v/v) and diluted to a final carbon concentration of 2.5 ppm. DOM composition was determined on a SolariX XR FT-ICR-MS (Bruker Daltonik GmbH, Bremen, Germany) equipped with a 15 Tesla superconducting magnet and an electrospray ionization source (ESI; Bruker Apollo II ion source) in negative ion mode, as described in (Bercovici, Dittmar, and Niggemann 2022). Subsequent data processing and molecular formula assignment was conducted in ICBM-OCEAN, as described in (Merder et al. 2020).

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