Dieser bundesweite Datensatz beinhaltet Informationen zur Haltung einheimischer Geflügelrassen von Pute, Ente und Gans zum Zweck der Zucht als Vektordaten mit Bezug auf die Verwaltungsflächen der Kreise im INSPIRE Datenmodell "Verteilung der Arten". Die Datengrundlage bildet die Fachdatenbank für tiergenetische Ressourcen in Deutschland (TGRDEU) im Kleintierbereich Geflügel. Bereitgestellt wird sie vom Informationszentrum für Biologische Vielfalt (IBV) der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE). Stand der verwendeten Daten: 31.12.2016.
Diese Ressource beinhaltet bundesweite Informationen zu gezüchteten einheimischen Geflügelrassen der Pute, Ente und Gans und zu Ortsvereinen für Geflügelzucht aus dem Jahr 2013. Dargestellt sind bei Puten und Gänsen alle einheimischen Rassen unabhängig vom Gefährdungsgrad, bei den Enten nur die gefährdeten einheimischen Rassen. Aus diesem Grund ist die Ressource nicht vergleichbar mit der Ressource „Geflügelzucht (Pute, Ente, Gans) in Deutschland 2016“. Grundlage des Datenbestands bildet die Fachdatenbank für tiergenetische Ressourcen in Deutschland (TGRDEU) im Kleintierbereich Geflügel. Mit der Datenerhebung wurde der Bundesverband Deutscher Rassegeflügelzüchter e.V. (BDRG) von der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen eines Vertrages im Jahre 2013 beauftragt. Die Erhebung diente der Erarbeitung eines Gesamtkonzeptes des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) zur Koordination von Erhaltungsaktivitäten der tiergenetischen Ressourcen in Deutschland. Stand der verwendeten Daten: 31.12.2013.
Dieser bundesweite Datensatz beinhaltet die Ortsvereine für Geflügelzucht einheimischer Geflügelrassen von Pute, Ente und Gans als Punktdaten im INSPIRE-Datenmodell "Landwirtschaftliche Anlagen und Aquakulturanlagen". Die Datengrundlage bildet die Fachdatenbank für tiergenetische Ressourcen in Deutschland (TGRDEU) im Kleintierbereich Geflügel. Bereitgestellt wird sie vom Informationszentrum für Biologische Vielfalt (IBV) der Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE). Die Geokodierung der Ortsvereine erfolgte auf Ebene der Orte bzw. Ortsteile. Stand der verwendeten Daten: 31.12.2016.
Das Projekt "Vorausschauende Instandhaltung für Pumpensysteme auf Basis von Federated Learning und Synthese von multiplen Sensordaten, Teilvorhaben: Sensorintegration und Evaluation der Zielumgebung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Herborner Pumpentechnik GmbH & Co KG.
Das Projekt "Vorausschauende Instandhaltung für Pumpensysteme auf Basis von Federated Learning und Synthese von multiplen Sensordaten, Teilvorhaben: Nutzerkonzept sowie Datengewinnung & Datenevaluierung mit Struktur- und Messdaten aus realen Netzen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: PSD Pumpen-Service-Deutschland GmbH.
Das Projekt "Oekonomische Theorie der Nutzung natuerlicher Ressourcen" wird/wurde ausgeführt durch: Universität Münster, Lehrstuhl für Volkswirtschaftstheorie.Die Forschung entwickelt die Grundlagen fuer die oekonomische Theorie der Nutzungsstrategien fuer natuerliche Ressourcen weiter. Hier stehen vor allem zwei Schwerpunkte an: Uebergang von nicht-erneuerbaren auf quasi-unerschoepfliche Ressourcen (Bsp fossile Energietraeger auf Solarsysteme) und Nutzung von regenerierbaren natuerlichen Ressourcen mit komplexen oekologischen Interpendenzen in 2-Species-Systemen. Innerhalb dieses inhaltlichen Schwerpunktes werden mathematische Methoden und Modellierungen weiter entwickelt: Beispielsweise finden Seminare und eigene Entwicklungen zu Modellierung mit GAMS (Meta-Sprache fuer komplexe Systemanalysen) am Lehrstuhl statt. Als drittes ergibt sich ein Schwerpunkt bezueglich der Anwendungen auf umweltoekonomische Probleme, da Umweltqualitaet zumindest teilweise als regenerierbare natuerliche Ressource modelliert werden kann.
Das Projekt "Vorausschauende Instandhaltung für Pumpensysteme auf Basis von Federated Learning und Synthese von multiplen Sensordaten, Teilvorhaben: Sensorcharakterisierung: Ankopplung, Datensynthese, Kalibrierung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: SPEKTRA Schwingungstechnik und Akustik GmbH Dresden.
Das Projekt "Vorausschauende Instandhaltung für Pumpensysteme auf Basis von Federated Learning und Synthese von multiplen Sensordaten, Teilvorhaben: Sensorhub zur Sensordatenverarbeitung und -modellierung im Edge- und Fog-Bereich" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Ingenieurbetrieb für Automatisierungstechnik Rudolphi & Rau GmbH.
Das Projekt "Multikriterielle Optimierung: Auswirkungen von Recyclingpotentialen, kritischen Rohstoffen und Lieferkettenrisiken auf die Energiewende, Teilvorhaben: Bestimmung pareto-optimaler Lösungen für multikriterielle Optimierungsprobleme" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: GAMS Software GmbH.In RESUME wird untersucht, wie sich die Verfügbarkeit kritischer Rohstoffe - und deren Versorgungsrisiko sowie Recycling-Potenzial - auf mögliche Umsetzungspfade für die deutsche Energiewende auswirkt. Zu diesem Zweck werden die Rohstoffverfügbarkeiten sowie die Rohstoffanforderungen von Energietechnologien in ein Energiesystemmodell integriert, um aus Rohstoffbedarfssicht nicht realisierbare Pfade verwerfen und robuste Pfade identifizieren zu können. Dabei wird das Design des Energiesystems nicht nur auf die zu erwartenden Versorgungskosten, sondern im Zuge einer Mehrzieloptimierung auch bezüglich Versorgungsrisiko und die Rohstoffkritikalität ausgelegt Die GAMS Software GmbH entwickelt das General Algebraic Modelling System (GAMS), welches bei der Modellierung besagter Energiesystemmodelle zum Einsatz kommt. Das Teilvorhaben der GAMS Software GmbH verfolgt im Rahmen von RESUME im Wesentlichen das Ziel der Schaffung neuer Funktionalität zum effizienten Bestimmen pareto-optimaler Lösungen für multikriterielle GAMS Modelle, d.h. Modelle mit mehreren Zielfunktionen.
Das Projekt "Vorausschauende Instandhaltung für Pumpensysteme auf Basis von Federated Learning und Synthese von multiplen Sensordaten, Teilvorhaben: Schwingungsdiagnose, Merkmalsextraktion, Fehlerdiagnose" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Gesellschaft zur Förderung von Medizin-, Bio- und Umwelttechnologien e.V..
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 93 |
| Land | 63 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 53 |
| Taxon | 15 |
| Text | 41 |
| Umweltprüfung | 2 |
| unbekannt | 26 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 59 |
| offen | 61 |
| unbekannt | 19 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 135 |
| Englisch | 11 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 11 |
| Datei | 18 |
| Dokument | 12 |
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| Webseite | 23 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 67 |
| Lebewesen & Lebensräume | 139 |
| Luft | 50 |
| Mensch & Umwelt | 124 |
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| Weitere | 125 |