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s/ii/Ni/gi

Forstwirtschaft - Bestände Staatswald 2011

Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt die digitalen Geodaten aus dem Bereich Forstwirtschaft des Saarlandes dar.:Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm räumlicher Auflösung digitalisiert. Felder und ihre Bedeutung: Hierarchie Char (14) ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel Besitz Char (20) ; Waldeigentümer Revier Char (2) ; SaarForst Reviernummer Reviername Char (25) ; SaarForst Revierbezeichnung Abt Char (4) ; Nummer der Waldabteilung, eindeutig innerhalb eines Waldeigentümers Abteilung Char (8) ; Nummer der Waldabteilung mit vorangestellter Eigentümernummer Uabt Char (1) ; Unterabteilung Bestand Char (1) ; Bestand Teilfl Char (1) ; Teilfläche Beschrift Char (4) ; zusammengesetztes Feld aus Unterabteilung, Bestand und Teilfläche Betr_kl Char (20) ; Betriebsklasse Keine_bew Char (20) ; Erläuterung zu den Waldflächen außer Bewirtschaftung (10%) *) Bewirtsch Char (30) ; Bewirtschaftungsintensitäteinschl. „außer Bewirtschaftung“ Entw_stufe Char (30) ; Entwicklungsstufe Best_typ Char (35) ; Bestandestyp Schlussgra Char (20) ; Schlussgrad Best_stru Char (20) ; Bestandesstruktur Nutz_art Char (20) ; Nutzungsart Atb Char (20) ; Alt- und Totholz Biozönosen-Projektfläche Bl Decimal (3, 0) ; Blösse Anteil der Fläche temporär ohne Baumbewuchs in % Bu Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Buche in % Ei Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Eiche in % Elb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Edellaubbäume in % Slb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonstige Laubbäume in % Fi Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Fichte in % Ki Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Kiefer in % Lae Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Lärche in % Dou Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Douglasie in % Snb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonst. Nadelbäume in % Sa_lh Decimal (3, 0) ; Summe der Laubhölzer in % Sa_nh Decimal (3, 0) ; Summe der Nadelhölzer in % Hba Char (3) ; Dominierende Baumartengruppe Farbe Char (10) ; Darstellungsfarbe auf der Wirtschaftskarte Stand der Flächenausweisung „Außer Bewirtschaftung -10% der Staatswaldfläche“ zum 1.9.2011 Bisherige_irB; Bisher in regelmässiger Bewirtschaftung Bisherige_arB; Bisher ausser regelmässiger Bewirtschaftung NWZ_ausgewiesen; durch Rechtsverordnung ausgewiesene Naturwaldzelle Grossschutzgebiet; durch Rechtsverordnung ausgewiesenes Großschutzgebiet ("Urwald") Grossschutzgebiet_ab; Abgang vom Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Grossschutzgebiet_zu; Zugang zum Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Referenzfläche; Referenzfläche Prozessschutz Quierschied NWZ_erw: Zugang bzw. Neuausweisung Naturwaldzelle, rechtlich nicht umgesetzt Kernzone_Biosphaere; Kernzonen der Biosphäre Bliesgau.

Luftdaten der Station Ostfries. Inseln (DENI058) in Norderney

Dieser Datensatz enthält Information zu gas- und partikelförmigen Schadstoffen. Aktuelle Messwerte sind verfügbar für die Schadstoffe: Kohlenmonoxid (CO), Nickel im Feinstaub (Ni), Feinstaub (PM₁₀), Cadmium im Feinstaub (Cd), Blei im Feinstaub (Pb). Verfügbare Auswertungen der Schadstoffe sind: Tagesmittel, Ein-Stunden-Mittelwert, Ein-Stunden-Tagesmaxima, Acht-Stunden-Mittelwert, Acht-Stunden-Tagesmaxima, Tagesmittel (stündlich gleitend). Diese werden mehrmals täglich von Fachleuten an Messstationen der Bundesländer und des Umweltbundesamtes ermittelt. Schon kurz nach der Messung können Sie sich hier mit Hilfe von deutschlandweiten Karten und Verlaufsgrafiken über aktuelle Messwerte und Vorhersagen informieren und Stationswerte der letzten Jahre einsehen. Neben der Information über die aktuelle Luftqualität umfasst das Luftdatenportal auch zeitliche Verläufe der Schadstoffkonzentrationen, tabellarische Auflistungen der Belastungssituation an den deutschen Messstationen, einen Index zur Luftqualität sowie Jahresbilanzen für die einzelnen Schadstoffe.

Grundwassermessstelle APP_GWMN_522

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_522 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EI15 : Eider/Treene - Marschen und Niederungen. Es liegen insgesamt 54281 Messwerte vor. Es liegen außerdem 15 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Sensortechnologie und Datenakquise

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch. Zusätzlich wird die Herstellung der Ballen, zu denen die Recyclate zur Volumenreduktion für die Transportwege gepresst werden, optimiert. Hierzu werden Erkenntnisse aus rein betrieblichen sowie durch das BMWi geförderten Vorhaben genutzt.

Grundwassermessstelle APP_GWMN_327

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_327 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EL08 : Stör - Geest und östl. Hügelland. Es liegen insgesamt 29414 Messwerte vor. Es liegen außerdem 4 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Trace element contents for the <2 μm, 2-20 μm and bulk fractions from LGM European loess sequences

Trace element contents in microg/g measured on the <2 microns, 2-20 microns size fractions and bulk samples from LGM European loess sequences. Samples were crushed in an agate mortar and trace element concentrations were measured following Chauvel et al. (2011). Reproducibility for trace element analyses is better than 5% based on repeat measurements, and the accuracy is also better than 5%, based on the analyses of international rock standards (JSD-1, JSD-3 and LKSD-1.

Resiliente Abfluss- und Stauregelung der Wasserstraßen bei extremen Niederschlagsereignissen

Abflussprognosen zur Bewältigung von Extremwetterlagen Um das Transportaufkommen in Deutschland auch unter schwierigen Bedingungen zu bewältigen und dies aufrecht zu erhalten bzw. zu steigern, sind verkehrsträgerübergreifende Lösungsansätze notwendig. Ziel dieses Projekt ist es, die Resilienz und die Verfügbarkeit des Verkehrsträgers Wasserstraße bei extremen Wetterereignissen zu erhöhen. Aufgabenstellung und Ziel Etwa 3.000 km der Bundeswasserstraßen sind mit Staustufen ausgebaut, die meist aus einem beweglichen Wehr, einer Schleuse und einem Laufwasserkraftwerk bestehen. Durch das Ändern des Abflusses über das Kraftwerk und über das Wehr hält ein lokaler Regler den gewünschten Oberwasserstand innerhalb der vorgegebenen Stauzieltoleranz. Die Abfluss- und Stauregelung soll dabei mehrere, mitunter gegensätzliche Ziele erfüllen: Einhaltung des Stauziels innerhalb der festgelegten Toleranz, Verminderung von Abflussschwankungen, optimale Nutzung der Wasserkraft und Minimierung des Verschleißes der Wehrverschlüsse. Im Zuge des Klimawandels ist mit einer Zunahme extremer Wetterereignisse zu rechnen. Die Abfluss- und Stauregelung steht gerade in Niedrigwasserperioden vor wachsenden Herausforderungen. Schwankungen des Abflusses sind in diesen Phasen schwierig auszugleichen und Über- bzw. Unterschreitungen der Stauzieltoleranz sind nicht auszuschließen. Dadurch entsteht eine Gefahr für die Schifffahrt. Ziel des vorgestellten Vorhabens ist es, anhand einer fundierten Datenanalyse und der Methode des maschinellen Lernens Zusammenhänge zwischen Niederschlagsereignissen und Abflussschwankungen vertieft zu untersuchen. Zusätzlich sollen Abflussprognosen erstellt werden, welche die Abfluss- und Stauregelung unterstützen. Bedeutung für die Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes (WSV) Die Verwendung maschinellen Lernens für Abflussvorhersagen auf der Basis von Niederschlags- und Zuflussdaten stellt ein vielversprechendes Werkzeug für die WSV dar. Prognosen schaffen einen vorausschauenden Handlungsspielraum für die Abfluss- und Stauregelung, sodass starke Wasserstandsund Abflussschwankungen minimiert und damit die Sicherheit und Leichtigkeit der Schifffahrt erhöht werden. Die Resilienz der Wasserstraße wird dadurch auch unter den zunehmenden Auswirkungen des Klimawandels gesteigert. Untersuchungsmethoden Das Verfahren wird exemplarisch an einer Stauhaltung der Mosel getestet. Die Niederschlagsdaten des Einzugsgebiets der Stauhaltung werden vom Deutschen Wetterdienst im Rahmen der Zusammenarbeit im BMDV-Expertennetzwerk bereitgestellt. Die Pegeldaten der oberliegenden Stauhaltung sowie die der untersuchten Stauhaltung selbst werden von der WSV zur Verfügung gestellt. In einem ersten Schritt werden die Pegeldaten untersucht. Anhand einer Kreuzkorrelation können Abhängigkeiten zwischen dem oberliegenden Pegel und dem Pegel in der untersuchten Stauhaltung aufgezeigt werden. In einem weiteren Schritt werden ebenfalls die Niederschlags- und Wehrdaten betrachtet und deren Zusammenhang mit den Pegeldaten untersucht. Zusätzlich wird eine Methode erarbeitet, um Wasserstandsschwankungen so zu filtern, dass die Werte möglichst unbeeinflusst von Schleusungen und Schifffahrt sind. Im Anschluss an die Aufbereitung der Daten wird nach einer geeigneten Methode des Maschinellen Lernens (ML) gesucht. Dabei werden unterschiedliche ML-Modelle in Python implementiert und trainiert. Der vielversprechendste Modelltyp soll weiter genutzt und mit unterschiedlichen Parametrierungen getestet werden. Hierbei wird immer auf einen Prognosezeitraum von drei Stunden hingearbeitet. Für die Abfluss- und Stauregelung ist eine dreistündige Prognose wünschenswert, um Schwankungen des Abflusses effektiv zu bewältigen.

Grundwassermessstelle APP_GWMN_455

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_455 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper ST16 : Trave - Mitte. Es liegen insgesamt 33831 Messwerte vor. Es liegen außerdem 27 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Entwicklung von energieeffizienten Koaleszenzfiltermedien für CO2-Einsparung bei der Verdichtung von Wasserstoff mittels eines neuartigen Herstellprozesses, Teilvorhaben: Numerische Modellierung und Simulation von Filtersystemen basierend auf Machine Learning und CFD-Methoden

Der zukünftig erhöhte Wasserstoffbedarf rückt den Transport über Pipelines in den Vordergrund. Durch lange Transportwege muss dieser regelmäßig auf seinen Ausgangsdruck verdichtet werden. Zur Komprimierung sind entsprechende Kompressoren notwendig, welche mit Koaleszenzfiltern ausgestattet werden müssen, um die Reinheit des Wasserstoffs beim Transport zu gewährleisten. Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung und Realisierung einer neuartigen Technologie zur Fertigung von Koaleszenzfiltermedien, welche mittels Schaumauftragsverfahren hergestellt werden. Ein gezieltes Design der Filtermedien ermöglicht eine Verringerung des Druckverlustes und somit ein enormes CO2-Einsparpotential. Um das CO2-Einsparpotential unter realen Bedingungen zu ermitteln, wird für Testzwecke ein Wasserstoffteststand aufgebaut. Parallel zu den Experimenten werden numerische Untersuchungen, die zu einem auf klassischen CFD-Verfahren basieren, als auch auf Machine-Learning basierten Ansätzen beruhen. Durch geeignete Co-Simulationen können Modelle für unterschiedliche Skalen berechnet werden. Die validierten Modelle werden für die Optimierung komplexer Filterstrukturen eingesetzt und erlauben eine Effizienz-Steigerung der Filtermedien.

Hocheffiziente, kostengünstige und langlebige Natrium-Ionen-Batterie Zellen

Zielsetzung: Batterien spielen eine entscheidende Rolle in der Transformation der (Strom-)Wirtschaft zu einer CO2 neutralen Zukunft. Die Emissionsreduktion hängt primär vom vorliegenden Strom- bzw. Energiemix ab. Einerseits für den Energieaufwand während der Erzeugung, andererseits während ihres Betriebs. Überdies dürfen CO2 Emissionen für die Erzeugung, Raffinierung und den Transport von Grundmaterialien nicht vernachlässigt werden. Hier setzen die in diesem Projekt beschriebenen Innovationen an. Aktuelle State-of-the-Art LIB Batterien verwenden einerseits nicht weltweit geläufige Rohstoffe, wie Lithium, Kobalt, Nickel, Mangan und Graphit. Diese Rohstoffe werden primär in China raffiniert. Die so hergestellten Ausgangsmaterialien werden dann ihrerseits erneut über weite Strecken transportiert. Anodenseitig wird aktuell Graphit verwendet. Beispielsweise stammen sowohl natürlicher (74%) als auch synthetischer Graphit (51%) primär aus China, weswegen chinesische Exportrestriktionen auf diesen essentiellen Zellbestandteil ein zusätzliches Hemmnis für die europäische LIB Technologie darstellen. Zusätzlich bedürfen LIB Batterien deutlich mehr CO2 in der Herstellung aufgrund der Anforderung an die Trockenräume, was bei NIB zumindest mit zusätzlicher Forschung deutlich reduzierbar wäre. Im Gegensatz dazu beruhen die Materialien für hier entworfene NIB auf weltweit geläufigen Mengenrohstoffen, was sowohl Kosten, CO2 Emissionen, Umweltbelastungen, und eben auch Abhängigkeiten von außereuropäischen Ländern minimiert. Für eine Transformation hin zu einer nachhaltigen, erneuerbaren Wirtschaft sind billige Energiespeicher essenziell. Seit langem werden in den Roadmaps NIB als die beste Zukunftstechnologie bezeichnet, um möglichst kostengünstige Energiespeicher zu bauen. Daher wurde ein Konzept der vertikalen Integration entlang der Wertschöpfungskette erarbeitet, dass mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit, binnen von zwei Jahren zu einem NI-Batteriepack Prototyp führen soll. Der große Vorteil darin besteht in der raschen Weitergabe von Innovationssprüngen an den Prototypen und eventuellen Produkten. Die Zielsetzung ist eine Zelle mit einer Energiedichte von 180 Wh/kg zu entwickeln, welche dann in Endanwendungen wie Gabelstapler, Heimspeicher, und stationäre Speicher eingesetzt werden kann. Durch den angestrebten niedrigen Preis pro kWh für NIB’s sind alle Anwendungen mit einer niedrigen bis mittleren Energiedichte denkbar. Fazit: In diesem Projekt wurde eine Methode entwickelt, um Mangan-dotiertes preussisch Weiss deutlich langlebiger zu machen - mit Zyklenzahlen, die man auch von Lithium-Eisen-Phosphat Akkus kennt, die schon bisher als sehr langlebig gelten. Durch die Erhöhung Spannung können der wesentliche Nachteil der geringeren Energiekapazität von preussisch Weiss mitigiert werden. Das so entstandene Material kann nicht nur LFP, sondern auch NiCd und Blei-Säure Batterien ersetzen.

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