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Abfallüberwachungssystem ASYS im Land Brandenburg

Für eine effektive Überwachung der Abfallentsorgung sind aktuelle, umfassende und verlässliche Informationen zum Entsorgungsgeschehen erforderlich. Darüber hinaus sind diese Informationen so umfangreich, dass die Bereitstellung und Auswertung der erforderlichen Daten den Einsatz moderner Informationstechnologien erfordert. Um ihren Abfallbehörden die benötigten Informationen und EDV-Werkzeuge effektiv bereitstellen zu können, haben die Länder mit Abschluss der Verwaltungsvereinbarung gemeinsame Abfall DV Systeme - GADSYS ¿ eine enge Zusammenarbeit vereinbart. Die beiden Säulen dieser Zusammenarbeit sind eine gemeinsame Softwareentwicklung und ein intensiver Austausch von Daten und Informationen. Das Abfallüberwachungssystem ASYS bietet dem Anwender aus den Abfallbehörden die Möglichkeit, alle zur Überwachung der Abfallentsorgung notwendigen Daten effizient zu verwalten. Der inhaltliche Rahmen hierzu ergibt sich aus dem Kreislaufwirtschaftsgesetz und dem zugehörigen untergesetzlichen Regelwerk sowie den für den Bereich Abfall maßgeblichen europäischen Richtlinien sowie Verordnungen. Inhaltliche Schwerpunkte von ASYS sind dabei - Stammdatenpflege zu Entsorgern, Beförderern und Erzeugern - die Vorab- und Verbleibskontrolle der Abfallströme - Bearbeitung von Anzeigen und Erlaubnissen zu Sammlern, Beförderern, Händlern und Maklern - die Entsorgungsfachbetriebszertifikate - die grenzüberschreitende Abfallverbringung - funktional bietet ASYS die Möglichkeit, Daten automatisiert auf elektronischem Wege zwischen den ASYS-einsetzenden Behörden und mit den beteiligten Betrieben auszutauschen. Im elektronischen Nachweisverfahren erfolgt der Datenaustausch dabei über die ZKS-Abfall. Die Organisation von ASYS in Brandenburg erfolgt arbeitsteilig zwischen der Sonderabfallgesellschaft Brandenburg/Berlin mbH (SBB) und dem Landesamt für Umwelt (LfU). Darüber hinaus können auch die Landkreise und kreisfreien Städte auf die ASYS-Daten lesend zugreifen. ASYS dient des Weiteren in Brandenburg als Datenbasis für den LUIS-Dienst, der die Öffentlichkeit im Internet mit Informationen zu Entsorgungsanlagen und zugelassenen Beförderern informiert. Durch den Anschluss der ASYS-Datenbank an die Web-Applikation IPA-KON ist es dem BAG (Bundesamt für Güterverkehr) möglich, mobil auf die ASYS-Daten zuzugreifen

Dezernat 120 Informations-Technik und Umweltinformationssysteme

Das Dezernat Informationstechnik und Umweltinformationssystem ist eine Organisationseinheit der allgemeinen Abteilung des LUNG M-V. Hier werden die allgemeinen Informations- und Telekommunikationsangelegenheiten des LUNG sowie ressorteinheitliche und behördenübergreifende IT-Projekte betreut. Das Dezernat koordiniert den Aufbau des Umweltinformationssystems M-V. Es verwaltet den zentralen Umweltdatenkatalog (UDK) des Landes M-V. Die Aufgaben im Einzelnen sind: - Umweltinformationssystem, Bereitstellung öffentlich zugänglicher Umweltfachdaten und Umweltmetadaten (UDK ) im Intra- und Internet - Geodatenmanagement, Konzeption und Gestaltung der GIS-Ausstattung, Planung und Koordination von GIS-Projekten im Umweltressort - Planung, Entwicklung und Betreuung IuK-Infrastruktur des LUNG und im Bereich des Umweltressorts - Koordinierung von IT-Fachverfahren, Bereitstellung zentraler Dienste im Umweltressort - IT-Einsatz, -Betrieb und -Anwenderbetreuung der Staatlichen Ämter für Umwelt und Natur

Diffusion digitaler Technologien in der Landwirtschaft

Von der Digitalisierung in der Landwirtschaft werden sich viele Vorteile für den landwirtschaftlichen Sektor versprochen. Dazu gehören unter anderem die Erhöhung der Produktivität, der Lebensmittelqualität, des Tierwohls sowie des Einkommens der landwirtschaftlichen Betriebe bei gleichzeitiger Reduzierung negativer Externalitäten der landwirtschaftlichen Produktion durch den Einsatz digitaler Technologien. Dennoch sind die Nutzungsraten in der Landwirtschaft zum Teil deutlich geringer als erwartet, was, trotz der Vorteile, auch auf Barrieren bei der Verwendung der digitalen Technologien hindeutet. Die Fragen, welche Faktoren die Einführung digitaler Technologien in der Landwirtschaft beeinflussen sowie die Kosten und nutzerfreundliche Handhabung der Technologien gehören daher zu den vorrangigsten Handlungs- und Forschungsfeldern aus Sicht der Praxis und Wissenschaft. Deshalb sollen im Rahmen des Projektes folgende Forschungsfragen beantwortet werden: Was ist der aktuelle Stand der Diffusion und Verbreitung von Anwendungen der PAT bzw. digitaler Lösungen für die Landwirtschaft in Deutschland? Wie bewerten die Landwirte*innen die Reifegrade von Anwendungen der PAT bzw. digitaler Lösungen für die Landwirtschaft anhand eines entwickelten Reifegradbewertungsrahmen? Welche latenten Faktoren beeinflussen im Rahmen eines integrierten UTAUT-TTF Modell die Nutzungsabsicht für eine Pflanzenschutz-App? Welche Faktoren beeinflussen die konkrete Zahlungsbereitschaft in Euro für eine Pflanzenschutz-App? Wie hoch ist die Zahlungsbereitschaft für eine Drohnen-Serviceleistung zur Düngemittelkartierung? Welche Faktoren beeinflussen die Zahlungsbereitschaft für einen Drohnen-Serviceleistung zur Düngemittelkartierung? Die Beantwortung der Forschungsfragen ist somit nicht nur für das finanzielle Wohlergehen der Landwirte*innen von Relevanz, sondern hat auch eine gesellschaftliche und politische Bedeutung, da sie zur Erleichterung der Diffusion digitaler Technologien und der damit einhergehenden externen Vorteile beitragen kann. Die Ergebnisse sind dementsprechend für politische Entscheidungsträger*innen sowie Berater*innen von landwirtschaftlichen Betrieben aber auch für Entwickler*innen und Anbieter*innen von digitalen Lösungen in der Landwirtschaft von Bedeutung. Durch die methodisch innovativen Ansätze sind die Ergebnisse auch für Wissenschaftler*innen von Interesse.

Einfluss unterschiedlicher Eiweißversorgungsstufen in der Mastschweinefütterung auf das Emissionsverhalten von Mastschweinegülle

Hauptbestandteile der Gülle sind Kot und Harn. Anfallende Mengen und Zusammensetzung sind fütterungsabhängig. Mit der eiweißreduzierten Fütterung werden vor allem die Nieren entlastet. Sie müssen weniger Ammoniak aufgrund der reduzierten Aminosäurendesaminierung aus dem Blutplasma filtern und zu Harnstoff synthetisieren. Das Schwein benötigt weniger Wasser, um den Harnstoff zu lösen und auszuschleusen. Die Folge ist eine geringere abgesetzte Harnmenge. Da die abgesetzte Kotmenge in etwa gleich bleibt, produziert das Mastschwein weniger Gülle. Sie besitzt aber einen höheren Trockensubstanzgehalt. Es ändern sich sowohl ihre chemischen als auch ihre physikalischen Eigenschaften. Dies hat Auswirkungen auf das Emissionsverhalten, was sowohl gasförmige Nährstoffverluste als auch Geruchsstoffströme, Geruchsintensität und Geruchsempfindung (Hedonik) betrifft. Es sollen deshalb grundlegende Untersuchungen zur Emission von Geruchs- und Schadgasen für Güllen verschieden gefütterter Mastschweine durchgeführt werden. Die Ergebnisse sollen Grundlage vor allem für die emissionsrelevante Beurteilung von verschiedenen Haltungsverfahren und Fütterungsstrategien in der Mastschweinehaltung sein.

Flächendeckende Erfassung von Diversitätskriterien zur ökologischen Bewertung von Waldgebieten unter Nutzung räumlicher Informationstechnologien und Fernerkundungsdaten

Ziel dieser Arbeit ist es, ein Verfahren zu entwickeln, welches eine quantitative Erfassung von Diversitätskriterien auf großer Fläche erlaubt. Die Erhaltung der Wälder und ihr Schutz vor Überbenutzung sind von globaler Bedeutung. Auf der Rio-Konferenz der Vereinten Nationen über Umwelt und Entwicklung 1992 war dies ein wichtiger Themenbereich (s. auch 1993 sog. Helsinki-Prozess ). 1994 wurden in Genf sechs Kriterien und 27 Indikatoren politisch verbindlich beschlossen. Erhaltung, Schutz und angemessene Verbesserung der biologischen Diversität in Forstökosystemen stellt eines dieser Kriterien dar. Eine Operationalisierung dieses Indikators ist in unterschiedlicher Form möglich. In vorliegender Arbeit sollen Informationen aus 2-D und 3-D Fernerkundungsdaten (inklusive flugzeuggetragener Daten, wie Luftbild oder Laserscannerdaten) abgeleitet werden. Die Informationen aus Fernerkundungsdaten sollen im Rahmen eines GIS um Karteninformationen und terrestrische Daten ergänzt werden. Aus der flächendeckend vorliegenden 2-D und 3-D Information werden Maßzahlen und Indizes berechnet, die Nachbarschaftsbeziehungen, räumliche Muster und Vielfalt innerhalb und zwischen den ökologischen Bezugseinheiten (alpha und beta-Diversität) sowie des Gesamtlandschaftsausschnittes (gamma-Diversität) quantitativ beschreiben. Die hergeleiteten Diversitätswerte und Diversitätindizes sollen dabei in Bezug zur terrestrischen Ansprache gesetzt werden. Die Nutzbarkeit des entwickelten Modells für die Bewertung von Lebensräumen soll schließlich anhand einer sehr gut untersuchten Zielart überprüft werden. Es ist zu erwarten, dass mit Nutzung der genannten Informationstechnologien eine mehr quantitative Erfassung der Diversitätskriterien, bei höherer Effizienz möglich sein wird. Die Bewertung von Lebensräumen kann damit transparenter und besser nachvollziehbar werden. Des weiteren erlaubt das methodische Vorgehen eine flächige Charakterisierung von Lebensräumen, wie sie für system-analytische Ansätze und die Modellierung von räumlichen und zeitlichen Prozessen notwendig.

Reduzierte Emissionen und mehr Tierwohl durch saubere, attraktive Bodenflächen in Außenklimaställen und Ausläufen in der Schweinehaltung

Die Verbesserung des Tierwohls und die Reduktion umwelt- und klimarelevanter Emissionen sind wichtige Schlüsselelemente für eine nachhaltige Schweinehaltung. Das Projekt verfolgt daher das Ziel, die für eine Emissionsminderung notwendige häufige und regelmäßige Reinigung verschmutzter Flächen von Außenklimaställen und Ausläufen automatisiert auszuführen. Durch den Einsatz neu entwickelter innovativer Reinigungsroboter und Oberflurschieberentmistungsanlagen sowie durch kombinierte Entmistungstechniken soll die Entfernung von Kot, Harn und organischen Materialien zur Einstreu und Beschäftigung in den Buchten automatisiert ablaufen. Darüber hinaus soll durch die Einstreu die Attraktivität des Auslaufs für die Schweine gesteigert werden. Auf die Entmistungssysteme abgestimmte Buchtensysteme mit digital steuerbaren Türen und Toren stellen eine weitere Innovation dar. Die autonomen Entmistungssysteme sollen die Tieraktivität berücksichtigen und das Tierverhalten durch intervallgesteuerte Elemente, wie Einstreu und Kühlen unterstützten. Mit der Unterstützung von künstlicher Intelligenz-Algorithmen zur Erkennung verschiedener Merkmale und deren Verknüpfung mit der Steuerung der Entmistungstechnik sollen die emissionsrelevanten Bereiche in der Fläche verkleinert, die zeitliche Aktivität der Entmistungstechnik optimiert und die Emissionen (insbesondere Ammoniak) stark vermindert werden.

Digitale Schlüsseltechnologien zur Bestimmung der Stoffdaten für effiziente Stofftrennung in der Chemischen Industrie, Teilvorhaben: Hybride und Confidentiality-preserving Modelle

Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.

Digitale Schlüsseltechnologien zur Bestimmung der Stoffdaten für effiziente Stofftrennung in der Chemischen Industrie, Teilvorhaben: Systematische Modellierung und Bewertung innovativer ökologischer Prozesse mittels hochgenauer Materialflusssimulation

Die Energiewende und der Einstieg in die Kreislaufwirtschaft stellen die chemische Industrie vor enorme Herausforderungen im Bereich der Prozessentwicklung; DiKey stellt zentrale digitale Technologien für deren Bewältigung bereit. Mittels Methoden des Maschinellen Lernen (ML) werden hochgenaue und breit anwendbare Stoffdatenmodelle entwickelt, wobei in einem Federated Learning Ansatz unter Nutzung neuer Verschlüsselungstechnologien erstmals auch die Stoffdaten verschiedener Unternehmen mit denen aus der Wissenschaft zusammengeführt und mit hoch leistungsfähigen neuen digitalen Methoden für die Prozessentwicklung anwendbar gemacht werden; hierbei ergeben sich auch ganz neue Geschäftsmodelle. In DiKey wird demonstriert, dass so die Entwicklung neuer Prozesse erheblich beschleunigt und die transparente Erfüllung von Nachhaltigkeitszielen bei gleichzeitiger Berücksichtigung wirtschaftlicher Kenngrößen überhaupt erst möglich wird.

Landmanagement Subsahara-Afrika: . Förderung lokaler nachhaltiger Entwicklung durch Technologie und Forschung (Minodu)

Entwicklung eines Verfahrens zur nicht-invasiven repräsentativen Gewinnung von Gewebeproben zur Bestandesschätzung von Rothirschen und Wildschweinen

Viele Populationen großer Huftiere sind in Mitteleuropa managementrelevant. Im in Südwest-Deutschland gelegenen Pfälzerwald kommen sowohl Wildschweine (Sus scrofa) als auch Rothirsche (Cervus elaphus) in mutmaßlich großen, aber letztendlich unbekannten Dichten vor. Für ein nachhaltiges Management beider Arten sind verlässliche und akkurate Populationsschätzungen nötig. Nicht-invasive genetik-basierte Methoden repräsentieren in diesem Zusammenhang ein nützliches Instrument für das Wildtiermanagement, da sie es erlauben, Tiere zu erfassen, ohne sie zu fangen oder anderweitig zu beeinflussen. Nicht-invasive Methoden arbeiten meist mit Haar- oder Kotproben, die genotypisiert werden und so eine Unterscheidung zwischen Individuen ermöglichen. Eine der Anwendungen nicht-invasiver Methoden ist die Populationsschätzung. Im Rahmen eines Promotions-Projekts wurde ein nicht-invasiver genetik-basierter Ansatz für die Populationsschätzung bei Wildschweinen und Rothirschen entwickelt, im Freiland getestet und anschließend evaluiert. In ersten Versuchen am Wildschwein wurde die Haarbeprobung mittels beköderter 'Haarfänger' getestet. Dabei zeigte sich, dass die Methode für diese Tierart für den Zweck der Populationsschätzung nicht geeignet ist. Grund hierfür waren signifikante alters- und gruppenstatusabhängige Verhaltensunterschiede bei der Beprobung. Im Folgenden wurde sowohl für Wildschweine als auch für Rothirsche die Kotbeprobung entlang von Transektlinien getestet und angewandt; die so gewonnenen Proben wurden genotypisiert und zum Berechnen von Populationsschätzungen verwendet. Für beide Tierarten sind die geschätzten Populationszahlen erheblich höher als zuvor angenommen, da bislang lediglich die Jagdstreckenstatistik und - im Fall des Rothirsches - Scheinwerferzählungen als Anhaltspunkt genommen werden konnten. Die hier vorgestellte Methode stellt eine viel versprechende Alternative zu den traditionell angewandten Methoden wie z.B. Jagstreckenstatistiken oder Losungszählverfahren dar, da sie absolute Populationszahlen ergibt und damit eine quantitative Bewertung des Erfolgs von Managementmaßnahmen ermöglicht. Die Methode könnte auch auf andere Huftierarten übertragen angewandt werden. Mittlerweile ist eine nicht-invasive genetik-basierte Bestandesschätzung auch für Rehe (Capreolus capreolus) entwickelt und getestet worden.

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