The Floods Directive (FD), implemented in November 2007 addresses the rising threat of catastrophic and frequent floods in Europe due to socioeconomic development and climate change. Its purpose is to establish a framework for assessing and managing flood risks within the European Union, with the goal of reducing adverse impacts on human health, the environment, cultural heritage, and economic activity.
<p>Dieser Datensatz enthält die Informationen der städtischen Wärmeinsel für die Stadt Münster in Nordrhein-Westfalen. Die Daten werden im Rahmen der Open-Data-Initiative der Stadt Münster zur Verfügung gestellt.</p> <p>Die städtische Wärmeinsel (englisch "Urban Heat Island", kurz UHI) ist ein typisches Merkmal des Stadtklimas. Sie wird durch die Lufttemperaturdifferenz zwischen der meist wärmeren Stadt und ihrem kühleren Umland charakterisiert.</p> <p>Weitere Informationen erhalten Sie auf der <a href="https://www.stadt-muenster.de/klima/klimaanpassung/tipps/hitze">Homepage "Klimaanpassung in Münster"</a> der Stabsstelle Klima.</p>
This database contains policies and measures (PaMs) reported by EU Member States following European Commission Implementing Decision (EU) 2018/1522 of 11 October 2018 laying down a common format for national air pollution control programmes under Directive (EU) 2016/2284 of the European Parliament and of the Council on the reduction of national emissions of certain atmospheric pollutants. This database will be updated on a quarterly basis. It is important to note that the database only contains latest data that has been reported by Member States using the PAM-tool: https://webforms.eionet.europa.eu/. The completeness and accuracy of the data depends on the quality of reporting by each country. Release years: 2019 v1: Belgium, Croatia, Cyprus, Denmark, Germany, Italy, Portugal,Slovenia, Spain, Sweden 2020 v1: Czechia, Hungary, Latvia, Luxembourg, Malta, Slovakia 2021 v1: Greece, Ireland 2022 v1: Lithuania 2023 v1: Estonia, Romania, France, Ireland, Cyprus, Luxembourg, Poland 2024 v1: Austria, Spain, Sweden 2024 v2: Cyprus, Germany, Ireland, Lithuania, Slovenia 2024 v3: Austria, Cyrus, Germany, Ireland, Lithuania, Slovenia, Sweden 2025 v1: Bulgaria, Cyprus, Luxembourg, Sweden
Gletscher sind bedeutende Speicher organischen Kohlenstoffs (OC) und tragen zum Kohlenstofffluss vom Festland zum Meer bei. Aufgrund des Klimawandels wird eine Intensivierung dieser Flüsse erwartet. Der Export von OC aus Gletschern wurde weltweit in verschiedenen Regionen quantifiziert, trotzdem liegen keine vergleichbaren Daten für Island vor, obwohl sich dort die größte europäische außerpolare Eiskappe befindet. Um die globalen Prognosen der glazialen Kohlenstofffreisetzung zu verbessern, ist es das Ziel dieses Pilotprojektes, den Export von gelöstem und partikulärem organischen Kohlenstoff (DOC, POC) aus Islands Gletschern erstmalig zu quantifizieren und neue Kooperationen mit isländischen Wissenschaftler/innen für gemeinsame zukünftige Forschungsprojekte aufzubauen. Hierzu werden 4 Feldkampagnen zu unterschiedlichen Jahreszeiten sowie Treffen mit isländischen Kollegen/innen durchgeführt. In jeder Feldkampagne werden von 23 Gletschern der Eiskappen Vatnajökull, Langjökull, Hofsjökull, Myrdalsjökull und Snaeellsjökull Eisproben entnommen, um die biogeochemische Diversität des glazialen OC zu charakterisieren sowie dessen Export in Verbindung mit Massenbilanzen zu quantifizieren. In Gletscherbächen werden Wasserproben entnommen, um den Austrag von OC direkt am Gletschertor zu bestimmen sowie die Kohlenstoffflüsse entlang von 6 Gletscherbächen mit unterschiedlicher Länge (2 km bis 130 km) beginnend am Gletschertor bis zur Mündung zu untersuchen. Wie sich der Gletscherrückgang langfristig auf ein Gletscherbachökosystem auswirkt, wird durch die taxonomische Bestimmung von Makroinvertebraten im Vergleich zur Bestimmung von Prof. Gíslason aus dem Jahre 1997 beurteilt. Gleichzeitig werden in diesem Gletscherbach Wasserproben zum eDNA-Barcoding entnommen, um eine rasche und gering invasive Methode zur laufenden Beobachtung des zukünftigen Einflusses der Gletscherrückgang zu entwickeln. Vor Ort werden Wassertemperatur, elektr. Leitfähigkeit, pH-Wert, gelöster Sauerstoff, Trübung und Chlorophyll alpha gemessen. Innovative Labormethoden (HPLC, DNA-Barcoding, Picarro, GC, TOC) werden zur Analyse des OC im Eis und Wasser (DOC, DIC, POC, Fluoreszenz, Absorption), der Nährstoffe (P-PO4, N-NO3, N-NO2, N-NH4), stabiler Isotope (18O, 2H), Chlorophyll alpha, CO2 und aquatischen Organismen eingesetzt. Die Anwendung statistischer Methoden (Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse) basierend auf Anregungs- und Emissionsmatrizen erlauben die Quellen des OC im Gletschereis sowie -schmelzwasser zu bestimmen und die räumliche Vielfalt des OC zu erklären. Das gewonnene Wissen wird zur Verbesserung globaler Prognosen glazialer Kohlenstofffreisetzung beitragen sowie einen intensiven Einblick in das glaziale Ökosystem geben. Für die antragstellenden Nachwuchswissenschaftler/innen entstehen vielversprechende Kooperationen mit isländischen Wissenschaftlern/innen, fokussierend auf die zeitlichen sowie räuml. Aspekte der glazialen Kohlenstoffflüsse sowie das Ökosystem Gletscher
In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital-Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine-Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet.
This metadata refers to the whole content of GISCO reference database, which contains both public datasets (also available for the general public through http://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata) and datasets to be used only internally by the EEA (typically, but not only, GISCO datasets at 1:100k).
In marinen Lebensräumen können Seevögel als wertvolle Indikatoren für Nahrungsressourcen und die Produktivität des marinen Ökosystems dienen. Studien zeigen deutliche Veränderungen in marinen Ökosystemen, und eine Art, die auf solche Veränderungen empfindlich reagiert, ist der Südliche Felsenpinguin Eudyptes chrysocome (IUCN-Kategorie gefährdet). Analysen neuerer und historischer Daten deuten darauf hin, dass Felsenschreibepinguine in einem sich erwärmenden Ozean schlechter überleben und sich vermehren und dass der Klimawandel sie in mehreren Phasen der Brut- und Nicht-Brutsaison beeinflussen kann. Mehr als ein Drittel der Gesamtpopulation dieser Art brütet auf den Falklandinseln, wo die Populationen besonders stark zurückgehen, und unsere früheren Studien (2006-2011) hier haben auf reduzierte Überlebenswahrscheinlichkeiten unter zunehmend warmen Meerestemperaturen und leichtere Eier unter wärmeren Umweltbedingungen hingewiesen. Die zugrunde liegenden Ursachen für diese Veränderungen sind jedoch noch wenig bekannt. Das vorliegende Projekt knüpft an frühere Studien an, aber wir werden neu verfügbare Technologien anwenden, nämlich viel kleinere GPS-Beschleunigungs-Datenlogger, um die noch unbekannten Phasen der Brutzeit und die für die Futtersuche verwendete Energie zu untersuchen, und Analysemethoden aus dem Machine Learning („künstliche Intelligenz“) und der Energielandschaften-Modellierung. Komponentenspezifische stabile Isotopenanalysen und Metabarcodierung von Kotproben werden zudem eingesetzt, um die Ernährung während der verschiedenen Phasen des Brutzyklus zu untersuchen. Wir werden auch Zeitrafferkameras einsetzen und über "Penguin watch" - ein Toolkit zur Extraktion großflächiger Daten aus Kamerabildern und zur Einbeziehung der Öffentlichkeit - bürgernahe Wissenschaft betreiben. Insgesamt wollen wir verstehen, warum Südliche Felsenpinguine eine besonders empfindliche Art bei sich erwärmenden Meeresbedingungen sind.
The Governance of the Energy Union and Climate Action ((EU) 2018/1999) requires Member States to report national projections of anthropogenic GHG emissions. Every two years, each EU Member State shall report GHG projections in a ‘with existing measures’ scenario for the years 2020, 2025, 2030, 2035, 2040, 2045 and 2050 by gas (or group of gases) and by sector. National projections shall take into consideration any policies and measures adopted at Union level. The reported data are quality checked by the EEA and its European Topic Centre for Climate Change Mitigation and Energy (ETC/CME).
Additional reporting in the area of renewable energy is a dataset under the National Energy and Climate Progress Reports (NECPRs), which is reported every second year (starting in 2023) by EU Member States. The dataset provides information regarding Member States functioning system for guarantees of origin (GO), renewable energy surplus/deficits, biomass use and impacts, and renewable energy usage in buildings. The EEA collects and quality checks this data. The dataset links to data from Eurostat. This reporting obligation comes from the Governance Regulation 2018/1999, Implementing Regulation (EU) 2022/2299 (Annex XVI).
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 577 |
| Europa | 257 |
| Global | 2 |
| Kommune | 5 |
| Land | 191 |
| Schutzgebiete | 60 |
| Wissenschaft | 32 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 9 |
| Ereignis | 29 |
| Förderprogramm | 295 |
| Taxon | 15 |
| Text | 119 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 444 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 181 |
| offen | 463 |
| unbekannt | 268 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 522 |
| Englisch | 466 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 78 |
| Bild | 57 |
| Datei | 86 |
| Dokument | 133 |
| Keine | 394 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 75 |
| Webseite | 433 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 544 |
| Lebewesen und Lebensräume | 595 |
| Luft | 384 |
| Mensch und Umwelt | 906 |
| Wasser | 641 |
| Weitere | 912 |