Sachsen zählt in Deutschland zu den Bundesländern mit den meisten Talsperren. Versorgten die ersten Wasserspeicher im Land früher vor allem den Bergbau, haben Stauanlagen heute zumeist mehrere Funktionen. Der Staatsbetrieb <b><a href="https://www.talsperren-sachsen.de/">Landestalsperrenverwaltung (LTV)</a></b> betreibt und bewirtschaftet nahezu alle Stauanlagen im Besitz des Freistaates Sachsen. Genauso wichtig ist ihre Zuständigkeit für den Ausbau, die Unterhaltung und den Hochwasserschutz an allen Fließgewässern in der Verantwortung des Landes. Die LTV ist dem Sächsischen Staatsministerium für Energie, Klimaschutz Umwelt und Landwirtschaft nachgeordnet. Die LTV-Zentrale hat ihren Sitz in Pirna. Hier werden strategische und übergreifende Aufgaben gebündelt und bearbeitet. Außerdem wird hier die Zusammenarbeit mit den Betrieben und dem Staatsministerium für Umwelt und Landwirtschaft koordiniert. In Pirna sind die Zentralstelle, der Fachbereich Verwaltung/Finanzen sowie die Referate der Fachbereiche Wasserwirtschaft und Betrieb angesiedelt.
Sitze der Außenstellen des Landesamts für Finanzen dargestellt, Sitze des Landesamts für Finanzen sowie der Staatsoberkasse Bayern.
Der Datensatz enthält die sächsischen Fördergebiete nach der Förderrichtlinie für Zuwendungen nach dem Investitionsgesetz Kohleregionen (RL InvKG) und Just Transition Fond (JTF) aufgeschlüsselt auf die Landkreise und Städte.
In 2024, the hydrochemistry of surface water was monitored at Helgoland Roads station on every workday, typically before 9 a.m. Temperature was measured on board immediately after sampling. Visibility was measured immediately on board using a Secchi Disk. Salinity, dissolved inorganic nutrients, pH and oxygen were measured from a bucket sample in the laboratory. Further information regarding the methodology and the devices used can be found in the metadata description.
In 2023, the hydrochemistry of surface water was monitored at Helgoland Roads station on every workday, typically before 9 a.m. Temperature was measured on board immediately after sampling. Visibility was measured immediately on board using a Secchi Disk. Salinity, dissolved inorganic nutrients, pH and oxygen were measured from a bucket sample in the laboratory. Further information regarding the methodology and the devices used can be found in the metadata description.
In 2022, the hydrochemistry of surface water was monitored at Helgoland Roads station on every workday, typically before 9 a.m. Temperature was measured on board immediately after sampling. Visibility was measured immediately on board using a Secchi Disk. Salinity, dissolved inorganic nutrients, pH and oxygen were measured from a bucket sample in the laboratory. Further information regarding the methodology and the devices used can be found in the metadata description.
LSA-Prozessdaten Der Datensatz umfasst momentan die LSA-Prozessdaten für rund die Hälfte aller am Verkehrsrechnernetz angeschlossenen Knoten in Hamburg und enthält aktuelle Signalausprägungen in Echtzeit. Zusätzlich werden Daten zu Detektoren wie Fahrrad-, Fußgänger- und Kfz- Anforderungen sowie Busmeldungen übertragen. Folgende Punkte sollten bei der Nutzung der Daten berücksichtigt werden: Durch Wartungsarbeiten kann es vereinzelt zu kurzen Ausfällen bei der Signalübertragung für mehrere Straßenzüge kommen. In wenigen Fällen gib es außerdem fehlerhafte Zeitstempel aus den LSA-Steuergeräten (phenomenonTime), die für unplausible Werte bei der Latenz verantwortlich sind. Für ein besseres Verständnis der Daten, ist im Bereich Verweise und Downloads ein Benutzerhandbuch (Usage Guide) verlinkt. Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der OGC SensorThings API konforme Echtzeitdatendienst enthält Datenströme und Positionen von Fahrspurbeziehungen an Kreuzungen mit Lichtsignalanlagen für Fahrradfahrer, Fußgänger sowie Kraftfahrzeuge im Hamburger Stadtgebiet. Wenn an der Lichtsignalanlage bereitgestellt, werden folgende Datenströme als JSON-Objekte ausgeliefert: Primärsignale, Sekundärsignale, Hilfssignale, Akustiksignale, KFZ-Signalanforderungen, Fahrradfahrersignalanforderungen, Fußgängersignalanforderungen, Akustiksignalanforderung, ÖPNV-Voranmeldung, ÖPNV-Anmeldung, ÖPNV-Abmeldung, Signalprogramm und Wellensekunde. In der OGC SensorThings API sind die Informationen zu den Fahrspurbeziehungen in der Entität Thing hinterlegt. Für die oben aufgelisteten Datenströme, die an einem konkreten Thing verfügbar sind, wird ein Eintrag in der Entität Datastreams erstellt, der das entsprechende Thing referenziert. Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben. In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. Hier ein Beispiel: { "properties": { "serviceName": "HH_STA_traffic_lights", "layerName": "primay_signal", "key":"value" } } Alle möglichen values für “layerName”: * primay_signal (Primärsignal), * secondäary_signal (Sekundärsignal), * auxiliary_signal (Hilfssignal), * acoustic_signal (Akustiksignal), * detector_car (KFZ-Signalanforderung), * detector_cyclist (Fahrradfahrersignalanforderung), * detector_pedestrian (Fußgängersignalanforderung), * detector_acoustic_traffic_request (Akustiksignalanforderung), * bus_pre-request_point (ÖPNV-Voranmeldung), * bus_request_point (ÖPNV-Anmeldung), * bus_checkout (ÖPNV-Abmeldung), * signal_program (Nummer des Signalprogramms), * cycle_second (Wellensekunde) Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://tld.iot.hamburg.de/v1.1/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_traffic_lights' and properties/layerName eq 'primary_signal' Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden: MQTT-Broker: tld.iot.hamburg.de Topic: v1.1/Datastreams({id})/Observations Ferner können über folgenden Link die MAP-Dateien (xml und kml) sowie die OCIT-C-Dateien (Versorgungsdatei im Format xml) aller bereits veröffentlichter Knoten abgerufen werden: https://daten-hamburg.de/tlf_public/
Dieser Datensatz enthält Daten von der Bundesnetzagentur (BNetzA) mit Stand Januar 2022 zur Mobilfunkversorgung im Freistaat Sachsen nach Mobilfunktechnologie. Die BNetzA erhebt die Versorgungsdaten von den Betreibern öffentlicher Mobilfunknetze. Diese haben je Rasterzelle (100x100m BKG-Raster) u.a. angegeben, ob der vorgegebene Mindestpegel erreicht ist. Vorgaben der BNetzA zur Ermittlung der Mobilfunkversorgung durch die Netzbetreiber finden Sie unter https://download.breitband-monitor.de/202201_Parametervorgabe.pdf Das SMWA übernimmt keine Gewähr für die Richtigkeit, Aktualität und Vollständigkeit der Geodaten, Visualisierungen und Inhalte.
In KEROSyN100 soll ein Prozesslayout zur Realisierung der ersten Power-to-Jet Fuel Anlage in einer kommerziell ausgerichteten Demonstrationsumgebung mit hoher Systemdienlichkeit und 100%iger Verwertung von EE-Strom entwickelt werden. Ziel ist die Produktion von grünem Kerosin und die Reduktion von EE-Abregelung. Für den Flugverkehr liegen derzeit keine Alternativen zu kohlenwasserstoffhaltigen Kraftstoffen vor, so dass strombasiertes Kerosin als vielversprechendster Pfad zur Dekarboniserung dieses Sektors gilt. Durch multikriterielle Bewertung relevanter Prozessketten, technologische Weiterentwicklung der Schlüsseltechnologie Methanol-to-Jet Fuel, Erarbeitung geeigneter regulatorischer Rahmenbedingungen und die Umsetzung einer ersten Anlage, soll die Markteinführung von strombasiertem Kerosin auf den Weg gebracht werden.
In KEROSyN100 soll ein Prozesslayout zur Realisierung der ersten Power-to-Jet Fuel Anlage in einer kommerziell ausgerichteten Demonstrationsumgebung mit hoher Systemdienlichkeit und 100%iger Verwertung von EE-Strom entwickelt werden. Ziel ist die Produktion von grünem Kerosin und die Reduktion von EE-Abregelung. Für den Flugverkehr liegen derzeit keine Alternativen zu kohlenwasserstoffhaltigen Kraftstoffen vor, so dass strombasiertes Kerosin als vielversprechendster Pfad zur Dekarbonisierung dieses Sektors gilt. Durch multikriterielle Bewertung relevanter Prozessketten, technologische Weiterentwicklung der Schlüsseltechnologie Methanol-to-Jet Fuel, Erarbeitung geeigneter regulatorischer Rahmenbedingungen und die Umsetzung einer ersten Anlage, soll die Markteinführung von strombasiertem Kerosin auf den Weg gebracht werden. Das DLR-Institut für Vernetzte Energiesysteme (DLR-VE) steuert im Rahmen des Teilvorhabens Integration eines Power-to-Fuel (PtF) Anlagenmodells in das regionale und überregionale Energiesystem' wesentliche Kompetenzen im Bereich der Energiesystemsimulation, -optimierung, -bewertung, der Entwicklung von detaillierten Stromnetzmodellen sowie hinsichtlich der Implementierung, Simulation und Bewertung von Flexibilitätsoptionen zur Projektumsetzung bei. Die geplante PtK-Anlage wird als Power-to-Fuel Anlagenmodell abstrahiert, wobei innerhalb des Projekts der Spezialfall Power-to-Jet Fuel untersucht wird.
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