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Windkraftanlagen (Offshore und Küste)

Dieser Datensatz enthält Windkraftanlagen Offshore und an Land (5 km landeinwärts). Hierfür werden wöchentlich aktuelle Daten der Stromerzeugungseinheiten aus dem Marktstammdatenregister (MaStR) heruntergeladen und als Geodaten-Dienst (WMS und WFS) bereitgestellt. Die Offshore-WEA werden auch geclustert mit der Anlagen-Anzahl angezeigt. Alle Anlagen werden erst ab einer bestimmten Zoom-Stufe sichtbar. Der Energie-Anlagen-Dienst enthält ausserdem WEA der Küstenländer und PV-ANlagen. Quelle: MaStR. In den Anlagen-Attributen ist auch die MaStR-Nr. (SEE) enthalten, mit welcher unter folgender URL (über die "Schnellsuche") weitere Anlagen-Informationen angezeigt werden können: https://www.marktstammdatenregister.de/MaStR. Bei Daten-Fehlern wenden Sie sich bitte an die Bundesnetzagentur (BNetzA).

Trace metal distribution for water samples of the cruise AT010

Offshore wind energy is a steadily growing sector contributing to the worldwide energy production. The impact of these offshore constructions on the marine environment, however, remains unclear in many aspects. In fact, little is known about potential emissions from corrosion protection systems such as organic coatings or galvanic anodes composed of Al and Zn alloys, used to protect offshore structures. In order to assess potential chemical emissions from offshore wind farms and their impact on the marine environment water and sediment samples were taken in and around offshore wind farms of the German Bight between 04.04.2022 and 14.04.2022 within the context of the Hereon-BSH project OffChEm II. The water samples were taken in metal-free GO-FLO sampling bottles, filtered over <0.45 µm polycarbonate filters into pre-cleaned LDPE bottles and acidified with nitric acid. The filtrates were then measured for their (trace) metal concentrations with ICP-MS/MS coupled online to a seaFAST preconcentration and matrix removal system.

Microbial community composition and bacterioplankton at time series station Helgoland Roads, North Sea

A process of global importance in carbon cycling is the remineralization of algae biomass by heterotrophic bacteria, most notably during massive marine algae blooms. Such blooms can trigger secondary blooms of planktonic bacteria that consist of swift successions of distinct bacterial clades, most prominently members of the Flavobacteriia, Gammaproteobacteria and the alphaproteobacterial Roseobacter clade. This study explores such successions during spring phytoplankton blooms in the southern North Sea (German Bight) for four consecutive years. The surface water samples were taken at Helgoland Island about 40 km offshore in the southeastern North Sea in the German Bight at the station 'Kabeltonne' (54° 11.3' N, 7° 54.0' E) between the main island and the minor island, Düne (German for 'dune') using small research vessels (http://www.awi.de/en/expedition/ships/more-ships.html). Water depths at this site fluctuate from 6 to 10 m over the tidal cycle. Samples were processed as described previously (Teeling et al., 2012; doi:10.7554/eLife.11888.001) in the laboratory of the Biological Station Helgoland within less than two hours after sampling. Assessment of absolute cell numbers and bacterioplankton community composition was carried out as described previously (Thiele et al., 2011; doi:10.1016/B978-0-444-53199-5.00056-7). To obtain total cell numbers, DNA of formaldehyde fixed cells filtered on 0.2 mm pore sized filters was stained with 4',6-diamidino-2-phenylindole (DAPI). Fluorescently labeled cells were subsequently counted on filter sections using an epifluores-cence microscope. Likewise, bacterioplankton community composition was assessed by catalyzedreporter deposition fluorescence in situ hybridization (CARD-FISH) of formaldehyde fixed cells on 0.2 mm pore sized filters.

Reduzierung der Fertigungs- und Wartungskosten von Offshore Windenergieanlagen mittels Inline-Inspektion und maschineller Lernverfahren, Vorhaben: Entwicklung eines innovativen Ansatzes zur Inline-Inspektion und Analyse von Schweißverbindungen von Offshore Windenergieanlagen

Referenzwinddaten langfristiges Ertragspotenzial Offshore-Windenergie Nordsee 2006 -03

Die Daten umfassen die Windbedingungen in der Nordsee im Jahr 2006. Die Berechnungen wurden mit dem numerischen Wettermodell WRF durchgeführt. Die Daten liegen in 10-minütlicher zeitlicher und 2 km x 2 km räumlicher Auflösung für die Ostsee für das meteorologische Jahr 2006 vor. Die Variablen des Datensatzes sind Windgeschwindigkeit (WS) und Windrichtung (WD) auf 9 Höhenleveln zwischen 50 m und 350 m und die Luftdichte. Eine genauere Beschreibung der Variablen findet sich in den Dateien.

Referenzwinddaten langfristiges Ertragspotenzial Offshore-Windenergie Nordsee 2006 -10

Die Daten umfassen die Windbedingungen in der Nordsee im Jahr 2006. Die Berechnungen wurden mit dem numerischen Wettermodell WRF durchgeführt. Die Daten liegen in 10-minütlicher zeitlicher und 2 km x 2 km räumlicher Auflösung für die Ostsee für das meteorologische Jahr 2006 vor. Die Variablen des Datensatzes sind Windgeschwindigkeit (WS) und Windrichtung (WD) auf 9 Höhenleveln zwischen 50 m und 350 m und die Luftdichte. Eine genauere Beschreibung der Variablen findet sich in den Dateien.

Referenzwinddaten langfristiges Ertragspotenzial Offshore-Windenergie Nordsee 2006 -12

Die Daten umfassen die Windbedingungen in der Nordsee im Jahr 2006. Die Berechnungen wurden mit dem numerischen Wettermodell WRF durchgeführt. Die Daten liegen in 10-minütlicher zeitlicher und 2 km x 2 km räumlicher Auflösung für die Ostsee für das meteorologische Jahr 2006 vor. Die Variablen des Datensatzes sind Windgeschwindigkeit (WS) und Windrichtung (WD) auf 9 Höhenleveln zwischen 50 m und 350 m und die Luftdichte. Eine genauere Beschreibung der Variablen findet sich in den Dateien.

Referenzwinddaten langfristiges Ertragspotenzial Offshore-Windenergie Nordsee 2006 -08

Die Daten umfassen die Windbedingungen in der Nordsee im Jahr 2006. Die Berechnungen wurden mit dem numerischen Wettermodell WRF durchgeführt. Die Daten liegen in 10-minütlicher zeitlicher und 2 km x 2 km räumlicher Auflösung für die Ostsee für das meteorologische Jahr 2006 vor. Die Variablen des Datensatzes sind Windgeschwindigkeit (WS) und Windrichtung (WD) auf 9 Höhenleveln zwischen 50 m und 350 m und die Luftdichte. Eine genauere Beschreibung der Variablen findet sich in den Dateien.

Referenzwinddaten langfristiges Ertragspotenzial Offshore-Windenergie Nordsee 2006 -11

Die Daten umfassen die Windbedingungen in der Nordsee im Jahr 2006. Die Berechnungen wurden mit dem numerischen Wettermodell WRF durchgeführt. Die Daten liegen in 10-minütlicher zeitlicher und 2 km x 2 km räumlicher Auflösung für die Ostsee für das meteorologische Jahr 2006 vor. Die Variablen des Datensatzes sind Windgeschwindigkeit (WS) und Windrichtung (WD) auf 9 Höhenleveln zwischen 50 m und 350 m und die Luftdichte. Eine genauere Beschreibung der Variablen findet sich in den Dateien.

Referenzwinddaten langfristiges Ertragspotenzial Offshore-Windenergie Nordsee 2006 -09

Die Daten umfassen die Windbedingungen in der Nordsee im Jahr 2006. Die Berechnungen wurden mit dem numerischen Wettermodell WRF durchgeführt. Die Daten liegen in 10-minütlicher zeitlicher und 2 km x 2 km räumlicher Auflösung für die Ostsee für das meteorologische Jahr 2006 vor. Die Variablen des Datensatzes sind Windgeschwindigkeit (WS) und Windrichtung (WD) auf 9 Höhenleveln zwischen 50 m und 350 m und die Luftdichte. Eine genauere Beschreibung der Variablen findet sich in den Dateien.

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