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Bewertungskriterien für die Beschaffung verschiedener Papiere

Discussion paper on issues related to the Nuclear Energy Option for Zimbabwe

METOP GOME-2 - Sulfur Dioxide (SO2) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational SO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. GDP 4.x performs a DOAS fit for SO2 slant column followed by an AMF / VCD computation using a single wavelength. Corrections are applied to the slant column for equatorial offset, interference of SO2 and SO2 absorption, and SZA dependence. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Formaldehyde (HCHO) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational HCHO total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Ozone (O3) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational ozone total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The new improved DOAS-style (Differential Optical Absorption Spectroscopy) algorithm called GDOAS, was selected as the basis for GDP version 4.0 in the framework of an ESA ITT. GDP 4.x performs a DOAS fit for ozone slant column and effective temperature followed by an iterative AMF / VCD computation using a single wavelength. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Top Pressure (CTP) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud-top pressure for GOME scenes is derived from the cloud-top height provided by ROCINN and an appropriate pressure profile. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Optical Thickness (COT) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

Anlagenbezogener Gewaesserschutz bei einem 380-kV-Drehstrom-Kabelsystem

West-Berlin stellte seit dem 2. Weltkrieg auch von der Stromversorgung her eine Insel dar. Die BEWAG beabsichtigte deshalb 1990, die Stadt ueber ein 380-kV-Drehstrom-System an das westeuropaeische Verbundnetz anzuschliessen. Der Leitungsbau war noch mit der DDR-Regierung ausgehandelt worden. Ausserhalb der Stadtgrenze sollte das System als Freileitung gefuehrt, innerhalb der Stadt vom Teufelsbruch bis zum Kraftwerk Reuter dann auf Senatsbeschluss aus Gruenden der Sicherheit, des Umwelt- und des Landschaftsschutzes unterirdisch gelegt werden. Die BEWAG betrieb bereits eine aehnliche unterirdische Kabelanlage in der Stadt, die als Referenzobjekt dienen konnte. Unterirdische Stromkabel beduerfen einer elektrischen Isolierung. In der Regel besteht sie aus oelgetraenktem Papier (erst neueste Entwicklungen verwenden oelfreie Isolierungen aus Polyethylen). Im Inneren eines solchen Kabels befindet sich ein Kupferhohlleiter, in den sich freies Isolieroel, das nicht an das Papier gebunden ist, bewegen kann. Das Isolieroel ist eine wassergefaehrdende Fluessigkeit. Ein solches Kabel stellt also eine Anlage zum Verwenden wassergefaehrdender Stoffe im Sinne des Paragraphen 19g (1) Wasserhaushaltsgesetz dar. Im Einvernehmen mit der Senatsverwaltung fuer Stadtentwicklung und Umweltschutz als zustaendiger Wasserbehoerde wurde das IWS von der BEWAG beauftragt, die Planungen der Anlage bezueglich des Boden- und Grundwasserschutzes zu untersuchen und festzustellen, ob von ihr keine Besorgnis einer Gewaessergefaehrdung ausginge.

Veredelung von Nassgrünland-Biomasse zu Plattformchemikalien, Verpackungen, Faserguss und Papier, Teilvorhaben 3: Plattformchemikalien aus Nasswiesenbiomasse

EDELNASS fokussiert auf die stoffliche Verwertung von Aufwüchsen von wiedervernässten Moor-Grünland, welches heterogen in der Artenzusammensetzung ist und oft Bewirtschaftungseinschränkungen unterliegt (z.B. Erntezeitpunkt). Biomasse und ihre Standortparameter von 5 Moorstandorten in ganz Deutschland werden analysiert und hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit in 2 Verwertungsverfahren untersucht, getestet und bewertet: (i) Umwandlung in Bioraffinerien zu den biobasierten, hochwertigen Basischemikalien HMF und Furfural und der Optimierung der Verfahren an der Universität Hohenheim. Ebenso wird Lignin als weiteres Produkt hergestellt. Das HMF kann zur Herstellung des recyclebaren, biobasierten Hochleistungskunststoff PEF weiterverarbeitet werden, woraus die Hochschule Albstadt-Sigmaringen nachhaltige Verpackungslösungen entwickelt, (ii) Das Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie stellt zusammen mit seinen Partnern Faserstoffe aus der Biomasse her und verarbeiten diese weiter zu Papieren und Fasergussformteilen. Kopplungspotentiale von Stoffströmen der Rohstofffraktionen zwischen den Verfahren untersucht, indem Zwischen- und Nebenprodukte der Verfahren in die jeweils anderen Prozesse eingespeist werden. Ziel der Untersuchungen ist es, neue Wertschöpfungsketten auf der Grundlage von Nasswiesen-Bewirtschaftung zu entwickeln, die eine produktive Nutzung von Nassgrünland mit dem Erreichen von Naturschutz- und Klimaschutzzielen verbindet. Für eine zukünftige Honorierung von Ökosystemdienstleistungen vernässter Moore werden Datengrundlagen erstellt: CO2-Bilanz der Verfahren und möglicher Produkte (inkl. bodenbürtiger Emissionen), Entwicklung von Artenvielfalt und Wasserqualität. Die Kosten von der Rohstoffbereitstellung bis zum Endprodukt werden analysiert, um geeignete Betriebsmodelle für die einzelnen Verfahren abzuleiten und beispielhaft in Moorregionen zu projektieren.

Veredelung von Nassgrünland-Biomasse zu Plattformchemikalien, Verpackungen, Faserguss und Papier, Teilvorhaben 2: Entwicklung und exemplarische Realisierung von Verfahren zur Gewinnung und Aufbereitung von Faserrohstoffen für den Einsatz im Sektor Pulp & Paper

EDELNASS fokussiert auf die stoffliche Verwertung von Aufwüchsen von wiedervernässten Moor-Grünland, welches heterogen in der Artenzusammensetzung ist und oft Bewirtschaftungseinschränkungen unterliegt (z.B. Erntezeitpunkt). Biomasse und ihre Standortparameter von 5 Moorstandorten in ganz Deutschland werden analysiert und hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit in 2 Verwertungsverfahren untersucht, getestet und bewertet: (i) Umwandlung in Bioraffinerien zu den biobasierten, hochwertigen Basischemikalien HMF und Furfural und der Optimierung der Verfahren an der Universität Hohenheim. Ebenso wird Lignin als weiteres Produkt hergestellt. Das HMF kann zur Herstellung des recyclebaren, biobasierten Hochleistungskunststoff PEF weiterverarbeitet werden, woraus die Hochschule Albstadt-Sigmaringen nachhaltige Verpackungslösungen entwickelt, (ii) Das Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie stellt zusammen mit seinen Partnern Faserstoffe aus der Biomasse her und verarbeiten diese weiter zu Papieren und Fasergussformteilen. Kopplungspotentiale von Stoffströmen der Rohstofffraktionen zwischen den Verfahren untersucht, indem Zwischen- und Nebenprodukte der Verfahren in die jeweils anderen Prozesse eingespeist werden. Ziel der Untersuchungen ist es, neue Wertschöpfungsketten auf der Grundlage von Nasswiesen-Bewirtschaftung zu entwickeln, die eine produktive Nutzung von Nassgrünland mit dem Erreichen von Naturschutz- und Klimaschutzzielen verbindet. Für eine zukünftige Honorierung von Ökosystemdienstleistungen vernässter Moore werden Datengrundlagen erstellt: CO2-Bilanz der Verfahren und möglicher Produkte (inkl. bodenbürtiger Emissionen), Entwicklung von Artenvielfalt und Wasserqualität. Die Kosten von der Rohstoffbereitstellung bis zum Endprodukt werden analysiert, um geeignete Betriebsmodelle für die einzelnen Verfahren abzuleiten und beispielhaft in Moorregionen zu projektieren.

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