API src

Found 16 results.

Other language confidence: 0.7952390416972476

KlimPro: Schaffung einer alternativen Verwendung einer auf DRI-Basis erzeugten Elektroofenschlacke für die Zementindustrie zur Verringerung der CO2-Emissionen, Teilprojekt 3: Schmelzversuche und Metallanalytik

KlimPro: Schaffung einer alternativen Verwendung einer auf DRI-Basis erzeugten Elektroofenschlacke für die Zementindustrie zur Verringerung der CO2-Emissionen, Teilprojekt 5: Bereitstellung von direktreduziertem Eisenerz und Begleitung der Schmelzversuche im Elektrolichtbogenofen

KlimPro: Schaffung einer alternativen Verwendung einer auf DRI-Basis erzeugten Elektroofenschlacke für die Zementindustrie zur Verringerung der CO2-Emissionen, Teilprojekt 4: Betontechnologische Bewertung der erzeugten Oxidprodukte im Portlandkompositzement

KlimPro: Schaffung einer alternativen Verwendung einer auf DRI-Basis erzeugten Elektroofenschlacke für die Zementindustrie zur Verringerung der CO2-Emissionen, Teilprojekt 2: Ökologische und ökonomische Prozessbewertung

KlimPro: Schaffung einer alternativen Verwendung einer auf DRI-Basis erzeugten Elektroofenschlacke für die Zementindustrie zur Verringerung der CO2-Emissionen, Teilprojekt 1: Behandlung der Oxidphase mit Charakterisierung und zementtechnologischer Analytik

E-SAVE: Europäische Strommarktkopplung und deren Auswirkungen auf die Versorgungssicherheit bei zunehmenden Anteilen aus Erneuerbaren Energien

'Die energie- und klimapolitischen Ziele hinsichtlich einer stärkeren Nutzung erneuerbarer Energien zur Stromerzeugung in Europa stellen die Strommärkte vor neue Herausforderungen. Gleichzeitig wird die Einrichtung eines europäischen Strombinnenmarktes vorangetrieben, um das Energiesystem europaweit effizienter zu gestalten. Entsprechende Maßnahmen beinhalten unter anderem eine stärkere und effizientere Kopplung der nationalen Strommärkte (z. B. über das sogenannte 'Market Coupling'). In liberalisierten Strommärkten hängt die Versorgungssicherheit von den Investitionsentscheidungen der Strommarktteilnehmer, insbesondere der Kraftwerksbetreiber, ab. Die Energiepolitik kann dabei über eine adäquate Ausgestaltung der Strommärkte einen entsprechenden Rahmen für die Handelnden bereitstellen. Dementsprechend müssen die erwarteten Entscheidungen der Marktteilnehmer beim Strommarktdesign berücksichtigt werden. Welche Rollen dabei der Ausbau der erneuerbaren Energien, die Kopplung von Strommärkten in Europa und deren Interaktion bei der Strompreisbildung und den daraus resultierenden langfristigen Investitionen in Kraftwerkskapazitäten spielen, ist eine bisher kaum untersuchte Fragestellung. Darüber hinaus können unterschiedliche Marktausgestaltungen in den nationalen Strommärkten unerwünschte Wechselwirkungen verursachen. Übergeordnetes Ziel des vorliegenden Forschungsvorhabens ist somit die Untersuchung der langfristigen Versorgungssicherheit unter Berücksichtigung der Wechselwirkungen zwischen der Kopplung von Elektrizitätsmärkten und dem Ausbau der erneuerbaren Energien. Dabei wird auch die aktuelle Ausgestaltung der nationalen Strommärkte berücksichtigt werden. Zur langfristigen Analyse von Stromsystemen mit ihren techno-ökonomischen Eigenschaften und vielfältigen Wechselwirkungen eignet sich grundsätzlich die Energiesystemanalyse. Insbesondere zur Betrachtung von Marktsituationen mit mehreren, heterogenen Akteuren hat sich dabei die agentenbasierte Simulation bewährt. Im geplanten Forschungsvorhaben wird daher ein auf Deutschland fokussiertes agentenbasiertes Strommarktsimulationsmodell zu einem europäischen Modell weiterentwickelt, welches zusätzlich die korrelierte Einspeisung aus erneuerbaren Energien abbildet.

Räumliche und sektorale Operationalisierung von Energieresilienz zur Minimierung der Verwundbarkeit der Regionen 2020/2050 - Resilienz Österreich

Die Energiewende wird unter anderem durch die Verknappung fossiler Energie getrieben, zugleich stellt dies das Energiesystem vor eine große Herausforderung. Um Maßnahmen zur Erhöhung der Resilienz des Energiesystems zu ermöglichen wird ein Index der regionalen Verwundbarkeit der österreichischen Energiewende bis 2020/2050 angesichts von Energiekrisen und anderen Stressoren auf Basis der KLIEN-Projekte 'Powerdown', 'Save our Surface', 'Feasible Futures', 'Zersiedelt', 'PlanVision', 'KlimAdapt'und 'PRESENCE'erstellt. Der Index setzt sich aus Resilienz-Indikatoren zusammen und integriert technische, ökonomische, ökologische und soziale Faktoren. Die Energieresilienz wird regionalisiert für ganz Österreich kartographisch dargestellt und in zwei Fallstudien zu Klima- und Energiemodellregionen exemplarisch analysiert und validiert. Regionale Energiewendepfade werden mit Fokus auf Klima- und Energiemodellregionen des KLIEN in SWOT-Analysen auf ihre Resilienz hin bewertet.

Half-hourly CO2 eddy covariance flux data, associated meteorological data and Sentinel-2 derived vegetation indices (7) for 05/03/2020 - 23/08/2022 [data]

This repository contains all the data used for the article "Monitoring cropland daily carbon dioxide exchange at field scales with Sentinel-2 satellite imagery" by Pia Gottschalk, Aram Kalhori, Zhan Li, Christian Wille, Torsten Sachs. The data are used to exemplify how ground measured CO2 fluxes of an agricultural field can be linked with remotely sensed vegetation indices to provided an upscaling approach for spatial CO2-flux projection. The provided data form the basis for running the data processing scripts sequentially for (re-)producing all statistical analyses, results and figures in the article. The data are given in the formats as used in the data-processing scripts written in R, MATLAB and JavaScript of Google Eearth Engine. All codes for processing the data and a workflow description can be found here. The dataset covers three types of data: half-hourly eddy covariance (EC) data, satellite derived vegetation indices and GIS/image data. Continuous EC CO2 fluxes (03/2020 - 08/2023) are measured at the agricultural site "Heydenhof" in Northeastern Germany. The data file is provided in .mat (MATLAB) format containing the standard EddyPro software output variables which are described in an accompanying meta data file. The land use information used for footprint modeling is included as .jpeg and .png-files for visulisation and as .mat-file to be used for running the footprint modeling script. Sentinel-2 vegetation indices are provided as .csv files. These files are provided for convenience and version control only as the JavaScript for generating Sentinel-2 derived vegetation indices in Google Earth Engine is provided in the associated code repository. Here, the field boundaries are provided as shape file. Data file description: "HEY_LandUse_image.mat": MATLAB file in raster format, containing the land use codes in a 4x4 km raster with a resolution of 1 m used for running the Korman-Meixner foot print model for flux source area attribution. "meta_data_HEY_LandUse_image.txt": description of land use codes used in the "HEY_LandUse_image.mat" "HEY_LandUse_image.png": Visualisation of HEY_LandUse_image.mat. Figure A2 in manuscript. Showing the land use distribution around the measurement tower encoded in the number of land use classes used for foot print modeling. "HEYDENHOF.jpeg": Visualisation of land use classes from digitisation. Auxiliary information. Showing the land use distribution around the measurement tower. "HEY_FluxData_20200304_20220824_all_data.mat": MATLAB data file containing the half-hourly EC measurements plus auxiliary meteorological variables from 04/03/2020 to 24/08/2022 in matrix format with rows being the half-hourly measurements and including the unique time identifier "Timestamp", and "NaN" as missing data value. "meta_data_HEY_FluxData.txt": text file accompanying "HEY_FluxData_20200304_20220824_all_data.mat" containing the variable names, units, format, range and description for the variables of "HEY_FluxData_20200304_20220824_all_data.mat" "TERENO_prec_data_2020_2022.csv": comma separated text file containing the half-hourly precipitation data for the measurement site (HEY) from 01/01/2020 to 13/10/2022. "meta_data_TERENO_prec.txt": text file accompanying " TERENO_prec_data_2020_2022.csv " containing the variable description of the TERENO precipitation data. "HEY_tower_field.zip": zipped shape file outlining the agricultural field used as source area for the satellite data retrieval. "S2.csv": comma separated text file containing the vegetation indices from Sentinel-2 for the agricultural field from 02/03/2020 to 29/08/2022. "meta_data_Sentinel2_S2.txt": text file accompanying "S2.csv" containing the variable description of Sentinel-2 derived vegetation indices, i.e. "S2.csv". "S2_SD.csv": comma separated text file containing the standard deviation of the vegetation indices for the agricultural field from 02/03/2020 to 29/08/2022. "meta_data_Sentinel2_S2_SD.txt": text file accompanying "S2_SD.csv" containing the variable description of the standard deviation for the Sentinel-2 derived vegetation indices.

Code for linking half-hourly CO2 eddy covariance flux data with Sentinel-2 derived vegetation indices (7) for 05/03/2020 - 23/08/2022 [code]

This repository provides the code used for the article "Monitoring cropland daily carbon dioxide exchange at field scales with Sentinel-2 satellite imagery" by Pia Gottschalk, Aram Kalhori, Zhan Li, Christian Wille, Torsten Sachs. The data are used to exemplify how ground measured CO2 fluxes of an agricultural field can be linked with remotely sensed vegetation indices to provided an upscaling approach for spatial CO2-flux projection. The repository contains the codes produced for the article "Monitoring cropland daily carbon dioxide exchange at field scales with Sentinel-2 satellite imagery" by Pia Gottschalk, Aram Kalhori, Zhan Li, Christian Wille, Torsten Sachs. In this article, the authors present how local carbon dioxide (CO2) ground measurements and satellite data can be linked to project CO2 emissions spatially for agriculutral fields. The codes are provided for - footprint analysis and raw flux data quality control (MATLAB codes); - retrieving Sentinel-2 vegetation indices via Google Earth Engine (GEE code); - subsequent quality control, gap-filling and flux partitioning following the MDS approach by Reichstein et al. 2005 implemented by the R-package "REddyProc" (R codes); - statistical analyses of combined EC and Sentinel-2 data (R codes); - code for all figures as displayed in the manuscript (R codes). This software is written in MATLAB, R and JavaScript (GEE). Running the codes (R and .m files (Code)) and loading the data files (CSV files and .mat files (Data)) requires the pre-installation of [R and RStudio] (https://posit.co/downloads/) and (MATLAB). The GEE script runs in a browser and can also be opened/downloaded here: https://code.earthengine.google.com/858361ae4aac7c3fe5227076c9733040 The RStudio 2021.09.0 Build 351 version has been used for developping the R scripts. The land cover classification work was performed in QGIS, v.3.16.11-Hannover. Data were analyzed in both MATLAB and R; and plots created with R (R Core Development Team 2020) in RStudio®.The R codes in this repository contain a suite of external R-packages ("zoo"; "REddyProc"; "Hmisc"; "PerformanceAnalytics") which are required for data analysis in this manuscript. The data to run the codes are published with the DOI https://doi.org/10.5880/GFZ.1.4.2023.008 (Gottschalk et al., 2023).

Entwicklung des Sava Flußgebietsmanagementplans

Das Projekt unterstützt die Entwicklung eines Bewirtschaftungsplans für das Flusseinzugsgebiet der Sava (ein Teileinzugsgebiet der Donau) gemäß EU Wasserrahmenrichtlinie. Der Hauptfokus liegt beim Capacity-Building von nationalen Institutionen. Ecologic trägt die Verantwortung für die Bestandsaufnahme sozioökonomischer Bedürfnisse und für das Capacity-Building in hydromorphologischen Gewässerbelastungen und erheblich veränderten Wasserkörpern. Dazu kommen die Entwicklung grenzüberschreitender Kriterien und Themen sowie die Entwicklung strategischer Prioritäten des zukünftigen Maßnahmenprogramms.

1 2