<p>CO₂-Emissionen pro Kilowattstunde Strom 2024 gesunken</p><p>Berechnungen des Umweltbundesamtes (UBA) zeigen, dass die spezifischen Treibhausgas-Emissionsfaktoren im deutschen Strommix im Jahr 2024 weiter gesunken sind. Hauptursachen sind der gestiegene Anteil erneuerbarer Energien, der gesunkene Stromverbrauch infolge der wirtschaftlichen Stagnation und dass mehr Strom importiert als exportiert wurde.</p><p>Pro Kilowattstunde des in Deutschland verbrauchten Stroms wurden im Jahr 2024 bei der Erzeugung durchschnittlich 363 Gramm CO2ausgestoßen. 2023 lag dieser Wert bei 386 und 2022 bei 433 Gramm pro Kilowattstunde. Vor 2021 wirkte sich der verstärkte Einsatz erneuerbarer Energien positiv auf die Emissionsentwicklung der Stromerzeugung aus und trug wesentlich zur Senkung der spezifischen Emissionsfaktoren im Strommix bei. Die wirtschaftliche Erholung nach dem Pandemiejahr 2020 und die witterungsbedingte geringere Windenergieerzeugung führten zu einer vermehrten Nutzung emissionsintensiver Kohle zur Verstromung, wodurch sich die spezifischen Emissionsfaktoren im Jahr 2021 erhöhten. Dieser Effekt beschleunigte sich noch einmal im Jahr 2022 durch den verminderten Einsatz emissionsärmerer Brennstoffe für die Stromproduktion und den dadurch bedingten höheren Anteil von Kohle.</p><p>2023 und fortgesetzt 2024 führte der höhere Anteil erneuerbarer Energien, eine Verminderung des Stromverbrauchs infolge der wirtschaftlichen Stagnation sowie ein Stromimportüberschuss zur Senkung der spezifischen Emissionsfaktoren: Der Stromhandelssaldo wechselte 2023 erstmals seit 2002 vom Exportüberschuss zum Importüberschuss. Es wurden 9,2 Terawattstunden (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=TWh#alphabar">TWh</a>) mehr Strom importiert als exportiert. Dieser Trend setzt sich im Jahr 2024 fort. Der Stromimportüberschuss stieg auf 24,4 TWh. Die durch diesen Stromimportüberschuss erzeugten Emissionen werden nicht der deutschen Stromerzeugung zugerechnet, da sie in anderen berichtspflichtigen Ländern entstehen. Die starke Absenkung des spezifischen Emissionsfaktors im deutschen Strommix ab dem Jahr 2023 ist deshalb nur bedingt ein <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/i?tag=Indikator#alphabar">Indikator</a> für die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/n?tag=Nachhaltigkeit#alphabar">Nachhaltigkeit</a> der Maßnahmen zur Reduzierung der Emissionen des Stromsektors.</p><p>Die Entwicklung des Stromverbrauchs in Deutschland</p><p>Der Stromverbrauch stieg seit dem Jahr 1990 von 479 Terawattstunden (TWh) auf 583 TWh im Jahr 2017. Seit 2018 ist erstmalig eine Verringerung des Stromverbrauchs auf 573 TWh zu verzeichnen. Mit 513 TWh wurde 2020 ein Tiefstand erreicht. Im Jahr 2021 ist ein Anstieg des Stromverbrauchs infolge der wirtschaftlichen Erholung nach dem ersten Pandemiejahr auf 529 TWh zu verzeichnen, um 2022 wiederum auf 516 TWh und 2023 auf 454 TWh zu sinken. Dieser Trend setzt sich 2024 mit einem Stromverbrauch von 439 TWh fort. Der Stromverbrauch bleibt trotz konjunktureller Schwankungen und Einsparungen infolge der Auswirkungen der Pandemie und des russischen Angriffskrieges in der Ukraine auf hohem Niveau.</p><p>Datenquellen</p><p>Die vorliegenden Ergebnisse der Emissionen in Deutschland leiten sich aus der Emissionsberichterstattung des Umweltbundesamtes für Deutschland, Daten der Arbeitsgruppe Erneuerbare Energien-Statistik, Daten der Arbeitsgemeinschaft für Energiebilanzen e.V. auf der Grundlage amtlicher Statistiken und eigenen Berechnungen für die Jahre 1990 bis 2022 ab. Für das Jahr 2023 liegen vorläufige Daten vor. 2024 wurde geschätzt.</p>
Der rasche Ausbau der erneuerbaren Energiequellen stellt eine große Herausforderung dar, wenn es darum geht, die Energieentwicklung mit konkurrierenden Interessen in Einklang zu bringen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit präziser räumlicher Daten, um eine effektive Bilanzierung, Verwaltung oder Bewertung der Einhaltung gesetzlicher Rahmenbedingungen zu ermöglichen. In diesem Beitrag wird ein Zero-Shot-Ansatz zur Extraktion von Parametern von Photovoltaik-Freiflächenanlagen in Deutschland auf der Grundlage von digitalen Orthofotos vorgestellt. Dies ermöglicht die genaue Identifizierung und Abgrenzung wesentlicher räumlicher Parameter, einschließlich des Bodenbedeckungsgrads der Photovoltaikmodule, des Reihenabstands zwischen den Modulreihen und ihrer genauen Ausrichtung. Die Ergebnisse dieser Studie sind in zweierlei Hinsicht bemerkenswert. Erstens erzielt die entwickelte technische Pipeline eine qualitativ hochwertige Segmentierung von Photovoltaik-Modulreihen, wobei über 71 % der Ergebnisse eine zufriedenstellende bis fehlerfreie Segmentierung aufweisen. Zweitens steht der resultierende Datensatz für weitere Analysen zur Verfügung und kann als Ausgangspunkt für die Entwicklung weiterer KI-Modelle zur Überwachung der Dynamik des Ausbaus von Freiflächen-Photovoltaikanlagen dienen. Diese Methodik unterstützt nicht nur die Bewertung der Einhaltung der Vorschriften, sondern verbessert auch die Entscheidungsprozesse an der Schnittstelle zwischen der Entwicklung erneuerbarer Energien und konkurrierenden Interessen, wie z. B. dem Naturschutz.
Digitale Topographische Karte 1:25000:Digitale Topographische Karte 1:25000 (DTK25) im Farbraum RGB.
Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von +-10 °C (nach Legende) in 4000 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.
Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 4500 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.
Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 3500 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.
Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 1500 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.
Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden. Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
INSPIRE-Datensatz zum Annex2-Thema Orthofotografie für das Bundesland Sachsen-Anhalt. Der Datensatz wurde aus den Daten der Digitalen Orthophotos mit der Bodenauflösung 20cm (DOP20) abgeleitet und INSPIRE-konform transformiert. Dieser Datensatz steht ausschließlich bei online-Abruf kostenfrei zur Verfügung.
This product shows globally the daily snow cover extent (SCE). The snow cover extent is the result of the Global SnowPack processor's interpolation steps and all data gaps have been filled. Snow cover extent is updated daily and processed in near real time (3 days lag). In addition to the near real-time product (NRT_SCE), the entire annual data set is processed again after the end of a calendar year in order to close data gaps etc. and the result is made available as a quality-tested SCE product. There is also a quality layer for each day (SCE_Accuracy), which reflects the quality of the snow determination based on the time interval to the next "cloud-free" day, the time of year and the topographical/geographical location. The “Global SnowPack” is derived from daily, operational MODIS snow cover product for each day since February 2000. Data gaps due to polar night and cloud cover are filled in several processing steps, which provides a unique global data set characterized by its high accuracy, spatial resolution of 500 meters and continuous future expansion. It consists of the two main elements daily snow cover extent (SCE) and seasonal snow cover duration (SCD; full and for early and late season). Both parameters have been designated by the WMO as essential climate variables, the accurate determination of which is important in order to be able to record the effects of climate change. Changes in the largest part of the cryosphere in terms of area have drastic effects on people and the environment. For more information please also refer to: Dietz, A.J., Kuenzer, C., Conrad, C., 2013. Snow-cover variability in central Asia between 2000 and 2011 derived from improved MODIS daily snow-cover products. International Journal of Remote Sensing 34, 3879–3902. https://doi.org/10.1080/01431161.2013.767480 Dietz, A.J., Kuenzer, C., Dech, S., 2015. Global SnowPack: a new set of snow cover parameters for studying status and dynamics of the planetary snow cover extent. Remote Sensing Letters 6, 844–853. https://doi.org/10.1080/2150704X.2015.1084551 Dietz, A.J., Wohner, C., Kuenzer, C., 2012. European Snow Cover Characteristics between 2000 and 2011 Derived from Improved MODIS Daily Snow Cover Products. Remote Sensing 4. https://doi.org/10.3390/rs4082432 Dietz, J.A., Conrad, C., Kuenzer, C., Gesell, G., Dech, S., 2014. Identifying Changing Snow Cover Characteristics in Central Asia between 1986 and 2014 from Remote Sensing Data. Remote Sensing 6. https://doi.org/10.3390/rs61212752 Rößler, S., Witt, M.S., Ikonen, J., Brown, I.A., Dietz, A.J., 2021. Remote Sensing of Snow Cover Variability and Its Influence on the Runoff of Sápmi’s Rivers. Geosciences 11, 130. https://doi.org/10.3390/geosciences11030130
Origin | Count |
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Bund | 7257 |
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Weitere | 10626 |