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Model Output Statistics for LE MOLESON (06609)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for LUZERN (06650)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

GISCO - Nomenclature of Territorial Units for Statistics 2021 (NUTS 2021), May 2021

The 'GISCO NUTS 2021' data set represents the NUTS 2021 regulation and statistical regions by means of multipart polygon, polyline and point topology. The NUTS geographical information is completed by attribute tables and a set of cartographic help lines to better visualize multipart polygonal regions. The NUTS nomenclature is a hierarchical classification of statistical regions defined by Eurostat. The NUTS classification subdivides the EU economic territory into 3 statistical levels. The NUTS 2021 classification has been established through the Commission Delegated Regulation 2019/1755, which entered into force on 8th August 2019 and applies from 1st January 2021. A non official NUTS-like classification has been defined for the EFTA countries and the candidate countries. At present, six scale ranges (100K, 1M, 3M, 10M and 20M, 60M) are maintained in the GISCO geodatabase. The polygon and boundary classes delineate the regions, while the points provide an anchor for each region. Associated tables contain basic information such as the name of the region. The public data set will be available at 1M, 3M, 10M, 20M, 60M, while the full data set at 100K is restricted. The data set covers EU Member States, EFTA countries, EU candidate countries and the UK. Following the departure of the UK from the European Union, the UK is no longer flagged as an EU Member State but retains its place in the NUTS and statistical regions data set. This dataset (NUTS_2021) is derived from the EuroBoundary Map 2020 (EBM2020) from Eurogeographics as well as GISCO NUTS 2016 (from Türkiye). The list of NUTS2021 codes including changes with respect to NUTS2016 is available on https://ec.europa.eu/eurostat/documents/345175/629341/NUTS2021.xlsx. The public metadata for NUTS 2021 released by Eurostat is available here: https://gisco-services.ec.europa.eu/distribution/v2/nuts/nuts-2021-metadata.xml. This revision (May 2021) includes minor changes in the dataset such as (see https://gisco-services.ec.europa.eu/distribution/v2/nuts/nuts-2021-release-notes.txt): * 2020-10-05 Point snapping is disabled in all datasets, number of decimals increased for 01M datasets. * 2020-11-18 Inclusion of Jan Mayen and Svalbard in to Norways Statistical Regions. Amendment to Serbia NUTS BN line status. * 2020-12-05 Fixed broken utf-8 encoding. * 2021-03-15 Added LAU 2011,2012,2013,2014,2015,2020 * 2021-04-26 Fixed country labels 2001, 2006 (incorrect Kosovo coordinates) IMPORTANT NOTE: Additional information, including the conditions of use and acknowledgement notice is included in the document provided with the dataset "GISCO NUTS 2021 Additional Information.pdf". Public access to this data set is restricted due to intellectual property rights. It shall only be used internally by the EEA, its ETCs and subcontractors working on behalf of the EEA. This metadata has been slightly adapted from the original metadata information provided by Eurostat (European Commission) and is to be used only for internal EEA purposes. An introduction to the NUTS classification is available here: http://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/overview.

Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz in Brandenburg - Download-Service (WFS-LFU-BIMSCHG)

Der Download Service ermöglicht das Herunterladen von Geodaten zu Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz (BImSchG) im Land Brandenburg. Datenquelle ist das Anlageninformationssystem LIS-A. Die Anlagen werden zum einen gruppiert nach Anlagenarten 1. Ordnung (ohne Anlagenteile), zum anderen nach Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen, nach Blockheizkraftwerken und nach großen Feuerungsanlagen. Die BImSchG-Anlagen 1. Ordnung werden unterschieden nach: - Wärmeerzeugung, Bergbau und Energie (Nr. 1) - Steine und Erden, Glas, Keramik, Baustoffe (Nr. 2) - Stahl, Eisen und sonstige Metalle einschließlich Verarbeitung (Nr. 3) - Chemische Erzeugnisse, Arzneimittel, Mineralölraffination und Weiterverarbeitung (Nr. 4) - Oberflächenbehandlung mit organischen Stoffen, Herstellung von bahnenförmigen Materialien aus - Kunststoffen, sonstige Verarbeitung von Harzen und Kunststoffen (Nr. 5) - Holz, Zellstoff (Nr. 6) - Nahrungs-, Genuss- und Futtermittel, landwirtschaftliche Erzeugnisse (Nr. 7) - Verwertung und Beseitigung von Abfällen und sonstigen Stoffen (Nr. 8) - Lagerung, Be- und Entladen von Stoffen und Gemischen (Nr. 9) - Sonstige Anlagen (Nr. 10) Die Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Geflügel (Nr. 7.1.1 bis 7.1.4) - Rinder und Kälber (Nr. 7.1.5 und 7.1.6) - Schweine (Nr. 7.1.7 bis 7.1.9) - gemischte Bestände (Nr. 7.1.11) Die großen Feuerungsanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Wärmeerzeugung, Energie (Nr. 1.1, 1.4.1.1, 1.4.2.1) - Zementherstellung (Nr. 2.3.1) - Raffinerien (Nr. 4.1.12, 4.4.1) - Abfallverbrennung (Nr. 8.1.1.1, 8.1.1.3) Es werden nur Anlagen gemäß 13. und 17. BImSchV berücksichtigt. Die Blockheizkraftwerke werden hinsichtlich ihrer elektrischen Leistung unterschieden.

Model Output Statistics for BASEL / BINNINGEN (06601)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for CHASSERAL (06605)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Hochauflösende seismo-thermo-hydromechanische Analyse der hydraulischen Stimulation: Modellentwicklung, Validierung und Anwendung

Enhanced Geothermal Systems (EGS) zielen darauf ab, die in der Erdkruste gespeicherte Wärme durch zirkulierende Flüssigkeiten zwischen Injektions- und Produktionsbohrlöchern zu extrahieren. Ideale Bedingungen finden sich typischerweise in Formationen in einer Tiefe von 2 bis 5 km, in denen die Durchflussrate für kommerzielle geothermische Anlagen nicht ausreicht und in denen die Temperaturen hoch sind (d. H. >> 100 ° C). Daher ist die Hochdruck-Flüssigkeitsinjektion, die als hydraulische Stimulation bekannt ist, eine allgemein angewandte Technik, um ein verbundenes Bruchnetzwerk zu erzeugen, das die Flüssigkeitszirkulation erleichtert. Die hydraulische Stimulation geht typischerweise mit einer induzierten Seismizität einher, die von der Öffentlichkeit wahrgenommen werden kann und sogar Schäden verursacht. Das Ziel dieses Projekts ist es, ein grundlegendes Verständnis der induzierten Seismizität in gebrochenen Gesteinen zu vermitteln, das die Fähigkeit verbessert, das seismische Risiko vorherzusagen und zu kontrollieren. Dieses Projekt geht von der Hypothese aus, dass die Seismizität gemeinsam durch die Bruchnetzgeometrie und die aktivierten thermo-hydromechanischen (THM) Prozesse in geologischen Systemen gesteuert wird. Wir werden Discrete Fracture Networks (DFN) anwenden, um die strukturellen Diskontinuitäten darzustellen und die THM-Prozesse mit hoher Auflösung zu modellieren. Dieses Projekt verwendet die Datensätze aus kleinen (Dekameter-) Stimulationsexperimenten am Grimsel-Teststandort in der Schweiz und modernste numerische Modelle, um Folgendes zu erreichen: 1) Testen Sie die Wirksamkeit hochauflösender Modelle zur Erfassung der seismische, hydraulische und mechanische Prozesse, die mit kleinen Experimenten beobachtet wurden; 2) Verknüpfung der geometrischen Attribute eines Bruchnetzwerks (wie Intensität, Konnektivität, Länge und räumliche Verteilung) mit der räumlichen, zeitlichen und Größenverteilung der induzierten Seismizität; 3) ein neuartiges Prognosemodell für die maximal mögliche Größe vorschlagen und testen, das die gemeinsamen Auswirkungen von Multiphysikprozessen berücksichtigt, die unter standortspezifischen geologischen Bedingungen und Betriebsbedingungen dominieren; 4) Bewertung der Hochskalierung der hochauflösenden DFN-Modelle im kleinen Maßstab (Dekameter), um die Experimente im Reservoir-Maßstab (Kilometer) zu simulieren. Dieses Forschungsprojekt ist neu in der Behandlung der durch Injektion induzierten Seismizität durch hochauflösende physikbasierte Modelle und hochwertige Datensätze, die aus einzigartigen In-situ-Experimenten abgeleitet wurden. Die vorgeschlagene Forschung hat erhebliche Auswirkungen auf die Förderung der Übergangspolitik hin zu einer Versorgung mit erneuerbaren Energien und trägt dazu bei, unser Wissen über die Auslösemechanismen induzierter Erdbeben zu erweitern.

Klimaneutrale Weleda AG - Analyse, Reduktion und Kompensation von Treibhausgasen

Das Ziel des Projekts ist die Klimaneutralität der der Weleda Unternehmensgruppe (mit Standorten in Arlesheim (Schweiz), Schwäbisch Gmünd (Deutschland) und Huningue (Frankreich)). Folgende Arbeitsschritte sind vorgesehen: 1. Bilanz und Ist-Analyse (optional: Erstellung von Zeitreihen mit Berücksichtigung der Effekte von in der Vergangenheit getroffenen Maßnahmen), 2. Bewertung von Vermeidungs- und Verringerungsmaßnahmen, 3. Bewertung von Kompensationsmaßnahmen, 4. Zusammenstellung der Ergebnisse, technische Dokumentation und Leitfaden zur kontinuierlichen Weiterführung. Als optionaler fünfter Arbeitsschritt sollen neben den Treibhausgasemissionen der Verbrauch an Energie und Wasser bilanziert werden.

Messdaten Gamma-ODL: Station Ebern

Das ODL-Messnetz des BfS überwacht mit rund 1.700 Messsonden rund um die Uhr die Strahlenbelastung durch natürliche Radioaktivität in der Umwelt. Das Messnetz hat eine wichtige Frühwarnfunktion, um erhöhte Strahlung durch radioaktive Stoffe in der Luft in Deutschland schnell zu erkennen. * [Informationen und Karte mit allen Messstationen](https://odlinfo.bfs.de/ODL/DE/themen/wo-stehen-die-sonden/karte/karte_node.html) * [Wichtige Hinweise zu den Daten - PDF](https://odlinfo.bfs.de/SharedDocs/Downloads/ODL/DE/datenbereitstellung.pdf?__blob=publicationFile&v=4)

AsFeP0 - A model concept for in situ investigation or arsenic and phosphate adsorption to predefined iron minerals and to characterize transformation processes of iron minerals

Shallow groundwater of the huge deltaic systems of Asia like the Red River Delta in Vietnam is often enriched in inorganic arsenic (As), threatening the health of millions of residents. The massive abstraction of groundwater in these areas locally causes an irreversible mixing of arsenic-free groundwater resources with arsenic-rich groundwater. Increased concentrations of competitive anions, especially phosphate (PO43-), decrease the immobilization capacity of the sediments. During transport, the mobility of dissolved As in local aquifers is strongly influenced by adsorption to sedimentary and ubiquitously occurring iron(oxyhydr)oxides. Additionally, arsenic-rich groundwater is often enriched in reduced iron (Fe2+) as well, which is capable to react with iron(oxyhydr)oxides, thereby inducing mineral transformations. Such transformations permanently affect the arsenic adsorption and immobilization capacity of the sediments.Within the scope of this research project, the underlying mechanisms related to As transport and the resulting threat to arsenic-free groundwater resources will be characterized in cooperation with the Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology (Eawag). The research concept aims at assessing the complex interactions within the arsenic-iron-phosphate-system under field conditions at a study site next to the Red River. First, filtration experiments using local groundwater enriched in As and PO43- will be used to determine the As adsorption capacity of different and previously geochemically characterized iron(oxyhydr)oxides. In a second step, sample carrier containing As loaded iron(oxyhydr)oxides will be introduced into surface near aquifer parts of the study site (via existing groundwater monitoring wells). These samples will be exposed to local groundwater characterized by increased As, Fe2+ and PO43- concentrations for the following nine months. Using the in situ exposition of predefined iron(oxyhydr)oxides, it will be possible to distinguish potential mineral transformations and their influences on the As immobilization capacity of the respective iron(oxyhydr)oxides. By combining the results and outcomes of the field experiments, new and important conclusions regarding the mobility of As can be drawn. The data can be used to create a hydrochemical transport model describing reactive As transport within the investigation area. In addition, the results of the in situ exposition experiments will allow to draw conclusions in respective to the long term As immobilization capacity of different iron(oxyhydr)oxides, which is an essential information regarding in situ decontamination techniques.

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