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Additional reporting in the area of renewable energy is a dataset under the National Energy and Climate Progress Reports (NECPRs), which is reported every second year (starting in 2023) by EU Member States. The dataset provides information regarding Member States functioning system for guarantees of origin (GO), renewable energy surplus/deficits, biomass use and impacts, and renewable energy usage in buildings. The EEA collects and quality checks this data. The dataset links to data from Eurostat. This reporting obligation comes from the Governance Regulation 2018/1999, Implementing Regulation (EU) 2022/2299 (Annex XVI).
Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.
The Floods Directive (FD) was adopted in 2007 (https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex:32007L0060). The purpose of the FD is to establish a framework for the assessment and management of flood risks, aiming at the reduction of the adverse consequences for human health, the environment, cultural heritage and economic activity associated with floods in the European Union. ‘Flood’ means the temporary covering by water of land not normally covered by water. This shall include floods from rivers, mountain torrents, Mediterranean ephemeral water courses, and floods from the sea in coastal areas, and may exclude floods from sewerage systems. This reference spatial dataset, reported under the Floods Directive, includes the areas of potential significant flood risk (APSFR), as they were lastly reported by the Member States to the European Commission, and the Units of Management (UoM).
The Urban Waste Water Treatment Directive concerns the collection, treatment and discharge of urban waste water and the treatment and discharge of waste water from certain industrial sectors. The objective of the Directive is to protect the environment from the adverse effects of the above mentioned waste water discharges. This series contains time series of spatial and tabular data covering Agglomerations, Discharge Points, and Treatment Plants.
Progress to targets for greenhouse gas (GHG) emissions and removals is a dataset under the National Energy and Climate Progress Reports (NECPRs), which is reported every second year (starting in 2023) by EU Member States. The dataset provides information regarding Member State's GHG and removals targets and progress in achieving them. The EEA collects and quality checks this data. The dataset links to data from GHG inventories and projections (also collected by the EEA), as well as Annual Emission Allocations (AEAs). This reporting obligation comes from the Governance Regulation 2018/1999, Implementing Regulation (EU) 2022/2299 (Annex I).
Progress to targets for energy efficiency is a dataset under the National Energy and Climate Progress Reports (NECPRs), which is reported every second year (starting in 2023) by EU Member States. The dataset provides information regarding Member State's energy efficiency contributions and progress in achieving them. The EEA collects and quality checks this data. The dataset links to data from Eurostat regarding Primary Energy Consumption (PEC) and Final Energy Consumption (FEC) in the period of 2020-2030. This reporting obligation comes from the Governance Regulation 2018/1999, Implementing Regulation (EU) 2022/2299 (Annex IV).
This indicator shows concentrations of nitrate in groundwater bodies. The indicator can be used to illustrate geographical variations in current nutrient concentrations and temporal trends.
Quecksilber (Hg) ist ein redox-aktives Element in Böden und Grundwasser, das leicht von oxidierten Spezies (Hg2+) in die reduzierte Form (Hg0) übergeht. Elementares Hg (Hg0) ist leicht flüchtig und begünstigt somit die Verteilung der kondensierten Phasen (Feststoffe und Flüssigkeiten) in die Gasphase, in der es in der Umwelt sehr beständig ist. Dieser Prozess führt zu Quecksilberemissionen in die Atmosphäre, die den aktiven Hg-Pool im globalen Hg-Kreislauf erhöhen und zu gesundheitlichen Auswirkungen auf Mensch und Umwelt führen können. Diese Prozesse treten vor allem in Boden-Grundwassersystemen auf, die durch Hg kontaminiert wurden. Moore sind hierbei ein besonderes Boden-Grundwassersystem, in dem hohe und variable Grundwasserspiegel und Torfzersetzung zu einer besonderen Biogeochemie, extremen Redoxgradienten und der Entstehung von Hg0 und hochtoxischem Methyl-Hg führen können. Obwohl die Ausgasung von Hg aus Böden grundsätzlich bekannt ist , ist wenig über die Freisetzung von Hg0 aus Grundwasser, tiefen Bodenhorizonten Mooren bekannt. Zudem gibt es bisher keine Methode, mit der die Bildung und die Menge von Hg0 in der Gasphase von Aquiferen bestimmt werden kann. Das Projekt präsentiert einen neuartigen Forschungsansatz, um diesen kritischen Prozess im biogeochemischen Hg-Zyklus zu untersuchen und aufzuklären. Die Methode zur Bewertung der Hg0-Ausgasung aus Grundwasser, tiefen Bodenhorizonten und Mooren basiert auf einem neuartigen, passiven (nicht elektrischen) Probenahmeansatz unter Verwendung von passiven durchströmten Hg-Luftprobenehmern (MerPAS), die in Grundwasserbrunnen eingesetzt werden oder in Boden- / Mooren vergraben werden. Die Methodenentwicklung erfordert eine vollständige Kalibrierung speziell für diese neuartige Anwendungen unter Verwendung von automatisierten/gepumpten Hg(0)-Messungen am selben Ort und eine vollständige Beschreibung der Methodenunsicherheit, die sowohl durch Labor- als auch durch Feldstudien bewertet wird. Die Messungen sind im Bereich von drei Hg-kontaminierten Standorte in Süddeutschland und der Schweiz sowie der Moore in Nord-deutschland und den Julischen Alpen (Slowenien) durchzuführen. Die im Untergrund installierten Passivsampler werden durch überirdische MerPAS-Sampler mit hoher räumlicher Auflösung ergänzt, bei denen der oberirdische horizontale und vertikale Gradient der Hg(0)-Verteilung erfasst wird, um die Hg0-Flüsse zwischen dem Untergrund und der Atmosphäre zu quantifizieren. Unsere Untersuchungen haben das Potenzial, Zonen mit verstärkter Hg(0)-Bildung und aktiver Hg-Redoxchemie in Boden-Grundwassersystemen zu identifizieren. Das Verständnis der hierbei ablaufenden Prozesse und die Quantifizierung der Hg-Flüsse in Boden-Grundwassersystemen ist grundlegend um deren Bedeutung auf verschiedenen Skalen im biogeochemischen Kreislauf zu verstehen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 192 |
| Europa | 194 |
| Land | 24 |
| Wissenschaft | 8 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
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| Text | 43 |
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|---|---|
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|---|---|
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|---|---|
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 229 |
| Lebewesen und Lebensräume | 252 |
| Luft | 147 |
| Mensch und Umwelt | 409 |
| Wasser | 293 |
| Weitere | 409 |