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.
Der View Service stellt Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz (BImSchG) im Land Brandenburg dar. 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. Windkraftanlagen werden nicht dargestellt! Maßstab: 1:500000
Data presented here were collected between November 2019 to September 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). A recording current meter (RCM; SEAGUARD® Recording Current Meter, Aanderaa Data Instruments AS, Bergen/Norway) was installed in the back-barrier tidal flat near the experimental islands. The sensor was bottom-mounted in a shallow tidal creek (0.59 m NHN) using a steel girder buried in the sediment, which caused the sensor to be exposed during low tide. All low-tide data have been removed from the dataset. The system was equipped with a ZPulse Doppler Current Sensor (DCS), a conductivity sensor, an oxygen optode, and two analogue sensors for chlorophyll-a and turbidity (16445). All sensors were pre-calibrated by the manufacturer. Recorded data were internally logged until readout with the SeaGuard Studio software (V1.5.23). Salinity was derived in the SeaGuard Studio software using temperature-dependent, nonlinear seawater conductivity compensation following the Practical Salinity Scale (PSS-78). Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Turbidity and chlorophyll-a data were excluded from the final dataset, as the recorded signals show implausible values and did not pass quality-control criteria. Post-processing and quality control included (a) the removal of low tide data, data covering maintenance activities, and data affected by biofouling, (b) the removal of implausible values, c) an outlier detection using the Hampel filter method, and (d) visual checks. Identified outlier were removed and synchronously removed across all associated parameters of the respective sensor.
Atmosphärische Modelle verwenden eine Schnittstelle zwischen dem Landoberflächenmodell und der Parametrisierung der Flüsse in der atmosphärischen Grenzschicht (ABL). Über eine Parameterisierung der Prandtlschicht (engl. surface layer scheme) werden Impuls-, Wärme- und Feuchtigkeitsflüsse zwischen der Oberfläche und der untersten atmosphärischen Modellschicht ausgetauscht. Bei diesem Ansatz wird eine „Blending Height“ eingeführt, bei der die Oberflächenflüsse über einer heterogenen Landoberfläche als homogen auf der Gitterskala betrachtet werden. In dieser Höhe, die innerhalb der untersten atmosphärischen Modellschicht angenommen wird, findet der Übergang zur ABL-Parametrisierung statt. Bei konvektionserlaubenden (CP) Modellsimulationen (Gitterskala < 3 km) über heterogener Vegetation können die unteren Modellschichten jedoch unterhalb der „Blending Height“ liegen, was zu Fehlern in den simulierten Flüssen führt. Eine große Herausforderung bei der atmosphärischen Modellierung ist die Parametrisierung der Schnittstelle zwischen heterogener dynamischer Vegetation und ABL unter instabilen, stabilen und neutralen Bedingungen mit Advektion aus verschiedenen Windrichtungen. Dementsprechend sind unsere Ziele die Identifizierung der „Blending Height“ in Abhängigkeit von der Heterogenität und dem Zustand der Vegetation sowie von den atmosphärischen Randbedingungen und die Quantifizierung des Einflusses der Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“. Die Ergebnisse werden verwendet, um repräsentative, skalenabhängige Flüsse auf dieser Ebene für Land-Atmosphären (L-A) Rückkopplungsstudien und Turbulenzparametrisierungen abzuleiten. WRF-NoahMP-Gecros-Modellsimulationen von der CP- bis zur Large-Eddy-Skala werden mit Beobachtungen an den LAFO- und MOL-RAO-Standorten verglichen, um die „Blending Height“ und die effektiven Rauhigkeitsparameter der Vegetation für CP-Simulationen in Abhängigkeit von den atmosphärischen Rahmenbedingungen zu ermitteln. Die Simulationen werden über die Cross Cutting Working Group (CCWG)-MME in das Multi Model Experiment (MME) eingebettet. Die Auswirkungen der Heterogenität auf die Stärke der L-A-Rückkopplung werden untersucht und das Verständnis der Austauschprozesse zwischen Oberfläche und Atmosphäre sowie innerhalb der ABL verbessert. Die Synergie dieser Modellergebnisse und 3D-Beobachtungsdaten wird genutzt, um die skalenabhängigen Auswirkungen der dynamischen Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“ zu untersuchen. Dieses Projekt befasst sich mit den LAFI-Hauptzielen 2, 3, 4, S und E. Es ist an der CCWG-MME und der CCWG-DL beteiligt. Die Simulationen werden in Zusammenarbeit mit den Projekten P6, P8 und P9 durchgeführt. P2 liefert den Blattflächenindex und den Anteil der Vegetationsdecke für die Initialisierung des Modells. Die LAFI-Beobachtungen von P1-P5 werden für die Modellevaluation verwendet.
Data presented here were collected between January 2019 to December 2019 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Local tide and wave conditions were recorded with a RBRduo TDǀwave sensor (RBR Ltd., Ontario/Canada). The sensor was bottom mounted in a shallow tidal creek (0.78 m NHN) through a steel girder (buried 0.3m deep in the sediment) and was positioned 10 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. For accurate depth calculations, raw pressure data were manually corrected for atmospheric pressure derived from a locally installed weather station. The sensor was pre-calibrated by the manufacturer and the sampling rate was 3 Hz with 1024 samples per burst at a sample interval of 10 min. Recorded data were internally logged until the readout with the Ruskin (V1.13.13) software. Date and time is given in UTC. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2018a). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, and (c) visually checks. Low-tide data is not removed, but were easily identified through the manually calculated water depth data, where all depths < 0.05m represented low tide data.
Forschungsziele: Das Vorhaben ist ein Teilprojekt (TP4) der Leittechnologie-Initiative 'EcoForge - Ressourcen-effiziente Prozessketten für Hochleistungsbauteile' der AiF und hat im Bereich Zerspanung zwei übergeordnete Ziele: - Analyse der in den Teilprojekten TP1-6 betrachteten Werkstoffe auf ihre Eigenschaften bezüglich Zerspanbarkeit durch die Prozesse Tiefbohren und Drehen - Überprüfung der Machbarkeit einer Nutzung der Schmiedehitze zur Heißzerpanung. Gegenstand der Forschung im laufenden Vorhaben ist die Realisierung der Nutzung der Schmiedehitze zur Heißzerspanung (Bild 1). Durch die Verknüpfung von Schmiedeprozess und Zerspanung kann von der besseren Zerspanbarkeit bei hohen Temperaturen profitiert werden und in Zukunft die Verwendung von bainitischen Schmiedestählen mit reduziertem Schwefelgehalt zur Herstellung von Hochleistungsbauteilen ermöglichen. Angestrebte Forschungsergebnisse: Die Vorteile der Nutzung der Schmiedehitze zur Heißzerspanung für die Prozesskette können wie folgt zusammengefasst werden: - Wegfall einer zusätzlichen Randschichthärtung bzw. -verfestigung - Bainit besitzt ausreichende mechanische Eigenschaften - Bauteile weisen homogene Härte auf - Nutzung der Schmiedehitze zur Heißzerspanung - Abschrecken wird bei ca. 500 C unterbrochen - Verbesserte Zerspanbarkeit bei hohen Temperaturen (Bild 2) - Längere Werkzeugstandzeiten. Zerspankräfte beim Drehen der Proben mit unterschiedlichen Temperaturen. - Reduzierung des Schwefelgehalts in AFP-Stählen - Zerspanbarkeit wird durch hohe Temperaturen gewährleistet - Bessere Funktionseigenschaften der Bauteile.
Landwirtschaftliche Nutzpflanzen spielen eine wichtige Rolle im globalen Wasserkreislauf. Der Klimawandel kann jedoch die Physiologie der Pflanzen, die Agrar-Ökosysteme und die Wechselwirkungen innerhalb des Land-Atmosphäre-(L-A) Systems durch veränderte Energie-, Wasser- und Kohlenstoffflüsse verändern. Für die Vorhersage zukünftiger hydroklimatischer Bedingungen und die Bewertung landwirtschaftlicher Landnutzungspraktiken, insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Häufigkeit von Extremereignissen, ist es von entscheidender Bedeutung, Kenntnisse über die Transpirations- (T) und Evaporationsraten (E) von Pflanzen auf lokaler Ebene, deren zeitliche Dynamik und ihre Verbindung zum L-A-System zu gewinnen. Im Rahmen von Projekt 3 (P3) werden wir Messungen der Wasserflüsse und ihrer Isotopie entlang des L-A-Systems verwenden, um wasserbezogene Prozesse mit hoher zeitlicher (< täglich) und räumlicher Auflösung (<1 m2) zu untersuchen, z. B. mit Hilfe von Bestands- und Blattkammern für ET und T sowie Membransonden für die Messung der stabilen Bodenwasserisotopie. Diese gekoppelten Messungen bilden eine neuartige Isotopenmessplattform, die es uns ermöglichen wird, den Beitrag verschiedener Bodentiefen zur Wurzelwasseraufnahme (RWU) und Wurzelwasseraufnahmemustern von zwei Feldfrüchten (Mais und Weizen) innerhalb von LAFO systematisch zu bestimmen. Darüber hinaus werden die Wasserdurchgangszeiten bestimmt sowie die Evapotranspiration-Auftrennung (ET) durchgeführt und bewertet. Die Analysen werden artenspezifisch sein und den Einfluss unterschiedlicher Umweltbedingungen (z. B. der Bodenfeuchtigkeit und des Wasserdampfdruckdefizits) auf RWU, Wasserdurchgangszeiten, ET und die Auftrennung von ET in Pflanzen-T und Boden-E untersuchen. Die Ergebnisse von P3 werden mit P4, P7, P 9-P11 (Output) ausgetauscht und diskutiert und dazu verwendet, eine bessere Modelldarstellung für T/ET zu entwickeln, um die mit den T/ET-Schätzungen verbundenen Unsicherheiten zu verringern (P4 und P7). Eine verbesserte T/ET-Darstellung wird zu den LAFI-Hauptzielen (O) O1, O2, O3, OS, OE und den LAFI-Haupthypothesen (H) H1, H2, H3, HS, HE beitragen. Es ist eine wichtige Grundlage für die systemübergreifenden Arbeitsgruppen CCWG-SenSyn, CCWG-DL und CCWG-MME. Unsere Ergebnisse werden dazu beitragen, die Anfälligkeit von Kulturpflanzen für zukünftige, klimatisch bedingte Veränderungen in Niederschlag und der Bodenfeuchtigkeit zu bewerten.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1661 |
| Kommune | 2 |
| Land | 126 |
| Weitere | 88 |
| Wirtschaft | 39 |
| Wissenschaft | 529 |
| Zivilgesellschaft | 73 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 83 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 1386 |
| Gesetzestext | 1 |
| Infrastruktur | 1 |
| Text | 381 |
| Umweltprüfung | 30 |
| unbekannt | 26 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 257 |
| Offen | 1462 |
| Unbekannt | 188 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1736 |
| Englisch | 259 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 233 |
| Bild | 27 |
| Datei | 46 |
| Dokument | 312 |
| Keine | 975 |
| Webseite | 597 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1245 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1292 |
| Luft | 1097 |
| Mensch und Umwelt | 1890 |
| Wasser | 956 |
| Weitere | 1907 |