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Kohlendioxid-Emissionen: Kommunale CO2 Bilanzen Stadt Konstanz

<p>Die Angaben über CO2-Emissionen nach Sektoren beruhen auf den Energiebilanzen für Baden-Württemberg, die zunächst nur auf Landesebene vorliegen. Bei der Berechnung der Emissionswerte auf Kreis- und Gemeindeebene wird notwendigerweise auf modellhafte und damit in den verschiedenen Sektoren zum Teil verallgemeinernde Annahmen zurückgegriffen. Insbesondere wird aufgrund fehlender primärstatistischer Angaben im Sektor Haushalte, Gewerbe, Handel, Dienstleistungen und übrige Verbraucher mit einem durchschnittlichen Energieverbrauch je Wohnung bzw. je sozialversicherungspflichtig Beschäftigtem gerechnet. Regionale Minderungsmaßnahmen in diesem Sektor werden deshalb in der Modellrechnung nicht vollständig berücksichtigt.</p> <p><strong>Jahr:</strong></p> <p>Die Jahreszahl 2011a bezieht sich auf Bevölkerungsstand zum 31.12., Fortschreibung des Zensus 1987 (VZ1987)</p> <p>Die Jahreszahl 2011b auf Bevölkerungsstand zum 31.12., Fortschreibung des Zensus 2011 (VZ2011)</p> <p><strong>Gemeindekennung: </strong>335043, Konstanz</p> <p><strong>Private Haushalte, GHD und übrige Verbraucher</strong>: damit sind Gewerbe, Handel, Dienstleistungen (GHD) und übrige Verbraucher wie öffentliche Einrichtungen, Landwirtschaft und militärische Einrichtungen gemeint.</p> <p><strong>Verkehr</strong>: bezeichnet den Straßenverkehr und sonstiger Verkehr wie Schienen-, nationaler Luftverkehr, Binnenschifffahrt und Off-Road-Verkehr (landwirtschaftl. Zugmaschinen, Baumaschinen, Militär, Industriegeräte,Garten/Hobby).</p> <p><strong>Wohnbevölkerung</strong>:</p> <p>-Bevölkerungsstand zum 31.12., Fortschreibung der Volkszählung 2011 (VZ2011).</p> <p>-Bevölkerungsstand zum 31.12., Fortschreibung der Volkszählung 1987 (VZ1987).</p> <p><strong>Tonnen</strong>: Menge an CO2 Emissionen in Tonnen nach Sektoren</p> <p><strong>EW</strong>: Einwohnerzahl im jeweiligen Jahr</p> <p><strong>Tonnen Je Einwohner</strong>: Menge der CO2 Emissionen in Tonnen je Einwohner nach Sektoren</p> <p><strong>Mengenanteile der Sektoren in %:</strong> CO2 Emissionen nach Sektoren in Prozenten.</p> <p><strong>Methodische Hinweise</strong>: Änderungen Allgemein/ Methodisch CO2-Berechnung regional/ Revision ab Herbst 2019:</p> <p>- Umstellung auf die endgültige Energiebilanz 2016</p> <p>- Die Emissionsfaktoren für feuerungsbedingte CO2-Emissionen ab dem Berichtsjahr 2016 wurden mit den Daten des Umweltbundesamtes gemäß NIR 2019 aktualisiert.</p> <p>- Die bundesweiten Anteile Nationalflug an Gesamtflug wurden seitens des Umweltbundesamtes in NIR 2019 ab 1990 um durchschnittlich 10 % gesenkt. Dadurch Ändern sich alle Emissionen des nationalen Luftverkehrs und somit die Emissionen des Sektors Verkehr.</p> <p>- Die Regionalisierungsdaten aus weiteren amtlichen und nichtamtlichen Quellen wurden hinsichtlich Datenverfügbarkeit zum jeweiligen Berichtsjahr überprüft und aktualisiert, sowie die Detailberechnungen methodisch vereinheitlicht.</p> <p>- Die den regionalen Straßenverkehrsemissionen zugrundeliegenden Jahresfahrleistungen wurden ab dem Jahr 2010 einer grundlegenden Revision unterzogen. Das Verkehrszählungsjahr 2010, das die Basis für die Fortschreibung der Jahre 2011 bis 2014 bildet, greift auf deutlich veränderte Zählergebnisse nach dem neuen Verkehrsmonitoring zurück. Die Verkehrszählung 2015 bildet bis zur nächsten Zählung die Basis für künftige Fortschreibungen ab 2016. Details hierzu finden Sie im Glossar des Internetauftritts des Statistischen Landesamtes unter dem Thema "Verkehr", Unterthema "KFZ und Verkehrsbelastung", Jahresfahrleistungen im Straßenverkehr (<a href="https://www.statistik-bw.de/Glossar/456">https://www.statistik-bw.de/Glossar/456</a>)</p> <p>- Aus methodischen Gründen werden die regionalen Straßenverkehrsemissionen aus Strom erst ab Berichtsjahr 2016 ausgewiesen.</p> <p>-Die Vergleichbarkeit der Ergebnisse mit früheren Berechnungsjahren sind eingeschränkt.</p> <p>[statistisches Landesamt Baden-Württemberg]: <a href="https://www.statistik-bw.de/">https://www.statistik-bw.de/</a></p> <p><strong>Quelle der Daten</strong>: <a href="https://www.statistik-bw.de/">Statistisches Landesamt Baden-Württemberg</a></p>

Verkehrsbedingte Luftbelastung im Straßenraum 2015 (Umweltatlas)

Informationen zur verkehrsbedingten Luftbelastung im Straßenraum (PM10 und NO2) im übergeordneten Straßennetz 2015

Verkehrsbedingte Emissionen 2015 (Umweltatlas)

Informationen zur verkehrsbedingten Emissionen im übergeordneten Straßennetz 2015

Verkehrsmengendaten - Verkehrszählstellen des LfS des Saarlandes

Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt die Verkehrsmengendaten vom Jahr 2021 des Saarlandes dar (Quelle: LfS 2025).:Das Saarland verfügt über mehrere Zählstellen auf Bundesstraßen und Landstraßen. Die erhobenen Daten dienen der Hochrechnug des durchschnittlichen täglichen Verkehrs (DTV) und bieten daher eine wichtige Grundlage für verkehrs- oder bautechnische Entscheidungen und Maßnahmen. Attribute: DTV: Gesamtverkehr DTV (Kfz / 24h), DTVSV: Schwerverkehr DTV (kfz / 24h) [Schwerverkehr = Busse, LKW mit mehr als 3,5 t zul. Gesamtgewicht], Zählstell: Zählstellennummer. Zählstellen, von denen Schätzwerte wegen Vollsperrung und nicht repräsentative Werte wegen Baustellen vorliegen, werden im Geoportal mit gelben Hintergrund dargestellt. Maßstabsbeschränkung der Beschriftung Min. 1:150 000.

Verkehr_WFS - SVZ_Zaehlstellen - OGC WFS Interface

Der Kartendienst (WFS-Gruppe) stellt ausgewählte Geodaten aus dem Bereich Verkehr dar.:Das Saarland verfügt über mehrere Zählstellen auf Autobahnen, Bundesstraßen und Landstraßen. Die erhobenen Daten dienen der Hochrechnug des durchschnittlichen täglichen Verkehrs (DTV) und bieten daher eine wichtige Grundlage für verkehrs- oder bautechnische Entscheidungen und Maßnahmen. Attribute: DTV_KFZ: Gesamtverkehr DTV (Kfz / 24h) DTV_SV: Schwerverkehr DTV (kfz / 24h)* Nummer: Zählstellennummer * Schwerverkehr = Busse, LKW mit mehr als 3,5 t zul. Gesamtgewicht Zählstellen, von denen Schätzwerte wegen Vollsperrung und nicht repräsentative Werte wegen Baustellen vorliegen, werden im Geoportal nur als Punkt ohne Informationen dargestellt. Maßstabsbeschränkung der Beschriftung Min. 1:75 000.

Mit Sensoren für eine saubere Fahrweise

Die Motoren von Binnenschiffen gelten allgemein als ineffizient und dreckig - ihr Schadstoffausstoß gilt immer noch als zu hoch. Aber ist diese pauschale Aussage richtig? Die Ladungsmenge auf einem einzelnen Binnenschiff übertrifft diejenige von LKW und Bahn um ein Vielfaches, wodurch der Transport im Allgemeinen sehr effizient ist. Trotzdem ist der Schadstoffausstoß verhältnismäßig hoch, weshalb die Europäische Union die Grenzwerte für ausgestoßene Schadstoffe auch für die Binnenschifffahrt verschärfen wird. Im Rahmen des europäischen Forschungs- und Innovationsprogramms HORIZON2020 beteiligt sich die BAW am Vorhaben PROMINENT (promoting innovation in the inland waterways transport sector; http://www.prominent-iwt.eu/). Das Vorhaben hat zum Ziel, den Treibstoffbedarf und die Luftschadstoffemissionen der Binnenschiffe durch technische Maßnahmen und energieeffiziente Navigation zu reduzieren. Mit der Entwicklung eines Assistenzsystems erhält ein Schiffsführer Hinweise, wie er seinen Zielhafen treibstoffsparend und termingerecht erreichen kann. Dafür werden neben Motor- und Verbrauchsdaten von Schiffen auch Informationen zur Wassertiefe, Strömungsgeschwindigkeit und Wasserspiegellage für den zu befahrenden Flussabschnitt benötigt. Da präzise Peildaten und mehrdimensionale numerische Modelle nicht flächendeckend für alle Wasserstraßen innerhalb der EU verfügbar sind, rüstet die BAW Binnenschiffe mit Messgeräten zur Erfassung von Sohlenhöhen und Strömungsgeschwindigkeiten aus. Dabei werden gleichermaßen die Machbarkeit und der Aufwand für die Installation und den Betrieb der Sensorik bewertet. Die Reederei Deymann Management GmbH und Co. KG mit Sitz in Haren (Ems) unterstützt das Vorhaben, indem sie die Installation der Sensoren auf dem Großmotorgüterschiff (GMS) MONIKA DEYMANN gestattet. Das Schiff wurde im Juli 2016 in den Dienst gestellt. Die BAW hat in der Bauphase den Einbau und die Verkabelung der geplanten Sensoren mit der Reederei sowie der ausführenden Werft abgestimmt und durchgeführt. Das 135 m lange und 14,2 m breite GMS verkehrt derzeit im Liniendienst zwischen Antwerpen und Mainz. Es fährt in der Regel mit drei Lagen Containern, woraus ein mittlerer Tiefgang zwischen 1,8 m und 2,5 m resultiert. Für einen Umlauf Antwerpen - Mainz - Antwerpen werden sieben bis acht Tage benötigt, sodass das Schiff den Mittelrhein rund zweimal pro Woche passiert. Eine besondere Herausforderung ist es, von einem Binnenschiff aus die Strömungsgeschwindigkeiten im laufenden Schiffsbetrieb zu erfassen, da die Strömung im nahen Umfeld des Schiffes durch das Rückströmungsfeld gestört wird. Dessen Größe und Ausdehnung hängt insbesondere vom Gewässerquerschnitt und der Schiffsgeschwindigkeit gegenüber Wasser ab. Bei geringen Wassertiefen kann daher die Geschwindigkeit nicht vertikal unter einem Binnenschiff gemessen werden, wie es bei Messschiffen sonst üblich ist. (Text gekürzt)

Bau eines neuartigen Transport- und Umschlaggerätes (Port Feeder Barge) für Container

Die Port Feeder Barge ist ein Ponton, der mit einem eigenen Antrieb und einem vollwertigen Containerkran, wie er auf Seeschiffen installiert ist, ausgerüstet sein wird. Durch den Einsatz dieses neuartigen Gerätes wird die Carl Robert Eckelmann Transport & Logistik GmbH die umweltverträgliche Verlagerung eines Teils der Containerumfuhren innerhalb des Hamburger Hafens von der Straße auf das Wasser durchführen können. Der Hamburger Hafen ist mit 4,2 Mio. TEU1 umgeschlagener Container (2000) nach Rotterdam der zweitgrößte Containerhafen Europas. Der Umschlag erfolgt im wesentlichen an vier (künftig fünf) reinen Containerterminals und mehreren Mehrzweckterminals, die über das ganze Hafengebiet verteilt sind. Sowohl zwischen diesen Terminals als auch zwischen den Terminals und einigen wasserseitigen Containerpackstationen (z.B. Überseezentrum) sowie Containerdepots müssen in erheblichem Umfang Container hafenintern umgefahren werden. Dies erfolgt derzeit fast ausschließlich per Lkw - mit der Folge der Überlastung des Straßennetzes im Bereich des Hamburger Hafens sowie der resultierenden verkehrsbedingten Umweltbelastungen. Die von der Carl Robert Eckelmann Transport & Logistik GmbH in Zukunft betriebene Port Feeder Barge wird in einer täglichen Rundreise die Container- und Mehrzweckterminals im Hamburger Hafen anlaufen. Mit einer Ladekapazität von 150 TEU wird sie dabei die hafenintern umzuschlagenden Container an den Umschlagsbetrieben selbständig aufnehmen und absetzen. Die Verlagerung des Containerumschlages von der Straße auf das Wasser mittels der Port Feeder Barge wird zu einer deutlichen Verringerung des Lkw-Verkehrs im Hamburger Hafen führen und somit auch zu einer Reduzierung verkehrsbedingter Kohlendioxid-, Luftschadstoff- und Lärmemissionen beitragen. Nach erfolgreichem Abschluss des Pilotprojektes ist an den Einsatz weiterer Port Feeder Barges in anderen Häfen gedacht. Dieses in Deutschland gewonnene know-how kann weltweit exportiert werden.

Luftreinhaltung im Verkehrsbereich. Regionale Umweltberichterstattung und Modellrechnungen

Der Strassenverkehr setzt in den Ballungskernen und Verdichtungsrandzonen Luftschadstoffe in solch grossen Mengen frei, dass sie die Lebensbedingungen der dortigen Bevoelkerung erheblich beeintraechtigen. Bereits die Waldschadendiskussion hatte aber auch deutlich gemacht, dass die Luftverunreinigungen durch den Strassenverkehr nicht nur raeumlich eng begrenzte Probleme darstellen. Die Gefahren einer globalen Klimaveraenderung aufgrund der Emissionen von sog Treibhausgasen (vor allem CO2) zeigen schliesslich, dass der Verkehr auch Mitverursacher der globalen Umweltrisiken ist. Die anstehenden Probleme lassen sich durch technische Konzepte zur Emissionsminderung allein nicht loesen. Vielmehr sind solche Massnahmen durch eine Vielzahl weitergehender Massnahmen - auch im Bereich von Raumordnung und Staedtebau - zu unterstuetzen. Folgende Forschungsfragen beduerfen vordringlich einer Klaerung: - Welche Emissionssituation herrschte im Referenzjahr 1985 im Gebiet der ehemaligen DDR? - Wie stellt sich die Situation der Schadstoffemissionen des Strassenverkehrs in der BRD im Jahr 1990 in raeumlicher Differenzierung dar, wer sind die wesentlichen Verursacher? - Welche Veraenderungen in der raeumlichen und sektoralen Emissionsstruktur haben sich zwischen 1985 und 1990 ereignet, welchen Einfluss besitzen hierbei die als Folge der deutschen Vereinigung geaenderten Verkehrsstroeme? - Welche zukuenftigen Entwicklungen bis zum Jahr 2000 bzw 2005 sind bei den einzelnen Schadstoffen zu erwarten, welche besonderen Einfluesse auf die Emissionsentwicklung wird die weitere Verkehrsentwicklung ausueben.

Kombinierter Schüttgut- und Flüssigkeitstransporter

Das Unternehmen beabsichtigt, einen Sattelauflieger für ein schweres Nutzfahrzeug zu bauen, der sowohl als Kippfahrzeug Schüttgüter als auch als Tankfahrzeug Flüssigkeiten transportieren kann (kombinierter Auflieger). Dazu ist die Kombination eines handelsüblichen Zweiseiten-Kippaufliegers mit einem einsetzbaren Kunststoff- oder Edelstahl-Tank geplant. Der Schüttgutladeraum ist vom Umfang her größer als der Tank. Dieser Größenunterschied erklärt sich aus der unterschiedlichen Dichte der zu transportierenden Güter; die Tonnage von Schüttgut bzw. Flüssigkeit entspricht sich ungefähr. Die Tonnagenauslastung pro Transport beträgt ca. 26,5 t bei einem Gesamtgewicht von 40 t. Wenn Schüttgut transportiert wird, wird der leere Tank auf Halteschienen oben auf dem Fahrzeug mitgeführt. Die Konstruktion dieses Systems wird in der firmeneigenen Technikabteilung durchgeführt, die notwendigen Bausätze werden von Zulieferfirmen bezogen. Bei Verwendung der herkömmlichen Technik sind Leerfahrten unvermeidbar, wenn es nicht möglich ist, auf der Hin- und der Rückfahrt dieselbe Güterart (Schüttgut oder Flüssigkeit) zu transportieren. Mit Einsatz eines kombinierten Aufliegers ist der Wegfall der bisherigen Leerkilometer auf Strecken, auf denen in der einen Richtung Schüttgüter und in der anderen Richtung Flüssigkeiten transportiert werden, verbunden. Neben der Reduzierung der Betriebskosten durch den geringeren Treibstoffverbrauch entsteht auch eine einmalige Kostenersparnis dadurch, dass die Anschaffung eines kombinierten Aufliegers günstiger ist als die Anschaffung sowohl eines Kippaufliegers als auch eines Tankaufliegers. Das Projekt hat Modellcharakter, da die eingesetzte Technik auf andere Spediteure sowie eine Vielzahl von Branchen übertragbar ist, die eine ähnliche Kombination der zu transportierenden Güter aus Schüttgut und Flüssigkeit aufweisen. Im Bereich der chemischen Industrie z.B. fallen an fast allen Produktionsorten sowohl flüssige Stoffe als auch Schüttgüter an, die zwischen den verschiedenen Produktionszentren transportiert werden müssen. Viele chemische Stoffe verändern bzw. verschmutzen überdies die Transportgefäße derart, dass sie nur unter hohem Kostenaufwand oder gar nicht wieder gereinigt werden können. Die Beförderung anderer Stoffe ist somit vollkommen ausgeschlossen. Kann man die Transportgefäße für zwei verschiedene Güter ausrüsten, liegt der Nutzenfaktor für die Transportwirtschaft besonders in diesem Bereich auf der Hand.

Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)

Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.

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