Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die Landschaftselemente in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the landscape features in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services.
Der interoperable INSPIRE-WMS ist ein Darstellungsdienst, der Daten im Annex-Schema Bodenbedeckungsvektor (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Digitales Feldblock Kataster) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet den folgenden Layer: • LC.LandCoverSurfaces: Ein einzelnes, durch einen Punkt oder eine Fläche dargestelltes Element des Bodenbedeckungsdatensatzes. --- The compliant INSPIRE-WFS is a view service that delivers data in the Annex-Schema Land Cover Vector (derived from the original data set: Land Parcel Information System LPIS). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0). The WMS includes the following layer: • LC.LandCoverSurfaces: An individual element of the LC dataset represented by a point or polygon. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null
Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die nichtlandwirtschaftlichen förderfähigen Flächen in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the non-agricultural eligible areas in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die nichtlandwirtschaftlichen förderfähigen Flächen in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the non-agricultural eligible areas in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die nichtlandwirtschaftlichen förderfähigen Flächen in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodenbedeckung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the non-agricultural eligible areas in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Cover. The data set is provided via compliant view and download services.
Der interoperable INSPIRE-WFS ist ein Downloaddienst, der Daten im Annex-Schema Bodenbedeckungsvektor (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Digitales Feldblock Kataster) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet die folgenden FeatureTypes: • Bodenbedeckungsdatensatz (lcv:LandCoverDataset): Eine Vektordarstellung für Bodenbedeckungsdaten. • Bodenbedeckungseinheit (lcv:LandCoverUnit): Ein einzelnes, durch einen Punkt oder eine Fläche dargestelltes Element des Bodenbedeckungsdatensatzes. --- The compliant INSPIRE-WFS is a download service that delivers data in the Annex-Schema Land Cover Vector (derived from the original data set: Land Parcel Information System LPIS). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0). The WFS includes the following feature types: • Land cover dataset (lcv:LandCoverDataset): A vector representation for Land Cover data. • Land cover unit (lcv:LandCoverUnit): An individual element of the LC dataset represented by a point or polygon. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null
Pflanzliche Öle werden als energiereiche Reservestoffe in Speicherorgane von Pflanzen eingelagert. Sie sind chemisch gesehen Ester aus Glycerin und drei Fettsäuren. In Deutschland konzentriert sich der Ölsaatenanbau auf Raps, Sonnenblume und Lein. Im Freistaat Sachsen dominiert auf Grund der Standortbedingungen und vor allem der Wirtschaftlichkeit eindeutig der Raps. Der maximal mögliche Anbauumfang von Raps liegt aus anbautechnischer Sicht bei 25 % der Ackerfläche und ist noch nicht ausgeschöpft (Sachsen 2004: 17 %). Für den landwirtschaftlichen Anbau kommen eine Reihe weiterer ölliefernder Pflanzenarten oder spezieller Sorten in Betracht. Interessant sind sie aus der Sicht der Verwertung insbesondere, wenn sie hohe Gehalte einzelner spezieller Fettsäuren aufweisen. Bei der Verarbeitung können dann aufwändige Aufbereitungs- und Trennprozesse eingespart und die Synthesevorleistung der Natur optimal genutzt werden. Der Anbauumfang ist jedoch meist noch sehr gering. Beispiele sind Nachtkerze und Iberischer Drachenkopf, aber auch Erucaraps und ölsäurereiche Sonnenblumensorten. a) stoffliche Verwertung In der stofflichen Verwertung reichen die Einsatzfelder pflanzlicher Öle von biologisch schnell abbaubaren Schmierstoffen, Lacken und Farben, über Tenside, Kosmetika, Wachse bis zu Grundchemikalien, aber auch Bitumen. b) energetische Verwertung Desweiteren können Pflanzenöle in Fahrzeugen, stationären oder mobilen Anlagen energetisch verwertet werden. Für den breiten Einsatz ist derzeit vor allem Biodiesel geeignet. Dieser kommt als reiner Kraftstoff zum Einsatz, seit 2004 auch in Beimischung zu Dieselkraftstoff. Eine weitere Möglichkeit eröffnet sich durch die Verwendung von reinem Rapsöl.
Der interoperable INSPIRE-WFS ist ein Downloaddienst, der Daten im Annex-Schema Existierende Bodennutzung (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Daten aus dem Agrarförderantrag) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Use (D2.8.III.4_v3.0.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet die folgenden FeatureTypes: • Datensatz zur existierenden Bodennutzung (elu:ExistingLandUseDataSet): Ein Datensatz zur existierenden Bodennutzung ist eine Sammlung von Flächen, für die Informationen zur existierenden (gegenwärtigen oder früheren) Bodennutzung angegeben sind. • Objekt zur existierenden Bodennutzung (elu:ExistingLandUseObject): Ein Objekt zur existierenden Bodennutzung beschreibt die Bodennutzung in einem Gebiet mit einheitlicher Bodennutzungskategorie oder homogener Kombination verschiedener Bodennutzungen. --- The compliant INSPIRE-WFS is a download service that delivers data in the Annex-Schema Existing Land Use (derived from the original data set: Data from the agricultural aid application). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Use (D2.8.III.4_v3.0.0). The WFS includes the following feature types: • Existing land use data set (elu:ExistingLandUseDataSet): An existing land use data set is a collection of areas for which information on existing (present or past) land uses is provided. • Existing land use object (elu:ExistingLandUseObject): An existing land use object describes the land use of an area having a homogeneous combination of land use types. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: 2.4m; Scanauflösung (DPI): null
Die Klimakrise verändert zunehmend die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Grundwasser, der wichtigsten globalen Süßwasserressource. Das quantitative Verständnis der Interaktion von Grundwasser und Klima, vor allem auf nationaler und kontinentaler Skala, ist wichtig für ein optimal angepasstes Grundwassermanagement. Bisher ist das Wissen über die großskalige Sensitivität der Grundwasserressourcen auf den Klimawandel jedoch sehr limitiert. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist die Erforschung der Auswirkungen des Klimawandels und der damit einhergehenden Umweltveränderungen auf den quantitativen Zustand von Grundwasserressourcen auf national-kontinentaler Skala. Etablierte prozessbasierte Modelle (PBMs) zur hydro(geo)logischen Modellierung auf großer Skala (meist „Global Hydrological Models“ - GHMs) sind starke Vereinfachungen der Realität und unterliegen daher deutlichen Limitationen und Unsicherheiten. Im Gegensatz zu anderen PBMs, weisen GHMs daher begrenzte physikalische Konsistenz und Interpretierbarkeit auf und ihre Anwendung kann zu irreführenden Schlussfolgerungen über die Verfügbarkeit von Grundwasser vor dem Hintergrund des Klimawandels führen. Vor allem die Übertragbarkeit auf datenarme Regionen ist nur eingeschränkt möglich. In den letzten Jahren haben sich Deep Learning (DL) Modelle als präziser und leicht übertragbarer alternativer Ansatz in der Modellierung von Wasserressourcen etabliert. Für die Modellierung von Oberflächengewässern wurde zudem gezeigt, dass DL auch spezialisierte PBMs übertreffen kann. Das vorgeschlagene Projekt möchte sich die gewonnenen Erkenntnisse zunutze machen und ein DL-Modell zur Untersuchung der Sensitivität von Grundwasser auf den Klimawandel auf kontinentaler Skala aufbauen. Hierfür wird ein „big data“ Ansatz gewählt, der Daten von >2200 Einzugsgebieten in Nordamerika nutzt (Erweiterung denkbar). Ein solches Modell kann lernen, Wissen über verschiedene Regionen zu transferieren, gewinnt somit stark an Generalisierungsfähigkeit (z.B. auf datenarme Regionen) und schlussendlich an Vertrauenswürdigkeit. Weiterhin soll das Problem von fehlenden, interpretierbaren und physikalisch konsistenten Modellen im nationalen Maßstab angegangen werden, indem physikalisches Wissen und Prozesse in die DL-Modelle eingebaut werden. Durch diese Ansätze soll ein plausibles, interpretierbares und vor allem vertrauenswürdiges Modell entstehen, welches sich zur Untersuchung von Klimawandelszenarien eignet. Die genannten Aspekte sind hierbei besonders kritisch, da für Zeiträume in der Zukunft keine Validierung möglich ist. Das entwickelte Modell dient anschließend der Beantwortung der übergeordneten Fragestellung, und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Grundwasserressourcen werden anhand der Daten von Klimamodellen auf Basis von RCP bzw. SSP Szenarien untersucht. Weiterhin werden spezialisierte Untersuchungen (Szenarien) zum Einfluss einzelner Einflussfaktoren (z.B. Landnutzung) durchgeführt.
Wasserbasierte Formulierungen zeigen eine Anfälligkeit für mikrobielle Verkeimung, die aktuell nur über den Einsatz geeigneter Biozide unterbunden werden kann. Bedingt durch die gesetzliche Limitierung der Methylisothiazolinon-Einsatzmenge (MIT) auf maximal 15 ppm für die Begrenzung des bakteriellen Wachstums, steht kein weiteres biozides Mittel mit einem solchen Wirkspektrum zur Verfügung. Alternative Ansätze wie ein hoher pH-Wert, z.B.bei Silikatfarben, können bei Hydro-Lacken und wässrigen Beizen nicht verfolgt werden. Dieses Defizit soll zur Vervollständigung einer ökologischeren, wasserbasierten Strategie für Lacke und Beizen durch den Einsatz geeigneter natürlicher Substanzen wie ätherischen Ölen und anderen Pflanzenextrakten ausgeglichen werden. Diese aus biogenen Rohstoffen isolierten biobasierten Feinchemikalien besitzen oft ein nachgewiesenermaßen breites Wirkspektrum. Besondere Herausforderungen beim Einsatz ätherischer Öle ergeben sich jedoch aus ihrem oftmals intensiven Geruch, der schlechten Wasserlöslichkeit und ihrer hohen Flüchtigkeit. Kompensiert werden sollen diese Nachteile durch die Mikroverkapselung dieser Biorohstoffe mit Hilfe der ebenfalls biobasierten Cyclodextrine. Damit wird gleichzeitig die Abhängigkeit von erdölbasierten Bioziden als Beitrag zur Ressourcenschonung reduziert.
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