API src

Found 61746 results.

Similar terms

s/brp/LRP/gi

CO₂-Emissionen pro Kilowattstunde Strom 2024 gesunken

<p>Berechnungen des Umweltbundesamtes (UBA) zeigen, dass die spezifischen Treibhausgas-Emissionsfaktoren im deutschen Strommix im Jahr 2024 weiter gesunken sind. Hauptursachen sind der gestiegene Anteil erneuerbarer Energien, der gesunkene Stromverbrauch infolge der wirtschaftlichen Stagnation und dass mehr Strom importiert als exportiert wurde.</p><p>Pro Kilowattstunde des in Deutschland verbrauchten Stroms wurden im Jahr 2024 bei der Erzeugung durchschnittlich 363 Gramm CO2 ausgestoßen. 2023 lag dieser Wert bei 386 und 2022 bei 433 Gramm pro Kilowattstunde. Vor 2021 wirkte sich der verstärkte Einsatz erneuerbarer Energien positiv auf die Emissionsentwicklung der Stromerzeugung aus und trug wesentlich zur Senkung der spezifischen Emissionsfaktoren im Strommix bei. Die wirtschaftliche Erholung nach dem Pandemiejahr 2020 und die witterungsbedingte geringere Windenergieerzeugung führten zu einer vermehrten Nutzung emissionsintensiver Kohle zur Verstromung, wodurch sich die spezifischen Emissionsfaktoren im Jahr 2021 erhöhten. Dieser Effekt beschleunigte sich noch einmal im Jahr 2022 durch den verminderten Einsatz emissionsärmerer Brennstoffe für die Stromproduktion und den dadurch bedingten höheren Anteil von Kohle.</p><p>2023 und fortgesetzt 2024 führte der höhere Anteil erneuerbarer Energien, eine Verminderung des Stromverbrauchs infolge der wirtschaftlichen Stagnation sowie ein Stromimportüberschuss zur Senkung der spezifischen Emissionsfaktoren: Der Stromhandelssaldo wechselte 2023 erstmals seit 2002 vom Exportüberschuss zum Importüberschuss. Es wurden 9,2 Terawattstunden (⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=TWh#alphabar">TWh</a>⁠) mehr Strom importiert als exportiert. Dieser Trend setzt sich im Jahr 2024 fort. Der Stromimportüberschuss stieg auf 24,4 TWh. Die durch diesen Stromimportüberschuss erzeugten Emissionen werden nicht der deutschen Stromerzeugung zugerechnet, da sie in anderen berichtspflichtigen Ländern entstehen. Die starke Absenkung des spezifischen Emissionsfaktors im deutschen Strommix ab dem Jahr 2023 ist deshalb nur bedingt ein ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/i?tag=Indikator#alphabar">Indikator</a>⁠ für die ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/n?tag=Nachhaltigkeit#alphabar">Nachhaltigkeit</a>⁠ der Maßnahmen zur Reduzierung der Emissionen des Stromsektors.</p><p>Die Entwicklung des Stromverbrauchs in Deutschland</p><p>Der Stromverbrauch stieg seit dem Jahr 1990 von 479 Terawattstunden (TWh) auf 583 TWh im Jahr 2017. Seit 2018 ist erstmalig eine Verringerung des Stromverbrauchs auf 573 TWh zu verzeichnen. Mit 513 TWh wurde 2020 ein Tiefstand erreicht. Im Jahr 2021 ist ein Anstieg des Stromverbrauchs infolge der wirtschaftlichen Erholung nach dem ersten Pandemiejahr auf 529 TWh zu verzeichnen, um 2022 wiederum auf 516 TWh und 2023 auf 454 TWh zu sinken. Dieser Trend setzt sich 2024 mit einem Stromverbrauch von 439 TWh fort. Der Stromverbrauch bleibt trotz konjunktureller Schwankungen und Einsparungen infolge der Auswirkungen der Pandemie und des russischen Angriffskrieges in der Ukraine auf hohem Niveau.</p><p>Datenquellen</p><p>Die vorliegenden Ergebnisse der Emissionen in Deutschland leiten sich aus der Emissionsberichterstattung des Umweltbundesamtes für Deutschland, Daten der Arbeitsgruppe Erneuerbare Energien-Statistik, Daten der Arbeitsgemeinschaft für Energiebilanzen e.V. auf der Grundlage amtlicher Statistiken und eigenen Berechnungen für die Jahre 1990 bis 2022 ab. Für das Jahr 2023 liegen vorläufige Daten vor. 2024 wurde geschätzt.</p><p>Hinweis: Die im Diagramm gezeigten Daten sind in der Publikation "Entwicklung der spezifischen Treibhausgas-Emissionen des deutschen Strommix in den Jahren 1990 - 2024" zu finden.</p>

Bodenbewertung - Nährstoffverfügbarkeit im effektiven Wurzelraum, regionalspezifisch bewertet

Der sogenannte S-Wert ist ein Kennwert zur Bewertung des Bodens als Bestandteil des Nährstoffhaltes und wird über die Nährstoffverfügbarkeit bewertet. Der S-Wert ist die Menge an Nährstoffen (Kationen, nicht z. B. Nitrat), die ein Boden austauschbar an Ton-, Humusteilchen, Oxiden und Hydroxiden binden bzw. sorbieren kann (Kationenaustauschkapazität). Der S-Wert ist somit gut geeignet, die Nährstoffverfügbarkeit zu beschreiben. Ähnlich wie bei der Feldkapazität im effektiven Wurzelraum (FKwe) bedingen hohe Gehalte an Ton, Humus, sowie ein großer effektiver Wurzelraum einen hohen S-Wert und umgekehrt. Auch der pH-Wert hat einen großen Einfluss auf den S-Wert. Der pH-Wert kann in Abhängigkeit von der Nutzung in einem weiten Bereich schwanken. Je höher der S-Wert, desto mehr Nährstoffe kann der Boden an Austauschern binden. Nährstoffeinträge über Luft oder Düngung werden so vor einem Austrag mit dem Sickerwasser geschützt. Gleichzeitig wird dadurch eine gleichmäßigere Nährstoffversorgung der Pflanzen sichergestellt. Mit dem S-Wert wird eine natürliche Bodenfunktionen nach § 2 Abs. 2 BBodSchG bewertet und zwar nach Punkt 1.b) als Bestandteil des Naturhaushalts, insbesondere mit seinen Wasser- und Nährstoffkreisläufen. Das hierfür gewählte Kriterium ist die Nährstoffverfügbarkeit mit dem Kennwert S-Wert. Die Karten liegen für die folgenden Maßstabsebenen vor: - 1 : 1.000 - 10.000 für hochaufgelöste oder parzellenscharfe Planung, - 1 : 10.001 - 35.000 für Planungen auf Gemeindeebene, - 1 : 35.001 - 100.000 für Planungen in größeren Regionen, - 1 : 100.001 - 350.000 für landesweit differenzierte Planung, - 1 : 350.001 - 1000.000 für landesweite bis bundesweite Planung. In dieser Darstellung wird der S-Wert regionalspezifisch klassifiziert. Unter dem Titel "Bodenbewertung - Nährstoffverfügbarkeit im effektiven Wurzelraum (SWE), landesweit bewertet" gibt es noch eine Klassifikation des S-Wertes, die den S-Wert über die Naturraumgrenzen hinweg landesweit einheitlich darstellt.

Grain-size distribution of sediment core Döpe19/1 from Schweriner See, NE Germany

Model Output Statistics for München-Stadt (10865)

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 BOTOSANI (15020)

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 KINLOSS (03066)

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 ARAD (15200)

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 HAMAR (01385)

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 POYSDORF (11032)

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 RACIBORZ (12540)

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 ]

1 2 3 4 5 … 6173 6174 6175