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Optimierung, Erweiterung und Weiterentwicklung der Software EPM-KOMPAS zur Umweltleistungsmessung und -bewertung

In Kooperation mit einem Kreis sächsischer Industriepartner (mittelständische Unternehmen der Maschinenbaubranche) und Industrieverbänden (u.a. VDMA, ZVEI, BDI etc.) wurde die Software EPM-KOMPAS in interdisziplinärer Zusammenarbeit an der Professur Betriebliche Umweltökonomie im bereits abgeschlossenen BMBF-Forschungsprojekt EPM-KOMPAS 'Environmental Performance Measurement als Instrument für nachhaltiges Wirtschaften: Konzeption, Operationalisierung und Multiplikation eines Controllinginstruments zur Umweltleistungsmessung als Grundlage für eine Publicly Available Specification' entwickelt. Die Software folgt dem Ansatz des integrierten Managements von Umwelt-, Qualitäts- und Risikoaspekten und kann als Einstiegshilfe aber auch zum Ausbau eines Umweltmanagements in mittelständischen Unternehmen genutzt werden. Im betrieblichen Umweltmanagement wird heute im Anforderungs- und Spannungsfeld der Praxis, Leistungen und Erfolge auch der ökologischen Steuerung zu messen und nachzuweisen, nach den tatsächlichen Ergebnissen eines Umweltmanagementsystems sowie nach konsistenten Kriterien zu deren Messung, Bewertung und Beurteilung gefragt. Daher wurde mit der Software EPM-KOMPAS ein speziell für mittelständische Unternehmen (KMU) entwickeltes Controllinginstrument zur Umweltleistungsmessung mit steuernder, nicht allein berichtender Funktion an der TU Dresden erarbeitet, um die Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Umweltleistung in den betrieblichen Entscheidungsprozess zu integrieren. Durch seinen umfassenden Ansatz kann der EPM-KOMPAS großen Einfluss auf die Entscheidungs-, Planungs-, Steuerungs- und Kontrollprozesse im Unternehmen ausüben. Eine Integration in die vorhandenen Controllingprozesse der Unternehmen ist demzufolge anzustreben. Denn auf der Grundlage der gemessenen Umweltleistung eines Unternehmen/Prozesses/Produktes können unternehmerische Entscheidungen getroffen werden. So sollen basierend auf dem Konzept der Ursachen-/Treiberanalyse und der ökologischen Erfolgsspaltung eine direkte Steuerung und Beeinflussung der Umweltleistung möglich sein. Die Analyse dieser Leistungstreibergrößen stellt eine strukturierte Methode zur Dekomposition von Daten der Ökobilanz und anderer ökologieorientierter Instrumente hin zu beeinflussbaren Treiber- und Einflussgrößen, d.h. Referenzpunkten der Entscheidung, dar. Der EPM-KOMPAS unterstützt dabei beim: Handhaben von Gefahrstoffen, Abfällen, Emissionen; Anlegen von Stoff- und Energieströmen (Bilanzen); Festlegen von Umweltzielen; Bewerten von Umweltmaßnahmen; Generieren von Berichten (für Behörden); Recherchieren auffälliger Stoff- und Energieströme; Kontrollieren der Ergebnisse/Erfolge. Neben diesen Funktionen wurde der EPM-KOMPAS mit Freiheitsgraden entwickelt, um offen für individuelle Bedürfnisse zu sein: wählbare Systemgrenzen (Betrieb, Prozess, Produkt); Offenheit für andere Bewertungsmethoden; Unabhängigkeit von Beratungsdienstleistungen: Software arbeitet mit 'Stillem Moderator'; ...

The forecast data for v component of wind at 850hPa [m/s] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean v component of wind at 850hPa [m/s] for 6 months. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble) on about the 15th of each month. The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This forecast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The hindcast data for v component of wind at 850hPa [m/s] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean v component of wind at 850hPa [m/s] for 6 months. The period of hindcast data is January, 1993 - December, 2019. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble). The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This hindcast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

The hindcast data for u component of wind at 850hPa [m/s] from GPC_Offenbach (DWD).

This resource contains the monthly mean u component of wind at 850hPa [m/s] for 6 months. The period of hindcast data is January, 1993 - December, 2019. The format of resource is GRIB2. It is provided through the web site of WMO Lead Centre for LRF MME (Long Range Forecast Multi-Model Ensemble). The web site requests a user account. The Grade A(GPCs) and Grade B(NMHSs, RCCs) users can download the data USAGE: Menu: Data and Plot > Data Exchange > Search/Download. This hindcast data is made by GPC_Offenbach (DWD) using an operational seasonal prediction system. For more detailed information about the seasonal forecasts of GPC_Offenbach (DWD) visit the web site http://www.dwd.de/EN/ourservices/seasonals_forecasts/start.html.

Bioklima - Wärmebelastung in der Nacht 2005 (Umweltatlas)

Verteilung und Ausmaß der nächtlichen bioklimatischen Belastung anhand des Indices PMV (Predicted Mean Vote) in 2 m über Grund um 04:00 Uhr während einer austauscharmen sommerlichen Strahlungsnacht, Bearbeitungsstand September 2009.

Klimamodell Berlin 2005: Analysekarten, Klimafunktionen und Planungshinweise Stadtklima (Umweltatlas)

Verteilung und Ausprägung verschiedender Klimaparameter, ihre analytische Zusammenfassung und Bewertung in einer Planungshinweiskarte, Raumbezug Raster und Blockkarte 1 : 5.000 (ISU5, Raumbezug Umweltatlas 2005, Bearbeitungsstand Juni 2009.

Klimamodell Berlin 2001: Analysekarten, Klimafunktionen und Planungshinweise Stadtklima (Umweltatlas)

Verteilung und Ausprägung verschiedener Klimaparameter, ihre analytische Zusammenfassung und Bewertung in einer Planungshinweiskarte, Raumbezug Raster und Blockkarte 1 : 5.000 (ISU5, Raumbezug Umweltatlas 2001), Bearbeitungsstand April 2003.

Mean Deep Ocean volume-weighted stacks

Mean Deep Ocean stacked records weighted by ocean basin volume are also provided for: benthic δ18O, MDOT and δ18Oseawater and compiled from records described for the non-weighted stacks. The weighted stacks were created using basin weights defined using fixed deep ocean volume fractions following the volumetric approach of Lisiecki and Stern (2016) (see their Table S2), and renormalised to unity at each time step to reflect the ocean volume represented by the available records.

Atlantic, Pacific and Mean Deep Ocean temperature and δ¹⁸Oseawater stacks

Stacked deep-water (>2500m) deconvolved benthic Mg/Ca–δ18O records spanning the past 1.5 Myr for: the North Atlantic comprising IODP Site U1385 [Uvigerina peregrina and Globobulimina affinis] and DSDP Site 607 [Cibicidoides wuellerstorfi, Oridorsalis umbonatus, and Uvigerina spp.] (Sosdian and Rosenthal, 2009; Ford et al., 2016); the Pacific incorporating ODP Sites 1123 [Uvigerina spp.] (Elderfield et al., 2012) and Site 1208 [Uvigerina spp.] (Ford and Raymo, 2020); and, Mean Deep Oceans including all of the above plus ODP Site 1094 [Melonis pompilioides] (Hasenfratz et al., 2019). To investigate changes in abyssal ocean density stratification across the Middle Pleistocene Transition estimates of deep-water temperature and δ18Oseawater were generated with error propagation using PSU Solver in MATLAB (Thirumalai, Quinn and Marino, 2016). PSU Solver-derived δ18O, temperature and δ18Oseawater records for each site were interpolated on a 3 kyr interval and bootstrapped. Stacks were manually created by first identifying gaps in each site's original data and then averaging the means and errors across each age interval.

Gewässerkarte

Gewässerkarte mit Sachdaten des Gewässerverzeichnisses im Sinne des BWG einschließlich der amtlichen Gewässernummern von Berlin, nach Vorgabe eines bundeseinheitlichen Systems von der Bundesanstalt für Gewässerkunde Koblenz.

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