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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>

Entwicklung der Fehlerschätzungsmethode für Datenassimilation für allgemeine Ozean-Zirkulationsmodelle

Die 4D-Var Datenassimilation (4D-var DA) ist eine spezielle Methode, die zur Initialisierung von Klima- und Wettervorsagen durch die Schätzung von Klimamodellparametern benutzt wird, in dem Modelle an beobachtende Daten angepasst werden. Aus verschiedenen Gründen führen DA unvermeidliche methodische Fehler ein, die sich auf die Genauigkeit der Modellvorhersagen auswirken. Aktuelle Methoden zur Fehlerkorrektur brauchen erhebliche Computerressourcen. Dies ist ein Grund, warum die Verwendung dieser Methoden in der Klimamodellierung begrenzt ist und sie nur in vereinfachten Versionen angewandt werden. Die Entwicklung einer konzeptuell neuartigen, robusten und effizienten, nichtlinear-variationellen Fehlerschätzungsmethode (NOVFEM) ist Ziel dieses Projekts. Diese Methode wird Fehler von DA Methoden schätzen und die notwendigen Korrekturen bestimmen. Im Besonderen ist es geplant, VOVFEM im Rahmen einer Anwendung in Klimavorhersagesystemen zu entwickeln. Der Vorteil der vorgeschlagenen Methode ist, dass der Algorithmus auf einer abstrakten mathematischen Formulierung basiert und deshalb in vielen geophysikalischen Bereichen angewandt werden kann. Eine weitere Innovation dieses Projekts ist die Entwicklung einer Methode zur schnellen und einfachen Berechnung von inversen Kovarianzmatrizen, die z. B. Anwendung in DA finden. Die vorgeschlagenen Methode ist im Vergleich mit existieren Methoden effizienter. Es wird erwartet, dass die theoretischen Ergebnisse dieses Projekt national und international veröffentlicht werden und ein freier Zugang zur NOVFEM Software wird bereitgestellt werden.

Between Path Dependence and Path Creation: The Impact of Farmers' Behavior and Policies on Structural Change in Agriculture

Farm structures are often characterized by regional heterogeneity, agglomeration effects, sub-optimal farm sizes and income disparities. The main objective of this study is to analyze whether this is a result of path dependent structural change, what the determinants of path dependence are, and how it may be overcome. The focus is on the German dairy sector which has been highly regulated and subsidized in the past and faces severe structural deficits. The future of this sector in the process of an ongoing liberalization will be analyzed by applying theoretical concepts of path dependence and path breaking. In these regards, key issues are the actual situation, technological and market trends as well as agricultural policies. The methodology will be based on a participative use of the agent-based model AgriPoliS and participatory laboratory experiments. On the one hand, AgriPoliS will be tested as a tool for stakeholder oriented analysis of mechanisms, trends and policy effects. This part aims to analyze whether and how path dependence of structural change can be overcome on a sector level. In a second part, AgriPoliS will be extended such that human players (farmers, students) can take over the role of agents in the model. This part aims to compare human agents with computer agents in order to overcome single farm path dependence.

Bioenergieanlagen (Landkreis Göttingen)

Standorte der vorhandenen Bioenergieanlagen im Landkreis Göttingen. Es handelt sich um Anlagen zur Erzeugung regenerativer Energien (Biogas) aus Biomasse durch Vergärung. Biogas stellt eine wichtige und vielseitige Form der Bioenergie aus der Landwirtschaft dar. Die neuen Anlagen setzen fast ausnahmslos nachwachsende Rohstoffe (NaWaRo) wie Mais, Getreide, Hirse, Zuckerrüben, Sonnenblumen und teilweise Aufwuchs von Grünland mit oder ohne Gülle ein. Biogas wird derzeit überwiegend dezentral produziert und als Strom- und Wärmelieferant genutzt. Aufgrund dieser Dezentralität der Anlagen, die dadurch begründet ist, dass das primäre Ausgangsmaterial für die Biogaserzeugung wie Gülle oder Energiepflanzen aufgrund der niedrigen Energiedichte aus ökonomischen Gründen in der Regel nicht über längere Distanzen transportiert werden kann, ist die Integration guter Wärmenutzungskonzepte nicht immer möglich.

Windenergieanlagen (Landkreis Göttingen)

Windenergieanlagen werden als sichere und umweltfreundliche Energieversorgung angesehen. Sie sollen die Versorgung mit erneuerbaren Energien unterstützen und dazu beitragen, die CO2-Emissionen zu senken. Damit soll ein Beitrag geleistet werden, um eine Erderwärmung um mehr als zwei Grad gegenüber der Vorindustrialisierung Mitte des 18. Jahrhunderts noch zu verhindern. Der Datensatz beinhaltet die Standorte der vorhandenen Windenergieanlagen (WEA) im Landkreis Göttingen.

FFH-Gebiete (1:25.000) in Schleswig-Holstein LfU

Das Shape beinhaltet die Abgrenzungen der von der Europäischen Kommisson in die Liste der Gebiete von gemeinschaftlicher Bedeutung (GGB-Liste) aufgenommenen Gebiete - FFH-Gebiete. (Entscheidung der Kommisssion vom 12. und 13. November 2007 veröffentlicht im Amtsblatt der Europäischen Union vom 15.1.2008). Stand: Meldung Juni 2006 (letzte Korrektur: Februar 2012) Bemerkungen: 1. In Schleswig-Holstein sind alle Vogelschutzgebiete und Gebiete gemeinschaftlicher Bedeutung (GGB oder englisch:SCI) nach nationalem Recht (NSG, LSG oder Europäische Vogelschutzgebiete, soweit nicht als NSG oder LSG ausgewiesen, gem. § 4 LNatSchG i. V. m. § 33 Abs. 1 Satz 1 BNatSchG i.V.m. § 24 Abs. 1 LNatSchG und den förmlich bekannt gemachten gebietsspezifischen Erhaltungszielen) zu Besonderen Schutzgebieten (SPA bzw. SAC) erklärt worden. Dementsprechend sind alle FFH- Gebiete in Schleswig-Holstein als Besonderes Schutzgebiet (SAC) zu bezeichnen. 2. Das Gebiet 0916-391 Nationalpark Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer und angrenzende Küstengebiete reicht im Norden bis an das Hoheitsgebiet Dänemarks. Der Verlauf der Hoheitsgebietsgrenze im marinen Bereich (insbesondere nordwestl. von Sylt) ist zwischen beiden Staaten bislang noch nicht verbindlich kartografisch festgelegt.

FFH-Gebiete (1:5.000) in Schleswig-Holstein LfU

Das Shape beinhaltet die Abgrenzungen der von der Europäischen Kommission in die Liste der Gebiete von gemeinschaftlicher Bedeutung (GGB-Liste) aufgenommenen Gebiete FFH-Gebiete. (Entscheidungen der Kommission vom 12. und 13. November 2007 veröffentlicht im Amtsblatt der Europäischen Union vom 15.1.2008) Die im Maßstab 1:5.000 vorliegenden Abgrenzungen stellen sinngemäße Übertragungen der offiziellen Abgrenzung der gemeldeten Gebiete (Meldung Deutschland an die EC) auf die Topografien der Deutschen Grundkarte 1:5.000 dar. In Schleswig-Holstein sind alle Vogelschutzgebiete und Gebiete gemeinschaftlicher Bedeutung (GGB oder englisch:SCI) nach nationalem Recht (NSG, LSG oder Europäische Vogelschutzgebiete, soweit nicht als NSG oder LSG ausgewiesen, gem. § 4 LNatSchG i. V. m. § 33 Abs. 1 Satz 1 BNatSchG i.V.m. § 24 Abs. 1 LNatSchG und den förmlich bekannt gemachten gebietsspezifischen Erhaltungszielen) zu Besonderen Schutzgebieten (SPA bzw. SAC) erklärt worden. Dementsprechend sind alle Vogelschutzgebiete und alle FFH- Gebiete in Schleswig-Holstein als Besonderes Schutzgebiet (SPA oder SAC) zu bezeichnen. Im Rahmen einer rechtlichen Sicherung der Einzel-Gebiete im Sinne § 32 Abs.2 und 3 BNatSchG i.V. mit § 23 Abs. 1 LNatSchG werden diese Abgrenzungen abschließend und rechtsverbindlich bearbeitet. Im Norden des FFH-Gebietes NTP S-H Wattenmeer und angrenzende Küstengebiete (0916-391) reicht das Gebiet bis an das Hoheitsgebiet Dänemarks. Der Verlauf der Hoheitsgebietsgrenze im marinen Bereich (insbesondere nordwestlich von Sylt) ist zwischen beiden Staaten bislang noch nicht verbindlich kartografisch festgelegt.

Schutzkulisse der Moor- und Anmoorböden

Die Schutzkulisse der Moor- und Anmoorböden dient zum Vollzug des Dauergrünlanderhaltungsgesetzes (DGLG) und zur Anwendung im Rahmen der Gemeinsamen Agrarpolitik (GAP) der Europäischen Union in Bezug auf den Standard GLÖZ 2 (Schutz von Feuchtgebieten und Mooren). Die Karte der Moor- und Anmoorböden zeigt Flächen nach DGLG § 3 Abs. 1, Satz 1, Nr. 6 und 7 sowie nach dem GLÖZ 2 Standard der GAP als orientierende Darstellung. Sie dient der Landwirtschaftsverwaltung beim Vollzug der Regelungen und gibt den Landwirtinnen und Landwirten Auskunft über die zur Prüfung der Anträge verwendeten Unterlagen. Für die Zugehörigkeit zur Kulisse der Moor- und Anmoorböden gelten folgende Mindestanforderungen: Im Boden bis 40cm unter Flur gibt es eine mindestens 10cm mächtige Schicht mit mindestens 15% Humus. Diese Prozentzahl entspricht den bodenkundlichen Kriterien für einen anmoorigen Boden, für Moorböden werden 30% Humus in einer Mächtigkeit von 30cm gefordert. Dabei ist zu beachten, dass sich die humusreiche Schicht entsprechend der Definition nicht zwingend an der Geländeoberfläche befinden muss. Die Karte wurde aus vorhandenen Informationsgrundlagen abgeleitet und durch Beprobung und Laboranalytik abgesichert. Es wird nicht nach Anmoor und Moor und auch nicht nach der Mächtigkeit der humosen Schichten differenziert. Es werden zusammenhängende Flächen >2 ha dargestellt. Ausnahmen gelten für inhaltlich zusammengehörige Flächen, die durch topographische Elemente wie Straßen und Fließgewässer voneinander getrennt vorliegen. Bei ihnen muss die Summe der Einzelflächen >2 ha sein. Die Karte ist nicht auf die landwirtschaftlich genutzte Fläche beschränkt sondern zeigt die Moore und Anmoore über alle Nutzungsarten.

Ruhige Gebiete und innerstädtische Erholungsflächen 2018

"Ruhige Gebiete" im Sinne der Umgebungslärmrichtlinie sind große, zusammenhängende Freiflächen, teilweise auch in Verbindung mit ballungsraumübergreifenden Verbindungen in benachbarte Landschaftsräume, die geringe Lärmpegel aufweisen. Da die "ruhigen Gebiete" vorrangig die zentrumsfernen Areale abdecken, hat der Lärmaktionsplan eine zweite Kategorie mit "innerstädtischen Erholungsflächen" gebildet. Sie haben eine hohe Aufenthaltsfunktion und sind in ihrer Kernfläche deutlich leiser als an ihrer Peripherie.

Oxygen consumption rate, organic carbon and grain size data for intertidal sediments and oxygen concentration of pore waters data of Spiekeroog Island North Beach, May 2022 to April 2023

The permeable sandy sediments of beach aquifers receive a high input of electron acceptors, such as oxygen (O2), as well as fresh organic matter through seawater infiltration, driving the biogeochemical turnover in the subterranean estuary. Here, we experimentally determined seasonal sedimentary O2 consumption rates of intertidal sediments along a transect in the seawater infiltration zone at Spiekeroog Island North Beach, Germany, and present the data together with measurements of organic carbon and grain sizes, oxygen concentration of pore waters and beach topography. The samples were taken down to 1 m depth during two-monthly sampling campaigns from May 2022 to April 2023. Preliminary investigations of O2 consumption rates took place in in March, June and August 2017. Sediment and porewater sampling procedures were carried out as described by Massmann et al. (2023). O2 consumption rates were determined in slurry incubations of the retrieved sediments using gas tight vials (Labco Exetainer® 12 ml) equipped with O2 sensor spots (Pyroscience, OXSP5). Incubations were carried out in the dark at in situ temperatures, and vials were mounted on a rotating wheel to mimic porewater advection. The sediment's total organic carbon content was determined in a CS analyser (Eltra CS 800). Additionally, the fine fraction of the sediment was washed out and the organic carbon content of the fine sediments was measured in a CHNSO analyser (Hekatech Euro EA). The grain size distribution of the sediments was detemined using dynamic image analysis (Sympatec QICPIC). The O2 concentration in the pore water along the transect was measured immediately after the sample was taken using a flow-through oxygen optode (Pyroscience, OXFTC). The data was collected to investigate the impact of seasonal inputs and filtration efficiency on the O2 consumption during seawater infiltration into the permeable sands of beach aquifers.

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