Die Punktdarstellung zeigt Proben aus dem BGR-Erdölarchiv, die für die Bundesrepublik Deutschland an der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) vorliegen. Sie zeigt die Standorte und ausgewählte Informationen zur Bohrung, wie den Bohrungsnamen und den NIBIS-BohrIdentifier (NIBIS Kartenserver des Landesamtes für Bergbau und Geologie Niedersachsens). Die Erdöle liegen in unterschiedlichen Mengen vor und werden in der Regel gekühlt gelagert. Zu vielen Proben hält die BGR geochemische Daten vor, wie relative Anteile an aliphatischen und aromatischen Bestandteilen, die isotopische Zusammensetzung (delta13C) von Erdölfraktionen und Verhältnisse ausgewählter aliphatischer Kohlenwasserstoffe und Biomarker (speziell Sterane und Hopane). Proben sowie Daten sind nur nach rechtlicher Klärung durch den Bohrungsbesitzer möglich. Eine Kontaktherstellung durch die BGR ist möglich.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Bedingt durch den Klimawandel sind landwirtschaftliche Kulturpflanzen vermehrt Wasserstress und Frostschäden ausgesetzt. Gleichzeitig prognostiziert die FAO einen Anstieg des globalen Wasserbedarfs um 55% (Landwirtschaft um 11%), bei einem Anstieg der gesamten beregneten Fläche um 6% bis 2050. Diese Problematik, kombiniert mit dem Bevölkerungsanstieg, wachsendem Energiebedarf und dem Rückgang der nutzbaren landwirtschaftlichen Fläche in den Industriestaaten, verlangt nach Lösungen. Ein bedarfsgerechter, energiesparender und effizienter Einsatz der Ressourcen Wasser und Energie ist erforderlich, um eine zukunftsfähige und nachhaltige Bewässerung zu gewährleisten und der steigenden Nutzungskonkurrenz, um die Ressource Wasser, zu begegnen. Während eine automatisierte Bewässerung im Gewächshaus bereits Stand der Technik ist, wird die Freiflächen und Tröpfchenbewässerung wie z.B. im Gemüse bzw. Obstbau überwiegend manuell auf Basis von Erfahrungswerten der Anbauer oder aufgrund fest geplanter Bewässerungsintervalle durchgeführt. Dies führt in der Regel zu hohen Bewässerungsgaben und kann weiterhin zu Nährstoffauswaschungen führen. Ziel dieses Projektes ist es daher, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen auf einer intelligenten Service-Plattform miteinander zu verknüpfen, um dadurch über eine digitale Entscheidungsunterstützung, eine bedarfsgerechte und (teil-)automatisierte Bewässerung zu ermöglichen. Gerade die Integration lokaler Sensoren in einem multivariaten Ansatz, soll dabei auch der zunehmenden Entwicklung von teilabgedeckten Agrarflächen durch Agri-Photovoltaik-Anlagen, Folien und Netzen gerecht werden. Kern des Projekts ist dabei ein Cloud-basierter Bewässerungsplaner, der sich automatisiert an die on-Site gemessenen Klimaparameter, sowie den aktuellen phänologischen Bedingungen in Echtzeit anpasst. Der Planer wird dann mit den bestehenden Systemen der Projektpartner vernetzt, um die Ausführung der Bewässerung zu (teil)-automatisieren.
Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 1500 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.
Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 2000 m unter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.
Temperaturkarten des Bayerischen Geothermieatlas (Stand Oktober 2022) Temperaturverteilung, Temperatur-Isotherme und Grenze Aussagegebiet mit einer Standardabweichung der Temperaturwerte von maximal +-10 °C (nach Legende) in 250 munter NHN; Temperaturangaben in °C Die Temperaturkarten stellen eine interpolierte Temperaturverteilung dar, die auf den derzeit vorhandenen Daten in der jeweiligen Tiefe basiert. Neue Daten können die Temperaturverteilung verändern. Es erfolgte keine Extrapolation von Temperaturdaten in die nächsttiefere Temperaturkarte. Dies hat zur Folge, dass in manchen Bereichen scheinbar keine Temperaturzunahme oder sogar eine scheinbare Temperaturabnahme mit der Tiefe zu verzeichnen ist. Es wird daher dringend empfohlen, bei der Bewertung eines potenziellen Standortes auch die darüber liegenden Temperaturkarten zu berücksichtigen. Vor allem in größeren Tiefen kann die dargestellte Temperaturverteilung daher nur erste Hinweise auf den zu erwartenden Temperaturbereich geben. Die Karten zur Temperaturverteilung im Untergrund ermöglichen daher nur eine erste Abschätzung der zu erwartenden Temperaturen. Sie können damit erste Anhaltspunkte geben, an welchen Standorten eine hydrothermale Wärmeversorgung, eine hydrothermale Stromerzeugung oder auch eine balneologische Nutzung sinnvoll sein kann. Die Temperaturkarten können jedoch keinesfalls detaillierte, standortspezifische Voruntersuchungen ersetzen. Hierbei müssen alle verfügbaren Temperaturinformationen im Umfeld des geplanten Standortes bewertet und gegebenenfalls auch in die Tiefe extrapoliert werden. Geometrien und Legendeneinheiten sind für den Übersichtsmaßstab 1:500 000 bzw. 1:250 000 konzipiert und i. d. R. stark generalisiert. Die Karten sind als Grundlage für großräumige Betrachtungen vorgesehen. Die maßstabsbezogene Aussagegenauigkeit ändert sich durch die maßstabsunabhängigen Visualisierungsmöglichkeiten digitaler Kartenwerke nicht. Für weitergehende Interpretationen, die das Kartenwerk mit anderen räumlichen Datensätzen kombinieren bzw. verschneiden, ist zu beachten, dass eine Verschneidung räumlicher Daten stark unterschiedlicher Auflösung bzw. unterschiedlicher Zielmaßstäbe oder verschiedener Art der Attribuierung zu unplausiblen oder schwer interpretierbaren Ergebnissen führen kann.
Die Punktdarstellung (WMS) zeigt Proben aus dem BGR-Erdölarchiv, die für die Bundesrepublik Deutschland an der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) vorliegen. Sie zeigt die Standorte und ausgewählte Informationen zur Bohrung, wie den Bohrungsnamen und den NIBIS-BohrIdentifier (NIBIS Kartenserver des Landesamtes für Bergbau und Geologie Niedersachsens). Die Erdöle liegen in unterschiedlichen Mengen vor und werden in der Regel gekühlt gelagert. Zu vielen Proben hält die BGR geochemische Daten vor, wie relative Anteile an aliphatischen und aromatischen Bestandteilen, die isotopische Zusammensetzung (delta13C) von Erdölfraktionen und Verhältnisse ausgewählter aliphatischer Kohlenwasserstoffe und Biomarker (speziell Sterane und Hopane). Proben sowie Daten sind nur nach rechtlicher Klärung durch den Bohrungsbesitzer möglich. Eine Kontaktherstellung durch die BGR ist möglich.
The BSK1000 (INSPIRE) provides the basic information on the spatial distribution of energy resources and mineral raw materials (‘stones and earth’, industrial minerals and ores) in Germany on a scale of 1:1,000,000. The BSK1000 is published by the Federal Institute for Geosciences and Natural Resources in cooperation with the State Geological Surveys of Germany. According to the Data Specification on Mineral Resources (D2.8.III.21) the content of the map is stored in five INSPIRE-compliant GML files: BSK1000_Mine.gml contains important mines as points. BSK1000_EarthResource_point_Energy_resources_and_mineral_raw_materials.gml contains small-scale energy resources and mineral raw materials as points. BSK1000_EarthResource_polygon_Distribution_of_salt.gml contains the distribution of salt as polygons. BSK1000_EarthResource_polygon_Energy_resources.gml contains large-scale energy resources as polygons. BSK1000_EarthResource_polygon_Mineral_raw_materials.gml contains large-scale mineral raw materials as polygons. The GML files together with a Readme.txt file are provided in ZIP format (BSK1000-INSPIRE.zip). The Readme.text file (German/English) contains detailed information on the GML files content. Data transformation was proceeded by using the INSPIRE Solution Pack for FME according to the INSPIRE requirements.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs auch unter Einsatz von privaten 5G-Netzwerken entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, einem Microgrid, entworfen. Die Kommunikation zwischen und innerhalb der DER soll mittels Mobilfunktechnologie erfolgen. Dabei soll die Energieoptimierung mittels KI-Algorithmen erfolgen und auch den Energietransport mit Fahrzeugen berücksichtigen. Die softwareseitige Integration der KI-Algorithmen und des Energiemanagementsystems in das Kommunikationssystem ist ein wesentlicher Bestandteil dieses Projektes. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 571 |
| Europa | 54 |
| Kommune | 10 |
| Land | 165 |
| Weitere | 57 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 117 |
| Zivilgesellschaft | 29 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 4 |
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 419 |
| Hochwertiger Datensatz | 6 |
| Text | 131 |
| Umweltprüfung | 5 |
| unbekannt | 116 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 174 |
| Offen | 447 |
| Unbekannt | 63 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 583 |
| Englisch | 188 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 14 |
| Bild | 36 |
| Datei | 34 |
| Dokument | 71 |
| Keine | 395 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 8 |
| Webseite | 237 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 683 |
| Lebewesen und Lebensräume | 523 |
| Luft | 329 |
| Mensch und Umwelt | 684 |
| Wasser | 296 |
| Weitere | 675 |