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<p>In Oldenburg existieren derzeit vier Carsharing-Anbieter, die sukzessive auf den Markt gekommen sind.<br /> Im Jahr 1992 startete cambio Oldenburg das Carsharing-Angebot als „StadtTeilAuto“-Verein. Im April 2003 entwickelte sich daraus cambio Oldenburg („StadtTeilAuto Oldenburg cambio GmbH“). Seit Oktober 2004 kooperiert cambio Oldenburg mit der VWG (Verkehr und Wasser GmbH Oldenburg).<br /> Zweiter Anbieter in Oldenburg war „flinkster“ (Carsharing der Deutschen Bahn). Seit 2004 stehen am Oldenburger Hauptbahnhof Süd beziehungsweise ZOB insgesamt zwei Carsharing-Fahrzeuge von „flinkster“ bereit. Die Anzahl der Fahrberechtigten von „flinkster/DB Connect“ liegt leider nicht für Oldenburg vor. Deutschlandweit waren es aggregiert im Jahr 2023 rund 256.000 Fachberechtigte.<br /> Der dritte Anbieter ist seit März 2014 das Oldenburger Autohaus Munderloh. Im Dezember 2023 hat Munderloh acht Fahrzeuge von „Ford Carsharing“ an sieben Stationen in Oldenburg auf den Markt gebracht. Die Anzahl der Fahrberechtigten von Ford Carsharing liegt nicht vor. Besonderheit ist, dass das Carsharing von Ford Munderloh im DB-Verbund angeboten wird.<br /> Anfang 2023 kam mit der Firma Braasch all to drive GmbH in Kooperation mit der Firma EWE GO GmbH, ein vierter Carsharing-Anbieter auf den Oldenburger Carsharing-Markt. Dieser Anbieter setzt von Beginn an auf batterieelektrische Fahrzeuge. Der Anbieter cambio Oldenburg erhöht seine batterieelektrisch betriebene Fahrzeugflotte stetig.</p> <p>Die Stadt Oldenburg fördert den Ausbau der Carsharing-Systeme als sinnvolle Alternative zum eigenen Autobesitz. Carsharing unterstützt städtische Zielsetzungen der Mobilitäts- und Umweltpolitik, hierfür werden jährlich finanzielle Mittel des städtischen Haushalts für Carsharing-Projekte zur Verfügung gestellt.</p> <p>Die Standorte der Carsharing-Stationen können über den <a href="https://gis4ol.oldenburg.de/Verkehrsinformationen/index.html?level=13&layers=7,-0,-1,-2,-3,-8">interaktiven Stadtplan »</a> eingesehen werden.</p>
<p>Der Primärenergieverbrauch ist seit Beginn der 1990er Jahre rückläufig. Bis auf Erdgas ist der Einsatz aller konventionellen Primärenergieträger seither zurückgegangen. Dagegen hat die Nutzung erneuerbarer Energien zugenommen. Ihr Anteil ist kontinuierlich angestiegen, besonders seit dem Jahr 2000.</p><p>Definition und Einflussfaktoren</p><p>Der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a> (PEV) bezeichnet den Energiegehalt aller im Inland eingesetzten Energieträger. Der Begriff umfasst sogenannte Primärenergieträger, wie zum Beispiel Braun- und Steinkohle, Mineralöl oder Erdgas, die entweder direkt genutzt oder in sogenannte Sekundärenergieträger, wie zum Beispiel Kohlebriketts, Benzin und Diesel, Strom oder Fernwärme, umgewandelt werden. Berechnet wird er als Summe aller im Inland gewonnenen Energieträger zuzüglich des Saldos der importierten und exportierten Mengen sowie der Lagerbestandsveränderungen abzüglich der auf Hochsee gebunkerten Vorräte.</p><p>Statistisch wird der Primärenergieverbrauch über das Wirkungsgradprinzip ermittelt. Dabei werden die Einsatzmengen der in Feuerungsanlagen verbrannten Energieträger mit ihrem Heizwert multipliziert. Für Strom aus Wind, Wasserkraft oder Photovoltaik wird dabei ein Wirkungsgrad von 100 %, für die Geothermie von 10 % und für die Kernenergie von 33 % angenommen. Im Ergebnis wird durch diese internationale Festlegung für die erneuerbaren Energien ein erheblich niedrigerer PEV errechnet als für fossil-nukleare Brennstoffe. Dies hat in Zeiten der Energiewende methodenbedingte Verzerrungen bei der Trendbetrachtung zur Folge: Der Primärenergieverbrauch sinkt bei fortschreitender Substitution von fossil-nuklearen Brennstoffen durch erneuerbare Energien, selbst wenn die gleiche Menge an Strom zur Nutzung bereitgestellt wird. Dieser rein statistische Effekt überzeichnet den tatsächlichen Verbrauchsrückgang, wie die Entwicklung des <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltindikatoren/indikator-erneuerbare-energien">Bruttoendenergieverbrauchs</a> zeigt, welcher von diesem statistischen Effekt unbeeinflusst ist.</p><p>Der Anteil erneuerbarer Energien am gesamten Primärenergieverbrauch steigt aufgrund des Wirkungsgradprinzips dagegen unterproportional (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch“). Es wird –bedingt durch oben beschriebene Festlegungen – ein langsamerer Anstieg des Erneuerbaren-Anteils am PEV verzeichnet. Dies kann einen geringeren Ausbaueffekt suggerieren. Diese Effekte werden umso größer, je mehr Stromproduktion aus beispielsweise Kohlekraftwerken durch erneuerbare Energien und/oder Stromimporte (ebenfalls mit Wirkungsgrad von 100 % bewertet) ersetzt werden, weil immer weniger Umwandlungsverluste in die Primärenergiebilanzierung einfließen.</p><p>Der Primärenergieverbrauch wird in erheblichem Maße durch die wirtschaftliche Konjunktur und Struktur, Energieträgerpreise und technische Entwicklungen beeinflusst. Auch die Witterungsverhältnisse und damit verbunden der Bedarf an Raumwärme spielen eine wichtige Rolle.</p><p>Entwicklung und Ziele</p><p>Der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a> in Deutschland ist seit Beginn der 1990er Jahre rückläufig (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch“). Das ergibt sich zum einen aus methodischen Gründen beim Umstieg auf erneuerbare Energien (siehe Abschnitt „Primärenergieverbrauch erklärt“). Zum anderen konnten aber auch ein wirtschaftlicher Strukturwandel sowie Effizienzsteigerungen beobachtet werden – letztere zum Beispiel durch bessere Ausnutzung der in Energieträgern gespeicherten Energie (Brennstoffnutzungsgrad) in <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/energie/kraftwerke-konventionelle-erneuerbare">Kraftwerken</a>, Motoren oder Heizkesseln.</p><p>Im 2023 in Kraft getretenen Energieeffizienzgesetz (EnEfG) hat der Gesetzgeber festgelegt, dass der Primärenergieverbrauch bis zum Jahr 2030 um 39,3 % unter dem Wert des Jahres 2008 liegen soll. In den „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/klima-energie/klimaschutz-energiepolitik-in-deutschland/szenarien-projektionen/treibhausgas-projektionen/aktuelle-treibhausgas-projektionen">Treibhausgas-Projektionen 2025</a>“ wurde auf der Basis von Szenarioanalysen untersucht, ob Deutschland seine Klimaziele im Jahr 2030 erreichen kann. Wichtig ist dabei auch die Frage nach der zu erwartenden Entwicklung des Primärenergieverbrauchs. Das Ergebnis der Untersuchung: Wenn alle von der Regierungskoalition geplanten Maßnahmen umgesetzt werden, ist im Jahr 2030 mit einem PEV von etwa 9.800 Petajoule (PJ) zu rechnen (Mit-Maßnahmen-<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/s?tag=Szenario#alphabar">Szenario</a>). Das wäre gegenüber dem Jahr 2008 ein Rückgang von lediglich etwa 32 %. Weitere Maßnahmen zur Senkung des PEV sind also erforderlich, um die Ziele des EnEfG zu erreichen.</p><p>Primärenergieverbrauch nach Energieträgern</p><p>Seit 1990 hat sich der Energieträgermix stark verändert. Der Verbrauch von <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a> auf Basis von Braunkohle lag im Jahr 2024 um 75 %, der von Steinkohle um etwa 67 % unter dem des Jahres 1990. Der Energieverbrauch auf Basis von Erdgas stieg an: Noch im Jahr 2021 lag das Plus gegenüber dem Jahr 1990 bei 44 %. In der Folge des Krieges in der Ukraine und den daraus erwachsenden Versorgungsengpässen und der wirtschaftlichen Rezession sank der Gasverbrauch in den Jahren 2022 und 2023 gegenüber dem Jahr 2021 jedoch deutlich. Im Jahr 2024 war erneut ein Anstieg zu verzeichnen: Der Energieverbrauch für Erdgas lag 19 % über dem des Jahres 1990. Der Einsatz erneuerbarer Energieträger hat sich seit 1990 mehr als verzehnfacht (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch nach Energieträgern“).</p>
Progress to targets for energy efficiency is a dataset under the National Energy and Climate Progress Reports (NECPRs), which is reported every second year (starting in 2023) by EU Member States. The dataset provides information regarding Member State's energy efficiency contributions and progress in achieving them. The EEA collects and quality checks this data. The dataset links to data from Eurostat regarding Primary Energy Consumption (PEC) and Final Energy Consumption (FEC) in the period of 2020-2030. This reporting obligation comes from the Governance Regulation 2018/1999, Implementing Regulation (EU) 2022/2299 (Annex IV).
Energie- und CO2-Bilanzierung 2021 Die Stadt Aachen erstellt seit 2010 jährlich eine Energie- und CO2-Bilanz (Daten und Berechnungen von 1990 bis 2021 liegen vor). Als Basisjahr wurde das Jahr 1990 (gemäß Kyoto-Protokoll 1997) ausgewählt. Die Bilanz wird mit dem vom Klimabündnis (Climate Alliance) empfohlenen Berechnungstool ECORegion auf Basis tatsächlicher Verbräuche sowie zusätzlicher statistischer Daten ermittelt. Die Endenergiebilanz umfasst zunächst den Energiebedarf der Verbraucher innerhalb der Stadtgrenzen. Die Primärenergiebilanz (Methode LCA: Life Cycle Assessment) umfasst darüber hinaus den Energiebedarf zur Produktion, Umwandlung und Transport der Energieträger (Vorkettenanteile) und erstreckt sich somit über den Bilanzierungsraum der Stadt hinaus.
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 entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. 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 und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
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 entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. 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 und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
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 entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. 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 und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
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 entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. 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 und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
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 entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. 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 und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
In DymoBat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von Distributed Emergy Ressouces (DERs), Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. 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 und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien. Meshmerize wird dazu ein WLAN-basiertes Mesh-Netzwerk mit IoT Unterstützung zur Echtzeit-Fernüberwachung aufbauen. Dieses unterstützt den Controller eines Energiemanagementsystems in der Sammlung der benötigten Datengrundlage für die Optimierung. Das Kommunikationsnetzwerk wird dafür auch um weitere Kommunikationstechnologien wie 5G erweitert. Als Anpassung an die angesprochenen Anwendungen wird das zugrunde liegende Mesh-Protokoll genau auf die Anforderungen der Echtzeit-Fernüberwachung eingestellt.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1536 |
| Europa | 31 |
| Kommune | 9 |
| Land | 604 |
| Weitere | 17 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 211 |
| Zivilgesellschaft | 38 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 748 |
| Daten und Messstellen | 574 |
| Ereignis | 6 |
| Förderprogramm | 732 |
| Gesetzestext | 4 |
| Text | 54 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 29 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 814 |
| Offen | 1318 |
| Unbekannt | 12 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2097 |
| Englisch | 117 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Bild | 6 |
| Datei | 33 |
| Dokument | 602 |
| Keine | 1157 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 18 |
| Webseite | 959 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1091 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1298 |
| Luft | 1190 |
| Mensch und Umwelt | 2144 |
| Wasser | 921 |
| Weitere | 1574 |