Die Schutzgebiete im Kreis Paderborn umfassen die verbindlich als Naturschutzgebiet, Landschaftsschutzgebiet, Landschaftsbestandteil oder Naturdenkmal geschützten Teile von Natur und Landschaft. Diese werden entweder von der Bezirksregierung Detmold durch Verordnungen oder durch den Kreis Paderborn in den Landschaftsplänen als Satzung festgesetzt.
Das Projekt "Erstellung eines EU-weiten Überblicks zu Bodenschutzpolitiken (SoCo)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e.V., Institut für Sozioökonomie durchgeführt. Im Rahmen der EU-Studie mit dem Titel Nachhaltige Landwirtschaft und Bodenschutz (Soco) wird die Beziehung zwischen Bodenschutz-Praktiken und deren ökologische Auswirkungen, die Akzeptanz durch die Landwirte und die Angemessenheit der Maßnahmen auf der Grundlage einer Reihe von Fallstudien untersucht. Dieses Teilprojekt unterstützt die Gesamtstudie, indem sie den Status des Bodenschutzes in allen 27 EU-Ländern durch die Klassifizierung von politischen Maßnahmen auf der Basis eines soliden methodischen Rahmens untersucht. Das Projekt-Team verfolgt für die Recherche einen methodischen Ansatz, die in erster Linie auf der Grundlage einer kombinierten Telefon-und Online-Umfrage unter den Experten in den beteiligten Ministerien und Behörden basiert. Informationen über mögliche Experten in der nationalen Verwaltungen werden über bereits bestehenden Netze (ESSC, SCAPE) gesammelt. Die Online-Erfassung und Speicherung der eingehenden Daten auf einem gesicherten Server-basierte Datenbank-System ermöglicht die effiziente Verwaltung der Ergebnisse und eine bessere Präsentation in standardisierter Form einschließlich Länder-Fiches und Überblickstabellen.
Das Projekt "Weiterentwicklung des Programms ESCAPE für Higher-Tier-Simulationen zur Berechnung von PEC-Boden-Werten einschließlich Plateaukonzentrationen für PSM unter Einbeziehung von FOCUS-Abbaukinetiken" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Molekularbiologie und Angewandte Oekologie durchgeführt. 'ESCAPE2' ist eine Software, die die Berechnung der Ausbildung einer Plateaukonzentration entsprechender Pflanzenschutzmittel (PSM) im Boden und von PEC-Boden-Werten in Abhängigkeit von der Zeit ermöglicht, wobei in das bereits existierende Programm 'ESCAPEI' folgende Parameter zusätzlich einbezogen werden: Porenwasserkonzentration 'ESCAPE1' berechnet Gesamtgehalte im Boden und differenziert nicht zwischen den verschiedenen Phasen 'Bodenwasser' und 'Bodenmatrix'. Im Rahmen der Revision des Dokuments 'Persistence in soll' ist geplant, zusätzlich zum Gesamtgehalt auch die Konzentration im Porenwasser zu berechnen, die häufig einen direkten Zugang zum bioverfügbaren Anteil im Boden bietet. Für die Weiterentwicklung von 'ESCAPEI' bedeutet diese Ergänzung, dass der Sorptionskoeffizient (Kd oder Koc) als zusätzlicher Parameter ins Programm einbezogen wird. Temperaturabhängigkeit des Bioabbaus Konstante Temperaturbedingungen, wie in einer Laborstudie sind keine sinnvolle Basis für die realistische Berechnung von Bodenkonzentrationen unter Freilandbedingungen. Derzeit entwickelt die EFSA im Rahmen der Revision des Dokuments 'Persistence in soil' eine Anzahl von realistic worst case Szenarien für Europa mit täglich schwankenden Temperaturen. Im Rahmen von 'ESCAPE2' werden diese (und eventuell, speziell für Deutschland abgeleitete) Szenarien berücksichtigt, um realistische Klimaszenarien für die Berechnung der Persistenz zu ermöglichen. Neben der Erstellung neuer benutzerfreundlicher Auswahl- und Einleseroutinen für diese Szenarien ist im 'ESCAPE2' zusätzlich die Temperaturabhängigkeit programmiert, wobei der neue von der EFSA vorgeschlagenen Q10-Faktor von 2.58 Berücksichtigung findet. Eine freie Wahl des Q10-Faktors für perspektivische Veränderungen wird angestrebt. Feuchteabhängigkeit des Bioabbaus Die Klimaszenarien, die derzeit von der EFSA entwickelt werden, sollen auch Niederschlagsdaten und Daten zur potentiellen Evapotranspiration beinhalten. Sie können grundsätzlich dazu verwendet werden, auch die Feuchtegehalte im Boden zu berechnen. Mit Hilfe dieser Feuchten könnten dann die Abbaurate korrigiert werden. Im Rahmen von 'ESCAPE2' wird ein Einbau entsprechender Routinen zur Berechnung dynamischer Bodenfeuchten realisiert werden. Erstellung von Bodenszenarien Bisher werden Böden hinsichtlich der Berechnung von Plateaukonzentrationen von PSM nur durch zwei Parameter beschrieben, der Bodentiefe und der Bodendichte. Beide beeinflussen die berechneten Bodenkonzentrationen. Um die bisher diskutierten Prozesse adäquat beschreiben zu können, ist der Einbau weiterer Bodenparameter zur Charakterisierung von Böden erforderlich. So benötigt man zur Berechnung von Porenwasserkonzentrationen den Gehalt an organischem Kohlenstoff, für die Berechnung der Feuchteabhängigkeit mindestens Feldkapazität und Welkepunkt. Die Zusammenfassung verschiedener Standardböden zu 'Bodenszenarien', die der Anwender zusammen mit den Klimadateien auswählen kann, ist sinnvoll.
Das Projekt "RECIS (Reliability von CIS-Dünnschichtsolarzellen). Entwicklung von beschleunigten Alterungstests und Erstellung von Lebensdauermodellen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Hochschule Ulm, University of Applied Sciences Labor Biotechnologie, Fakultät Mechatronik und Medizintechnik durchgeführt. Aufgrund des Kostendruckes werden Produktentwicklungszyklen immer kürzer, sodass eine Verifikation der geforderten Lebensdauer von über 20 Jahren nur mittels zuverlässiger, beschleunigter Tests gelingen kann. Die Entwicklung von speziell auf die CIS-Dünnschichttechnik zugeschnittener Schnelltests, die aus der Halbleiterindustrie adaptiert werden, ist das zentrale Thema des RECIS-II-Projektes. Es soll die guten Einzelergebnisse für Temperatur- und Lichtbelastungen, die im Vorgängerprojekt erzielt wurden, mit einer erweiterten Statistik untermauern und die Belastungsszenarien erweitern. Projektpartner sind das Institut für angewandte Forschung (Hochschule Ulm), die Manz CIGS Technology GmbH und das Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW).
Das Projekt "Providing Enriched Spatial Data - Ontology-driven Recognition of Urban Structures from Spatial Databases (ORUS)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Zürich, Geographisches Institut durchgeführt. Most of spatial databases that exist today have been designed to serve multiple purposes and hence concentrate on the 'least common denominator'. These general purpose spatial databases are rich in geometry, yet they are poor in semantics - in particular with regards to the representation of higher order semantic concepts that extend beyond the semantics of individual, discrete objects. While such higher level semantic concepts are not explicitly coded in current cartographic databases, they are nevertheless implicitly contained, owing to the fact that there often exists a relationship between the form (i.e. geometry) and function (i.e. semantics) of real-world phenomena, particularly in the built environment. Hence, it is possible - at least to some extent - to 'enrich' cartographic databases retrospectively, making implicitly contained higher level semantic concepts explicit through cartographic pattern recognition processes. The main goal of our project is therefore to develop automated methods to make this hidden information explicit. There are a number of solutions for the enrichment of cartographic/spatial databases, especially in the domain of automated cartographic generalisation. We argue, however, that the versatility and reusability of these solutions is often rather limited, since they were developed for specific databases and geospatial concepts, and encapsulated in algorithms. In our work, we have aimed to provide a more general approach by formalising the definition of semantic concepts through ontologies, and investigate how these formal definitions can be used to drive cartographic pattern recognition processes in order to enrich spatial databases. We argue that following this approach, enhanced understanding of generated patterns, easier adaptibility for different patterns, and enhanced interoperability can be provided. To this end, following issues have been adressed in our research: 1) Identification and formalisation of relevant urban concepts and their spatial properties. 2) Transformation from ontologies to algorithms that allow their automatic detection in existing spatial databases. 3) Design of intuitive human-computer interaction methods with the pattern recognition system: How can a human operator define concepts and how can he/she explore generated patterns/relations? 4) Evaluation of the enriched database, in order to demonstrate the utility of ontology-enriched databases. Objective 1 has been addressed by extracting knowledge from various sources about urban morphology, urban design, and city guides, and using this knowledge to define ontologies. Concerning objective 2, a methodology and framework for ontology-driven pattern recognition has been developed and published. It builds on a formalisation of the pattern recognition process by relating geographic concepts to cartographic measures and to other geographic concepts. (abridged text)