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Energieverbrauch für fossile und erneuerbare Wärme

Energieverbrauch für fossile und erneuerbare Wärme Wärme macht mehr als 50 Prozent des gesamten deutschen Endenergieverbrauchs aus und wird vielfältig eingesetzt: als Raumwärme oder Klimatisierung, für Warmwasser und Prozesswärme oder zur Kälteerzeugung. Durch zunehmende Energieeffizienzmaßnahmen ist ihr Anteil am Endenergieverbrauch seit 1990 leicht rückläufig. Erneuerbare Energien spielen bei der Wärmebereitstellung eine zunehmende Rolle. Wärmeverbrauch und -erzeugung nach Sektoren Der ⁠ Endenergieverbrauch ⁠ für Wärme und Kälte verursacht gut die Hälfte des gesamten Endenergieverbrauchs (EEV), wobei Wärme und Kälte für unterschiedliche Anwendungsbereiche benötigt werden. Allein die Raumwärme und die ⁠ Prozesswärme ⁠ haben sektorübergreifend Anteile von knapp 27 % bzw. gut 21 % am EEV. Mit großem Abstand folgen die Anwendungsbereiche Warmwasser und Kälteerzeugung (siehe Abb. „Anteil des Wärmeverbrauchs am Endenergieverbrauch 2008 und 2021“). Wärme wird größtenteils in den drei Endverbrauchssektoren „Private Haushalte“, „Industrie“ sowie „Gewerbe, Handel und Dienstleistungen (GHD)“ direkt erzeugt und verbraucht. Darüber hinaus wird knapp ein Zehntel des Wärmebedarfs durch Fernwärme aus dem Umwandlungssektor der allgemeinen Versorgung gedeckt. Die Anteile der unterschiedlichen Energieträger an der Wärmebereitstellung haben sich in den letzten Jahren kaum verändert (siehe Abb. „Wärmeverbrauch nach Energieträgern“). Die Aufschlüsselung des Wärmeverbrauchs nach Anwendungsbereichen zeigt, dass diese in den drei genannten Sektoren teils sehr unterschiedlich sind (siehe Abb. „Wärmeverbrauch nach Sektoren und Anwendungsbereichen“): In den privaten Haushalten werden über 90 % der ⁠ Endenergie ⁠ für Wärmeanwendungen verbraucht. Hierbei entfallen allein rund zwei Drittel auf den raumwärmebedingten Endenergieverbrauch, der stark von der ⁠ Witterung ⁠ abhängt und daher größeren Schwankungen unterworfen ist (siehe Artikel „Energieverbrauch der privaten Haushalte“). Für Raumwärme setzen die privaten Haushalte überwiegend Erdgas als Energieträger ein. Auch im Sektor Gewerbe, Handel, Dienstleistungen dominieren Wärmeanwendungen mit rund 60 Prozent den Endenergieverbrauch. Hierbei ist die Raumwärme für rund 40 Prozent des EEV verantwortlich, wobei ebenfalls überwiegend Erdgas für die Wärmebereitstellung eingesetzt wird. In der Industrie hat Prozesswärme mit über 60 % den größten Anteil am Endenergieverbrauch. Der hohe Anteil an Kohlen ist Resultat der umfassenden Verwendung bei der Stahlerzeugung. Bei der Fernwärmeerzeugung im Umwandlungssektor finden Gase (insbesondere Erdgas) die größte Verwendung, gefolgt von Kohlen. Der Einsatz von ⁠ Biomasse ⁠ und Abfall hat sich in den letzten Jahren stetig erhöht. Dies ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass 2005 begonnen wurde, unbehandelte Siedlungsabfälle energetisch zu nutzen, statt sie auf Deponien abzulagern (siehe Abb. „Energieeinsatz zur Fernwärmeerzeugung in Kraftwerken der allgemeinen Versorgung“). Abnehmer von Fernwärme sind zu etwa gleichen Teilen die Industrie und die privaten Haushalte, der Anteil des GHD-Sektors beträgt rund 10 %. Anteil des Wärmeverbrauchs am Endenergieverbrauch 2008 und 2023 Quelle: Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen - Eigene Berechnungen des Umweltbundesamtes Diagramm als PDF Wärmeverbrauch nach Energieträgern Quelle: Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen Diagramm als PDF Wärmeverbrauch nach Sektoren und Anwendungsbereichen 2023 Quelle: Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen Diagramm als PDF Energieeinsatz zur Fernwärmeerzeugung in Kraftwerken der allgemeinen Versorgung Quelle: Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen Diagramm als PDF Wärmeerzeugung aus erneuerbaren Energien Der Anteil erneuerbare Energien zur Deckung des Wärmebedarfs in Deutschland steigt seit den 1990er Jahren nur relativ langsam an. Im Jahr 2023 kam es so beispielsweise zu einem leichten Rückgang. Mit 17,7 % lag der Anteil knapp unter dem Vorjahreswert von 17,9 % (siehe Abb. „Erneuerbare Energie für Wärme und Kälte - Anteil erneuerbarer Quellen am gesamten ⁠ Endenergieverbrauch ⁠ für Wärme und Kälte“). Zurückzuführen ist diese Entwicklung auf mehrere Effekte: Zwar war das Jahr 2023 ähnlich warm wie 2022, so dass sich der gesamte Heizwärmebedarf nicht stark unterschied. Gleichzeitig sanken die Preise für Erdgas jedoch wieder signifikant im Vergleich zum Krisenjahr 2022 und ließen so den Verbrauch von Erdgas wieder stärker ansteigen. Hinsichtlich der einzelnen erneuerbaren Energieträger im Wärmesektor ergibt sich ein gemischtes Bild: Bei ⁠ Biomasse ⁠ und biogenem Abfall gab es nach derzeitigem Kenntnisstand einen Rückgang. Gleichzeitig wuchs die Energiebereitstellung aus Geothermie und Umweltwärme sehr deutlich. Die sonnenärmere ⁠ Witterung ⁠ hingegen beeinflusste die Wärmenutzung aus Solarthermieanlagen negativ, so dass hier zu einem Minus von kam. Insgesamt wird der erneuerbare Wärmeverbrauch von der festen Biomasse dominiert, also vor allem Holz und Holzprodukte wie Pellets. Sie stellte 2023 etwa zwei Drittel der insgesamt aus erneuerbaren Energien gewonnenen Wärme bereit (siehe Abb. „Erneuerbare Energie für Wärme und Kälte im Jahr 2022“). Solarthermie, Geothermie und Umweltwärme stellten auch im Jahr 2023 noch weniger als 20 % der erneuerbaren Wärme zur Verfügung. (siehe Abb. „Erneuerbare Energie für Wärme und Kälte“). Erneuerbare Energie für Wärme und Kälte: Anteil erneuerbarer Quellen ... Quelle: Umweltbundesamt auf Basis AGEE-Stat Diagramm als PDF Erneuerbare Energie für Wärme und Kälte im Jahr 2023 Quelle: Umweltbundesamt auf Basis AGEE-Stat Diagramm als PDF Erneuerbare Energie für Wärme und Kälte: Endenergieverbrauch aus erneuerbaren Quellen ... Quelle: Umweltbundesamt auf Basis AGEE-Stat Diagramm als PDF

METOP GOME-2 - Ozone (O3) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational ozone total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The new improved DOAS-style (Differential Optical Absorption Spectroscopy) algorithm called GDOAS, was selected as the basis for GDP version 4.0 in the framework of an ESA ITT. GDP 4.x performs a DOAS fit for ozone slant column and effective temperature followed by an iterative AMF / VCD computation using a single wavelength. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Top Pressure (CTP) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud-top pressure for GOME scenes is derived from the cloud-top height provided by ROCINN and an appropriate pressure profile. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Fraction (CF) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Sulfur Dioxide (SO2) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational SO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. GDP 4.x performs a DOAS fit for SO2 slant column followed by an AMF / VCD computation using a single wavelength. Corrections are applied to the slant column for equatorial offset, interference of SO2 and SO2 absorption, and SZA dependence. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Water Vapour (H2O) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational H2O total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV/VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total H2O column is retrieved from GOME solar backscattered measurements in the red wavelength region (614-683.2 nm), using the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) method. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Formaldehyde (HCHO) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational HCHO total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Cloud Optical Thickness (COT) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Nitrogen Dioxide (NO2) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational NO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The total NO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the visible wavelength region (425-450 nm), using the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) method. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

METOP GOME-2 - Bromine Monoxide (BrO) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational BrO (Bromine monoxide) total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. For more details please refer to https://atmos.eoc.dlr.de/app/missions/gome2

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