Vorabkontrolle für die Entsorgung von gefährlichen Abfällen: Daten zur Genehmigung des Entsorgungsweges werden vor Beginn der Entsorgung mittels Entsorgungs- bzw. Sammelentsorgungsnachweis durch den Entsorger elektronisch übermittelt, im Abfallüberwachungssystem ASYS durch die zuständigen Behörden bearbeitet und elektronisch vorgehalten. Verbleibskontrolle für die Entsorgung von gefährlichen Abfällen: Dokumentation jedes einzelnen Entsorgungsvorgangs mittels Begleit- und/oder Übernahmescheins, welche durch den Entsorger elektronisch übermittelt, im Abfallüberwachungssystem ASYS durch die zuständigen Behörden bearbeitet und elektronisch vorgehalten werden.
Auswertung zu gefährlichen Abfällen und den entsprechenden Mengenströmen, Datengrundlage sind die Begleitscheine aus dem elektronischen Abfallnachweisverfahren.
Das Projekt "Entwicklung eines In-vitro-Verfahrens zum Ersatz des Tierversuchs zum Botulinum-Toxinnachweis" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Göttingen, Institut für Pflanzenbau und Tierproduktion in den Tropen und Subtropen durchgeführt. Botulismus ist eine bei Mensch und Tier toedlich verlaufende durch Stoffwechselprodukte von C. botulinum verursachte Vergiftung. Nach wie vor ist die Botulismusdiagnostik auf den biologischen Toxinnachweis in der Maus angewiesen - ein diagnostisches Verfahren, das aufgrund des hohen Einsatzes an Versuchstieren ethisch nur aeusserst schwer zu rechtfertigen ist. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es deshalb, ein In vitro-Verfahren fuer den Nachweis der human- (A,B und E) bzw. tierpathogenen Toxintypen (C und D) zu entwickeln. Die verschiedenen C. botulinum-Staemme werden in Fermenterung kultiviert und das Toxin bis zur Homogenitaet der Toxinfraktionen gereinigt. Mit spezifischen monoklonalen und polyklonalen Antikoerpern gegen diese Antigene wird ein Testsystem beschickt (ABICAP r). Das ABICASP-R-System wird mittels Labor- und Feldproben validiert werden. Gelingt es mit dem entwickelten Verfahren den Toxinnachweis in der Maus zu ersetzen, waere damit die Grundlage fuer weitergehende Arbeiten zur Aenderung, der DAB10 Monographien 'Botulismus-Antitoxin' und 'Botulismus-Impfstoff fuer Tiere' geschaffen.
Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft, Center of Applied Research durchgeführt. Ziel des Projektes ist es, heutige gängige nasschemische Molybdänblau-Verfahren zum automatischen Nachweis von Phosphat in Abwässern durch eine elektrochemische Methode zu ersetzen, um so erstmals auf die Zugabe von reagenzien (Verbrauchsmaterial) verzichten zu können. Hierzu sollen die benötigten Substanzen durch elektrisch induzierte Oxidation, Reduktion und Hydrolyse direkt im Sensorsystem hergestellt werden. Außerdem soll die standardmäßige optische Konzentrationsbestimmung des Phosphatgehalts durch ein Cyclovoltammetrie-Verfahren ersetzt werden. Dadurch soll das geplante Sensorsystem kompakter, wartungsärmer und günstiger im Betrieb als kommerziell verfügbare Analysatoren sein und so eine dauerhafte in-situ Online-Messung der Phosphatkonzentrationen ermöglichen.
Das Projekt "Chip-Detekt- Entwicklung von DNA-Chips zur Detektion hormonartiger Wirkungen in der Umwelt" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle GmbH, Department Zelltoxikologie durchgeführt. Intensive Forschung über die letzten Jahre hat gezeigt, dass hormonartige Wirkungen durch eine Vielzahl von Umweltchemikalien, z.B. Pharmaka und Industriestoffe, unterschiedlichster Stoffgruppen in Mensch und Tier hervorgerufen werden können. Ein umfassendes Verständnis dieser vielfältigen Wirkungen sowie deren frühzeitige Erkennung wären ein wichtiges Instrument im nachhaltigen und präventiven Umweltschutz. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es daher mittels moderner molekularbiologischer Methoden hormonelle Wirkungen in Zellen von Säugern und Fischen auf der Ebene der Genexpression zu erfassen. Der hier entwickelte Chip soll für die Untersuchung von Umweltproben eingesetzt werden.
Das Projekt "Teilprojekt 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Chemische Technologie durchgeführt. Ziel des Projektes ist es, heutige gängige nasschemische Molybdänblau-Verfahren zum automatischen Nachweis von Phosphat in Abwässern durch eine elektrochemische Methode zu ersetzen, um so erstmals auf die Zugabe von Reagenzien (Verbrauchsmaterial) verzichten zu können. Hierzu sollen die benötigten Substanzen durch elektrisch induzierte Oxidation, Reduktion und Hydrolyse direkt im Sensorsystem hergestellt werden. Außerdem soll die standardmäßige optische Konzentrationsbestimmung des Phosphatgehalts durch ein Cyclovoltammetrie-Verfahren ersetzt werden. Dadurch soll das geplante Sensorsystem kompakter, wartungsärmer und günstiger im Betrieb als kommerziell verfügbare Analysatoren sein und so eine dauerhafte in-situ Online-Messung der Phosphatkonzentrationen ermöglichen.
Das Projekt "Gemeinschaftsmethode fuer den Nachweis und die Diagnose der Schleimkrankheit der Kartoffel (P. solanacearum)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Biologische Bundesanstalt für Land- und Forstwirtschaft durchgeführt. Entwicklung und Ueberpruefung von EU-harmonisierten Nachweisverfahren fuer P. solanacearum an Kartoffeln, Tomaten, in Wasser und Boden, an anderen Wirtspflanzen, fluessigen und festen Abfaellen von Industrie- sowie Haushaltsprozessschritten
Das Projekt "Teilprojekt 6" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Trier, Fachbereich VI Raum- und Umweltwissenschaften, Fach Hydrologie durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tools FloReSt innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.
Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule Koblenz, Fachbereich bauen - kunst - werkstoffe, Fachrichtung Bauingenieurwesen - Siedlungswasserwirtschaft und Wasserbau durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tool FloReST innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.
Das Projekt "Teilprojekt 5" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Ingenieurgesellschaft Dr. Siekmann & Partner mbH durchgeführt. Starkregen bzw. hieraus resultierende Sturzfluten haben in den letzten Jahren vermehrt zu weitreichenden Schäden an technischen und sozialen Infrastrukturen geführt. Bei solchen Extremereignissen müssen die Wassermengen möglichst schadlos durch die urbane Bebauung abgeleitet werden. Gemeinsam mit fünf Pilotkommunen, die bereits von Starkregen betroffen waren, entwickelt das dreijährige Verbundprojekt Urban Flood Resilience - Smart Tool FloReSt innovative, technologiebasierte Lösungen, die klassische und KI-Ansätze zur belastungsunabhängigen und -abhängigen Ausweisung von Notabflusswegen verfolgen. Ein intelligenter, dialog-orientierter Weg zur nachhaltigen Umsetzung von Hochwasservorsorgemaßnahmen in urbanen Räumen wird durch einen begleitenden Wissenstransfer eingeschlagen. So wird ein robotergestütztes System mit integrierter Positionierungs- und Mess-Sensorik entwickelt, KI-Technologie ersetzt den aufwändigen Einsatz hydraulisch-numerischer Modelle zum lokalen Nachweis von Notabflusswegen durch Machine-Learning-Verfahren, Hochwasservorsorgemaßnahmen werden durch den Einsatz von UAV-Drohnentechnik und Dotierversuchen zur experimentellen Ausweisung belastungsabhängiger Notabflusswege zielgenau umgesetzt und die Infrastruktur zur digitalen Daten- und Methodenbereitstellung in Form eines Geo-Data-Warehouse und einer Smart App wird entwickelt. Alle Smart Tools werden in einer vernetzten Risikokommunikation mit den Pilotkommunen und Betroffenen in einem Fünf-Phasen-Modell der Partizipation überprüft und getestet. Alle Smart Tools haben eine hohe Anwendungsorientierung, die durch Tests in Pilotkommunen und Austausch im Projektbeirat verifiziert wird.