Leitprojekt

CO2-Bilanzen und Energie-Szenarien für Regionen

Viele KEM-Regionen stehen vor der Herausforderung der zeitlich wie finanziell aufwändigen Erfassung ihrer Energie- und CO2-Daten (u.a. für das Kennzahlenmonitoring) sowie der Modellierung der regionalen Energieszenarien.
In der KEM Ökoregion Kaindorf, einreichende Trägerorganisation dieses Projekts, gibt es langjährige Erfahrung mit der Fragebogen-basierten Datenerhebung, die gleichzeitig bewusstseinsbildende Effekte in allen Bereichen des Klimaschutzes fördert.

Ziel

Bis dato werden im CO2-Modell der Ökoregion die drei wesentlichen Treibhausgase CO2, CH4, N2O berücksichtigt. Nach einer Überprüfung der Aktualität der bisher verwendeten dem Modell zu Grunde liegenden Datenbank (GE-MIS), sollen nun auch die im Kyoto-Protokoll reglementierten Treibhausgase Fluorkohlenwasserstoffe, Schwefelhexafluorid (SF6) und Stickstofftrifluorid (NF3) bei der Bilanzierung entsprechend ihrem GWP (Global Warming Potential) in CO2-Äquivalent berücksichtigt werden.
Da der Prozess der Daten-Erhebung derzeit noch sehr aufwändig (Paperbased) und die Auswertung damit limitiert ist, wird weiters eine webbasierte Eingabemöglichkeit entwickelt. Des Weiteren soll das bestehende Tool der Ökoregion um Mandantenfähigkeit erweitert werden, damit es auch von anderen KEMs verwendet werden kann.

Zudem soll die Verknüpfung mit dem bestehenden Energieszenario-Tool RESYS1 auf effiziente Art Auswertungs-Möglichkeiten schaffen. Gleichzeitig wird damit das Kennzahlen-Monitoring des Klima- und Energiefonds bzw. der KPC im Blick behalten, da RESYS, wie auch das CO2-Modell der Ökoregion, auch in diese Richtung Anbindungsmöglichkeiten bieten wollen.
Nach der Entwicklung steht ein durchgängiges System von Datenerfassung bis Auswertung zur Verfügung. Diese Funktionalitäten werden anschließend durch empirische Erhebungen in der Ökoregion Kaindorf und in der KEM-Region Kulmland erprobt und die daraus gewonnenen Erkenntnisse für die Optimierung des Systems verwendet.

Ziel ist, dass das System für andere Modellregionen ressourcenschonend und rasch nutzbar wird.