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Geodatensatz
Open Data / HVD

Erfassung des Seehundbestandes im Niedersächsischen Wattenmeer 2015 (UIG) Monitoring of Common seals in the Wadden Sea of Lower Saxony 2015
Aktualität der Daten: 10.06.2015 bis 09.08.2015

Erfassung des Seehundbestandes im Niedersächsischen Wattenmeer 2015. Der Seehundbestand im Niedersächsischen Wattenmeer wird jährlich ermittelt. Dazu werden in den Sommermonaten (Mai - September) Zählflüge durchgeführt. Während dieser Monate vollziehen sich Geburt, Aufzucht der Jungtiere und Haarwechsel bei den Seehunden. Die Zählungen erfolgen bei Niedrigwasser. Zu dieser Zeit ruhen die Seehunde auf den trockengefallenen Liegeplätzen. Die Zählungen sind trilateral über den 'Seal Management Plan' koordiniert. Die Daten sind Bestandteil des Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP). Monitoring of Common seals in the Wadden Sea of Lower Saxony 2015. The common seal population in the Wadden Sea of Lower Saxony is annually determined by aerial surveys at low tides during the summer months (May - September). In this period whelping, nursing and moulting of the seals take place. The counts are trilaterally coordinated according to the 'Seal Management Plan'; the data are part of the Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP).

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Open Data / HVD

Erfassung des Seehundbestandes im Niedersächsischen Wattenmeer 2001 (UIG) Monitoring of Common seals in the Wadden Sea of Lower Saxony 2001
Aktualität der Daten: 31.05.2001 bis 15.08.2001

Erfassung des Seehundbestandes im Niedersächsischen Wattenmeer 2001. Der Seehundbestand im Niedersächsischen Wattenmeer wird jährlich ermittelt. Dazu werden in den Sommermonaten (Mai - September) Zählflüge durchgeführt. Während dieser Monate vollziehen sich Geburt, Aufzucht der Jungtiere und Haarwechsel bei den Seehunden. Die Zählungen erfolgen bei Niedrigwasser. Zu dieser Zeit ruhen die Seehunde auf den trockengefallenen Liegeplätzen. Die Zählungen sind trilateral über den 'Seal Management Plan' koordiniert. Die Daten sind Bestandteil des Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP). Monitoring of Common seals in the Wadden Sea of Lower Saxony 2001. The common seal population in the Wadden Sea of Lower Saxony is annually determined by aerial surveys at low tides during the summer months (May - September). In this period whelping, nursing and moulting of the seals take place. The counts are trilaterally coordinated according to the 'Seal Management Plan'; the data are part of the Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP).

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Open Data / HVD

Erfassung des Seehundbestandes im Niedersächsischen Wattenmeer 2019 (UIG) Monitoring of Common seals in the Wadden Sea of Lower Saxony 2019
Aktualität der Daten: 12.06.2019 bis 22.08.2019

Erfassung des Seehundbestandes im Niedersächsischen Wattenmeer 2019. Der Seehundbestand im Niedersächsischen Wattenmeer wird jährlich ermittelt. Dazu werden in den Sommermonaten (Mai - September) Zählflüge durchgeführt. Während dieser Monate vollziehen sich Geburt, Aufzucht der Jungtiere und Haarwechsel bei den Seehunden. Die Zählungen erfolgen bei Niedrigwasser. Zu dieser Zeit ruhen die Seehunde auf den trockengefallenen Liegeplätzen. Die Zählungen sind trilateral über den 'Seal Management Plan' koordiniert. Die Daten sind Bestandteil des Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP). Monitoring of Common seals in the Wadden Sea of Lower Saxony 2019. The common seal population in the Wadden Sea of Lower Saxony is annually determined by aerial surveys at low tides during the summer months (May - September). In this period whelping, nursing and moulting of the seals take place. The counts are trilaterally coordinated according to the 'Seal Management Plan'; the data are part of the Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP).

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WFS WMS
Geodatensatz
INSPIRE
Open Data

Murganggefaehrdung

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Murgänge räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Murganggefährdung ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Analysen zu schnellen wasserhaltigen Massenbewegungen: Bundesweite Untersuchungen zur Exposition des deutschen Schienennetzes und Modellierungen der räumlichen Ausbreitung“ des Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘ (Stand 10/2019), welcher von der Deutschen Bahn (DB) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) bereitgestellt wird (http://data.deutschebahn.com/dataset/geo-strecke). Dargestellt sind die potenziellen Gefährdungsbereiche der Schieneninfrastruktur kleiner, mittlerer und großer potenzieller simulierter Ereignisse (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Das Attribut „Gefährdung“ unterscheidet diese drei Gefahrenklasse (1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis) sowie 0 = keine Gefährdung und 99 = Tunnel. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1000 m3: großes Ereignis Der Datensatz bildet keine Eintrittswahrscheinlichkeit der Ereignisse ab. Bestehende Schutzmaßnahmen und dadurch gesicherte Bereiche wurden in den Modellierungen nicht berücksichtigt.

WFS WMS
WFS WMS
Geodatensatz
INSPIRE
Open Data

Hangmurengefährdung

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Hangmuren räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Hangmurengefährdung ist das Ergebnis des Forschungsprojektes Analysen zu schnellen wasserhaltigen Massenbewegungen: Bundesweite Untersuchungen zur Exposition des deutschen Schienennetzes und Modellierungen der räumlichen Ausbreitung des Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘ (Stand 10/2019), welcher von der Deutschen Bahn (DB) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) bereitgestellt wird (http://data.deutschebahn.com/dataset/geo-strecke). Dargestellt sind die potenziellen Gefährdungsbereiche der Schieneninfrastruktur kleiner, mittlerer und großer potenzieller simulierter Ereignisse (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Das Attribut Gefährdung unterscheidet diese drei Gefahrenklasse (1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis) sowie 0 = keine Gefährdung und 99 = Tunnel. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1000 m3: großes Ereignis Der Datensatz bildet keine Eintrittswahrscheinlichkeit der Ereignisse ab. Bestehende Schutzmaßnahmen und dadurch gesicherte Bereiche wurden in den Modellierungen nicht berücksichtigt.

WFS WMS
WFS WMS
Geodatensatz
INSPIRE
Open Data

Murgang- und Hangmurengefährdung kombiniert

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Murgänge (mg) und Hangmuren (hm) räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Murgang- und Hangmurengefährdung ist das Ergebnis des Forschungsprojektes Analysen zu schnellen wasserhaltigen Massenbewegungen: Bundesweite Untersuchungen zur Exposition des deutschen Schienennetzes und Modellierungen der räumlichen Ausbreitung des Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz geo-strecke (Stand 10/2019), welcher von der Deutschen Bahn (DB) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) bereitgestellt wird (http://data.deutschebahn.com/dataset/geo-strecke). Dargestellt sind die potenziellen Gefährdungsbereiche der Schieneninfrastruktur kleiner, mittlerer und großer potenzieller simulierter Ereignisse (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Das Attribut Gefährdung unterscheidet diese drei Gefahrenklasse (1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis) sowie 0 = keine Gefährdung und 99 = Tunnel. In diesem Datensatz sind die potenziellen simulierten Ereignisse der Murgänge und Hangmuren kombiniert abgebildet. Eine Prozessunterscheidung ist über die Ansicht der Datensätze Murganggefährdung und Hangmurengefährdung möglich. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1000 m3: großes Ereignis Der Datensatz bildet keine Eintrittswahrscheinlichkeit der Ereignisse ab. Bestehende Schutzmaßnahmen und dadurch gesicherte Bereiche wurden in den Modellierungen nicht berücksichtigt.

WFS WMS
Geodatensatz

Bericht: "Ökosystemforschung Wattenmeer: Entwicklung Miesmuschelbänke – Niedersächsische Watten (1996)"

„Im Rahmen dieses Teilprojektes wurden zwei im ostfriesischen Wattenbereich gelegene Miesmuschelbänke (Mytilus edulis) von 1992 bis 1994 untersucht. Eine Kartierung der Miesmuschelvorkommen im Spiekerooger und einem Teil im Langeooger Rückseitenwattes wurde im August und September 1993 durchgeführt. Der Miesmuschelbestand der gesamten niedersächsischen Watten wurde von Mai bis Mitte Juli 1994 in Zusammenarbeit mit dem NLÖ-Forschungsstelle Küste kartiert. Die Bestandsentwicklung war den genannten Untersuchungen zufolge weiterhin rückläufig. Im Bereich mittlerer Größenklassen (bei Schalenlängen von ca. 20 bis ca. 55 mm) waren 1994 in nahezu allen reifen Vorkommen keine Miesmuscheln vorhanden. Als direkte Ursache hierfür ist in erster Linie Fraßdruck durch Vögel anzusehen. Der beobachtete Bestandsrückgang wurde zudem maßgeblich durch die Auswirkungen des Winters 1992/93 verursacht. Vermutlich hatte die Sturmanfälligkeit der Bänke durch ihre veränderte Altersstruktur zugenommen. Vom Rückgang betroffen waren sowohl befischte als auch unbefischte Miesmuschelbänke. Miesmuschelwerbung führt nicht in jedem Fall zu einem längerfristigen Flächenrückgang eines befischten Vorkommens. Auch die Standorte reifer Vorkommen werden zwecks Besatzmuschelgewinnung befischt. Die Miesmuschelfischerei befindet sich durch die bevorzugte Nutzung junger Muscheln zur Belegung der Kulturflächen in direkter Konkurrenz zu den Beständen muschelfressender Seevögel.“ “Two intertidal mussel beds (Mytilus edulis) were examined at the coast of East Frisia from 1992 until 1994. A survey of the mussel beds at the Spiekerooger and parts of the Langerooger intertidal flats was carried out in August and September 1993. The mussel stock of the whole Lower Saxonian intertidal area was mapped from May to mid-July 1994 in cooperation with the NLÖ-Forschungsstelle Küste. According to the above-mentioned investigations the development of the blue mussel stock still was declining. Mussels with a shell-length between c. 20 and c. 55 mm were missing in almost all mature beds. This gab in the size-frequency distribution was probably mainly caused by predation of birds. Furthermore, the observed decrease of the mussel stock resulted mainly from the winter 1992/93. Presumably the susceptibility of the mussel beds to storm impacts increased during the last years because of the described change of the population structure. Both fished and not fished mussel beds decreased in biomass and area. Mussel fishery doesn’t account for a longer-term decrease of fished mussel beds in general. Positions of mature mussel beds are used by the fishermen to obtain seed mussels for their culture plots, too. The mussel fishery competes directly with increased populations of mussel-eating birds for the same size-classes of young mussels.”

Geodatensatz

Bericht: "Ökosystemforschung Wattenmeer: Entwicklung Miesmuschelbänke – Niedersächsische Watten (1996)"

„Im Rahmen dieses Teilprojektes wurden zwei im ostfriesischen Wattenbereich gelegene Miesmuschelbänke (Mytilus edulis) von 1992 bis 1994 untersucht. Eine Kartierung der Miesmuschelvorkommen im Spiekerooger und einem Teil im Langeooger Rückseitenwattes wurde im August und September 1993 durchgeführt. Der Miesmuschelbestand der gesamten niedersächsischen Watten wurde von Mai bis Mitte Juli 1994 in Zusammenarbeit mit dem NLÖ-Forschungsstelle Küste kartiert. Die Bestandsentwicklung war den genannten Untersuchungen zufolge weiterhin rückläufig. Im Bereich mittlerer Größenklassen (bei Schalenlängen von ca. 20 bis ca. 55 mm) waren 1994 in nahezu allen reifen Vorkommen keine Miesmuscheln vorhanden. Als direkte Ursache hierfür ist in erster Linie Fraßdruck durch Vögel anzusehen. Der beobachtete Bestandsrückgang wurde zudem maßgeblich durch die Auswirkungen des Winters 1992/93 verursacht. Vermutlich hatte die Sturmanfälligkeit der Bänke durch ihre veränderte Altersstruktur zugenommen. Vom Rückgang betroffen waren sowohl befischte als auch unbefischte Miesmuschelbänke. Miesmuschelwerbung führt nicht in jedem Fall zu einem längerfristigen Flächenrückgang eines befischten Vorkommens. Auch die Standorte reifer Vorkommen werden zwecks Besatzmuschelgewinnung befischt. Die Miesmuschelfischerei befindet sich durch die bevorzugte Nutzung junger Muscheln zur Belegung der Kulturflächen in direkter Konkurrenz zu den Beständen muschelfressender Seevögel.“ “Two intertidal mussel beds (Mytilus edulis) were examined at the coast of East Frisia from 1992 until 1994. A survey of the mussel beds at the Spiekerooger and parts of the Langerooger intertidal flats was carried out in August and September 1993. The mussel stock of the whole Lower Saxonian intertidal area was mapped from May to mid-July 1994 in cooperation with the NLÖ-Forschungsstelle Küste. According to the above-mentioned investigations the development of the blue mussel stock still was declining. Mussels with a shell-length between c. 20 and c. 55 mm were missing in almost all mature beds. This gab in the size-frequency distribution was probably mainly caused by predation of birds. Furthermore, the observed decrease of the mussel stock resulted mainly from the winter 1992/93. Presumably the susceptibility of the mussel beds to storm impacts increased during the last years because of the described change of the population structure. Both fished and not fished mussel beds decreased in biomass and area. Mussel fishery doesn’t account for a longer-term decrease of fished mussel beds in general. Positions of mature mussel beds are used by the fishermen to obtain seed mussels for their culture plots, too. The mussel fishery competes directly with increased populations of mussel-eating birds for the same size-classes of young mussels.”

WMS WFS
Geodatensatz
INSPIRE
Open Data

(Beta) - Böschungsbrandgefährdung aggregiert

Der Datensatz stellt die Gefährdung von Flächen entlang der Schieneninfrastruktur gegenüber dem Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden dar. Dieses Produkt der Böschungsbrandgefährdung (aggregiert) ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Sensitivitätsanalyse Vegetation entlang der Bundesverkehrswege bezüglich Sturmwurfgefahren und Böschungsbränden“ des Deutschen Zentrums für Schienenverkehrsforschung beim Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘, welcher von der Deutschen Bahn (DB) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) bereitgestellt wird (http://data.deutschebahn.com/dataset/geo-strecke). Dargestellt sind Gefährdungsabschätzungen für das Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden im Bereich der Schieneninfrasturktur zu jeweils 50 m beidseitig des Gleises. Die initiale Gefährdungsabschätzung erfolgte mithilfe eines MaxEnt Modells basierend auf vergangenen Ereignisse sowie Datensätzen zu Topographie, Vegetation, Meteorologie und Bahnspezifischen Parametern. Das Gefährdungspotenzial wird dabei zwischen 0-1 angegeben, wobei ein höherer Wert lediglich eine höhere Anfälligkeit eines Bereiches zu Entzündung und Brandausbreitung auf Basis der Modellparameter abbildet. In diesem Datensatz werden die Gefahrenpotenziale aggegriert auf Streckenabschnitte mit einer Länge von je etwa 500 m Länge dargestellt. Zur Aggregation wurde der Mittelwert aller Pixel innerhalb des Streckenabschnittes gebildet. Ein höherer Wert des Attributes ""MaxEnt"" beschreibt somit, dass innerhalb dieses Streckenabschnittes Rasterzellen mit einer hohen Gefährdungsabschätzung vorhanden sind. Aufgrund der geringen Datenbasis vergangener Ereignisse sind die Gefährdungsabschätzungen als eine erste Einschätzung zu interpretieren. Eine umfangreiche Validierung und Kontrolle der Daten wird angestrebt.

WMS WFS
Geodatensatz
INSPIRE
Open Data

(Beta) - Böschungsbrandgefährdung

Der Datensatz stellt die Gefährdung von Flächen entlang der Schieneninfrastruktur gegenüber dem Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden dar. Dieses Produkt der Böschungsbrandgefährdung (aggregiert) ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Sensitivitätsanalyse Vegetation entlang der Bundesverkehrswege bezüglich Sturmwurfgefahren und Böschungsbränden“ des Deutschen Zentrums für Schienenverkehrsforschung beim Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘, welcher von der Deutschen Bahn (DB) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) bereitgestellt wird (http://data.deutschebahn.com/dataset/geo-strecke). Dargestellt sind Gefährdungsabschätzungen für das Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden im Bereich der Schieneninfrasturktur zu jeweils 50 m beidseitig des Gleises. Die initiale Gefährdungsabschätzung erfolgte mithilfe eines MaxEnt Modells basierend auf vergangenen Ereignisse sowie Datensätzen zu Topographie, Vegetation, Meteorologie und Bahnspezifischen Parametern. Das Gefährdungspotenzial wird dabei zwischen 0-1 angegeben, wobei ein höherer Wert lediglich eine höhere Anfälligkeit eines Bereiches zu Entzündung und Brandausbreitung auf Basis der Modellparameter abbildet. In diesem Datensatz werden die Gefahrenpotenziale aggegriert auf Streckenabschnitte mit einer Länge von je etwa 500 m Länge dargestellt. Zur Aggregation wurde der Mittelwert aller Pixel innerhalb des Streckenabschnittes gebildet. Ein höherer Wert des Attributes ""MaxEnt"" beschreibt somit, dass innerhalb dieses Streckenabschnittes Rasterzellen mit einer hohen Gefährdungsabschätzung vorhanden sind. Aufgrund der geringen Datenbasis vergangener Ereignisse sind die Gefährdungsabschätzungen als eine erste Einschätzung zu interpretieren. Eine umfangreiche Validierung und Kontrolle der Daten wird angestrebt.

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