Der Dienst stellt die Grundwasserkörper bzw. Teilbereiche davon dar, die für die Grundwasserbilanzierung im Kreis Viersen verwendet wurden. Im Rahmen Grundwasserbilanzierung wurden Bilanzen auf zwei Betrachtungsebenen durchgeführt: 1. Auf Ebene der hier dargestellten Grundwasserkörper, 2. sowie auf der untergeordneten Ebene der Bilanzgebiete. In Zusammenarbeit mit den im Kreis tätigen Wasserversorgungsunternehmen hat der Kreis Viersen für alle Bilanzgebiete und Grundwasserkörper entsprechende Grundwasserbilanzen erstellt. Diese werden regelmäßig aktualisiert. Hinweis: Der Dienst enthält nicht die Ergebnisse der Grundwasserbilanzen, sondern ausschließlich die räumliche Abgrenzung der untersuchten Gebiete.
Der Dienst stellt die Flächen der sogenannten Engpassgebiete dar, die im Rahmen der Grundwasserbilanzierung des Kreises Viersen definiert wurden. In diesen Gebieten gelten besondere Anforderungen bei der Vergabe von Wasserrechten zur Grundwasserentnahme. Im Zuge eines Monitorings werden die Engpassgebiete gesondert betrachtet. Dieses Monitoring ist Teil des Klimafolgenanpassungskonzepts des Kreises Viersen und befindet sich aktuell in der Erprobung sowie im schrittweisen Aufbau. Ziel des Monitorings ist es, die wasserwirtschaftliche Situation im Kreis Viersen kontinuierlich zu beobachten und zu bewerten, um frühzeitig auf klimabedingte Veränderungen reagieren zu können. Hinweis: Der Dienst enthält nicht die Ergebnisse der Grundwasserbilanzen, sondern ausschließlich die räumliche Abgrenzung der untersuchten Gebiete.
Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge (berechnet angelehnt nach der Methode Hübener et al. 2017) innerhalb des Gruppenlayers Vegetationszeit im Wald, zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr an, an denen die Temperatur über 10°C beträgt und die innerhalb des Beginns und Endes Vegetationszeit liegen. Zusätzlich zu den Rastern der Vegetationszeitlänge werden auch die Raster der klimaitsichen Wasserbilanz und der Niederschlagssumme innerhalb der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeitl bereitgestellt. Diese Raster stehen nur die den Beobachtungszeitraum als absoluter Wert zur Verfügung. Für die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zur mittleren Anzahl von Heizgradtagen [Kelvin*Tag]i. Hier wird der Heizenergiebedarf durch eine Temperatursumme dargestellt. Die Heizgradtage werden von der Lufttemperatur abgeleitet und stellen die Temperatursumme aus der Differenz zwischen der mittleren Raumtemperatur von 20 °C und dem Tagesmittel der Außentemperatur dar, wobei nur Tage mit einer Außentemperatur unter 15 °C berücksichtigt werden. Die jeweiligen Raster-Layer wurden für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1951-1980, 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 und 1951-1980 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019), Berechnung durch das LANUK. Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zur mittleren Anzahl von Kühlgradtagen [Kelvin*Tag] nach Spinoni. Hier wird der Kühlenergiebedarf durch eine Temperatursumme dargestellt. Die Kühlgradtage werden von der Lufttemperatur abgeleitet und nach dem Verfahren von Spinoni et al. (2015) berechnet. Hierbei wird eine Basistemperatur von 22 °C angenommen. Liegt die Tageshöchsttemperatur unter diesem Wert, wird nicht von einem Kühlbedarf ausgegangen. Die jeweiligen Raster-Layer wurden für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1951-1980, 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 und 1951-1980 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019), Berechnung durch das LANUK. Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
Der Dienst stellt die Bilanzgebiete dar, die für die Grundwasserbilanzierung im Kreis Viersen verwendet wurden. Die Bilanzgebiete basieren zum einen auf den Grenzen der festgesetzten und geplanten Wasserschutzgebiete, zum anderen wurden ergänzend Zwischenräume als eigenständige Bilanzgebiete definiert. Im Rahmen Grundwasserbilanzierung wurden Bilanzen auf zwei Betrachtungsebenen durchgeführt: 1. Auf der Ebene der hier dargestellten Bilanzgebiete, 2. sowie auf der übergeordneten Ebene der Grundwasserkörper. In Zusammenarbeit mit den im Kreis tätigen Wasserversorgungsunternehmen hat der Kreis Viersen für alle Bilanzgebiete und Grundwasserkörper entsprechende Grundwasserbilanzen erstellt. Diese werden regelmäßig aktualisiert. Hinweis: Der Dienst enthält nicht die Ergebnisse der Grundwasserbilanzen, sondern ausschließlich die räumliche Abgrenzung der untersuchten Gebiete.
Der Dienst zeigt die Flächen Bilanzgebiete und der Grundwasserkörper die für die Grundwasserbilanzierung im Kreis Viersen verwendet wurden. Der Dienst stellt weiterhin die Flächen der sogenannten Engpassgebiete dar, die im Rahmen der Grundwasserbilanzierung definiert wurden. Die Bilanzgebiete, Grundwasserkörper und Engpassgebiete liegen auch als separate Layer vor. Nähere Informationen finden Sie jeweils dort. Hinweis: Der Dienst enthält nicht die Ergebnisse der Grundwasserbilanzen, sondern ausschließlich die räumliche Abgrenzung der untersuchten Gebiete.
Der Datensatz der Klimaorte Wuppertal umfasst die Beschreibungen von (Stand 08/2021) 118 punktförmig modellierten Best-Practice-Beispielen für den Klimaschutz in Wuppertal. Sie wurden von der Koordinierungsstelle Klimaschutz der Stadt Wuppertal im Zeitraum Q4/2020 bis Q2/2021 als Datengrundlage für die interaktive Kartenanwendung "Klimaortkarte Wuppertal" erhoben. Im August 2024 wurde die Klimaortkarte als Anwendungskomponente innerhalb des Urbanen Digitalen Zwillings der Stadt Wuppertal (DigiTal Zwilling) qualifiziert. Im Konzept des DigiTal Zwillings implementiert die Klimaortortkarte einen Teilzwilling, also eine Anwendung zur Befriedigung eines konkreten Informationsbedarfs. Die Klimaortkarte präsentiert darüber hinaus die linienförmigen Bahntrassenradwege aus dem Open-Data-Datensatz "Radrouten Wuppertal". Diese sind nicht im Datensatz der Klimaorte enthalten. Der Datensatz ordnet den Standorten von Organisationen, Einrichtungen und Anlagen ein oder mehrere thematisch kategorisierte Angebote zu. Die Kategorisierung benutzt ein zweistufiges Modell (Thema / Kategorie). Mehrere Standorte können sich an derselben geographischen Position befinden, z. B. bei einem Gebäude, in dem mehrere Klimaschutzorganisationen residieren. Die Fortführung des Datensatzes erfolgt unregelmäßig, jeweils zeitnah nach Identifikation eines neuen oder Änderung eines bestehenden Klimaortes. Der Datensatz ist im Shape-, KML- und GeoJSON-Format unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
Aktualität der Daten:
seit 01.01.2016 , gegenwärtige Aktualität unklar
3D-Gebäudemodell LoD2-DE Für den Datensatz Gebäudemodell LoD2-DE werden aus Punktwolken (Airborne Laserscanning oder Photogrammetrie ) vollautomatisiert standardisierte Dachformen gebildet, den Gebäuden zugeordnet und entsprechend des tatsächlichen Firstverlaufes ausgerichtet. Der Gebäudegrundriss wird grundsätzlich der amtlichen digitalen Liegenschaftskarte entnommen, das Modell ist damit grundrisskonform. Die Lagegenauigkeit entspricht der des zugrunde liegenden Gebäudegrundrisses. Die Höhengenauigkeit beträgt ca. ± 1 m. Grobe Abweichungen sind in Einzelfällen bei komplexen Dachformen möglich. Gemeinsam genutzte Geometrie wird redundant geführt. Die Gebäude werden zusätzlich mit Geländeinformationen des beim Landesbetrieb vorgehaltenen Digitalen Geländemodells (DGM) verschnitten. Es erfolgt keine manuelle Nachbearbeitung der einzelnen Modelle. Die Modellierung entspricht dem AdV-Produkt- und Qualitätsstandard für 3D-Gebäudemodelle. Die Aktualität der Datengrundlage ist i.d.R. aus dem vorangegangenen Jahr, bei ALS- Punktwolken teilweise auch älter. (Beispiel: Der Download LoD2-DE 2023 basiert auf ALKIS- Grundrissen und Punktwolken aus dem Jahr 2022). Die genutzten Grundrisse sind vom Anfang des im Datensatz genannten Jahres. Der Datensatz 2026 basiert auf der ALS-Punktwolke 2022 mit Ergänzungen aus dem Bildmatching von 2024 und 2025. Das Gebäudemodell LoD2-DE wird für das gesamte Stadtgebiet Hamburgs (ca. 750 km²), einschließlich der Insel Neuwerk, vorgehalten. Die Daten können als Komplettdatensatz im Format CityGML V.1.0 heruntergeladen werden. Weitere Datenformate und Ausschnitte sind unter 3d-info@gv.hamburg.de kostenpflichtig zu beziehen.
Kommunen in Deutschland sind durch das Wärmeplanungsgesetz (WPG) zur Erstellung und Fortschreibung kommunaler Wärmepläne verpflichtet. Das vorliegende Portal bietet eine interaktive Kartenanwendung, die ausgewählte Ergebnisse der kommunalen Wärmeplanung in Moers darstellt. Für die Ergebnisse, deren Darstellungen auf Baublockebene vorliegen, gilt, dass nicht jedes Gebäude in dem jeweiligen Baublock der primär vorliegenden Technologie oder Wärmeversorgungsart entspricht. Um die möglichen Heizungstechnologien auf Gebäude-Ebene aufgezeigt zu bekommen, muss sich individuelle Beratung durch Energieberater oder Handwerker eingeholt werden.
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