Temporal reference of content:
01.01.2013 until 31.12.2013
Miesmuschelbänke im Niedersächsischen Wattenmeer 2013. Im Rahmen des Miesmuschel Managementplans wurden jährliche Kartierungen der eulitoralen Miesmuschelbänke im Niedersächsischen Wattenmeer durchgeführt. Die Erfassung erfolgte mittels stereoskopischer Auswertung von Luftbildern. Die Befliegungen fanden im Frühjahr bzw. Sommer flächendeckend statt. Blue mussel beds in the Wadden Sea of Lower Saxony 2013. The intertidal blue mussel beds were determined yearly in the scope of the blue mussel management plan. Aerial surveys were carried out and aerial photographs were analysed by using a stereoscope to detect the mussel beds.
Temporal reference of content:
01.01.2016 until 31.12.2016
Miesmuschelbänke im Niedersächsischen Wattenmeer 2016. Im Rahmen des Miesmuschel Managementplans wurden jährliche Kartierungen der eulitoralen Miesmuschelbänke im Niedersächsischen Wattenmeer durchgeführt. Die Erfassung erfolgte mittels stereoskopischer Auswertung von Luftbildern. Die Befliegungen fanden im Frühjahr bzw. Sommer flächendeckend statt. Blue mussel beds in the Wadden Sea of Lower Saxony 2016. The intertidal blue mussel beds were determined yearly in the scope of the blue mussel management plan. Aerial surveys were carried out and aerial photographs were analysed by using a stereoscope to detect the mussel beds.
Von 1989 bis 1991 wurde eine Bestandsaufnahme der Miesmuschelbänke an der niedersächsischen Küste durchgeführt. Die quantitative Erfassung basierte auf Flugzeugerkundungen, Luftbildanalysen, umfassenden "ground truth" Untersuchungen und Beprobungen von 30 ausgewählten Muschelbänken. Im Gebiet wurden 137 Muschelbänke mit einer Gesamtfläche von 27 qkm vorgefunden. Verglichen mit einer Untersuchung aus dem Jahre 1975 ist ein Bestandsrückgang von 50% erfolgt. Auch die niedrigen Biomassewerte in den verbliebenen Bänken zeigten an, dass der Bestand in einer schlechten Verfassung war. Die Gesamtbiomasse in der untersuchten Region belief sich auf 47 000 t Frischgewicht. Die Gründe für den Rückgang der Miesmuschelbestände müssen noch analysiert werden.
Starkregen in Städten können aufgrund unkontrolliert oberflächlich abfließenden Wassers oder überlasteter Kanalisation Gefahren für Bewohner und für materielle Güter bedeuten. Mit der aufgrund des Klimawandels einhergehenden steigenden Wahrscheinlichkeit für Starkregen wächst auch das Potential der Gefährdung und Schadensträchtigkeit in den kommenden Jahrzehnten. Die GDI-GE Anwendung Starkregengefahren soll die diesbezüglichen Aufgaben der Stadtentwässerung und der Stadtplanung zum Objektschutz mit der erforderlichen Datenbasis und den Analyseergebnissen unterstützen. In der Anwendung sind neben den Fachinformationen zur Überflutungsgefährdung auch Zusatzinformationen, wie städtische Infrastrukturen (Schule, Krankenhaus, etc.), Denkmäler und Gewässer eingebunden. Weitere Datendienste können hinzugeladen werden
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.
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.
Der Datensatz "NO2-Messdaten Wuppertal (Passivsammler) ab 2008" umfasst die seit dem Jahr 2008 durch die Auswertung von Passivsammlern bestimmten Monats-Mittelwerte der Stickstoffdioxid-Konzentration an (Stand 05/2021) 42 kommunalen Messstationen im Wuppertaler Stadtgebiet. Mit Stand 05/2021 enthält der Datensatz 3938 Messwerte von 30 aktuell in Betrieb befindlichen Stationen und 12 Stationen, deren Betrieb zwischenzeitlich eingestellt wurde. Die Passivsammler sind in Schutzgehäusen aufgehängte, mit Adsorbermaterial gefüllte Röhrchen ("Probeentnahmeröhrchen"), in denen sich das Stickstoffdioxid über eine Expositionszeit von etwa einem Monat durch natürliche Diffusion anreichert. Jede Zeile des Datensatzes enthält einen durch labortechnische Analyse eines Probeentnahmeröhrchens bestimmten Monatsmittelwert der Stickstoffdioxid-Konzentration in der Einheit µg/m³ (Attribut MESSWERT). Über die Stationsnummer im Attribut MESSPUNKT können die Messwerte mit den Standortdaten im separat als Open Data publizierten Datensatz "Luftmessstationen Wuppertal (Passivsammler)" verknüpft werden. Darüber hinaus enthält jede Datenzeile die Angabe des Bezugsmonats (Attribute JAHR und MONAT) und des tagesscharfen Expositionszeitraums (Attribute ZEIT_VON und ZEIT_BIS). Die Aktualisierung des Datensatzes erfolgt monatlich. Wegen der Dauer der Auswertung und Datenkontrolle werden jeweils zum Monatsende die Messwerte des Vormonats in den Datenbestand übernommen und publiziert. Der Datensatz ist im CSV-Format unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
Die „Böden im Sauer- und Siegerland“ fassen die Ergebnisse aus mehr als 50 Jahren Bodenkartierung des Geologischen Dienstes NRW zusammen. Nach einer Einführung in Naturraum und Klima sowie die Erd- und Landschaftsgeschichte werden Entstehung, Verbreitung, Eigenschaften und Nutzung der Böden und ihrer Substrate eingehend beschrieben. Dies erfolgt in unterschiedlichen Maßstabsebenen und Karten von Bodenregionen über Bodenlandschaften bis hin zu Leitbodengesellschaften mit ihren wichtigsten Bodenformen und Beispielprofilen. Ergänzt werden diese durch Kennwerte zu Humusgehalten, Korngrößen, pH-Werten, Basensättigungen u.v.m., für die die Analysenergebnisse von Tausenden von Bodenprofilen ausgewertet wurden. Hinweise zur Nutzung und Gefährdung der Böden sowie vorhandener Kartenwerke runden die Monografie ab.
Starkregen in Städten können aufgrund unkontrolliert oberflächlich abfließenden Wassers Gefahren für Bewohner und für materielle Güter bedeuten. Mit der aufgrund des Klimawandels einhergehenden steigenden Wahrscheinlichkeit für Starkregen wächst auch das Potential der Gefährdung und Schadensträchtigkeit in den kommenden Jahrzehnten. Die GDI-GE Anwendung Starkregengefahren soll mit der vorhandenen Datenbasis und den Analyseergebnissen Gefahrenbereiche aufzeigen, in denen Maßnahmen zur Verringerung der Überflutungsgefährdung und des Objektschutzes sinnvoll/erforderlich sind. Ausgewertet wurde der Oberflächenabfluss ohne Berücksichtigung des Kanalnetzes. In der Anwendung sind neben den Fachinformationen zur Überflutungsgefährdung auch Zusatzinformationen, wie städtische Infrastrukturen (Schule, Krankenhaus, etc.), Denkmäler und Gewässer eingebunden. Weitere Datendienste können hinzugeladen werden
Es gilt die Datenlizenz Deutschland - Zero - Version 2.0 (URL: https://www.govdata.de/dl-de/zero-2-0): Die bereitgestellten Daten und Metadaten dürfen für die kommerzielle und nicht kommerzielle Nutzung insbesondere 1. vervielfältigt, ausgedruckt, präsentiert, verändert, bearbeitet sowie an Dritte übermittelt werden; 2. mit eigenen Daten und Daten Anderer zusammengeführt und zu selbständigen neuen Datensätzen verbunden werden; 3. in interne und externe Geschäftsprozesse, Produkte und Anwendungen in öffentlichen und nicht öffentlichen elektronischen Netzwerken eingebunden werden
Der ATOM Feed Downloadservice für ALKIS-Nutzungsarten pro Baublock in Wuppertal stellt eine Serie von jährlich erzeugten Verschneidungsergebnissen der Baublöcke mit den Flächen der tatsächlichen Nutzung aus dem Liegenschaftskataster in Form von CSV-Dateien zum Download bereit. Diese Verschneidungen führt das Ressort „Vermessung, Katasteramt und Geodaten“ der Stadt Wuppertal jährlich für Zwecke der Kommunalstatistik durch. Die Baublöcke werden in der kleinräumigen Gliederung der Stadt Wuppertal geführt, einem Knoten- und Kantenmodell der Stadt, das als Raumbezugsbasis der Wuppertaler Kommunalstatistik dient. Sie sind die kleinste Flächeneinheit der Kommunalstatistik. Die Flächen der tatsächlichen Nutzung stammen aus dem Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem ALKIS, das in Wuppertal seit Mitte 2011 für die Führung des Liegenschaftskatasters eingesetzt wird. Im Oktober 2012 wurde erstmals eine Verschneidung durchgeführt, die seitdem zu Beginn jedes Jahres wiederholt wird. Da sich das Netz der Baublöcke von Jahr zu Jahr nur geringfügig verändert, ermöglicht die so entwickelte Zeitreihe detaillierte Analysen des Flächenverbrauchs im Wuppertaler Stadtgebiet. Die Modellierung der tatsächlichen Nutzung hat sich mit der Einführung des ALKIS gegenüber dem Vorgängerverfahren „Automatisierte Liegenschaftskarte (ALK)“ stark geändert, so dass keine weiter in die Vergangenheit reichende Zeitreihe aufgebaut werden kann. Die Ergebnisse der Verschneidungen liegen für jeden Jahrgang als separate CSV-Dateien (Semikolon als Trennzeichen) vor, die unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar sind. Die Georeferenzierung der Flächenangaben erfolgt indirekt über die Baublocknummer, mit der jede Zeile einer solchen CSV-Datei beginnt. Im Allgemeinfall gibt es mehrere Datenzeilen für einen Baublock, eine für jede tatsächliche Nutzung, die im ALKIS-Datenbestand für diese Baublockfläche gefunden wurde.
Nutzungsbedingungen: Die Datensätze aus der bereitgestellten Serie können gemäß der „Creative Commons Namensnennung (CC BY 4.0)“ (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) genutzt werden.
