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Bericht: "Makrozoobenthos: Schwermetalle in Muscheln und Borstenwürmern – Norderney (1991/1992)"

In der vorliegenden Arbeit werden erste Ergebnisse über Schwermetalle (Pb, Cd, Cu und Zn) in 8 ausgewählten Tierarten der Bodenfauna (Cerastoderma edule, Mytilus edulis, Macoma balthica, Nephtys hombergii, Nephtys cirrosa, Arenicola marina, Nereis diversicolor und Scolelepis squamata) präsentiert. Das Ziel dieser Untersuchung zum Biomonitoring besteht darin, über Stoffkonzentrationen in Organismen Hinweise auf die unterschiedliche bioverfügbare Belastung der Umwelt zu bekommen. Das Material wurde teils im Watt bei Norderney, teils am seeseitigen Strand der Insel gewonnen. In this paper we report preliminary results of heavy metals (Pb, Cd, Cu and Zn) in 8 selected macrobenthic species (Cerastoderma edule, Mytilus edulis, Macoma balthica, Nephtys hombergii, Nephtys cirrosa, Arenicola marina, Nereis diversicolor und Scolelepis squamata). Within the concept of biomonitoring, chemical concentration levels in organisms are regarded as indicators of the bioavailable fraction of substances in the environment. Samples were partly taken in the wadden-sea of Norderney, partly at the exposed sandy beach of the island.

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MGrowa - Modelldaten

Grundlage für die in dieser Datenzusammenstellung enthaltenen Rasterkarten der langjährigen Wasserhaushaltskomponenten ist das rasterzellenbasierte Wasserhaushaltsmodell mGROWA (Forschungszentrum Jülich), welches als Eingangsdaten Klima, Landnutzung, Topographie, Bodenkarte sowie Geologische Karten verwendet. In mGROWA werden zunächst standortbezogen (100 x 100 m) auf Basis der jeweiligen Niederschlagsmengen und klimatischen Einflussgrößen die tatsächliche Verdunstung und der Gesamtabfluss in täglicher Auflösung berechnet. Dabei wird die Wasserspeicherung und Sickerbewegung in bis zu 5 Bodenschichten sowie ggf. möglicher kapillarer Aufstieg aus dem Grundwasser berücksichtigt. Die berechneten Tageswerte werden nachfolgend auf Monate, Jahre oder längere Zeiträume aggregiert (hier 1981-2010, 1991-2020, 2011-2020). Nachfolgend wird der Gesamtabfluss auf Basis der Standorteigenschaften (vgl. Rasterkarte „Standorteigenschaften zur Aufteilung des Gesamtabflusses in mGROWA“) in verschiedene Abflusskomponenten aufgeteilt. In der Datenzusammenstellung sind neben den Rasterkarten der tatsächlichen Verdunstung, des Gesamtabflusses und der Standorteigenschaften die Rasterkarten der Abflusskomponenten urbaner Direktabfluss, Sickerwasserrate, Zwischenabfluss, Dränageabfluss, Grundwasserneubildung und Direktabfluss enthalten. Dargestellt werden jeweils langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020). Eine detaillierte Beschreibung ist in den Metadaten zu dieser Datenzusammenstellung enthalten (Link). Die in dieser Datenzusammenstellung enthaltene Karten der langjährigen Grundwasserneubildung sind identisch mit den auch als separate Datensätze „(Netto-)Grundwasserneubildung“ veröffentlichten Karten der Grundwasserneubildung. Enthaltene Datensätze (Rasterkarten): Tatsächliche Verdunstung (Evapotranspiration) Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021) Gesamtabfluss Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021) Standorteigenschaften zur Aufteilung des Gesamtabflusses in mGROWA estellt durch FZ Jülich (Stand 2021) Urbaner Direktabfluss Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021) Sickerwasserrate Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021) Zwischenabfluss Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021) Dränageabfluss Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021) Grundwasserneubildung Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021) Direktabfluss Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021)

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Solarkataster NRW: Freiflächenphotovoltaik: Suchflächen für Freiflächen-PV

Das Landesamt für Natur, Umwelt und Klima Nordrhein-Westfalen (LANUK NRW) betreibt im Fachinformationssystem Energieatlas NRW das Solarkataster NRW (www.solarkataster.nrw.de). Darin enthalten ist der Bereich „Solarpotenziale Freiflächen“, der verschiedene Karten zum Thema Freiflächen-Photovoltaik bereitstellt. Die Karte "Suchflächen für Freiflächen-PV" stellt alle Flächen dar, die nach einer automatisierten landesweiten Analyse erst einmal grundsätzlich für Freiflächen-PV-Anlagen in Frage kommen können (raumbedeutsame und nicht raumbedeutsame Anlagen). Die Karte wurde nach dem Ausschlussprinzip erstellt, indem Flächennutzungen ausgeschlossen wurden, die mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit nicht für die Freiflächenphotovoltaik geeignet sind. Zudem sind diese Flächen nach einer Einstrahlungs – und Verschattungsanalyse als technisch geeignet für eine Solarnutztung identifiziert worden. Die Karte enthält zu jeder Fläche viele für die PV-Eignung relevante Parameter, wie beispielsweise die nutzbare Modulfläche, die installierbare Leistung sowie den potenziellen Stromertrag. Die Karte kann vor Ort zur Planung bzw. Eingrenzung von Flächen genutzt werden, muss dort aber geprüft und mit lokalen Kriterien weiter differenziert werden. Die genaue Vorgehensweise zur Erstellung dieser Karte bzw. die Attributtabelle finden Sie in den beigefügten Metadaten.

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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.

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WFS WMS
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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.

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Netto-Grundwasserneubildung

Grundlage für die in dieser Karte dargestellten Werte ist das rasterzellenbasierte Wasserhaushaltsmodell mGROWA (Forschungszentrum Jülich), welches als Eingangsdaten Klima, Landnutzung, Topographie, Bodenkarte sowie Geologische Karten verwendet. In mGROWA wird zunächst der Gesamtabfluss in täglicher Auflösung auf Basis der jeweiligen Niederschlagsmenge und der berechneten tatsächlichen Verdunstung bilanziert. Dabei wird die Wasserspeicherung und Sickerbewegung in bis zu 5 Bodenschichten sowie ggf. möglicher kapillarer Aufstieg aus dem Grundwasser berücksichtigt. Die berechneten Tageswerte werden nachfolgend auf Monate, Jahre oder längere Zeiträume aggregiert (hier 1981-2010, 1991-2020, 2011-2020). Nachfolgend wird der Gesamtabfluss in die Abflusskomponenten Direktabfluss und Grundwasserneubildung aufgeteilt. Unter Grundwasserneubildung wird der Teil des Gesamtabflusses verstanden, der als infiltrierendes Sickerwasser dem Grundwasser zugeht. Die Netto-Grundwasserneubildung berücksichtigt mögliche Verdunstungsverluste infolge vom kapillarem Aufstieg aus dem Grundwasser. Im mehrjährigen Mittel kann die Netto-Grundwasserneubildung dem mehrjährigen grundwasserbürtigen Abfluss (Basisabfluss) gleichgesetzt werden. Eine detaillierte Beschreibung des mGROWA-Modells und der genutzten Eingangsdaten enthält: LANUK-Fachbericht 110, Teilbericht IIa, link: https://www.lanuk.nrw.de/fileadmin/lanuvpubl/3_fachberichte/30110b.pdf Enthaltene Datensätze (Rasterkarten): (Netto-)Grundwasserneubildung Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021)

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Information System

Trinkwasserbrunnenkarte Wuppertal

Die Trinkwasserbrunnenkarte Wuppertal ist eine im Auftrag der Stadt Wuppertal von der Firma cismet GmbH, Saarbrücken, betriebene interaktive Internet-Kartenanwendung zur Information über die öffentlich zugänglichen Trinkwasserbrunnen im Wuppertaler Stadtgebiet. Im April 2025 wurde die Trinkwasserbrunnenkarte als Anwendungskomponente innerhalb des Urbanen Digitalen Zwillings der Stadt Wuppertal (DigiTal Zwilling) realisiert. Im Konzept des DigiTal Zwillings implementiert der Kulturstadtplan einen Teilzwilling, also eine Anwendung zur Befriedigung eines konkreten Informationsbedarfs. Für die Hintergrundkarte nutzt die Trinkwasserbrunnenkarte einen Internet-Kartendienst (WMS) des Regionalverbandes Ruhr (RVR) zum Stadtplanwerk 2.0 (SPW2.0), in dem das Straßennetz der OpenStreetMap mit den Gebäuden und Flächennutzungen aus dem Fachverfahren ALKIS des Liegenschaftskatasters kombiniert wird. Das SPW2.0 wird wöchentlich in einem automatischen Prozess aktualisiert. Zusätzlich nutzt die Anwendung den Datensatz "Trinkwasserbrunnen Wuppertal" des Ressorts "Klima und Nachhaltigkeit" aus dem Open-Data-Angebot der Stadt Wuppertal. Technisch basiert die Trinkwasserbrunnenkarte auf Open-Source-Komponenten, insbesondere der JavaScript-Bibliothek "Leaflet" und dem im Rahmen des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling entwickelten Framework "carma". Die Trinkwasserbrunnenkarte Wuppertal ist frei zugänglich für beliebige interne Nutzungen. Die Integration in eine eigene online-Applikation oder Website des Anwenders ist generell vertrags- und kostenpflichtig.

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INSPIRE

INSPIRE Phänologie der Eiche und Buche WMS-T

Der zeitgesteuerte Darstellungsdienst INSPIRE Phänologie der Eiche und Buche WMS-T beschreibt die phänologischen Daten der beiden Baumarten auf Untersuchungsflächen in Nordrhein-Westfalen in den zurückliegenden Jahren. Das Eintrittsdatum bestimmter Phasen in der Pflanzenentwicklung (Phänologie) verschiebt sich über die Jahre unter anderem in Abhängigkeit von Temperaturveränderungen. Aus langjährigen Beobachtungen kann damit der Einfluss veränderter klimatischer Bedingungen auf die Entwicklung von Pflanzen und Ökosystemen ermittelt werden. Anders als direkte Temperaturmessungen spiegelt die Phänologie also eine Reaktion der Natur auf ihre Umwelt wider. Daher ist sie ein wichtiger und besonders sensitiver Bioindikator für den Klimawandel. Als Indikator wird der Blattaustrieb sowie die Länge der Vegetationsphase der Buche und der Eiche verwendet. Als Vegetationsphase ist dabei die Zeitspanne zwischen dem Blattaustrieb und der Blattverfärbung definiert. Sie wird wie folgt berechnet: Kalendertag Blattverfärbung minus Kalendertag Blattaustrieb. Die Daten werden auf sechs (Buche) bzw. acht (Eiche) Flächen des intensiven forstlichen Umweltmonitorings in Nordrhein-Westfalen (ForUm NRW) jährlich seit 2001 visuell im Gelände erhoben. Pro Untersuchungsbestand werden Daten an 20 bis 50 Waldbäumen erhoben. Die Buche wird am Niederrhein, im Ruhrgebiet, im Eggegebirge, im Sauerland und in der Nordeifel beobachtet. Die Eiche wird am Niederrhein, im Münsterland, im Sauerland und in der Nordeifel beobachtet. Die Daten der Flächen werden gemittelt und nach Quantilen klassifiziert dargestellt.

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INSPIRE

INSPIRE Phänologie der Eiche und Buche OGC API

Der Feature-Dienst INSPIRE Phänologie der Eiche und Buche OGC API beschreibt die Phänologischen Daten der beiden Baumarten auf Untersuchungsflächen in Nordrhein-Westfalen in den zurückliegenden Jahren. Das Eintrittsdatum bestimmter Phasen in der Pflanzenentwicklung (Phänologie) verschiebt sich über die Jahre unter anderem in Abhängigkeit von Temperaturveränderungen. Aus langjährigen Beobachtungen kann damit der Einfluss veränderter klimatischer Bedingungen auf die Entwicklung von Pflanzen und Ökosystemen ermittelt werden. Anders als direkte Temperaturmessungen spiegelt die Phänologie also eine Reaktion der Natur auf ihre Umwelt wider. Daher ist sie ein wichtiger und besonders sensitiver Bioindikator für den Klimawandel. Als Indikator wird der Blattaustrieb sowie die Länge der Vegetationsphase der Buche und der Eiche verwendet. Als Vegetationsphase ist dabei die Zeitspanne zwischen dem Blattaustrieb und der Blattverfärbung definiert. Sie wird wie folgt berechnet: Kalendertag Blattverfärbung minus Kalendertag Blattaustrieb. Die Daten werden auf sechs (Buche) bzw. acht (Eiche) Flächen des intensiven forstlichen Umweltmonitorings in Nordrhein-Westfalen (ForUm NRW) jährlich seit 2001 visuell im Gelände erhoben. Pro Untersuchungsbestand werden Daten an 20 bis 50 Waldbäumen erhoben. Die Buche wird am Niederrhein, im Ruhrgebiet, im Eggegebirge, im Sauerland und in der Nordeifel beobachtet. Die Eiche wird am Niederrhein, im Münsterland, im Sauerland und in der Nordeifel beobachtet. Die Daten der Flächen werden gemittelt und nach Quantilen klassifiziert dargestellt.

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Prüfkulisse I - Prüfkulisse für Moorbiotope

Prüfkulisse I ist eine von von drei Prüfkulissen, in denen (in aufsteigender Reihenfolge) das Vorhandensein von Moorbiotoptypen und der Bodeneigenschaft einer klimaschutzrelevanten Torfauflage, d.h. eines theoretischen Treibhausgasminderungspotenzials bei Wiedervernässung überprüft werden sollte.Ausschnitt aus den Ergebnissen der Erfassung der für den Naturschutz wertvollen Bereiche in Niedersachsen für Biotope der Moore bzw. der kohlenstoffreichen Böden mit Bedeutung für den Klimaschutz (BHK50). Die dargestellten Bereiche sind Flächen mit landesweiter Bedeutung für den Arten- und Ökosystemschutz sowie den Schutz erdgeschichtlicher Landschaftsformen, die zum Zeitpunkt der Kartierung aus Sicht der Fachbehörde für Naturschutz schutzwürdig waren.Die hier dargestellten Moorbiotope auf kohlenstoffreichen Böden mit Bedeutung für den Klimaschutz (BHK50) basieren auf den Daten der selektiven Landesweiten Biotopkartierung (LBK) aus dem Zeitraum 1984-2004. Aufgrund der starken Veränderungen in Landnutzung und Vegetationsstrukturen sowie aufgrund von Qualitätsverlusten der Biotope durch Umwelteinflüsse, kann eine Veränderung des Biotoptyps nicht ausgeschlossen werden. Für die hier dargestellten Moorbiotope liegen dem NLWKN entweder keine Neudaten vor oder sie befinden sich noch im Prozess der Qualitätsprüfung und Standardisierung und sind noch nicht zur Veröffentlichung freigegeben. Nach Abschluss der Qualitätsprüfung und Standardisierung werden vorliegende aktuellere Daten in den Datensatz der aktualisierten Landesweiten Biotopkartierung übernommen und entsprechend veraltete Flächen aus der Prüfkulisse I entfernt. Anhand vorliegender Datengrundlage kann zudem u.a. geprüft werden, welche Moorbiotope theoretisch einem gesetzlichen Schutz gemäß §30 BNatSchG bzw. §24 NNatSchG unterliegen.

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