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Geo-Dataset
Open Data

Klimafolgenanpassungskonzept (2019) - Zone 1: Gebiete mit einer sehr hohen Hitzebelastung und -betroffenheit
Temporal reference of content:

Mit dem Klimafolgenanpassungskonzept wird das Ziel verfolgt, sich vor Ort auf die unvermeidbaren Folgen des Klimawandels einzustellen. Im Ergebnis soll eine Verbesserung der Anpassungsfähigkeit und der Erhalt der Funktionsfähigkeit städtischer Infrastrukturen sowie der urbanen Lebensqualität erreicht werden. Mit der Ausweisung der Gebiete mit einer sehr hohen Hitzebelastung und -betroffenheit als Flächen mit Handlungsbedarf sind folgende Zielsetzungen zur Abwägung verbunden: Aufenthaltsqualität steigern durch Verringerung der Hitzeentwicklung am Tag: - Beschattung durch Vegetation und Bauelemente - Kühleffekte der Verdunstung nutzen (offene Wasserflächen, Begrünung) - Ausgleichsräume schaffen/erhalten (Parks im Nahbereich, Begrünung von Innenhöfen) Nächtliche Überwärmung verringern durch: - Verringerung der Hitzeentwicklung am Tag - Zufuhr kühlerer Luft aus der Umgebung - Versiegelung reduzieren, Freiflächen möglichst nicht zur Innenverdichtung heranziehen - Gebäude und Gebäudeumfeld begrünen

Geo-Dataset
Open Data

Kindertageseinrichtungen
Temporal reference of content:

Übersicht über Kindertages- und Großtagespflegeeinrichtungen, Kindergärten

WMS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data / HVD

Gesundheitliche Auswirkung - HSD (ULR)

Die geschätzten Fälle starker Schlafstörung HSD (high sleep disturbance). Für die gesundheitsschädliche Auswirkung des Lärmindex LNight summiert auf ein Raster-Quadrat 100x100m.

WMS
WFS WMS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

Kartierungskorridor (erweiterte Kartierung)

Der Kartierungskorridor (erweiterte Kartierung) zeigt den Kartierungsumfang der erweiterten Lärmkartierung aller Eisenbahnen des Bundes (EdB) der Runde 4 der Umgebungslärmkartierung, der nicht nach den Maßgaben der Umgebungslärmrichtlinie (2002/49/EG) kartierungspflichtig ist.

WFS WMS
WMS WFS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data / HVD

Gesundheitliche Auswirkung - HA (ULR)

Die geschätzten Fälle starker Belästigung HA (high annoyance). Für die gesundheitsschädlich Auswirkung des Lärmindex LDEN summiert auf ein Raster-Quadrat 100x100m.

WMS WFS
Geo-Service
INSPIRE
Open Data

(WMS) Lärmaktionsplan Runde 4

Im Lärmaktionsplan Runde 4 enthalten sind die Lärmkennziffer LDEN und LNIGHT, die geschätzten Fälle starker Belästigung (HA) und starker Schlafstörungen (HSD) als gesundheitliche Auswirkungen von Schienenlärm sowie die Ergebnisse der Befragung der Öffentlichkeit zur Lärmsituation vor Ort. Die Daten sind jeweils in einem 100 m x 100 m Raster abgebildet. Sie beziehen sich auf den Kartierungskorridor nach Umgebungslärmrichtlinie (ULR) sowie auf die Haupteisenbahnstrecken.

WMS WFS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

Beteiligung 100m-Raster

Die Anzahl der Beteiligungen mit Zustimmung einer Veröffentlichung aus der Öffentlichkeitsbeteiligung des LAP summiert auf ein Raster-Quadrat 100x100m.

WMS WFS
WMS WFS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data / HVD

Lärmkennziffer - LNight (ULR)

Die Lärmkennziffer bildet sich aus der Anzahl der Betroffenen kombiniert mit der Lärmbelastung für den Lärmindex LNight summiert auf ein Raster-Quadrat 100x100m.

WMS WFS
WMS WFS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data

Kartierungskorridor (ULR)

Der Kartierungskorridor zeigt den Kartierungsumfang gemäß der Umgebungslärmrichtlinie (ULR) der Runde 4 für Haupteisenbahnstrecken mit einem Verkehrsaufkommen von über 30.000 Zügen pro Jahr.

WMS WFS
WMS WFS
Geo-Dataset
INSPIRE
Open Data / HVD

Lärmkennziffer - LDEN (ULR)

Die Lärmkennziffer bildet sich aus der Anzahl der Betroffenen kombiniert mit der Lärmbelastung für den LDEN summiert auf ein Raster-Quadrat 100x100m.

WMS WFS

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