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Geo-Service
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.

Geo-Service
Open Data

Wuppertal ATOM Feed Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021)

Der ATOM Feed Downloadservice für Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) in Wuppertal stellt einen Datensatz zum Download bereit, der die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal umfasst. Die Berechnung wurde ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte. Eine Fortführung des Datensatzes ist nicht geplant. Neuberechnungen werden als separate Datensätze mit eigenen Downloaddiensten publiziert. Der Downloadservice wird gleichwohl täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz der Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) Wuppertal im GEOkatalog.NRW aktualisiert.

Geo-Service
Open Data

Wuppertal ATOM Feed Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021)

Der ATOM Feed Downloadservice für Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) in Wuppertal stellt einen Datensatz zum Download bereit, der die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, flächenförmigen, zweidimensionalen Baumkronenpolygone von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal umfasst. Die Berechnung wurde ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Eine Fortführung des Datensatzes ist nicht geplant. Neuberechnungen werden als separate Datensätze mit eigenen Downloaddiensten publiziert. Der Downloadservice wird gleichwohl täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz der Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal im GEOkatalog.NRW aktualisiert.

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Open Data

Geplante und festgesetzte Trink- und Heilquellenschutzgebiete in NRW Zusammenfassung

Zur langfristigen Sicherung der öffentlichen Wasserversorgung werden Wasserschutzgebiete festgesetzt. Für die in NRW meist unterirdisch gewonnenen Wässer werden Grundwasserschutzgebiete, ansonsten Trinkwassertalsperrenschutzgebiete abgegrenzt. Wasserschutzgebiete sind in Zonen untergliedert. Zuständig für die Festsetzung von Wasserschutzgebieten sind in Nordrhein-Westfalen die Bezirksregierungen entsprechend ihrer räumlichen Zuständigkeit.

Geo-Dataset
Open Data

Straßennetz Landesbetrieb Straßenbau NRW

Der Datenbestand wird vorgehalten für die öffentlichen Straßen der Straßenklassen Bundesstraßen, Landesstraßen und Kreisstraßen, die innerhalb des Bundeslandes Nordrhein-Westfalen liegen. Es stehen folgende Objekte zur Ansicht und zum Download bereit: Abschnitte und Äste, Netzknoten, Nullpunkte, Verwaltungen, Dienststellen, Ortsdurchfahrten, Fahrstreifen, Bauwerke, Unfälle, Zählstellen und Verkehrswerte (aus den Straßenverkehrszählungen im Jahr 2019 Hochrechnungsdaten und 2021).

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Open Data

NO2-Messdaten Wuppertal (Passivsammler) 2006 und 2007

Der Datensatz "NO2-Messdaten Wuppertal (Passivsammler) 2006 und 2007" umfasst die in den Jahren 2006 und 2007 durch die Auswertung von Passivsammlern bestimmten 4-Wochen-Mittelwerte der Stickstoffdioxid-Konzentration an insgesamt 34 kommunalen Messstationen im Wuppertaler Stadtgebiet. Der Datensatz enthält 654 Messwerte, wobei nur 18 Stationen in beiden Jahren betrieben wurden. Die Passivsammler sind in Schutzgehäusen aufgehängte, mit Adsorbermaterial gefüllte Röhrchen ("Probeentnahmeröhrchen"), in denen sich das Stickstoffdioxid über eine Expositionszeit von 4 Wochen durch natürliche Diffusion anreichert. Jede Zelle in den Spalten "Januar" bis "Dezember" des tabellarischen Datensatzes enthält einen durch labortechnische Analyse eines Probeentnahmeröhrchens bestimmten 4-Wochen-Mittelwert der Stickstoffdioxid-Konzentration in der Einheit µg/m³. Über die Stationsnummer in der Spalte MESSPUNKT können diese Messwerte mit den Standortdaten im separat als Open Data publizierten Datensatz "Luftmessstationen Wuppertal (Passivsammler)" verknüpft werden. Das Beginn- und das Enddatum des jeweiligen Expositionszeitraums der Probeentnahmeröhrchen kann den Kopfzeilen 2 bis 3 der Spalten "Januar" bis "Dezember" entnommen werden. Vereinzelte Messwertausfälle werden in der Tabelle durch den Wert "-9999" signalisiert. Zusätzlich enthält die Tabelle zwei Spalten (für 2006 und 2007) mit den zeitlich gewichteten Jahresmittelwerten aller Stationen, für die im jeweiligen Jahr mindestens ein Messwert vorliegt. Ab dem Jahr 2008 wurden die Expositionszeiten der Passivsammler grob an die Kalendermonate angepasst, damit die Messwerte als Monats-Mittelwerte der Stickstoffdioxid-Konzentration interpretiert werden können. Die 4-Wochen-Mittelwerte aus den Jahren 2006 und 2007 passen daher nicht in die Systematik des Fachverfahrens "WuNDa/Luftmessstationen", in dessen Datenbankteil die ab dem Jahr 2008 bestimmten Monats-Mittelwerte geführt werden. Sie wurden daher nicht in dieses Fachverfahren übernommen, sondern werden nur als Bestandteil des Wuppertaler Open-Data-Angebots in Form einer tabellarischen PDF-Datei unter der Lizenz CC BY 4.0 publiziert. Der Datensatz ist historisch und wird daher nicht fortgeführt.

Geo-Dataset
Open Data

Klimaatlas NRW - Wasser: Wasserhaushaltsmodell mGROWA - Tatsächliche Evapotranspiration

Dienst bestehend aus den Rasterlayern zu der Wasserhaushaltsgröße Tatsächliche Evapotranspiration in mm, jeweils für das ganze Jahr. Die hier dargestellten Rasterlayer zum Wasserhaushalt wurden vom Forschungszentrum Jülich mit Hilfe des Modells "mGROWA" im Rahmen einer Kooperation mit dem LANUV NRW berechnet und für den Klimaatlas NRW aufbereitet. Die jeweiligen Raster-Layer wurden jeweils für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 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 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: Forschungszentrum Jülich (Frank Herrmann); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019).

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Open Data

Gruppenlayer: Klimaanalyse 2026 - Klimaanalysekarte (tags)

In der Klimaanalysekarte werden klimaökologisch relevante Strukturen voneinander abgegrenzt und dargestellt. Im Gegensatz zur Klimatopkarte, die sich aus rein statischen Faktoren ableitet (z. B. Flächennutzung, Versiegelungsgrad), werden in der Klimaanalysekarte die thermischen Verhältnisse und das klimaökologische Prozessgeschehen einer Region für eine bestimmte thermische Situation modelliert und beschrieben. Da sich die thermischen Gegebenheiten im Tagesverlauf unterscheiden, wurde die Klimaanalysekarte einmal für die Tagsituation (14 Uhr MEZ) sowie einmal für die Nachtsituation (4 Uhr MEZ) ausgewertet und dargestellt. Es wurden zwei meteorologische Situationen modelliert: Zum einen wurde ein typischer Sommertag untersucht, der eine durchschnittliche sommerliche Strahlungswetterlage in NRW abbildet. Zum anderen wurde auf Basis bereits aufgetretener Höchstwerte ein extremer Sommertag bei Strahlungswetterlage betrachtet, wobei davon ausgegangen wird, dass diese zukünftig häufiger auftreten werden. Als Eingangsdaten für die Modellsimulationen dienten neben den meteorologischen Rand- und Startbedingungen, Informationen zur Geländestruktur (DGM 1), Flächennutzungs-, Bebauungs- und Versiegelungsdaten sowie Strukturhöhen und Bodenfeuchtedaten. Für die Tagsituation wird keine Unterscheidung in Wirk- und Ausgleichsraum vorgenommen, da tagsüber das Prozessgeschehen zwischen Wirk- und Ausgleichsraum keine relevante Rolle spielt. In der Klimaanalysekarte Tag wird die thermische Belastung anhand des Parameters physiologisch-äquivalente Temperatur (PET – von engl. Physiological Equivalent Temperature) aufgezeigt. Die PET ist ein thermischer Index, bei dem die thermische Belastung anhand verschiedener, auf das thermische Wohlbefinden einwirkender Parameter berechnet wird, z. B. Lufttemperatur, Windgeschwindigkeit, Strahlung und Feuchte. Die PET wird auf Basis verschiedener Ausgabegrößen aus dem Modell FITNAH-3D berechnet und anhand der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 2 (2022, Tabelle 1) klassifiziert.

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Open Data

Gruppenlayer: Klimaanalyse 2026 - Klimaanalysekarte (nachts)

In der Klimaanalysekarte werden klimaökologisch relevante Strukturen voneinander abgegrenzt und dargestellt. Im Gegensatz zur Klimatopkarte, die sich aus rein statischen Faktoren ableitet (z. B. Flächennutzung, Versiegelungsgrad), werden in der Klimaanalysekarte die thermischen Verhältnisse und das klimaökologische Prozessgeschehen einer Region für eine bestimmte thermische Situation modelliert und beschrieben. Da sich die thermischen Gegebenheiten im Tagesverlauf unterscheiden, wurde die Klimaanalysekarte einmal für die Tagsituation (14 Uhr MEZ) sowie einmal für die Nachtsituation (4 Uhr MEZ) ausgewertet und dargestellt. Es wurden zwei meteorologische Situationen modelliert: Zum einen wurde ein typischer Sommertag untersucht, der eine durchschnittliche sommerliche Strahlungswetterlage in NRW abbildet. Zum anderen wurde auf Basis bereits aufgetretener Höchstwerte ein extremer Sommertag bei Strahlungswetterlage betrachtet, wobei davon ausgegangen wird, dass diese zukünftig häufiger auftreten werden. Als Eingangsdaten für die Modellsimulationen dienten neben den meteorologischen Rand- und Startbedingungen, Informationen zur Geländestruktur (DGM 1), Flächennutzungs-, Bebauungs- und Versiegelungsdaten sowie Strukturhöhen und Bodenfeuchtedaten. Für die Tagsituation wird keine Unterscheidung in Wirk- und Ausgleichsraum vorgenommen, da tagsüber das Prozessgeschehen zwischen Wirk- und Ausgleichsraum keine relevante Rolle spielt. In der Klimaanalysekarte Tag wird die thermische Belastung anhand des Parameters physiologisch-äquivalente Temperatur (PET – von engl. Physiological Equivalent Temperature) aufgezeigt. Die PET ist ein thermischer Index, bei dem die thermische Belastung anhand verschiedener, auf das thermische Wohlbefinden einwirkender Parameter berechnet wird, z. B. Lufttemperatur, Windgeschwindigkeit, Strahlung und Feuchte. Die PET wird auf Basis verschiedener Ausgabegrößen aus dem Modell FITNAH-3D berechnet und anhand der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 2 (2022, Tabelle 1) klassifiziert.

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Open Data

Hydrologie NRW: Geprüfte Zeitreihen der Abflüsse
Temporal reference of content: 01.01.1930 until 31.12.2016

Abfluss: Abflussmengen werden für alle Pegel des LANUK ermittelt. Dazu wird auf Basis von regelmäßig durchgeführten Abflussmessungen eine Wasserstands-Abflussbeziehung erstellt. Auf diese Weise können kontinuierliche Abflusszeitreihen bereitgestellt werden. Generell wird dabei zwischen Staupegeln und ETA-Pegeln unterschieden. Staupegel besitzen ein stabiles Profil wodurch sich eine sehr konsistente Beziehung zwischen Wasserstand und Abfluss herleiten lässt. ETA-Pegel sind vor allem durch Veränderungen der Uferbeschaffenheit geprägt. Beispielsweise durch starken Bewuchs an und im Gerinne. In diesem Zusammenhang durchlaufen die Zeitreihen ein aufwendiges Korrekturverfahren. Daher werden die Daten erst mit einer Verzögerung von einigen Monaten bereitgestellt. An ausgewählten Pegeln werden Fließgeschwindigkeiten gemessen um daraus Abflussmengen zu ermitteln. An diesen Pegeln kann es zu einer deutlich früheren Freigabe kommen.

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