Der Datensatz umfasst die Standorte von (Stand 04/2026) 9 als Punktgeometrien modellierten von der Stadt Wuppertal bereitgestellten im Sommer öffentlich zugänglichen Trinkwasserbrunnen im Wuppertaler Stadtgebiet. Die Stadt Wuppertal und ihre Betriebe und Gesellschaften betreiben zur Anpassung an den Klimawandel den Aufbau eines Netzes solcher Trinkwasserbrunnen. Die Standorte der Trinkwasserbrunnen wurden auf großmaßstäbigen Karten und Luftbildern manuell mit einer Genauigkeit von einigen Metern digitalisiert. Die Aktualisierung der Daten erfolgt jeweils zeitnah nach Kenntnis der Inbetriebnahme neuer Trinkwasserbrunnen durch das Ressort 307 Klima und Nachhaltigkeit. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.
Die Digitalen Landschaftsmodelle (DLM) beschreiben die topographischen Objekte der Landschaft im Vektorformat objektstrukturiert, attributiert und mit einem einheitlichen Raumbezug. Die Daten werden zweidimensional modelliert, sind maßstabsfrei und besitzen keine Angaben zur grafischen Ausgestaltung. Das Digitale Basis-LandschaftsModell (ATKIS-Basis-DLM) Sachsen-Anhalt bildet zusammen mit dem dazugehörigen Digitalen Geländemodell (DGM) den Nachweis der Geotopographischen Landesaufnahme Sachsen-Anhalts. Der Umfang der im ATKIS-Basis-DLM in Sachsen-Anhalt geführten Objekte und Attributwerte wird im AAAA-ATKIS-LSA-Profil festgelegt. Aktualisierungen der Elemente des DLM werden in einem 3-Jahreszyklus eingearbeitet. Für ausgewählte Objekte erfolgt eine spitzenaktuelle Fortführung.
Solarkataster der Stadt Aachen, Stromerzeugung und Wärmeerzeugung; Stand der Daten: April 2010; Das Solarkataster informiert über die zu erwartende Sonneneinstahlung; es dient Gebäudeeigentümern zur Orientierung. Bei den Daten handelt es sich um Modellergebnisse, die einer unverbindlichen Erstinformation dienen und nicht um exakte Messdaten. Die errechneten Werte können von denen der letztendlich installierten Anlage aufgrund unterschiedlicher Faktoren abweichen. Vor der Installation sollte in jedem Falle ein fachkundiger Berater für eine detaillierte Eignungsprüfung der Dachfläche und der Anschlussmöglichkeiten im Gebäude hinzugezogen werden. Des Weiteren sind vor der Installation die Statik zu prüfen und ggf. Auflagen des Denkmalschutzes zu berücksichtigen.
Das Gründachkataster NRW informiert über die Potenziale einer nachträglichen Dachbegrünung, es dient Eigentümern zur Orientierung und liefert kommunalen Akteuren wichtige Grundlagendaten für Klimaanpassungsstrategien. Bei den Daten handelt es sich um Modellergebnisse, die einer unverbindlichen Erstinformation dienen und nicht um exakte Messdaten. Die errechneten Werte können von den tatsächlichen Gegebenheiten aus methodischen Gründen abweichen und sind als Orientierung zu verstehen. Dachbegrünungen lassen sich nur nach Prüfung der örtlichen Gegebenheiten, insbesondere der Statik, durchführen. Dachfenster und Ähnliches können nicht erkannt werden. Prinzipiell sollten bei größeren Dachteilflächen Fachunternehmen für die nachträgliche Dachbegrünung beauftragt werden. Gegebenenfalls sind Auflagen des Denkmalschutzes oder lokale Gestaltungssatzungen zu beachten.
Dargestellt wird der aktuelle landwirtschaftliche N-Bilanzüberschuss in kg N/(ha*a) als 4-Jahresmittelwert des Zeitraums 2016-2019 pro Referenzparzelle. Datengrundlage sind die nach Anlage 4 AVV GeA durch den DLWK ermittelten landwirtschaftlichen N-Bilanzüberschüsse pro Gemeinde aus dem Zeitraum 2016-2019 (arithmetischer Mittelwert). Die Umrechnung der N-Bilanzüberschüsse pro Gemeinde auf die landwirtschaftlichen Nutzungsflächen im Modellraster (100 x 100 m) des hydrologischen Stoffeintragsmodelles GROWA+ NRW 2021 erfolgt entsprechend der Schnittstelle RAUMIS / mGROWA-DENUZ-WEKU (s. Anlage 4) durch das LANUK NRW. Die auf diese Weise ermittelten aktuellen N-Salden (2016-2019) pro Referenzparzelle werden pro Feldblock gemäß Feldblockstatistik NRW 2021 ausgegeben. Der Datensatz enthält die Feldblöcke gemäß Feldblockstatistik NRW 2021 als Polygone (Feature in geodatabase „GLDN-Potenzielle Nitrataustraege-nach-Par-8-AVV-GeA_EPSG25832_Geodatabase.gdb“ bzw. shape „GLDN-Potenzielle_Nitrataustraege-nach-Par-8-AVV-GeA_EPSG25832“)
Das Gewässernetz basiert auf dem Digitalen Geländemodell (Basis-DLM) des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) mit dem jeweils an den Gewässerabschnitten angegeben Aktualitätsdatum. Für die Modellierung des Gewässernetzes wurde das Datenabgabeprodukt "GEW01" verwendet.GEW01 - Die Objektartengruppe mit der Bezeichnung "Gewässer" und der Kennung "44000" umfasst die mit Wasser bedeckten Flächen. Für die Modellierung wird nur die Objektart AX_StehendesGewaesser (44006) (Stillgewässer) genutzt.In der Zusammenschau mit den kohlenstoffreichen Standorten (BHK50 und zusätzliche Moorbiotope), gibt der Datensatz Auskunft darüber, welche Stillgewässer sich auf bzw. in der Nähe organischer Standorte befinden. Diese Standortinformation ist für die Bewertung, Entwicklungsziele und Maßnahmenentwicklung für die Schutzgüter von Natur und Landschaft von Bedeutung.
Im Zuge der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurden für 3 Szenarien HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low) Modellierungen der Wasserstände vorgenommen.Die dargestellten Wassertiefen können in vier Bereiche unterschieden werden.1) Hydraulisch berechnete Wassertiefen in Risikogebieten.2) Hydraulisch berechnete Wassertiefen außerhalb von Risikogebieten (Informelle Darstellung).3) Geschützte Bereiche hinter Hochwasserschutzanlagen mit einem Bemessungswasserstand höher als der dargestellte Lastfall.4) Geschützte Bereiche hinter Hochwasserschutzanlagen mit einem Bemessungswasserstand niedriger als der dargestellte Lastfall. Die geschützten Bereiche sind nicht hydraulisch berechnet, sondern grob zu Orientierungszwecken ermittelt worden.Diese Daten sind auch im INSPIRE Datenmodell „Annex 3: Gebiete mit naturbedingten Risiken“ erhältlich. Die Bereitstellung erfolgt über die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) per Darstellungs- und Downloaddienst, deren URLs in den Transferoptionen angegeben sind.
Im Zuge der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurden für 3 Szenarien HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low) Modellierungen der Wasserstände vorgenommen.Die dargestellten Wassertiefen können in vier Bereiche unterschieden werden.1) Hydraulisch berechnete Wassertiefen in Risikogebieten.2) Hydraulisch berechnete Wassertiefen außerhalb von Risikogebieten (Informelle Darstellung).3) Geschützte Bereiche hinter Hochwasserschutzanlagen mit einem Bemessungswasserstand höher als der dargestellte Lastfall.4) Geschützte Bereiche hinter Hochwasserschutzanlagen mit einem Bemessungswasserstand niedriger als der dargestellte Lastfall. Die geschützten Bereiche sind nicht hydraulisch berechnet, sondern grob zu Orientierungszwecken ermittelt worden.Diese Daten sind auch im INSPIRE Datenmodell „Annex 3: Gebiete mit naturbedingten Risiken“ erhältlich. Die Bereitstellung erfolgt über die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) per Darstellungs- und Downloaddienst, deren URLs in den Transferoptionen angegeben sind.
Im Zuge der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurden für 3 Szenarien HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low) Modellierungen der Wasserstände vorgenommen.Die dargestellten Wassertiefen können in vier Bereiche unterschieden werden.1) Hydraulisch berechnete Wassertiefen in Risikogebieten.2) Hydraulisch berechnete Wassertiefen außerhalb von Risikogebieten (Informelle Darstellung).3) Geschützte Bereiche hinter Hochwasserschutzanlagen mit einem Bemessungswasserstand höher als der dargestellte Lastfall.4) Geschützte Bereiche hinter Hochwasserschutzanlagen mit einem Bemessungswasserstand niedriger als der dargestellte Lastfall. Die geschützten Bereiche sind nicht hydraulisch berechnet, sondern grob zu Orientierungszwecken ermittelt worden.Diese Daten sind auch im INSPIRE Datenmodell „Annex 3: Gebiete mit naturbedingten Risiken“ erhältlich. Die Bereitstellung erfolgt über die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) per Darstellungs- und Downloaddienst, deren URLs in den Transferoptionen angegeben sind.
Der Datensatz stellt die Gefährdung von Flächen entlang der Schieneninfrastruktur gegenüber dem Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden dar. Dieses Produkt der Böschungsbrandgefährdung (aggregiert) ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Sensitivitätsanalyse Vegetation entlang der Bundesverkehrswege bezüglich Sturmwurfgefahren und Böschungsbränden“ des Deutschen Zentrums für Schienenverkehrsforschung beim 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‘, 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 Gefährdungsabschätzungen für das Entzünden und Ausbreiten von Böschungsbränden im Bereich der Schieneninfrasturktur zu jeweils 50 m beidseitig des Gleises. Die initiale Gefährdungsabschätzung erfolgte mithilfe eines MaxEnt Modells basierend auf vergangenen Ereignisse sowie Datensätzen zu Topographie, Vegetation, Meteorologie und Bahnspezifischen Parametern. Das Gefährdungspotenzial wird dabei zwischen 0-1 angegeben, wobei ein höherer Wert lediglich eine höhere Anfälligkeit eines Bereiches zu Entzündung und Brandausbreitung auf Basis der Modellparameter abbildet. In diesem Datensatz werden die Gefahrenpotenziale aggegriert auf Streckenabschnitte mit einer Länge von je etwa 500 m Länge dargestellt. Zur Aggregation wurde der Mittelwert aller Pixel innerhalb des Streckenabschnittes gebildet. Ein höherer Wert des Attributes ""MaxEnt"" beschreibt somit, dass innerhalb dieses Streckenabschnittes Rasterzellen mit einer hohen Gefährdungsabschätzung vorhanden sind. Aufgrund der geringen Datenbasis vergangener Ereignisse sind die Gefährdungsabschätzungen als eine erste Einschätzung zu interpretieren. Eine umfangreiche Validierung und Kontrolle der Daten wird angestrebt.
