Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Für die Waldbrandgefahr und die forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)
Dienst bestehend aus Layern der mittleren Azahl an Spätfösten pro Jahr. Als Spätfröste weden Tage bezeichnet, die innerhalb der tatsächlichen allgemeinen Vegetationszeit eine Temperatur < 0 °C aufweisen und vor dem 01.06. auftreten. Dies entspricht dem Vorkommen von Frosttagen innerhalb der tatsächlichen allgemeinen Vegetationszeit. Die Daten stehen sowohl als Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Dargestellt werden absolute Werte und relative Werte mit einem Delta-Change-Wert gegenüber ausgewählten Referenz-Klimanormalperioden. Relative Änderungen in der Vergangenheit werden mit der Klimanormalperiode 1991-2020 verglichen. Projizierte relative Änderungen mit der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019).
Wichtiger Hinweis: Der Datensatz wird unter OpenData NRW täglich aktualisiert! Der Gruppenlayer Biotoptypen kann im Web Map Service Landschaftsinformationssammlung (WMS LINFOS) ausgewählt werden und zeigt die räumliche Lage schützenswerter Biotoptypen in Nordrhein-Westfalen an. Im Biotopkataster drei Betrachtungsebenen. Die erste und geometrisch am wenigsten detaillierte Betrachtungsebene „BK“ führt als Grundeinheit den „schutzwürdigen Biotop“, welcher aus ökologischer Sicht oft ein Biotopkomplex ist. In den meisten Fällen liegen für diese „schutzwürdigen Biotope“ detailliertere Datenerfassungen vor, so dass sich ein „schutzwürdiger Biotop“ im Kataster aus mehreren verschiedenartigen Biotoptypenflächen zusammensetzt. Die Biotoptypenflächen werden im Kataster durch die inhaltlich und geometrisch detaillierteste Betrachtungsebene „BT“ beschrieben. Jeder Biotoptypenfläche ist ein „Biotoptyp“ (= ein Strukturtyp-Hauptcode) zugeordnet, welcher in seiner Definition als „abstrahierter Typus aus der Gesamtheit strukturell gleichartiger Biotope“ zuerst einmal nur eine Landbedeckungskategorie ohne ökologische Bewertung darstellt. Da aber jeder Biotoptypenfläche außer dem Strukturtyp-Hauptcode auch ein Vegetationstyp und Zusatzcodes über den ökologischen Standort, vorhandene Kleinstrukturen, Nutzungsformen und/ oder Stadienausbildung zugeordnet werden, liegen für jede Biotoptypenfläche alle Informationen vor, um sie auch einem Lebensraumtyp zuordnen zu können. Auf BT-Betrachtungsebene kodiert der "Lebensraumtyp" weitgehend einheitliche ökologische Voraussetzungen für Lebensgemeinschaften oder Teile von Lebensgemeinschaften.
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. Dargestellt werden Blattaustrieb als Tag im Jahr und die Vegetationsphase als Anzahl Tage pro Jahr. 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.
Der Hauptdeich zwischen Cäciliengroden und Dangast weist einen erheblichen Unterbestick auf und soll daher ab 1996 erhöht und verstärkt werden. Mit dieser Verstärkung ist auch eine Verbreiterung der Deichbasis vorgesehen, woraus ein Bedarf an zusätzlicher Fläche resultiert. Im Rahmen des baurechtlichen Verfahrens wird geprüft, ob dafür überwiegend Binnendeichs- oder Außendeichsflächen in Anspruch zu nehmen sind. […] Insgesamt würden bei Realisierung von Bauvariante A 28,5 ha Salzwiese beansprucht, bei Variante B dagegen nur 13,0 ha. Im Rahmen der Prüfung der Umweltverträglichkeit dieser Varianten wird unter formalen Aspekten zu berücksichtigen sein, dass die Salzwiesen im westlichen Jadebusen zur Ruhezone (Zone 1) des Nationalparks „Niedersächsisches Wattenmeer“ gehören […] Von der Forschungsstelle Küste wurden daraufhin in der Zeit von Mai bis Oktober 1992 auf einem ca. 50 m breiten Salzwiesenstreifen vor dem bestehenden Deichfuß Erhebungen mit dem Ziel einer ökologischen Bewertung anhand von Indikatorengruppen durchgeführt. […] In der ersten Julihälfte 1992 erfolgten floristische und vegetationskundliche Untersuchungen.
Es handelt sich bei diesem Dienst um einen STAC (SpatioTemporal Asset Catalog). Dieser STAC stellt das Digitale Geländemodell (DGM1) im amtlichen Projektionssystem EPSG:25832 (ETRS 89, UTM Zone 32) zur Nutzung und zum Download über eine API bereit. Das Digitale Geländemodell (DGM) ist ein Folgeprodukt aus den 3D-Messdaten. Es beschreibt die Geländeoberfläche, das Relief der Erde, durch die räumlichen Koordinaten einer repräsentativen Menge von Geländepunkten zum Erfassungszeitraum. Höheninformationen werden maßstabsunabhängig und datenverarbeitungsgerecht vorgehalten. Auf Grundlage der seit 2019 niedersachsenweit verfügbaren Laserscan-Punktwolken aus Airborne Laserscaning (ALS), die eine geometrische Auflösung von mindestens 4 Punkten/m² aufweisen, wird ein hochgenaues DGM in 1 x 1 km Kacheln bereitgestellt. Die Rasterweite beträgt 1m (DGM1) und die Rasterelementposition liegt im Zentrum auf 0,5 m Positionen (= Pixelmitte). Die Höhengenauigkeit des DGM1 beträgt für flaches bis wenig geneigtes, offenes Gelände ≤15 cm und bei stark geneigtem Gelände mit dichter Vegetation ≤ 30 cm. Diese wurden über eine Delaunay-Triangulation aus der klassifizierten ALS-Punktwolke bestimmt. Das so entstandene COG ist in 32 Bit mit Float-Werten codiert und wurde über das Verfahren LZW komprimiert. Leere Pixel (NoData) enthalten den Wert -9999. Für eine schnelle visuelle Darstellung des STAC kann der Radiant Earth STAC-Browser verwendet werden. Für eine Nutzung der STAC-API in QGIS können Sie das QGIS-Plugin "QGIS STAC API-Browser" verwenden. In ArcGIS Pro können Sie ab der Version 3.2 STAC API Verbindungen herstellen.
Es gelten die Lizenzbedingungen „Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0)“ bzw. „cc-by/4.0” (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) mit den dort geforderten Angaben zum Quellenvermerk. Als Rechteinhaber und Bereitsteller ist „LGLN“, sowie das Jahr des Datenbezugs in Klammern anzugeben. Beispiel für Quellenvermerk: LGLN (2024) Creative Commons Namensnennung – 4.0 International (CC BY 4.0)
Aktualität der Daten:
seit 01.03.2010 , gegenwärtige Aktualität unklar
Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
Im niedersächsischen Wattenmeer lassen sich eine Reihe von Beobachtungen machen, die auf eine starke anthropogene Belastung des Ökosystems schließen lassen: Schadstoffkonzentrationen im Sediment und in Biota, die als ökotoxikologisch problematisch gelten; starker Bestandsrückgang der Miesmuschel; Tributylzinn-verursachte sexuelle Veränderungen bei Schnecken; Jahre mit sehr hohen Frühjahrsblüten des Kleinstflagellaten Phaeocystis; Jahre, in denen der Wattenmeerboden mit großflächigen Grünalgenbelägen zuwächst; extremer Rückgang des Seegrasbestandes. Z. T. ist es allerdings schwer, die Folgen extremer meteorologischer Ereignisse von anthropogenen Einflüssen zu trennen. Doch lässt sich anhand der Auswirkungen extremer Witterungsbedingungen zeigen, welche Konsequenzen Schädigungen einzelner Ökosystemkomponenten auf andere Elemente der Lebensgemeinschaft im Wattenmeer haben können. Ähnliches dürfte für anthropogen bedingte Störungen gelten. Einige Kausalitäten zwischen Belastungsfaktoren (meteorologisch wie anthropogen) und Veränderungen im Ökosystem lassen sich zeigen, für andere fehlt bisher der Nachweis. In the Wadden Sea of Lower Saxonia (Niedersachsen) there are numerous observations, which suggest a strong anthropogenic impact to the ecotoxicological relevance; considerable decrease of the standing stock of Blue mussels; alterations to the sexual organs of snails caused by Tributyltin; years with exceptional spring blooms of the nanoflagellate Phaeocystis; vegetation periods, during them, the greenalgae grow to extensive and thick layers; extreme decrease of the occurrence of eelgrass. To some extent however it is difficult to distinguish between strong meteorological events and anthropogenic influences. The effects of extreme weather conditions are nevertheless good examples for the consequences, the damage of one component of the ecosystem causes to other elements of the Wadden Sea community. Some causalities between stress factors (meteorological as well as anthropogenic) and changes in the ecosystem can be identified, but there are also impacts without demonstrable consequences.
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.
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.
