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1296 Ergebnisse zu "LIMS"

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Open Data

Phänologie der Buche und Eiche
Aktualität der Daten: 01.01.2001 bis 31.12.2016

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.

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Open Data

Höhenänderungen aus Sentinel-1 Daten (gpkg)
Aktualität der Daten: 01.01.2020 bis 31.12.2024

Als Datengrundlage für das Bodenbewegungskataster NRW dienen frei verfügbare Daten der Radarsatellitenmission Sentinel-1, die Bestandteil des europäischen Erdbeobachtungsprogramms ‚Copernicus‘ ist und federführend von der europäischen Weltraumorganisation (ESA) betrieben wird. Die aktuelle Auswertung bezieht sich auf Sentinel-1-Daten der Zeitspanne von 2020 bis 2024. Etwa 95 % der Landesfläche von NRW werden durch die gewählten Beobachtungen der relativen Satellitenbahnen A015 und D139 räumlich abgedeckt. Die Daten werden mittels der Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) ausgewertet. Ein Persistent Scatterer zeichnet sich durch ein langzeitstabiles kohärentes Rückstreusignal aus und tritt als solches üblicherweise an anthropogenen Strukturen wie beispielsweise Gebäuden oder Infrastruktur auf. Für jedes als Persistent Scatterer identifiziertes Pixel wird eine gemittelte vertikale Geschwindigkeitsrate [mm/Jahr] abgeleitet. Die satellitengestützte Radarinterferometrie ist ein fernerkundliches Messverfahren, das sich aufgrund einer hohen messtechnischen Genauigkeit im Millimeterbereich sowie der Erfassung grundsätzlich flächendeckender Daten mit hoher zeitlicher Auflösung zunehmend als neuer Standard zur Erfassung von Bodenbewegungen etabliert.

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INSPIRE
Open Data

Kartenlayer Wildnisgebiete NRW

Der Karten-Layer Wildnisgebiete NRW umfasst die seit dem Jahr 2011 in Nordrhein-Westfalen ausgewiesenen Wildnisentwicklungsgebiete im Staatswald Nordrhein-Westfalens. Diese Buchen- und Eichenaltholzbestände wurden vom Landesamt für Natur, Umwelt und Klima Nordrhein-Westfalen (LANUK) und dem Landesbetrieb Wald und Holz NRW auf der Grundlage einer fachlich abgeleiteten Konzeption ermittelt. In den Wildnisentwicklungsgebieten findet keine forstliche Nutzung mehr statt, die natürlichen Entwicklungen werden zugelassen. Auf diese Weise werden internationale und nationale Vorgaben erfüllt und ein Beitrag zur Erhöhung der Biodiversität geleistet. Im Dienst enthalten sind gut 300 einzelne Flächen – so genannte Wildnisbiotope, die sich auf rund 100 Wildnisentwicklungsgebiete - im Regelfall FFH- und/oder Naturschutzgebiete - verteilen. Insgesamt werden damit etwa 7.800 ha Staatswald aus der forstlichen Nutzung genommen. Darüber hinaus werden im Karten-Layer weitere ungenutzte Waldgebiete wie die Prozessschutzzone des Nationalparks Eifel und zwei größere aus der Nutzung genommene Gebiete eines privaten Naturschutzvereins bzw. eines Privatwaldbesitzers aufgeführt.

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Open Data

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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Open Data

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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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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WFS WMS
Geodatensatz
INSPIRE
Open Data

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.

WFS WMS
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WFS WMS
Geodatensatz
INSPIRE
Open Data

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.

WFS WMS
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Geodatendienst
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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Geodatendienst
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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