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.
Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Murgänge (mg) und Hangmuren (hm) räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Murgang- und 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. In diesem Datensatz sind die potenziellen simulierten Ereignisse der Murgänge und Hangmuren kombiniert abgebildet. Eine Prozessunterscheidung ist über die Ansicht der Datensätze Murganggefährdung und Hangmurengefährdung möglich. 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.
Dargestellt wird der „maximal tolerierbare N-Saldo in kg N/(ha*a) zur Einhaltung des Grundwasserschwellenwertes von maximal 50 mg/L im Sickerwasser unterhalb der durchwurzelbaren Bodenzone“ pro Feldblock. Es handelt sich dabei um den Medianwert pro Feldblock aus dem Rechenmodell GROWA+ NRW 2021, berechnet entsprechend der Vorschrift gemäß § 7 AVV GeA und Anlage 3. Das Modellergebnis wurde im Rahmen des Projektes GROWA+ NRW 2021 durch das Forschungszentrum Jülich in einem 100 x 100 m-Raster entsprechend der in Anlage 3 der AVV GeA beschriebenen Methodik berechnet. Ausgehend von den Werten pro Rasterzelle wurden die Medianwerte pro Feldblock ermittelt. Die Medianwert-Berechnung erfolgte durch das LANUK. Der Berechnung liegen folgende Eingangsdaten zu Grunde: • Denitrifikationsbedingungen im Boden entsprechend Bodenkarte 1:50.000 (GD NRW) • nutzbare Feldkapazität entsprechend Bodenkarte 1:50.000 (GD NRW) • Durchwurzelungstiefe entsprechend Bodenkarte 1:50.000 (GD NRW) • Raster (100 x 100 m) der Landnutzung erstellt auf Basis von ATKIS-DLM und INVEKOS 2016/2017 im Rahmen des Projekts GROWA+ NRW 2021 (Thünen-Institut / Landwirtschaftskammer NRW), Stand 2019 • Langjährige mittlere Sickerwasserrate berechnet mit dem Wasserhaushaltsmodell mGROWA (FZ Jülich) pro Rasterzelle 100 x 100 m für die Zeitreihe 1991-2010, Stand 2019 • Aktuellste verfügbare landnutzungsspezifische atmosphärische N-Deposition als Hintergrundwert aus dem PINETI3-Projekt des Umweltbundesamtes, basierend auf der Zeitreihe 2010-2015 Der Datensatz enthält die Feldblöcke gemäß Feldblockstatistik NRW 2021 als Polygone (Feature in geodatabase „GLDN-Nitrataustragsgefaehrdung-nach-Par-7-AVV-GeA_EPSG25832_Geodatabase.gdb“ bzw. shape „GLDN-Nitrataustragsgefaehrdung-nach-Par-7-AVV-GeA_EPSG25832“).
Grundlage für die in dieser Karte dargestellten Werte ist das rasterzellenbasierte Wasserhaushaltsmodell mGROWA (Forschungszentrum Jülich), welches als Eingangsdaten Klima, Landnutzung, Topographie, Bodenkarte sowie Geologische Karten verwendet. In mGROWA wird zunächst der Gesamtabfluss in täglicher Auflösung auf Basis der jeweiligen Niederschlagsmenge und der berechneten tatsächlichen Verdunstung bilanziert. 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 in die Abflusskomponenten Direktabfluss und Grundwasserneubildung aufgeteilt. Unter Grundwasserneubildung wird der Teil des Gesamtabflusses verstanden, der als infiltrierendes Sickerwasser dem Grundwasser zugeht. Die Netto-Grundwasserneubildung berücksichtigt mögliche Verdunstungsverluste infolge vom kapillarem Aufstieg aus dem Grundwasser. Im mehrjährigen Mittel kann die Netto-Grundwasserneubildung dem mehrjährigen grundwasserbürtigen Abfluss (Basisabfluss) gleichgesetzt werden. Eine detaillierte Beschreibung des mGROWA-Modells und der genutzten Eingangsdaten enthält: LANUK-Fachbericht 110, Teilbericht IIa, link: https://www.lanuk.nrw.de/fileadmin/lanuvpubl/3_fachberichte/30110b.pdf Enthaltene Datensätze (Rasterkarten): (Netto-)Grundwasserneubildung Langjährige Mittelwerte (1981-2010, 1991-2020, 2011-2020) berechnet durch FZ Jülich (Stand 2021)
Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.
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.
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.
Der ATOM Feed Downloadservice für manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Eine Fortführung des Datensatzes ist nicht geplant. Der Downloadservice wird gleichwohl täglich durch Abgleich mit seinen Metadaten und den Metadaten zum Datensatz der manuell erfassten Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen im GEOkatalog.NRW aktualisiert.
Nutzungsbedingungen: Der bereitgestellte Datensatz kann gemäß der „Creative Commons Namensnennung (CC BY 4.0)“ (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) genutzt werden.
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, 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 als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen 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.
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, 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.
