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Erosionsprozesse in degradierten Arganbeständen in Südmarokko

Boden und Vegetation endemischer Arganbestände in Marokko werden durch Expansion und Intensivierung der Agrarwirtschaft sowie Überweidung zunehmend degradiert. Überschirmte Flächen nehmen ab, unbedeckte Flächenanteile zwischen den Arganien nehmen zu. Infolge verminderter Infiltration steigen Oberflächenabfluss- und Bodenabtragsraten stark an. Auf den degradierten Böden kann sich nur lückenhafter Unterwuchs (Krautige und Gras) und kein Jungwuchs mehr ausbilden. Durch Untersuchungen verschieden stark degradierter Arganbestände werden in diesem Vorhaben Grenzwerte herausgearbeitet, ab denen bodenerodierende Prozesse initiiert werden, sowie solche, ab denen von einer Dynamisierung der Prozesse, insbesondere Rinnen- und Gully-Erosion, auszugehen ist. Dazu werden in drei Testgebieten im Hohen und Anti-Atlas eingezäunte Aufforstungsflächen mit ungeschützten Flächen auf verschiedenen Hangneigungen verglichen. Die Entwicklung der Bestandsdichten wird mit hochauflösenden CORONA-Satellitenbildern aus dem Jahr 1968 und großmaßstäbigen Luftbildern von 2017/18 quantifiziert, welche mit unbemannten Fluggeräten (UAVs) aufgenommen werden. Die Wuchsform der Bäume wird mit Structure from Motion (SfM)-Verfahren (3D-Modelle aus Multikopter-Aufnahmen) dokumentiert und klassifiziert. Untersuchungen zur Korngrößenverteilung, Aggregatstabilität, organischen Bodensubstanz und Bodennährstoffen sollen hypothesengeleitet den - mit steigendem Abstand der Bäume - sinkenden Einfluss der baumüberschirmten Fläche auf die erweiterten Zwischenbaumflächen aufzeigen. Mit Beregnungsversuchen und Infiltrationsmessungen werden Erodibilität und Infiltrationsvermögen der Zwischenbaumflächen in verschiedenen Degradationsstadien untersucht. Der Sedimentaustrag aus linearen Erosionsformen wird durch ein SfM-Monitoring mittels 3D-Modellen quantifiziert. Steinbedeckung und Viehwege lassen sich aus den selbst erstellten Luftbildern ermitteln. Viehzählungen und Interviews mit Schlüsselinformanten ergänzen die Kenntnisse über den Beweidungsdruck durch Schafe und Ziegen auf die Arganbestände. Anhand der Untersuchungen zur Degradation von Bestandsdichten, Zwischenbaum- und baumüberschirmten Flächen können die Arganbestände in mit Werten unterfütterte Stabilitätsklassen unterteilt werden. Die durch das Multi-Methoden-Konzept erarbeiteten Grenzwerte zeigen die Dynamisierung der Bodenerosionsprozesse unter Arganbeständen und belegen, dass bestimmte Erosionsprozesse verschiedenen Degradationszuständen der Fläche sowie unterschiedlichen Bestandsdichten zugeordnet werden können. Dies ist eine notwendige Voraussetzung für die nachhaltige Bewirtschaftung der Arganbestandsflächen.

Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem

Das Landesamt für Umweltschutz führt nach § 11 Ausführungsgesetz des Landes Sachsen-Anhalt zum Bundes-Bodenschutzgesetz (BodSchAG LSA) ein Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem. Das Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem (ST-BIS) enthält beschreibende Informationen (Metainformationen) über Daten, deren Kenntnis für die Erfüllung bodenschutz- und altlastengesetzlicher Aufgaben von Bedeutung sein kann. Dieses Metainformationssystem gibt Auskunft darüber, wer Daten besitzt, wie man Sie erhält und um was für Daten es sich handelt. Das ST-BIS wird im Internet geführt. Die Informationen für das ST-BIS stellen die Behörden dem LAU auf Anforderung gebührenfrei zur Verfügung.

Aktionsprogramm: Modellvorhaben der Raumordnung (MORO), Experimentelle Erprobung tauschbasierter Instrumente zur Begrenzung der baulichen Flächeninanspruchnahme - Vorstudie

An zwei Beispielen sollen im Rahmen der Vorstudie regionalplanerische Verfahren und Instrumente zur Mengensteuerung der Flächeninanspruchnahme weiter entwickelt werden. Der interkommunale Austausch von Flächen bzw. Flächenausweisungsrechten soll dabei als Option mit einbezogen werden. Ausgangslage: Nach wie vor sind verstärkte Anstrengungen auf allen Ebenen notwendig, um das 30 ha-Ziel der Bundesregierung bis 2020 zu erreichen. Da die Angebotsplanung der Kommunen eine wichtige Grundlage der Inanspruchnahme von Flächen ist, kommt der Regionalplanung eine wichtige Rolle bei der Begrenzung der Flächeninanspruchnahme für Siedlungsflächen (Wohnbauflächen, gewerblich-industrielle Flächen) zu. Genehmigte Regionalpläne bilden mit ihren Grundsätzen oder Zielen Planungsgrundlagen für die Gemeinden, die im Rahmen ihrer kommunalen Bauleitplanung bei der Abwägung zu berücksichtigen oder strikt zu beachten sind. Gleichzeitig sind bundesweit in allen Regionalplänen Hinweise auf den interkommunalen Austausch oder die interkommunale Zusammenarbeit enthalten. Erste Gespräche mit verschiedenen Regionalplanungsbehörden zeigten, dass der vorgesehene interkommunale Austausch konkreter Flächen in der Regel auf kommunale Vorbehalte stößt und der Vor- und Nachteilsausgleich unauflösbar zu sein scheint. Daher soll der Fokus des Modellvorhabens auch auf andere Instrumente der Regionalplanung (positiv-allokative und negativ-restriktive Standortsteuerung, Mengensteuerung durch Flächenkontingente oder Siedlungsdichten, Steuerung der Eigenentwicklung) erweitert werden. In diesem Zusammenhang werden auch die Verfahren zur Flächenbedarfsermittlung und zur Setzung von Mengenzielen sowie vorhandene Monitoringansätze betrachtet. Die Vorstudie soll die Hauptstudie inhaltlich, methodisch und organisatorisch vorbereiten. Dazu werden die Instrumente der Mengensteuerung in zwei Beispielregionen weiter entwickelt und ihre Übertragbarkeit auf andere Regionalplanungsregionen diskutiert. Erst in der Hauptstudie sollen die entwickelten Instrumente in Modellregionen erprobt und untersucht werden.

Erschließungsqualität des SPNV in Stadt und Umland

Dieser Datensatz zeigt die Erschließungsqualität des Schienenpersonennahverkehrs (SPNV) in Hamburg und seinem Umland. Die Karte visualisiert die Verteilung der Bevölkerungsdichte sowie die Erschließung mit dem SPNV. Die Farbskala veranschaulicht die Bevölkerungsdichte, während die Umrandungen der Hexagone die Erschließungsqualität des SPNV darstellen. Diese basiert auf einem selbst ausgearbeiteten Index, der auf den Abfahrten des SPNV basiert, die maximal in 720 Metern Wegstrecke erreicht werden können. Ursprüngliche Darstellungsform im Atlas:
 Der Datensatz wurde im Stadt-Umland-Atlas als Hexagon-Rasterkarte dargestellt, die die Bevölkerungsdichte EW in pro km² visualisiert. Die Bevölkerungsdichte wurde Überlagert mit der Erschließungsqualität des SPNV, die in drei Kategorien unterteilt: 100 bis 300 Abfahrten/Tag (alle 12–4 Minuten) 300 bis 600 Abfahrten/Tag (alle 4–2 Minuten) über 600 Abfahrten/Tag (alle 2 Minuten) Datenformat:
 Der Datensatz enthält Vektordaten in einem Hexagonraster, das nach Atlas-Legendenkategorien zusammengefügt ist.

A spatially explicit Global Reef Island Database (GRID) that captures distribution, diversity and relative vulnerability of the world's low-lying reef islands

Low-lying coral reef islands harbour a distinct, yet highly threatened biological and cultural diversity that is increasingly exposed to climate change impacts. The combination of low elevation, small size, sensitivity to changes in boundary conditions (sea level, waves and currents, locally generated sediment supply) and at some locations high population densities, is why low-lying reef islands (LRIs) are considered among the most vulnerable environments on Earth to climate change. To date, their global distribution and influence of climatic, oceanographic, and geologic setting are only poorly documented or restricted to smaller scales. Here, I present the first detailed global analysis of LRIs utilising freely available global datasets to produce a global reef island database (GRID) and associated intrinsic and extrinsic characteristics that can be used within a coastal vulnerability index (CVI). All datasets used to create the GRID were released between 30 November 2015 and 3 August 2023, while the current version of the GRID database was completed in November 2024. When developing the GRID, LRIs are defined as landmasses <30 km² located on or within 1 km of coral reef and with an elevation of <16 m. Development of the GRID required: 1) the creation of a global shoreline vector file containing the geographic distribution of LRIs and 2) the development of a comprehensive global database of LRIs including eight intrinsic and ten extrinsic variables extracted from global datasets. Intrinsic variables include: 1) human populations, 2) island area, 3) island perimeter, 4) mean elevation, 5) island circularity/shape, 6) underlying reef type, 7) geographic isolation and 8) distance to the nearest neighbouring reef island. Extrinsic variables include: 1) mean water depth, 2) standard deviation of mean water depth, 3) mean annual significant wave height, 4) mean annual wave period, 5) mean spring tidal range, 6) relative tidal range, 7) wave-tide regime, 8) relative wave exposure, 9) relative tropical storm exposure and 10) year-2100 projected median sea level rise rate. The GRID was initially derived from version 2.1 of the UNEP-WCMC Global Island Database, a global shoreline vector file based on geometry data from Open Street Map® (OSM) and released in November 2015. The initial vector file was projected using the Mollweide projection, an equal-area pseudo cylindrical map projection chosen for its accurate derivation of area, especially in regions close to the equator, where most LRIs are located. The final GRID contains 34,404 individual LRIs distributed throughout tropical regions of the world's oceans, amassing a total land area of nearly 11,000 km² with approximately 60,740 km of shoreline and housing around 2.6 million people. While intrinsic variables are typically spatially homogenous, LRIs are generally highly spatially clustered throughout the GRID with respect to extrinsic variables. The spatial distribution of LRIs within the GRID was validated using: 1) published data and 2) quantitative accuracy assessments using satellite imagery. Spatial distributions of LRIs captured in the GRID are extremely consistent with those published in the literature (r² = 0.96) and those derived from independent analysis of satellite imagery (r² = 0.94). Finally, the GRID was used to develop an island vulnerability index (IVI) for each LRI on a scale of 0-1 with 0 representing no vulnerability and 1 representing maximum vulnerability. The GRID database is provided as a tab-delimited text file as well as ESRI shapefiles (points and polygons in WGS84 and Mollweide projection) and a comma-separated value file.

Bundesamt für Naturschutz: Städtische Ökosysteme in DE W-VO Art. 8 - Stand: 04/2026 (WMS)

WMS Kartendienst stellt die bundeseinheitliche Empfehlung von BMUKN und BMWSB zur Abgrenzung städtischer Ökosystemgebiete (Stadtzentren, städtische Räume und durchschnittene Ortslagen) zur Konkretisierung des Art. 8 W-VO dar. Diese Abgrenzung wurde unter Einbeziehung der Fachkommission Städtebau der Bauministerkonferenz sowie dem Deutschen Städtetag (DST) und dem Deutschen Städte- und Gemeindebund (DStGB) entwickelt. Die rasterbasierte Abgrenzung städtischer Ökosystemgebiete inklusive der davon durchgeschnittenen Ortslagen betrachtet demnach verstärkt den verdichteten Siedlungsbereich einer Kommune. Die rasterbasierten Gebietseinheiten betrachten die „Stadtzentren“ und „städtischen Räume“ (Art. 3 Abs. 16 W-VO). Unter Ortslage ist eine im Zusammenhang bebaute Fläche mit einer Ausdehnung von mindestens etwa 10 ha oder zehn Anwesen zu verstehen (Objektart des ATKIS Basis-DLMs). Sie enthält neben den baulich geprägten Flächen (Wohnbaufläche, Industrie- und Gewerbefläche, Fläche gemischter Nutzung, Fläche besonderer funktionaler Prägung) auch die dazu in einem engen räumlichen und funktionalen Zusammenhang stehenden Flächen des Verkehrs, der Gewässer sowie derjenigen Flächen, die von Bauwerken und sonstigen Einrichtungen für Erholung, Sport und Freizeit sowie von Vegetationsflächen belegt sind. Neben der Abgrenzung der städtischen Ökosystemgebiete werden auch die Gebietsgrenzen (LAU) von Kommunen sowie die für die Ausnahmemöglichkeit nach Art. 8 Abs. 1 S. 2 W-VO relevanten Daten zu Stadtzentren und städtischen Räume nach DEGURBA zur Verfügung gestellt.

Auswirkungen physikalisch-ozeanographischer Extremereignisse auf Ökosystemdienstleistungen im Elbe-Ästuar-Küstensystem, Vorhaben: Auswirkungen von extremen Ereignissen - Bildungsmaterialien für Schulen

Auswirkungen physikalisch-ozeanographischer Extremereignisse auf Ökosystemdienstleistungen im Elbe-Ästuar-Küstensystem, Vorhaben: Auswirkungen von Extremereignissen auf die Gesundheit von Schlüssel-Bodenorganismen

Berliner Luftgütemessnetz - Standorte und Messdaten

2024 (aktuell) Wo wird Berlins Luft gemessen? Das Berliner Luftgütemessnetz besteht aus zahlreichen Messstationen im gesamten Stadtgebiet. Sie erfassen rund um die Uhr die Luftqualität an verkehrsreichen Straßen, in Wohngebieten und am Stadtrand. Die gesammelten Daten zeigen, wo Maßnahmen wirken und wo noch nachgebessert werden muss. Für eine gesündere Stadt – heute und in Zukunft Hier finden Sie einen Überblick über die Entwicklung der Berliner Luftqualität – anschaulich dargestellt mittels Karten und Tabellen. Die Inhalte dieses Jahrgangs sind aktuell. Emissionskataster Informationen zur Luftqualität Berliner Luftgütemessnetz Kfz-Verkehr: Verkehrsmengen Emissionskataster Hausbrand: Versorgungsbereiche Gebäudewärme / Überwiegende Heizungsarten Stadtstruktur / Stadtstruktur – Flächentypen differenziert Einwohnerdichte Emissionskataster Gesamtemissionen + Industrie: Stadtstruktur / Stadtstruktur – Flächentypen differenziert Industrie- und Gewerbeanlagen Emissionskataster

Bundesamt für Naturschutz: Städtische Ökosysteme in DE (W-VO Art. 8) - Stand: 04/2026 (WFS)

WFS Kartendienst stellt die bundeseinheitliche Empfehlung von BMUKN und BMWSB zur Abgrenzung städtischer Ökosystemgebiete (Stadtzentren, städtische Räume und durchschnittene Ortslagen) zur Konkretisierung des Art. 8 W-VO dar. Diese Abgrenzung wurde unter Einbeziehung der Fachkommission Städtebau der Bauministerkonferenz sowie dem Deutschen Städtetag (DST) und dem Deutschen Städte- und Gemeindebund (DStGB) entwickelt. Die rasterbasierte Abgrenzung städtischer Ökosystemgebiete inklusive der davon durchgeschnittenen Ortslagen betrachtet demnach verstärkt den verdichteten Siedlungsbereich einer Kommune. Die rasterbasierten Gebietseinheiten betrachten die „Stadtzentren“ und „städtischen Räume“ (Art. 3 Abs. 16 W-VO). Unter Ortslage ist eine im Zusammenhang bebaute Fläche mit einer Ausdehnung von mindestens etwa 10 ha oder zehn Anwesen zu verstehen (Objektart des ATKIS Basis-DLMs). Sie enthält neben den baulich geprägten Flächen (Wohnbaufläche, Industrie- und Gewerbefläche, Fläche gemischter Nutzung, Fläche besonderer funktionaler Prägung) auch die dazu in einem engen räumlichen und funktionalen Zusammenhang stehenden Flächen des Verkehrs, der Gewässer sowie derjenigen Flächen, die von Bauwerken und sonstigen Einrichtungen für Erholung, Sport und Freizeit sowie von Vegetationsflächen belegt sind. Neben der Abgrenzung der städtischen Ökosystemgebiete werden auch die Gebietsgrenzen (LAU) von Kommunen sowie die für die Ausnahmemöglichkeit nach Art. 8 Abs. 1 S. 2 W-VO relevanten Daten zu Stadtzentren und städtischen Räume nach DEGURBA zur Verfügung gestellt.

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