Der WMS-Dienst Hintergrundwerte von Böden enthält die beiden Layer "Hintergrundwerte Anorganik" und "Hintergrundwerte Organik". Der erste Layer "Hintergrundwerte Anorganik" präsentiert die aggregierten Leitsubstrate der Bodenbildung. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden nach ihrem Ausgangsgestein bei der Berechnung von Hintergrundwerten für anorganische Stoffe. Für die Auswertung der Hintergrundwerte Anorganik wurden Analysedaten für 16 Elemente von ca. 19.000 Standorten mit bis zu 40.000 Proben aus dem Fachinformationssystem Boden herangezogen. Der zweite Layer "Hintergrundwerte Organik" basiert auf der Karte der Raumkategorien für den Landesentwicklungsplan (LEP) von 2013. Dieser teilt Sachsen in drei Raumkategorien ein, welche die Grundage für die Berechnung von Hintergrundwerten für organische Stoffe bilden. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden. Für die Auswertung der Hintergrundwerte wurden je nach Stoff Analysedaten aus dem Fachinformationssystem Boden von bis zu 2.300 Proben an 2.200 Standorten für 10 Einzelstoffe bzw. Stoffgruppen herangezogen.
Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_108 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EI22 : Gotteskoog - Marschen. Es liegen insgesamt 42328 Messwerte vor. Es liegen außerdem 13 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).
Der WMS umfasst Schadstoffe im Wasser und im Sediment, die an Messstationen des LLUR erfasst werden. Parameter: Quecksilber, Blei, Kupfer, Nickel, Arsen, Cadmium, Chrom, Zink.
Die Karte der Hintergrundwerte von Böden ist eine Übersichtskarte mit den zwei Layern "Hintergrundwerte Anorganik" und "Hintergrundwerte Organik". Der erste Layer "Hintergrundwerte Anorganik" präsentiert die aggregierten Leitsubstrate der Bodenbildung. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden nach ihrem Ausgangsgestein bei der Berechnung von Hintergrundwerten für anorganische Stoffe. Für die Auswertung der Hintergrundwerte Anorganik wurden Analysedaten für 16 Elemente von ca. 19.000 Standorten mit bis zu 40.000 Proben aus dem Fachinformationssystem Boden herangezogen. Der zweite Layer "Hintergrundwerte Organik" basiert auf der Karte der Raumkategorien für den Landesentwicklungsplan (LEP) von 2013. Dieser teilt Sachsen in drei Raumkategorien ein, welche die Grundage für die Berechnung von Hintergrundwerten für organische Stoffe bilden. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden. Für die Auswertung der Hintergrundwerte wurden je nach Stoff Analysedaten aus dem Fachinformationssystem Boden von bis zu 2.300 Proben an 2.200 Standorten für 10 Einzelstoffe bzw. Stoffgruppen herangezogen. Die Karte der Hintergrundwerte von Böden ist eine Übersichtskarte mit den zwei Layern "Hintergrundwerte Anorganik" und "Hintergrundwerte Organik". Der erste Layer "Hintergrundwerte Anorganik" präsentiert die aggregierten Leitsubstrate der Bodenbildung. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden nach ihrem Ausgangsgestein bei der Berechnung von Hintergrundwerten für anorganische Stoffe. Für die Auswertung der Hintergrundwerte Anorganik wurden Analysedaten für 16 Elemente von ca. 19.000 Standorten mit bis zu 40.000 Proben aus dem Fachinformationssystem Boden herangezogen. Der zweite Layer "Hintergrundwerte Organik" basiert auf der Karte der Raumkategorien für den Landesentwicklungsplan (LEP) von 2013. Dieser teilt Sachsen in drei Raumkategorien ein, welche die Grundage für die Berechnung von Hintergrundwerten für organische Stoffe bilden. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden. Für die Auswertung der Hintergrundwerte wurden je nach Stoff Analysedaten aus dem Fachinformationssystem Boden von bis zu 2.300 Proben an 2.200 Standorten für 10 Einzelstoffe bzw. Stoffgruppen herangezogen.
Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_74 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EL03 : NOK - östl. Hügelland West. Es liegen insgesamt 26860 Messwerte vor. Es liegen außerdem 14 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).
Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_059140331 (Hünenpforte)
Der WFS-Dienst Hintergrundwerte von Böden liefert die beiden Layer "Hintergrundwerte Anorganik" und "Hintergrundwerte Organik". Der erste Layer "Hintergrundwerte Anorganik" enthält die aggregierten Leitsubstrate der Bodenbildung. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden nach ihrem Ausgangsgestein bei der Berechnung von Hintergrundwerten für anorganische Stoffe. Für die Auswertung der Hintergrundwerte Anorganik wurden Analysedaten für 16 Elemente von ca. 19.000 Standorten mit bis zu 40.000 Proben aus dem Fachinformationssystem Boden herangezogen. Der zweite Layer "Hintergrundwerte Organik" basiert auf der Karte der Raumkategorien für den Landesentwicklungsplan (LEP) von 2013. Dieser teilt Sachsen in drei Raumkategorien ein, welche die Grundage für die Berechnung von Hintergrundwerten für organische Stoffe bilden. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden. Für die Auswertung der Hintergrundwerte wurden je nach Stoff Analysedaten aus dem Fachinformationssystem Boden von bis zu 2.300 Proben an 2.200 Standorten für 10 Einzelstoffe bzw. Stoffgruppen herangezogen.
Die Elementkarte stellt die räumliche Verteilung der klassifizierten Gehalte des 50. Perzentils von Blei (in mg/kg) innerhalb der 184 geochemischen Gesteinseinheiten in Bayern dar. In die Auswertung gehen dabei nur die Daten der ersten (von maximal drei) Lithologien einer geochemischen Gesteinseinheit ein. Für Informationen im Hinblick auf die Auswertung der Daten sowie auf die kartenmäßige Darstellung wird auf die Metadaten der digitalen Lithogeochemischen Karte 1:25 000 von Bayern (dLGK25) verwiesen.
Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_502 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EI11 : Arlau/Bongsieler Kanal - Geest. Es liegen insgesamt 53044 Messwerte vor. Es liegen außerdem 39 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).
High-quality near-real time Quantitative Precipitation Estimation (QPE) and its prediction for the next hours (Quantitative Precipitation Nowcasting, QPN) is of high importance for many applications in meteorology, hydrology, agriculture, construction, water and sewer system management. Especially for the prediction of floods in small to meso-scale catchments and of intense precipitation over cities timely, the value of high-resolution, and high-quality QPE/QPN cannot be overrated. Polarimetric weather radars provide the undisputed core information for QPE/QPN due to their area-covering and high-resolution observations, which allow estimating precipitation intensity, hydrometeor types, and wind. Despite extensive investments in such weather radars, QPE is still based primarily on rain gauge measurements since more than 100 years and no operational flood forecasting system actually dares to employ radar observations for QPE. RealPEP will advance QPE/QPN to a stage, that it verifiably outperforms rain gauge observations when employed for flood predictions in small to medium-sized catchments. To this goal state-of-the?art radar polarimetry will be sided with attenuation estimates from commercial microwave link networks for QPE improvement, and information on convection initiation and evolution from satellites and lightning counts from surface networks will be exploited to improve QPN. With increasing forecast horizons the predictive power of observation-based nowcasting quickly deteriorates and is outperformed by Numerical Weather Prediction (NWP) based on data assimilation, which fails, however, for the first hours due to the lead time required for model integration and spin-up. Thus, RealPEP will merge observation-based QPN with NWP towards seamless prediction in order to provide optimal forecasts from the time of observation to days ahead. Despite recent advances in simulating surface and sub-surface hydrology with distributed, physicsbased models, hydrologic components for operational flood prediction are still conceptual, need calibration, and are unable to objectively digest observational information on the state of the catchments. RealPEP will prove that in combination with advanced QPE/QPN physics-based hydrological models sided with assimilation of catchment state observations will outperform traditional flood forecasting in small to meso-scale catchments.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 3842 |
| Europa | 377 |
| Global | 16 |
| Kommune | 82 |
| Land | 9039 |
| Schutzgebiete | 5 |
| Weitere | 2119 |
| Wirtschaft | 50 |
| Wissenschaft | 763 |
| Zivilgesellschaft | 82 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 216 |
| Daten und Messstellen | 12253 |
| Ereignis | 8 |
| Förderprogramm | 1773 |
| Gesetzestext | 44 |
| Hochwertiger Datensatz | 8 |
| Kartendienst | 2 |
| Software | 1 |
| Taxon | 12 |
| Text | 286 |
| Umweltprüfung | 8 |
| unbekannt | 455 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 5514 |
| Offen | 9381 |
| Unbekannt | 100 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 13937 |
| Englisch | 5407 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3452 |
| Bild | 520 |
| Datei | 2603 |
| Dokument | 2706 |
| Keine | 6119 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 15 |
| Webdienst | 807 |
| Webseite | 8029 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 12906 |
| Lebewesen und Lebensräume | 14135 |
| Luft | 12671 |
| Mensch und Umwelt | 14995 |
| Wasser | 13823 |
| Weitere | 14897 |