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s/blinde/Linde/gi

Daten und Fakten: Stadtbäume

Übersichten der Bestandsdaten Bestand nach Hauptbaumgattungen Bestand nach Altersklassen Bestandsentwicklung Die zahlreichen baumbestandenen Straßen machen Berlin zu einer sehr grünen Stadt. Durchschnittlich stehen an jedem Kilometer Stadtstraße rund 80 Bäume, das ergibt einen Gesamtbestand von mehr als 439.000 Straßenbäumen. Aber auch in den zahlreichen Grünanlagen Berlins, auf Spielplätzen und Schulhöfen, auf Friedhöfen und in naturnahen Bereichen der Stadt sind Bäume ein unverzichtbarer Bestandteil des Stadtgrüns. Der öffentliche Baumbestand prägt das Erscheinungsbild unserer Stadt in einem hohen Ausmaß und trägt maßgeblich zur Klima-, Umwelt- und Wohnumfeldverbesserung bei. Die Grundlage für die nachfolgenden Übersichten zum Bestand an Straßenbäumen bildet das Grünflächeninformationssystem (GRIS) Berlin . Der Datenstand ist jeweils der 31.12. des Vorjahres. Quellen: Senatsverwaltung für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt; Amt für Statistik Berlin-Brandenburg (Datenstand Statistische Angaben Berlin) An den Berliner Straßen stehen über 50 verschiedene Baumgattungen. Die fünf am häufigsten vorkommenden Baumgattungen sind Linde, Ahorn, Eiche, Platane und Kastanie. Sie machen ca. 75% des Straßenbaumbestandes aus: Linde ( Tilia ) Die Linde gilt seit Jahren als der berlintypische Straßenbaum. Mit einem Anteil von gut einem Drittel prägt sie den Straßenbaumbestand. 10 verschiedene Arten lassen sich unterscheiden. Bevorzugt gepflanzt wird die Winter-Linde ( Tilia cordata ), die als mittelgroßer Baum auch in schmaleren Straßen noch Raum findet. Die großkronige Kaiserlinde ( Tilia intermedia ) ist dagegen den weiträumigen Alleen vorbehalten. Ahorn ( Acer ) Die Gattung der Ahorne umfasst ca. 20% des Gesamtbestandes. Für den Standort Straße ist vor allem der Spitzahorn ( Acer platanoides ) geeignet. Die frühe Blüte und die bunte Herbstfärbung machen ihn besonders beliebt. Eiche ( Quercus ) Der Anteil der Eichen beträgt rund 9% des Gesamtbestandes. Vor allem wird die Stiel-Eiche Quercus robur ) angepflanzt. Als Lichtbaum ist die Eiche nicht für enge Straßen geeignet. Die jüngsten Alleen im Parlaments- und Regierungsviertel wurden mit der sogenannte Spree-Eiche ( Quercus palustris ) bepflanzt, die sich u.a. durch ihre besonders schöne Herbstfärbung auszeichnet. Platane ( Platanus ) Ein idealer Alleebaum für breite Straßen ist die Platane ( Platanus acerifolia ), die neben einer Höhe von 20 bis 30 m auch einen stattlichen Kronendurchmesser von 15 bis 20 m erreichen kann. Am Gesamtbestand haben die Platanen einen Anteil von etwa 6%. Die bekannteste und mit über 120 Jahren älteste Platanenallee in Berlin ist die Puschkinallee in Berlin-Treptow. Kastanie ( Aesculus ) Die Rosskastanie ( Aesculus hippocastanum ) mit ebenfalls einem Anteil von ca. 5% am Gesamtbestand, belegt den fünften Platz unter den Berliner Straßenbäumen. Entsprechend der Dauer ihrer Standzeit an den Straßen werden Straßenbäume ab dem Jahr ihrer Pflanzung unterschieden in: Altersklasse 1 Jungbaumbestand, Pflanzung innerhalb der letzten 15 Jahre Altersklasse 2 mittelalter Bestand, Bäume stehen bereits 15 bis 40 Jahre am Standort Altersklasse 3 Altbaumbestand, Bäume stehen über 40 Jahre am Standort Berlin konnte seinen durch den Zweiten Weltkrieg stark dezimierten Bestand an Straßenbäumen, der von ehemals rund 411.000 im Jahr 1939 auf rund 161.000 Bäume im Jahr 1946 zurückgegangen war, wieder kontinuierlich aufbauen. Ende 1990 betrug der Straßenbaumbestand rund 370.000 Straßenbäume. Anschließend stieg der Bestand auf fast 438.000 im Jahr 2016 an und nahm in Folge der extremen Wetterereignisse im Herbst 2017 (Starkregenfälle und Sturm) und in den Sommern 2018 bis 2022 wieder ab (Hitze und Trockenheit). Insofern unterliegt der Straßenbaumbestand auch immer witterungsbedingten Schwankungen. Die „Erhöhung“ der Anzahl der Straßenbäume von 2023 auf 2024 auf fast 439.000 geht auf Nachmeldungen vorhandener Bäume (Bestandskorrektur) von einigen Bezirksämtern zurück und nicht auf Pflanzungen. Während im Jahre 1990 an den Berliner Stadtstraßen 73 Straßenbäume pro Straßenkilometer standen, sind es zurzeit (Stand 31.12.2025) durchschnittlich rund 80 Bäume. Dabei sind die Berliner Bezirke unterschiedlich ausgestattet. Den dichtesten Baumbestand mit rund 103 Bäumen pro Kilometer Stadtstraße weist der Bezirk Charlottenburg-Wilmersdorf auf, die geringste Bestandsdichte ist im Bezirk Spandau mit ca. 52 Bäumen pro Kilometer Stadtstraße zu verzeichnen. Angesichts der weiterhin angestrebten allgemeinen Bestandserhöhung ist bei der Bestandsentwicklung allerdings zu berücksichtigen, dass nicht jeder einzelne abgängige und gefällte Straßenbaum sofort nachgepflanzt werden kann und auch gar nicht in jedem Fall nachgepflanzt werden soll. In der Vergangenheit wurden nämlich Bäume auch auf Standorte gepflanzt, die als Baumstandort nur bedingt geeignet waren. Ferner wurden Straßenbäume teilweise zu eng zueinander gepflanzt. Die Folgen sind Beeinträchtigungen in der Entwicklung der Bäume, die anschließend eine äußerst arbeits- und kostenintensive Pflege erfordern.

Immer neue Gewerbegebiete auf den Grünflächen im Außenbereich von Kommunen

Trotz aller schönen Worte, sowohl in Deutschlands Nachhaltigkeitsstrategie als auch in den diversen Nachhaltigkeitsstrategien der Länder und Kommunen, ist es Realität, dass in der Regel immer noch Gewerbeflächen auf der grünen Wiese ausgewiesen werden, anstatt die reichlich vorhandenen Brachflächen zu nutzen. Dies auch der „Stadt der kurzen Wege“ zum Trotz. Das Märchen neuer Arbeitsplätze, gesamtdeutsch betrachtet, kann man auch nur mit dem Tunnelblick der jeweiligen Kommunen erzählen. Die Firmen und die Arbeitsplätze, die man dorthin locken will, gehen in anderen Städten verloren. Es bleibt also insgesamt ein Nullsummenspiel, mit Hinterlassung von neuen Gewerbebrachen in diesen anderen Kommunen. Diese anderen Kommunen locken dann wiederum Gewerbe auf die Grünflächen ihrer Kommune usw. Ein Schneeballsystem zu Lasten unserer Grünflächen und damit unserer Zukunft. DIESER KOMMUNALE GEWERBEKANIBALISMUS BINDET IMMENSE FINANZIELLE RESSOURCEN UND SCHLEIFT BUNDESWEIT DIE GRÜNZÜGE UNSERER STÄDTE! 5-Minuten-Netzrecherche Solingen – Schrodtberg, Piepersberg-West, Fürkeltrath 2 Dortmund – Groppenbruch Witten – Bebbelsdorf Remscheid – Erdbeerfelder Wuppertal – Schmiedestraße, Jägerhaus / Linde, Lichtscheid-Süd, Dorner Weg, Schöller West, Aprather Weg Hemer – Landhausen Vermutlich könnte man bundesweit ein Buch damit füllen. Von 2016-2024 – Verlust landwirtschaftlicher Flächen > 3058 km2 Von 2016-2024 – Zunahme Fläche Siedlung und Verkehr > 3012 km2 Das Zwischenziel 30 Ha/Tag auf dem Weg zu Nettonull im Jahr 2050 hat man ja mit aktuell 52 Ha/Tag krachend verfehlt und daher mal eben von 2020 auf 2030 verschoben. Flächenverbrauch belastet Böden, Wasserrückhalt, Stadtklima, Artenvielfalt und Landwirtschaft. Landwirtschaftliche Flächen sind ebenfalls Wirtschaftsflächen: Sie sichern Ernährung, regionale Wertschöpfung und Bodenfruchtbarkeit. Frage 1: Wieviele Kommunen haben bundesweit wieviel Ha Gewerbeflächen auf den Grünflächen im Außenbereich ihrer Städte ausgewiesen und wie groß war diese Fläche insgesamt in Deutschland? Frage: Wie will es der Bund schaffen, seine Flächenziele gemäß Nachhaltigkeitsstrategie tatsächlich zu erreichen, wenn die Kommunen dieses Ziel regelmäßig u.a. mit der Ausweisung von Grünflächen für neue Gewerbegebiete permanent torpedieren?

Klimaerlebnisbaum - Zu Rheinstraße - Tilia

Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Linden stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/74e7c788-0882-4ffe-b0dc-74cb0e0fb782), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/b976e56e-9fbf-42dd-86db-1677c2a5dc91?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)

Klimaerlebnisbaum - Zu Rheinstraße - Robinia

Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Robinien stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 21 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/d1f68fc3-c76d-4147-b01e-dfe490ab6331?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 13.11.2024 22 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/5dc3648a-66fd-4310-accf-7256db111d5c?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)

Dokumentation der Artenvielfalt und Artenentwicklung im Oberpfälzer Freilandmuseum Neusath-Perschen

Im Museum sollen die hergebrachten Formen der Waldbewirtschaftung aufgezeigt werden. Im Niederwald werden die Bäume zur Brennholzgewinnung in 15- bis 25-jährigem Turnus auf den Stock gesetzt. Vor allem Hainbuche, Ahorn und Linde treiben rasch wieder aus, während Nadelbäume durch häufigen Hieb verdrängt werden. Im Mittelwald bleiben zur Bauholzgewinnung einige Bäume als Überhälter stehen, während der Rest niederwaldartig genutzt wird. Im heute üblichen Hochwald kann die Umtriebszeit mehr als hundert Jahre betragen. Außer zur Holznutzung diente der Wald früher als Viehweide, zur Streuentnahme, zur Harz-, Pottaschen- (Glasherstellung) und Rindengewinnung (Gerberei) sowie als Bienenweide (Zeidlerei).

Innenbereichssatzung - Innenbereichssatzung Unter der Linde

Innenbereichssatzung

WMS zum Bebauungsplan Unter den Linden (1. Änderung)

WMS zum Bebauungsplan Unter den Linden (1. Änderung) im Datenformat INSPIRE PLU Version 4.0.1

WFS zum Bebauungsplan Unter den Linden (2. Änderung)

WFS zum Bebauungsplan Unter den Linden (2. Änderung) im Datenformat INSPIRE PLU Version 4.0.1

WMS zum Bebauungsplan Unter den Linden (2. Änderung)

WMS zum Bebauungsplan Unter den Linden (2. Änderung) im Datenformat INSPIRE PLU Version 4.0.1

Unter den Linden (2. Änderung)

Unter den Linden (2. Änderung) im Datenformat INSPIRE PLU Version 4.0.1

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