This dataset contains annual oceanographic observations collected at the Helgoland underwater observatory (54°11.594′ N, 07°52.762′ E; WGS84) from 2013 onwards. Measurements include water temperature, salinity, oxygen saturation, chlorophyll-a concentration, and turbidity. The observatory is located at a water depth of approximately 10 m (± tidal variation) and is equipped with one or more sensors for each measured parameter. Observations are recorded at an hourly temporal resolution. All data have undergone quality control using the four-step plausibility and quality assurance procedure described by Waldmann et al. (2022). The cabled observatory infrastructure and sensor configuration are described in detail on the AWI COSYNA underwater observatory webpage. For comprehensive information on instrumentation, sensor deployment, calibration procedures, and data processing, please refer to the annual metadata documents entitled metadata_heluwobs_yyyy_hydrography.pdf associated with each yearly dataset.
Das Unternehmen der Mineralwasserproduktion, Margon Brunnen GmbH, wurde 1995/96 auf der Grundlage der EG-Verordnung 1836/93 ueber die freiwillige Beteiligung am Gemeinschaftssystem fuer das Umweltmanagement hinsichtlich seines Umweltverhaltens geprueft und zertifiziert. Den Regeln der Verordnung gemaess sind wesentliche Schritte der Umweltbetriebspruefung sowie die Zertifizierung mindestens alle drei Jahre zu wiederholen, wobei insbesondere die Erfuellung der Umweltziele und des Umweltprogramms ueberprueft wird. Dazu erfolgte im Vorhaben die Datenerhebung und -verarbeitung sowie die Bilanzierung zum Umweltverhalten des Unternehmens insbesondere unter Beachtung der seit der Erstpruefung veraenderten Rahmen- bzw. Betriebsbedingungen, die Erfassung der betrieblichen Umweltwirkungen durch das neu eingefuehrte PET-Gebinde im Vergleich mit dem aus Glas, die Erarbeitung einer umfassenden Energiebilanz fuer die bereits installierte Rueckgewinnung und Nutzung von Abwaerme aus verschiedenen Prozessen, eine kritische Diskussion mit Schlussfolgerungen fuer die Betriebspraxis sowie Zuarbeiten zur Gefaehrdungsanalyse und zur Ueberarbeitung des betrieblichen Umweltprogramms.
Bestimmung von Expositionen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität Projektleitung: Dr.-Ing. Gernot Schmid, Seibersdorf Labor GmbH Beginn: 18.03.2021 Ende: 11.11.2025 Finanzierung: 449.025 Euro Hintergrund Elektromobilität gilt als Schlüssel für eine klimafreundliche Mobilität. Elektroantriebe arbeiten weitgehend schadstoffemissionsfrei. Betriebsbedingt entstehen allerdings Magnetfelder, die von dem elektrifizierten Antriebsstrang eines Elektrofahrzeugs ausgehen und auf Fahrer*in und Passagier*innen einwirken. Expositionen ( d.h. Situationen, in denen Personen solchen Feldern ausgesetzt sind) in relevanten Größenordnungen können dabei nicht von Vornherein ausgeschlossen werden. Gründe sind der geringe Abstand der Sitze zu den Komponenten, die Magnetfelder erzeugen, und die hohen Stromstärken in leistungsstarken Fahrzeugen. Darüber hinaus können bei rein batterieelektrischen Fahrzeugen (BEV) und bei Plug-In-Hybriden (PHEV) Expositionen bei Fahrzeugstillstand während des Ladevorgangs auftreten. Magnetfeldquellen sind dann zum Beispiel die Ladeeinrichtung selbst, das Ladekabel im Fall konduktiven Ladens, als Gleichrichter arbeitende Leistungselektronik sowie die Leitungen im Fahrzeug und die Fahrzeugbatterie. Magnetfeldquellen nur in Elektroautos und Hybriden Zielsetzung In dem Vorhaben wurde die Exposition von Personen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität bestimmt. Einbezogen wurden Expositionsbeiträge durch den Fahrzeugfahrbetrieb und durch Batterieladevorgänge bei Fahrzeugstillstand. Die Studie ist aussagekräftig für Elektroautos und Elektro-Zweiräder ( d.h. ein- und zweispurige Personenkraftfahrzeuge). Als Fahrräder eingestufte Elektrofahrzeuge ( sog. E-Bikes) waren ausgenommen. Die Ergebnisse können mit Werten einer im Jahr 2009 abgeschlossenen Studie des BfS und mit in der Literatur veröffentlichten Werten verglichen werden. Zudem geben die Ergebnisse Hinweise für die Standardisierung. Durchführung Untersucht wurden gemessen an den Zulassungszahlen besonders beliebte E-Auto-Modelle und zusätzlich auch leistungsstarke E-Auto-Modelle von verschiedenen Herstellern. Dazu wurden Magnetfeldmessungen an mehreren Stellen im Fahrgastraum der Elektroautos und an den Sitzpositionen der Elektro-Zweiräder ( d.h. Elektroroller bzw. -motorräder) durchgeführt, während sich die Fahrzeuge auf einem Rollenprüfstand und in vorab festgelegten Betriebszuständen befanden. Die Betriebszustände umfassten das Beschleunigen, das Bremsen sowie das Fahren mit konstanten Geschwindigkeiten gegen verschiedene Lastmomente, um Luftwiderstände, Streckensteigungen und -gefälle zu simulieren. Anschließend wurden Magnetfeldmessdaten während eines Worldwide Harmonized Light Vehicle Test Cycle (WLTC) aufgezeichnet. Dabei handelt es sich um einen ca. 30-minütigen genormten Fahrzyklus, der ursprünglich für vergleichbare Abgas- und Verbrauchsmessungen festgelegt wurde. Daten für Zweiräder wurden während eines World Motorcycle Test Cycle (WMTC) aufgezeichnet. Die auf dem Prüfstand ermittelten Daten wurden mit Messungen bei Fahrten auf einer abgesperrten, ebenen Teststrecke und bei einer etwa 90-minütigen Fahrt im öffentlichen Straßenverkehr validiert. Anschließend wurden die im Zeitbereich aufgezeichneten Messdaten entsprechend der spektralen Zusammensetzung analysiert und bewertet. Situationen, die basierend auf den Messungen die höchsten Expositionen erwarten ließen, wurden zusätzlich dosimetrisch analysiert. Die betreffenden Expositionssituationen wurden dazu in einer Simulationssoftware nachgebildet. Ziel war die rechentechnische Bestimmung, der im Körper einer exponierten Person hervorgerufenen elektrischen Feldstärken. Hierfür musste vorab die lokale Verteilung der Magnetfeldstärken in der Fahrgastzelle bzw. im Bereich der Sitze der Elektro-Zweiräder bekannt sein. Stellvertretend für die exponierten Personen wurden hochaufgelöste, digitale Menschmodelle eingesetzt, die anatomisch möglichst korrekt waren und Gewebetypen mit verschiedenen elektrischen Eigenschaften unterschieden. Die Untersuchungen zum Aufladen bei Fahrzeugstillstand berücksichtigten Positionen in und außerhalb der Fahrzeuge. Ebenso wurden die Untersuchungen an Normal- und Schnellladepunkten durchgeführt. Hartschaum-Dummy mit zehn Messsonden im Fond eines Elektroautos Ergebnisse Die Studie stellt nach Kenntnis des BfS die bislang detaillierteste Untersuchung zu Magnetfeldexpositionen in Elektrofahrzeugen dar. Die Messungen wurden in aktuellen, für den deutschen Straßenverkehr zugelassenen Fahrzeugen unter realen Bedingungen im öffentlichen Straßenverkehr sowie auf Teststrecken und Prüfständen durchgeführt. Erstmals wurden auch Zweiräder einbezogen. Die Fahrzeughersteller waren nicht an den Untersuchungen beteiligt. Die Magnetfeldexposition innerhalb der Fahrzeuge war räumlich sehr ungleichmäßig. Hohe Werte traten im Fahrberieb vorrangig im Bereich der Beine auf, während der Oberkörper und der Kopf deutlich weniger exponiert waren. Die Exposition variierte je nach Fahrmanöver: Beim Beschleunigen und Bremsen waren die Werte höher als bei konstantem Fahren. Die maximale Motorleistung der Fahrzeuge hing nicht systematisch mit der Magnetfeldexposition zusammen. Langzeit-Effektivwerte aus Messungen während Fahrten im realen Straßenverkehr zeigten höhere Werte als die Daten, die während genormter Fahrzyklen auf einem Fahrzeugprüfstand ermittelt wurden. Alle Magnetfeldexpositionen wurde mit den Referenzwerten der EU -Ratsempfehlung und den ICNIRP -2010-Leitlinien verglichen. Bei sanfter Fahrweise lagen die Ausschöpfungen der EU -Referenzwerte meist im niedrigen zweistelligen Prozentbereich. Eine sportliche Fahrweise führte in mehreren Elektrofahrzeugen sowie in einem zu Vergleichszwecken untersuchten Fahrzeug mit Verbrennungsmotor zu Überschreitungen der EU -Referenzwerte. Bei Anwendung der moderneren ICNIRP -2010-Leitlinien ergab sich nur in einem Fall eine Überschreitung. Trotz der kurzfristigen Überschreitungen der Referenzwerte wurden keine Überschreitungen der empfohlenen Höchstwerte für im Körper induzierte elektrische Felder festgestellt. Die während des Ladens innerhalb der Fahrzeuge gemessenen magnetischen Flussdichten waren überwiegend niedriger als die während des Fahrens gemessenen Werte. Gleichstrom-Laden ( DC -Laden) führte, trotz höherer Ladeleistungen, zu geringeren Expositionen als Wechselstrom-Laden ( AC -Laden). Magnetische Flussdichten oberhalb der ICNIRP -Referenzwerte traten nur in unmittelbarer Nähe des Ladekabelsteckers bzw. der Fahrzeugbuchse ( bzw. beim induktiven Laden nahe dem Straßenniveau) unmittelbar neben dem Fahrzeug auf. Neben dem Antriebssystem erzeugen weitere Fahrzeugkomponenten Magnetfelder, z.B. die Sitzheizungen, Fensterheber oder Fahrzeugeinschaltung. In einigen Fällen waren diese Expositionen höher als die durch das Antriebssystem verursachten Felder. In vielen Fahrzeugen traten die höchsten Werte beim Einschalten oder Starten auf. Die mittleren Langzeitwerte in Elektroautos (0,5 bis 2,5 Mikrotesla/ µT ) entsprachen weitgehend denen in etablierten elektrisch angetriebenen Verkehrsmitteln wie Straßenbahnen oder U-Bahnen (2 bis 3 µT ). In doppelstöckigen Zügen wurden auf der oberen Fahrgastebene Werte bis zu 13 µT gemessen, also potenziell höhere Expositionen als in Elektroautos. Stand: 24.11.2025
Data presented here were collected between November 2019 to September 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). A recording current meter (RCM; SEAGUARD® Recording Current Meter, Aanderaa Data Instruments AS, Bergen/Norway) was installed in the back-barrier tidal flat near the experimental islands. The sensor was bottom-mounted in a shallow tidal creek (0.59 m NHN) using a steel girder buried in the sediment, which caused the sensor to be exposed during low tide. All low-tide data have been removed from the dataset. The system was equipped with a ZPulse Doppler Current Sensor (DCS), a conductivity sensor, an oxygen optode, and two analogue sensors for chlorophyll-a and turbidity (16445). All sensors were pre-calibrated by the manufacturer. Recorded data were internally logged until readout with the SeaGuard Studio software (V1.5.23). Salinity was derived in the SeaGuard Studio software using temperature-dependent, nonlinear seawater conductivity compensation following the Practical Salinity Scale (PSS-78). Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Turbidity and chlorophyll-a data were excluded from the final dataset, as the recorded signals show implausible values and did not pass quality-control criteria. Post-processing and quality control included (a) the removal of low tide data, data covering maintenance activities, and data affected by biofouling, (b) the removal of implausible values, c) an outlier detection using the Hampel filter method, and (d) visual checks. Identified outlier were removed and synchronously removed across all associated parameters of the respective sensor.
This metadata refers to the vector dataset presenting, for NUTS3 regions, the average travel time to the nearest hospital in 2020, excluding hospitals located in the EEA potential flood-prone areas (https://sdi.eea.europa.eu/catalogue/srv/eng/catalog.search#/metadata/28c36420-c31b-440e-80c5-8064696f3517). The data has been developed by Eurostat to measure how easily basic services can be reached by the resident population, based on spatial analyses of the location of healthcare facilities, combined with the road network and the location of hospitals in the EEA potential flood-prone areas. Note that the accessibility could have been calculated across a national border. The data is included in the European Climate and Health Observatory: https://climate-adapt.eea.europa.eu/observatory. The European Climate and Health Observatory platform provides easy access to a wide range of relevant publications, tools, websites and other resources related to climate change and human health.
Das Verbundprojekt 'BioRegio - Regionale Bioenergienutzung' übertrug die im BMU-Projekt 'Stoffstrom-Biomasse' erstellten Werkzeuge auf ausgewählte Modell-Regionen und überprüfte die Umsetzungsbedingungen für die nationalen Strategien zur nachhaltigen energetischen Nutzung von Biomasse. Neben EDV- und Datenfragen wurde vom Öko-Institut dabei auch ein Werkzeug zur Berechnung der regionalen Wertschöpfung erstellt. Die Modellregionen waren folgende (in Klammern: betreuendes Institut): Naturpark Saar-Hunsrück (IZES + IfAS), Südlicher Oberrhein und Kiel-Eckernförde-Rendsburg-Neumünster (Öko-Institut), Emscher-Lippe (FhI-UMSICHT), Mecklenburg Ost und Mittelsachsen (IE). Informationen zu den Modellregionen finden sich unter www.bioregio.info
This series refers to datasets related to the potential occurrence of a climate-induced physical event or trend that may cause loss of life, injury, or other health impacts, as well as damage and loss to property, infrastructure, livelihoods, service provision, ecosystems and environmental resources. It includes datasets on flooding, drought, urban heat island and heatwaves, extreme temperatures and precipitations, fire danger as well as climate suitability for vectors of infectious diseases. The datasets are part of the European Climate Adaptation Platform (Climate-ADAPT) accessible here: https://climate-adapt.eea.europa.eu/
Die landschaftsweite Modellierung des reaktiven Stofftransports beinhaltet eine nichteindeutige Auswahl von Teilmodellen (konzeptionelle Unsicherheit). Die vorliegende Komplexität der Landschaft macht den Einsatz komplexer Modelle erforderlich, wobei eine zu große Komplexität problematisch ist: solche Modelle lassen sich an eine Vielzahl von Datensätzen anpassen, besitzen aber nur begrenzte Vorhersagekraft. Das Projekt wird die konzeptionelle Unsicherheit des genutzten Modells untersuchen und quantifizieren, und prüfen, ob das Modell zulässig im Sinne der verfügbaren Daten ist. Das Modell wird dann genutzt, um Monitoringstrategien und die damit verbundene Modellierungs- und Feldaktivitäten des gesamten Konsortiums zu optimieren.
This series refers to datasets related to the presence of people; livelihoods; species or ecosystems; environmental functions, services, and resources; infrastructure; or economic, social, or cultural assets in places and settings that could be adversely affected by climate hazards, including flooding, wildfires and urban heat island effects. The datasets are part of the European Climate Adaptation Platform (Climate-ADAPT) accessible here: https://climate-adapt.eea.europa.eu/
Swath sonar bathymetry data were acquired during cruise AL652/2 with the research vessel RV ALKOR using a hull-mounted Kongsberg EM2040 multibeam echosounder (MBES). The cruise took place between 25.05.2026 - 02.06.2026 in the German Baltic Sea. The approximate depth range of the mapped area is between 10-20 m. To improve MBES data quality, sound velocity profile (SVP) casts were conducted in the vicinity of the mapped area prior to and after each survey using a Sound Velocity Probe. The data set includes data from the 'Adlergrund', located within the Pommeranian Bay/Rønne Bank Nature Conservation Area (NCA). The survey was carried out to support baseline habitat studies in this region. Data processing involved the application of a weak spline filter and manual cleaning to remove erroneous soundings, performed using Qimera (https://qps.nl/qimera/#). A bathymetric raster was generated and exported in GeoTIFF format with a spatial resolution of 0.25 m (negative depth values), referenced to WGS84 as the vertical datum and projected in UTM coordinates.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 4358 |
| Europa | 46 |
| Global | 3 |
| Kommune | 72 |
| Land | 439 |
| Schutzgebiete | 4 |
| Weitere | 109 |
| Wirtschaft | 54 |
| Wissenschaft | 2363 |
| Zivilgesellschaft | 114 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 516 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 4176 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 5 |
| Taxon | 1 |
| Text | 236 |
| Umweltprüfung | 51 |
| unbekannt | 339 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 354 |
| Offen | 4893 |
| Unbekannt | 79 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4340 |
| Englisch | 1330 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 216 |
| Bild | 32 |
| Datei | 352 |
| Dokument | 271 |
| Keine | 2797 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 2 |
| Webdienst | 4 |
| Webseite | 1837 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 3271 |
| Lebewesen und Lebensräume | 3695 |
| Luft | 2932 |
| Mensch und Umwelt | 5320 |
| Wasser | 2375 |
| Weitere | 5269 |