Rewetting peatlands is an important measure to reduce greenhouse gas (GHG) emissions. However, after rewetting, the areas are highly heterogeneous in terms of GHG exchange, which depends on water level and source, vegetation, previous use, and duration of rewetting. These challenging conditions require new technologies that go beyond discrete sampling. Here we present data from two autonomous lander platforms deployed at the sediment-water interface (bottom lander) of a shallow coastal peatland (approx. 1 m water depth) that was rewetted by brackish water from the Baltic Sea, thus becoming part of the coastal water through a permanent connection. These landers were equipped with six commercially available state-of-the-art sensors, and temporal high-resolution measurements of physico-chemical variables, including partial pressures of carbon dioxide (CO2) and methane (CH4), were made. The resolution of the field data ranged from 10 seconds to 120 minutes and was obtained for partial pressure of CO2 (Contros HydroC-CO2) and CH4 (Contros HydroC-CH4), temperature, salinity, pressure (water depth), oxygen (O2) (CTD-O2 with SBE-37SMP-ODO), the concentrations of phosphate (SBE HydroCycle PO4), nitrate (SBE SUNA V2), chlorophyll a and the turbidity (both with SBE-FLNTUSB ECO) as stationary measurements at two different locations in close proximity. The CTD and oxygen measurements provide exact water depth data for the respective lander locations. In the other data sets (e.g., CO2 measurements) rounded data are inserted instead of the exact depth data, which is 0.6 m for lander_1 and 0.9 m for lander_2. SUNA raw data are provided for completeness. However, we found them of insufficient quality to estimate nitrate concentrations due to interferences and biofouling. The deployment and recovery of the landers, and thus the measurements, took place between 02 June 2021 and 09 August 2021, and the sensors were operated under permanent wired power supply and a centralized timestamp. The sensors were maintained and cleaned bi-weekly. Results show considerable temporal fluctuations expressed as multi-day, diurnal, and event-based variability, with spatial differences caused by biologically-dominated variables.
Rewetting peatlands is an important measure to reduce greenhouse gas (GHG) emissions. However, after rewetting, the areas are highly heterogeneous in terms of GHG exchange, which depends on water level and source, vegetation, previous use, and duration of rewetting. These challenging conditions require new technologies that go beyond discrete sampling. Here we present data from two autonomous lander platforms deployed at the sediment-water interface (bottom lander) of a shallow coastal peatland (approx. 1 m water depth) that was rewetted by brackish water from the Baltic Sea, thus becoming part of the coastal water through a permanent connection. These landers were equipped with six commercially available state-of-the-art sensors, and temporal high-resolution measurements of physico-chemical variables, including partial pressures of carbon dioxide (CO2) and methane (CH4), were made. The resolution of the field data ranged from 10 seconds to 120 minutes and was obtained for partial pressure of CO2 (Contros HydroC-CO2) and CH4 (Contros HydroC-CH4), temperature, salinity, pressure (water depth), oxygen (O2) (CTD-O2 with SBE-37SMP-ODO), the concentrations of phosphate (SBE HydroCycle PO4), nitrate (SBE SUNA V2), chlorophyll a and the turbidity (both with SBE-FLNTUSB ECO) as stationary measurements at two different locations in close proximity. The CTD and oxygen measurements provide exact water depth data for the respective lander locations. In the other data sets (e.g., CO2 measurements) rounded data are inserted instead of the exact depth data, which is 0.6 m for lander_1 and 0.9 m for lander_2. SUNA raw data are provided for completeness. However, we found them of insufficient quality to estimate nitrate concentrations due to interferences and biofouling. The deployment and recovery of the landers, and thus the measurements, took place between 02 June 2021 and 09 August 2021, and the sensors were operated under permanent wired power supply and a centralized timestamp. The sensors were maintained and cleaned bi-weekly. Results show considerable temporal fluctuations expressed as multi-day, diurnal, and event-based variability, with spatial differences caused by biologically-dominated variables.
Standorte der vorhandenen Bioenergieanlagen im Landkreis Göttingen. Es handelt sich um Anlagen zur Erzeugung regenerativer Energien (Biogas) aus Biomasse durch Vergärung. Biogas stellt eine wichtige und vielseitige Form der Bioenergie aus der Landwirtschaft dar. Die neuen Anlagen setzen fast ausnahmslos nachwachsende Rohstoffe (NaWaRo) wie Mais, Getreide, Hirse, Zuckerrüben, Sonnenblumen und teilweise Aufwuchs von Grünland mit oder ohne Gülle ein. Biogas wird derzeit überwiegend dezentral produziert und als Strom- und Wärmelieferant genutzt. Aufgrund dieser Dezentralität der Anlagen, die dadurch begründet ist, dass das primäre Ausgangsmaterial für die Biogaserzeugung wie Gülle oder Energiepflanzen aufgrund der niedrigen Energiedichte aus ökonomischen Gründen in der Regel nicht über längere Distanzen transportiert werden kann, ist die Integration guter Wärmenutzungskonzepte nicht immer möglich.
Windenergieanlagen werden als sichere und umweltfreundliche Energieversorgung angesehen. Sie sollen die Versorgung mit erneuerbaren Energien unterstützen und dazu beitragen, die CO2-Emissionen zu senken. Damit soll ein Beitrag geleistet werden, um eine Erderwärmung um mehr als zwei Grad gegenüber der Vorindustrialisierung Mitte des 18. Jahrhunderts noch zu verhindern. Der Datensatz beinhaltet die Standorte der vorhandenen Windenergieanlagen (WEA) im Landkreis Göttingen.
Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 10 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 105 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
Der interoperable INSPIRE-Darstellungsdienst (WMS) Production and Industrial Facilities gibt einen Überblick über die Anlagen nach Industrieemissions-Richtlinie (IED) in Brandenburg. Der Datenbestand beinhaltet die Punktdaten zu den betriebenen und nach IE-Richtlinie relevanten Anlagen aus dem Anlageninformationssystem LIS-A. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation "Production and Industrial Facilities" (D2.8.III.8_v3.0) liegen die Inhalte der IED-Anlagen INSPIREkonform vor. Der WMS beinhaltet 2 Layer: "ProductionFacility" (Betriebsstätte) und "ProductionInstallation" (Anlage). Der ProductionFacility-Layer wird gem. INSPIRE-Vorgaben nach Wirstschaftszweigen (NACE-Kategorien) untergliedert in: - PF.AgricultureForestryAndFishing: Land- und Forstwirtschaft, Fischerei (NACE-Kategorie "A") - PF.MiningAndQuarrying: Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden (NACE-Kategorie "B") - PF.Manufacturing: Verarbeitendes Gewerbe/ Herstellung von Waren (NACE-Kategorie "C") - PF.ElectricityGasSteamAndAirConditioningSupply: Energieversorgung (NACE-Kategorie "D") - PF.WaterSupplySewageWasteManagementAndRemediationActivities: Wasserversorgung, Abwasser- und Abfallentsorgung und Beseitigung von Umweltverschmutzungen (NACEKategorie "E") - PF.Construction: Baugewerbe/Bau (NACE-Kategorie "F") - PF.WholesaleAndRetailTradeRepairOfMotorVehiclesAndMotocycles: Handel, Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen (NACE-Kategorie "G") - PF.TransportationAndStorage: Verkehr und Lagerei (NACE-Kategorie "H") - PF.AdministrativeAndSupportServiceActivities: Erbringung von sonstigen wirtschaftlichen Dienstleistungen (NACE-Kategorie "N") - PF.OtherServiceActivities: Erbringung von sonstigen Dienstleistungen (NACE-Kategorie "S") Maßstab: 1:500000; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null
Der interoprable INSPIRE-Viewdienst (WMS) gibt einen Überblick über die betriebenen Großfeuerungs- und Abfallverbrennungsanlagen (GFA) in Brandenburg. Der Datenbestand beinhaltet die Punktdaten zu Betriebsstätten, Anlagen und Anlagenteilen. Datenquelle ist das Anlageninformationssystem "LIS-A". Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation "Production and Industrial Facilities" (D2.8.III.8_v3.0) liegen die Inhalte der großen Feuerungsanlagen INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet 3 Layer: - "ProductionFacility" (Betriebsstätte) - "ProductionInstallation" (Anlage) - "ProductionInstallationPart" (Anlagenteil) Der ProductionFacility-Layer wird gem. INSPIRE Vorgaben nach Wirstschaftszweigen (NACE-Kategorien) untergliedert in: - PF.MiningAndQuarrying: Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden (NACE-Kategorie "B") - PF.Manufacturing: Verarbeitendes Gewerbe/ Herstellung von Waren (NACE-Kategorie "C") - PF.ElectricityGasSteamAndAirConditioningSupply: Energieversorgung (NACE-Kategorie "D") - PF.WaterSupplySewageWasteManagementAndRemediationActivities: Wasserversorgung, Abwasser und Abfallentsorgung und Beseitigung von Umweltverschmutzungen (NACE-Kategorie "E") - PF.OtherServiceActivities: Erbringung von sonstigen Dienstleistungen (NACE-Kategorie "S")
Der Kartendienst (WFS Gruppe) stellt die Daten der Potenzialbereiche für Freiflächen-Photovoltaikanlagen aus dem Freiflächen-Photovoltaik-Entwicklungskonzept der Gemeinde Schmelz dar.:Der Datensatz stellt die Potenzialbereiche für Freiflächen-Photovoltaikanlagen der Gemeinde Schmelz dar. Unterteilt in weitgehend restriktionsfrei und mit besonderem Abwägungserfordernis.
<p>Die Stadt Konstanz hat am 02. Mai 2019 als erste deutsche Stadt den kommunalen Klimanotstand ausgerufen. Am 2. Mai 2019 beschloss der Konstanzer Gemeinderat einstimmig die Resolution zum Klimanotstand. Die Resolution fordert, dem Thema Klimaschutz in Konstanz "höchste Priorität" einzuräumen. Was hat sich seit dem 2. Mai 2019 im kommunalen Klimaschutz getan? </p> <p>Dieser Datensatz gibt einen Gesamtüberblick über die vielfältigen klimarelevanten Maßnahmen in der Stadtverwaltung und ihren Beteiligungen. Innerhalb der städtischen Handlungsfelder "Gebäude und Energieversorgung", "Stadtplanung und Mobilität", "Wirken nach außen" und "Wirken nach innen" sowie bei den städtischen Beteiligungen (ohne definierten Beginn) wurden 2019 über 70 zusätzliche Klimaschutz-Maßnahmen gesammelt. Mehr Informationen finden sie im <strong><a href="https://www.konstanz.de/site/Konstanz/get/documents_E-952507350/konstanz/Dateien/Leben%20in%20Konstanz/Umwelt-%20u.%20Naturschutz/Klimaschutzbericht%201-2020_final.pdf">1. Klimaschutzbericht der Stadt Konstanz 2019</a>.</strong></p> <p>Alle weiteren Klimaschutzberichte finden Sie<strong> <a href="https://www.konstanz.de/stadtwandel/konzepte+und+chronologie/klimaschutzbericht">hier</a>.</strong></p> <p><strong>Quelle: </strong>Stadt Konstanz</p> <p> </p>
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 9522 |
| Europa | 245 |
| Kommune | 106 |
| Land | 594 |
| Weitere | 125 |
| Wirtschaft | 10 |
| Wissenschaft | 1295 |
| Zivilgesellschaft | 272 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 2 |
| Daten und Messstellen | 47 |
| Ereignis | 15 |
| Förderprogramm | 4920 |
| Gesetzestext | 2 |
| Hochwertiger Datensatz | 28 |
| Infrastruktur | 9 |
| Lehrmaterial | 2 |
| Text | 4606 |
| Umweltprüfung | 101 |
| unbekannt | 366 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 469 |
| Offen | 5203 |
| Unbekannt | 4422 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 9785 |
| Englisch | 862 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4377 |
| Bild | 6 |
| Datei | 4459 |
| Dokument | 4610 |
| Keine | 3278 |
| Multimedia | 3 |
| Unbekannt | 4 |
| Webdienst | 137 |
| Webseite | 2119 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 5199 |
| Lebewesen und Lebensräume | 6205 |
| Luft | 3194 |
| Mensch und Umwelt | 10094 |
| Wasser | 2681 |
| Weitere | 7929 |