Das Projekt BE-Cult wird sich mit der Biodiversität von nitratammonifizierenden (syn. Dissimilatorischen Nitrat-zu-Ammoniumreduzierenden, DNRA) Bakterien in Böden von wenig und intensiv genutzten Grünländern der Biodiversitätsexploratorien (BEs) an allen Grünland-VIPs (very intensively studied plots) beschäftigen. Die Funktion Stickstoff (N) durch DNRA-Bakterien im Boden zu halten, wurde lange Zeit nur wenig wahrgenommen und die quantitative Rolle bei der Lachgas-Freisetzung aus Böden nicht untersucht. Aus diesem Grund gibt es umfassende Informationen zur Biodiversität und Ökophysiologie von denitrifizierenden aber nicht zu DNRA-Boden- Mikroorganismen. Die Konsequenz dieser historischen Entwicklung ist, dass heute wenig über die Ökophysiologie und Bedeutung der DNRA Bakterien im N-Kreislauf terrestrischer Ökosysteme bekannt ist. Im Gegensatz zu den DNRA-Bakterien, bilden Dentrifikanten N-haltige Gase als Endprodukt ihres Stoffwechsels, die substantiell zum N-Verlust in Böden beitragen. Dahingegen reduzieren DNRA Bakterien Nitrat hauptsächlich zu Ammonium, das im Boden verbleibt und als wichtiger Pflanzennährstoff dient. Beide Bakteriengrupppen bilden das potente Treibhausgas Lachgas und tragen damit zur globalen Erwärmung bei. Das Hauptanliegen des Projektes BE-Cult ist es den Einfluss der Landnutzungsintensität auf diese wichtigen Mikroorganismen im N-Kreislauf von Böden zu untersuchen. In einem Hochdurchsatz-Kultivierungs-Ansatz (einschl. MALDI TOF MS für eine schnelle Stammidentifikation und verschiedene Tests zur physiologischen Charakterisierung des Nitrat- Stoffwechsels) werden über 10.000 Reinkulturen charakterisiert und entsprechend ihrer Phylogenie und Nitrat-Physiologie gruppiert. Aus dieser Stammsammlung werden 100 Isolate genom-sequenziert. Basierend auf den genomischen Informationen werden PCR-Primer funktioneller Genmarker entwickelt und verbessert um dann die funktionellen Genmarker in DNA-Extrakten der Grünland-VIPs zu quantifizieren. Zusammen mit Partnern in den BEs wird die relative Bedeutung der DNRA-Bakterien (insbesondere ihrer relativen Aktivität im Vergleich zu Denitrifikanten) in Meta-Transkriptom Datensätzen evaluiert. Letztendlich werden die so gewonnen Daten in multivariaten Analysen bestehend aus funktionellen Genmarker-Abundanzen, physiologischen 'traits' und auch abiotischen wie biotischen Parametern verwendet um die Verteilungsmuster von DNRA Bakterien in Böden zu erklären und ihre ökologischen Nischen besser definieren zu können.
<p>AMELAG-Abwassermonitoring für die epidemiologische Lagebewertung</p><p>Im Projekt „Abwassermonitoring für die epidemiologische Lagebewertung“ erheben das Umweltbundesamt und Robert Koch-Institut die Viruslast von Krankheitserregern im Abwasser. Dabei wird von einem interdisziplinären Team unmittelbar der One-Health Gedanke umgesetzt: Forschungsdaten aus dem Bereich Umwelt und öffentliche Gesundheit werden zeitnah ausgewertet, vereinigt und öffentlich bereitgestellt.</p><p>AMELAG - kurz erklärt</p><p><ul><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=4E4orTB6wLs&list=PLCh-G-AnLKePFJebW5ij393ifBM24buku&index=1">Was ist Abwassersurveillance (Youtube-Link)</a></li><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=tQNoqmj3GzA&list=PLCh-G-AnLKePFJebW5ij393ifBM24buku&index=3">Wastewater monitoring - how does it work? (Youtube-Link)</a></li><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DRevQm2rne4&list=PLCh-G-AnLKePFJebW5ij393ifBM24buku&index=2">Welche Erreger sind geeignet? (Youtube-Link)</a></li><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=JWc1Eyq-bFo&list=PLCh-G-AnLKePFJebW5ij393ifBM24buku&index=4">Wastewater monitoring - Which infectious agents are suitable? (Youtube-Link)</a></li></ul></p><p>Gemeinsam für die Gesundheit aller</p><p></p><p>Das Umweltbundesamt (UBA) und das Robert Koch-Institut (RKI) erfassen im Kooperationsvorhaben „Abwassermonitoring für die epidemiologische Lagebewertung“ (AMELAG), ob und in welcher Häufigkeit SARS-CoV-2-Virusgenfragmente deutschlandweit im Abwasser vorkommen. So kann die lokale Verbreitung von Viren wie SARS-CoV-2, Influenzaviren und weiteren Erregern zeitnah erfasst und beurteilt werden. Im ersten Projektabschnitt (2023-2024) wurden ca. 170 Kläranlagen überwacht, seit 2025 werden Abwasserproben von noch ca. 50 Kläranlagen zweimal wöchentlich untersucht. Das vereinfachte Monitoringspektrum deckt immer noch Abwasserdaten von etwa 25 % der Bevölkerung ab. An diesem durch das Bundesministerium für Gesundheit (BMG) geförderten Kooperationsprojekt sind auch das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV), sowie die für Gesundheit und Umweltschutz verantwortliche Behörden der 16 Bundesländer (unterschiedlich ausgeprägt) beteiligt.</p><p>Das AMELAG-Vorhaben setzt den etablierten One-Health-Gedanken in vorbildlicher Weise um: Wissenschaftler*innen unterschiedlichster Fachdisziplinen arbeiten hier Hand in Hand und über die Grenzen ihrer einzelnen Fachgebiete hinweg. Nur durch diese Zusammenarbeit können die Expertisen aus den Bereichen Umwelt- und Naturwissenschaften, Gesundheitswissenschaften und öffentlicher Gesundheit, Data Science und Statistik das Abwasser als verlässliche Datenquelle für die Information der Öffentlichkeit und eine evidenzbasierte Politikberatung erschließen.</p><p>Ablauf der Abwassersurveillance in AMELAG</p><p>Verschiedene Krankheitserreger und deren Abbauprodukte reichern sich in menschlichen Ausscheidungen (z.B. Stuhl und Speichel) an und gelangen in das Abwasser. Abwasserproben werden zweimal pro Woche am Zulauf von Kläranlagen entnommen. In der Regel wird nach der ersten mechanischen Reinigung, dem Rechen und dem Sandfang, automatisiert eine 24h-Mischprobe gewonnen.</p><p>Diese Proben werden gekühlt in ein Labor transportiert und mit geeigneten Anreicherungsmethoden aufbereitet. Die Erbinformation (DNA/RNA) wird anschließend extrahiert und die vorhandenen Virusgenfragmente mittels der Polymerase-Kettenreaktion (engl. polymerase chain reaction, PCR) quantitativ erfasst. Neben den Routinemessungen auf Genfragmente von SARS-CoV-2, Influenzaviren und den Humanen Respiratorischen Synzytial Viren (RSV), werden am Umweltbundesamt auch verschiedene weitere Methoden zum Nachweis weiterer, klinisch relevanter Infektionserreger entwickelt und etabliert.</p><p>Nach einer Datenprüfung hinsichtlich Qualität und Plausibilität, werden die Monitoringdaten von den datenliefernden Stellen in die eigens dazu eingerichtete Datenbank „Pathogene im Abwasser“ (<a href="https://app.pia-monitor.de/">PiA-Monitor</a>) am Umweltbundesamt eingepflegt und verwaltet. Dort werden sie weiterverarbeitet, um witterungsbedingte Schwankungen des Rohabwasserstroms auszugleichen („Normalisierung“). Die normalisierten Datenwerte werden anschließend vom <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/r?tag=RKI#alphabar">RKI</a> als Verlaufskurve dargestellt, einer Trendberechnung unterzogen und im<a href="https://www.rki.de/DE/Content/Institut/OrgEinheiten/Abt3/FG32/Abwassersurveillance/Abwassersurveillance.html#doc16726580bodyText1">AMELAG-Wochenbericht</a>sowie im<a href="https://infektionsradar.gesund.bund.de/de">Infektionsradar</a>durch RKI und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/b?tag=BMG#alphabar">BMG</a> veröffentlicht. Zusammen mit anderen<a href="https://www.rki.de/DE/Themen/Infektionskrankheiten/Antibiotikaresistenz/Kommission-ART/Surveillance/Surveillance_Resistenzen_gesamt.html?templateQueryString=Surveillance-Systemen">Surveillance-Systemen</a>wird eine epidemiologische Bewertung vorgenommen, die wiederum das Ableiten von Maßnahmen für den Gesundheitsschutz der Menschen und eine evidenzbasierte Politikberatung unterstützt. Seit Ende Januar 2025 werden die Daten der nationalen Abwassersurveillance auch auf der europäischen Version<a href="https://arcgis.jrc.ec.europa.eu/portal/apps/dashboards/e296cdf0c0d042e6b60b07a351f2dc5c">The European Wastewater Surveillance Dashboard</a>gemeinsam mit den Abwassermonitoringdaten anderer EU-Länder veröffentlicht.</p><p>Wissenschaftliche Fragestellungen und Forschung am <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/u?tag=UBA#alphabar">UBA</a></p><p>Erarbeitung von Nachweisverfahren für den Nachweis von Infektionserregern und antimikrobiellen Resistenzen (AMR) und weiteren Public Health-relevanten viralen Erregern in Abwasserproben – Forschung am Umweltbundesamt im Fachgebiet Mikrobiologische Risiken</p><p>Es werden Methoden für den belastbaren Nachweis von relevanten Infektionserregern und deren Antibiotikaresistenzen sowie von Public-Health-relevanten viralen Erregern in Abwasserproben entwickelt. Der Fokus liegt dabei auf Enterobakterien mit klinisch wichtigen Antibiotikaresistenzen sowie auf Influenza A/B und weiteren respiratorischen oder gastrointestinalen Viren. Ein mehrstufiger Screening-Prozess kombiniert den direkten Nachweis lebender Bakterien, Resistenzgene und Sequenzinformationen mit massenspektrometrischen, molekularbiologischen und sequenzbasierten Verfahren. Gleichzeitig werden für virale Erreger neue Aufbereitungs- und Extraktionsmethoden erprobt, um Nukleinsäuren zu isolieren und anzureichern. Hierzu zählen die Entwicklung und Validierung von Konzentrationsverfahren, Versuchsreihen mit inaktivierten Viren oder viraler Nukleinsäure sowie Untersuchungen zur Ermittlung der Bestimmungsgrenzen. Das Ziel besteht darin, qualitätsgesicherte und robuste Labormethoden bereitzustellen, die durch fortlaufende Optimierung und Harmonisierung in die Abwassersurveillance integriert werden können.</p><p>Laborharmonisierung und Abwasserparameter – Forschung am Umweltbundesamt im Fachgebiet Abwasseranalytik, Überwachungsverfahren</p><p>Die derzeit gemessenen Konzentrationen von SARS-CoV-2, Influenzaviren und RSV im Abwasser werden im Rahmen von AMELAG von über 10 unterschiedlichen Laboren ermittelt. Dabei kommen unterschiedliche Methoden u. a. hinsichtlich Aufkonzentrierung der Probe, Extraktion der Viren-RNA, in der PCR nachgewiesene Gensequenzen sowie der verwendeten PCR-Analytik zum Einsatz.</p><p>Neben der Erfassung der Gensequenzen wird auch eine Reihe weiterer Parameter im Abwasserüberwacht überwacht. Vorrangiges Ziel ist, diese Daten zu nutzen um witterungsbedingte Schwankungen der Abwasserzusammensetzung auszugleichen, bzw. starke Schwankungen besser interpretieren zu können.</p><p>Datenplausibilisierung und Normalisierung – Forschung am Umweltbundesamt im Fachgebiet Abwassertechnikforschung, Abwasserentsorgung</p><p>Die Konzentration von Viren und anderen Erregern im Abwasser kann durch Veränderungen in der Abwasserzusammensetzung stark beeinflusst werden. Grund hierfür beispielsweise Niederschläge, aber auch Einleitungen aus Industrie und Gewerbe. Die Trenderkennung wird dadurch erschwert. Der Zufluss zur Kläranlage ist ein gängiger Parameter um diese Schwankungen in der Abwasserzusammensetzung abzubilden. Je nach Kläranlage und Kanalsystem können aber andere Parameter besser geeignet sein. Daher entwickelt das <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/u?tag=UBA#alphabar">UBA</a> Methoden, die eine standortspezifische Beurteilung unterschiedlicher Plausibilisierungs- und Normalisierungsansätze ermöglichen. Über ein automatisiertes Verfahren soll so der am besten geeignete Parameter identifiziert und mit dem entsprechenden Ansatz die Trenderkennung verbessert werden.</p><p>Zusammenfassend werden am UBA für die Abwassersurveillance notwendige technische Verfahrensabläufe entwickelt, weiter optimiert, harmonisiert und im Rahmen von Technischen Leitfäden dokumentiert. Dies betrifft die Probenahme, Labormethoden, Logistikkonzepte und den Bereich der Datenverarbeitung und -übermittlung an das RKI. Darüber hinaus engagiert sich das UBA im Bereich der Normung.</p><p>Weiterführende Literatur</p><p>Durch Forschungsarbeiten mit Beteiligung sowie direkt am Umweltbundesamt und Robert-Koch-Institut (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/r?tag=RKI#alphabar">RKI</a>) sind in den letzten Jahren zahlreiche wissenschaftliche Veröffentlichungen im Rahmen des Abwassermonitoring Projektes entstanden:</p><p></p>
Der Datensatz umfasst die Ergebnisdaten der Simulation des extremen Starkregenereignisses vom 29.05.2018 in Wuppertal, im Oktober 2022 ausgeführt durch die Dr. Pecher AG (Erkrath) im Auftrag der Stadt Wuppertal, beauftragt über die Wuppertaler Stadtwerke WSW Energie und Wasser AG. Der Datensatz ist Teil von Version 2.1 der Starkregensimulationen, die die Dr. Pecher AG seit 2018 in unregelmäßigen Abständen für die Stadt Wuppertal berechnet. Die Simulationsansätze werden mit jeder neuen Version verfeinert. Außerdem werden die zum jeweiligen Berechnungszeitpunkt erkannten Fehler, insbesondere im verwendeten Geländemodell, korrigiert. Die Simulation berücksichtigt den Regenwasserabfluss im Kanalnetz und durch Überstau aus dem Kanalnetz austretendes Wasser mit einem vereinfachten Modellansatz, ebenso die verschiedenen Abflussgeschwindigkeiten auf Oberflächen mit unterschiedlicher Rauheit. Ab Version 2.1 wird ein moderater Versickerungsansatz in der Simulation berücksichtigt. Zusätzlich wird die Wupper mit einem unendlichen Fassungsvermögen für das zufließende Regenwasser modelliert. Es kann in den Simulationen damit nicht mehr zu einem Rückstau kommen, bei dem das Regenwasser Flächen in der Talsohle überflutet, weil es von der Wupper nicht mehr abgeleitet werden kann. Wichtiger Hinweis: Die Simulationsergebnisse sind beim aktuellen Stand der Technik keine exakten Vorhersagen des Verlaufs zukünftiger Ereignisse. Sie enthalten noch nicht erkannte Modellfehler und vernachlässigen einige Wirkungszusammenhänge, zu denen keine auskömmlichen Daten vorliegen, z. B. den Wasserrückhalt durch die Überflutung von Kellergeschossen. Die Ergebnisse haben daher eine Tendenz zur lokalen Überzeichnung der Wassertiefen, die sich bei einem realen Regen der angenommenen Stärke einstellen würden. Die Simulationsergebnisse eignen sich aber gut zur Identifikation und Lokalisierung der Gefährdungen durch Starkregen, z. B. mit Hilfe der von der Stadt Wuppertal und den Wuppertaler Stadtwerken publizierten interaktiven Starkregengefahrenkarte. Als Niederschlag wurden in der Simulation die während des extremen Starkregenereignisses vom 29.05.2018 gemessenen Regenmengen verwendet, die ungleichmäßig über das Stadtgebiet verteilt waren, also ein sogenannter Naturregen. Im Zentrum des Unwetters hatte das Regenereignis eine Stärke bis zu Starkregenindex 11 (SRI 11). Als Ergebnisse werden drei TIFF- Dateien mit einer Auflösung von 1 m (quadratische Pixel, deren Kantenlänge 1 m in der Realwelt entspricht) und Georeferenzierung über TIFF World Files unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) angeboten. Die Pixelwerte in den drei Dateien geben die maximale Wassertiefe, die maximale Fließgeschwindigkeit und die Richtung der maximalen Fließgeschwindigkeit an, die für die jeweilige Rasterzelle im Verlauf der Simulation berechnet werden.
Der Datensatz umfasst die Ergebnisdaten der Simulation eines synthetischen Starkregenereignisses mit dem Starkregenindex 10 (SRI 10), im Oktober 2022 ausgeführt durch die Dr. Pecher AG (Erkrath) im Auftrag der Stadt Wuppertal, beauftragt über die Wuppertaler Stadtwerke WSW Energie und Wasser AG. Der Datensatz ist Teil von Version 2.1 der Starkregensimulationen, die die Dr. Pecher AG seit 2018 in unregelmäßigen Abständen für die Stadt Wuppertal berechnet. Die Simulationsansätze werden mit jeder neuen Version verfeinert. Außerdem werden die zum jeweiligen Berechnungszeitpunkt erkannten Fehler, insbesondere im verwendeten Geländemodell, korrigiert. Die Simulation berücksichtigt den Regenwasserabfluss im Kanalnetz und durch Überstau aus dem Kanalnetz austretendes Wasser mit einem vereinfachten Modellansatz, ebenso die verschiedenen Abflussgeschwindigkeiten auf Oberflächen mit unterschiedlicher Rauheit. Ab Version 2.1 wird ein moderater Versickerungsansatz in der Simulation berücksichtigt. Zusätzlich wird die Wupper mit einem unendlichen Fassungsvermögen für das zufließende Regenwasser modelliert. Es kann in den Simulationen damit nicht mehr zu einem Rückstau kommen, bei dem das Regenwasser Flächen in der Talsohle überflutet, weil es von der Wupper nicht mehr abgeleitet werden kann. Wichtiger Hinweis: Die Simulationsergebnisse sind beim aktuellen Stand der Technik keine exakten Vorhersagen des Verlaufs zukünftiger Ereignisse. Sie enthalten noch nicht erkannte Modellfehler und vernachlässigen einige Wirkungszusammenhänge, zu denen keine auskömmlichen Daten vorliegen, z. B. den Wasserrückhalt durch die Überflutung von Kellergeschossen. Die Ergebnisse haben daher eine Tendenz zur lokalen Überzeichnung der Wassertiefen, die sich bei einem realen Regen der angenommenen Stärke einstellen würden. Die Simulationsergebnisse eignen sich aber gut zur Identifikation und Lokalisierung der Gefährdungen durch Starkregen, z. B. mit Hilfe der von der Stadt Wuppertal und den Wuppertaler Stadtwerken publizierten interaktiven Starkregengefahrenkarte. Als Niederschlag wurde in der Simulation ein extremes Starkregenereignis mit einer Dauer von 1 Stunde und einer Niederschlagsmenge von 90 l/m² in ganz Wuppertal angenommen. Für ein solches Regenereignis kann auf der Grundlage der seit 1960 vorliegenden Regenaufzeichnungen keine statistische Wiederkehrzeit bestimmt werden. Der zeitliche Verlauf des Regenereignisses wurde als Blockregen mit konstanter Intensität modelliert. Als Ergebnisse werden drei TIFF- Dateien mit einer Auflösung von 1 m (quadratische Pixel, deren Kantenlänge 1 m in der Realwelt entspricht) und Georeferenzierung über TIFF World Files unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) angeboten. Die Pixelwerte in den drei Dateien geben die maximale Wassertiefe, die maximale Fließgeschwindigkeit und die Richtung der maximalen Fließgeschwindigkeit an, die für die jeweilige Rasterzelle im Verlauf der Simulation berechnet werden.
Der Datensatz umfasst die Ergebnisdaten der Simulation eines synthetischen Starkregenereignisses mit dem Starkregenindex 6 (SRI 6), im Oktober 2022 ausgeführt durch die Dr. Pecher AG (Erkrath) im Auftrag der Stadt Wuppertal, beauftragt über die Wuppertaler Stadtwerke WSW Energie und Wasser AG. Der Datensatz ist Teil von Version 2.1 der Starkregensimulationen, die die Dr. Pecher AG seit 2018 in unregelmäßigen Abständen für die Stadt Wuppertal berechnet. Die Simulationsansätze werden mit jeder neuen Version verfeinert. Außerdem werden die zum jeweiligen Berechnungszeitpunkt erkannten Fehler, insbesondere im verwendeten Geländemodell, korrigiert. Die Simulation berücksichtigt den Regenwasserabfluss im Kanalnetz und durch Überstau aus dem Kanalnetz austretendes Wasser mit einem vereinfachten Modellansatz, ebenso die verschiedenen Abflussgeschwindigkeiten auf Oberflächen mit unterschiedlicher Rauheit. Ab Version 2.1 wird ein moderater Versickerungsansatz in der Simulation berücksichtigt. Zusätzlich wird die Wupper mit einem unendlichen Fassungsvermögen für das zufließende Regenwasser modelliert. Es kann in den Simulationen damit nicht mehr zu einem Rückstau kommen, bei dem das Regenwasser Flächen in der Talsohle überflutet, weil es von der Wupper nicht mehr abgeleitet werden kann. Wichtiger Hinweis: Die Simulationsergebnisse sind beim aktuellen Stand der Technik keine exakten Vorhersagen des Verlaufs zukünftiger Ereignisse. Sie enthalten noch nicht erkannte Modellfehler und vernachlässigen einige Wirkungszusammenhänge, zu denen keine auskömmlichen Daten vorliegen, z. B. den Wasserrückhalt durch die Überflutung von Kellergeschossen. Die Ergebnisse haben daher eine Tendenz zur lokalen Überzeichnung der Wassertiefen, die sich bei einem realen Regen der angenommenen Stärke einstellen würden. Die Simulationsergebnisse eignen sich aber gut zur Identifikation und Lokalisierung der Gefährdungen durch Starkregen, z. B. mit Hilfe der von der Stadt Wuppertal und den Wuppertaler Stadtwerken publizierten interaktiven Starkregengefahrenkarte. Als Niederschlag wurde in der Simulation ein außergewöhnliches Starkregenereignis mit einer Dauer von 2 Stunden und einer Niederschlagsmenge von 38,5 l/m² in ganz Wuppertal angenommen. Ein solches Regenereignis besitzt eine 50-jährliche statistische Wiederkehrzeit. Der zeitliche Verlauf des Regenereignisses wurde als Eulerregen Typ II modelliert. Hierbei werden in 5-Minuten-Abschnitten unterschiedliche Intensitäten angenommen, die bis zur maximalen Intensität schnell und gleichmäßig ansteigen, dann stark abfallen und danach allmählich abklingen. Als Ergebnisse werden drei TIFF- Dateien mit einer Auflösung von 1 m (quadratische Pixel, deren Kantenlänge 1 m in der Realwelt entspricht) und Georeferenzierung über TIFF World Files unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) angeboten. Die Pixelwerte in den drei Dateien geben die maximale Wassertiefe, die maximale Fließgeschwindigkeit und die Richtung der maximalen Fließgeschwindigkeit an, die für die jeweilige Rasterzelle im Verlauf der Simulation berechnet werden.
Der Datensatz umfasst die Ergebnisdaten der Simulation eines synthetischen Starkregenereignisses mit dem Starkregenindex 7 (SRI 7), im Oktober 2022 ausgeführt durch die Dr. Pecher AG (Erkrath) im Auftrag der Stadt Wuppertal, beauftragt über die Wuppertaler Stadtwerke WSW Energie und Wasser AG. Der Datensatz ist Teil von Version 2.1 der Starkregensimulationen, die die Dr. Pecher AG seit 2018 in unregelmäßigen Abständen für die Stadt Wuppertal berechnet. Die Simulationsansätze werden mit jeder neuen Version verfeinert. Außerdem werden die zum jeweiligen Berechnungszeitpunkt erkannten Fehler, insbesondere im verwendeten Geländemodell, korrigiert. Die Simulation berücksichtigt den Regenwasserabfluss im Kanalnetz und durch Überstau aus dem Kanalnetz austretendes Wasser mit einem vereinfachten Modellansatz, ebenso die verschiedenen Abflussgeschwindigkeiten auf Oberflächen mit unterschiedlicher Rauheit. Ab Version 2.1 wird ein moderater Versickerungsansatz in der Simulation berücksichtigt. Zusätzlich wird die Wupper mit einem unendlichen Fassungsvermögen für das zufließende Regenwasser modelliert. Es kann in den Simulationen damit nicht mehr zu einem Rückstau kommen, bei dem das Regenwasser Flächen in der Talsohle überflutet, weil es von der Wupper nicht mehr abgeleitet werden kann. Wichtiger Hinweis: Die Simulationsergebnisse sind beim aktuellen Stand der Technik keine exakten Vorhersagen des Verlaufs zukünftiger Ereignisse. Sie enthalten noch nicht erkannte Modellfehler und vernachlässigen einige Wirkungszusammenhänge, zu denen keine auskömmlichen Daten vorliegen, z. B. den Wasserrückhalt durch die Überflutung von Kellergeschossen. Die Ergebnisse haben daher eine Tendenz zur lokalen Überzeichnung der Wassertiefen, die sich bei einem realen Regen der angenommenen Stärke einstellen würden. Die Simulationsergebnisse eignen sich aber gut zur Identifikation und Lokalisierung der Gefährdungen durch Starkregen, z. B. mit Hilfe der von der Stadt Wuppertal und den Wuppertaler Stadtwerken publizierten interaktiven Starkregengefahrenkarte. Als Niederschlag wurde in der Simulation ein außergewöhnliches Starkregenereignis mit einer Dauer von 2 Stunden und einer Niederschlagsmenge von 42 l/m² in ganz Wuppertal angenommen. Ein solches Regenereignis besitzt eine 100-jährliche statistische Wiederkehrzeit. Der zeitliche Verlauf des Regenereignisses wurde als Eulerregen Typ II modelliert. Hierbei werden in 5-Minuten-Abschnitten unterschiedliche Intensitäten angenommen, die bis zur maximalen Intensität schnell und gleichmäßig ansteigen, dann stark abfallen und danach allmählich abklingen. Als Ergebnisse werden drei TIFF- Dateien mit einer Auflösung von 1 m (quadratische Pixel, deren Kantenlänge 1 m in der Realwelt entspricht) und Georeferenzierung über TIFF World Files unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) angeboten. Die Pixelwerte in den drei Dateien geben die maximale Wassertiefe, die maximale Fließgeschwindigkeit und die Richtung der maximalen Fließgeschwindigkeit an, die für die jeweilige Rasterzelle im Verlauf der Simulation berechnet werden.
Die Bundesanstalt für Gewässerkunde sammelt im Rahmen der Verwaltungsvereinbarung über den Datenaustausch im Umweltbereich, Ziffer 12.02. Oberirdische Binnengewässer des Anhangs I., Wasserstands-, Abfluss- und Stammdaten ausgewählter Pegel von den Ländern. Die Bereitstellung der o.g. Daten durch die Länder dient der Erfüllung der der Bundesrepublik Deutschland zufallenden Aufgaben aus supra- und internationalen Übereinkommen und Verpflichtungen. Darüber hinaus hat der Bund die Aufgabe, ein Gesamtbild zu wasserrelevanten Aspekten über die Ländergrenzen hinweg zu erstellen, um die Informationsbedürfnisse erfüllen zu können. Dieser Metadatensatz beschreibt "Umweltüberwachungseinrichtungen (EnvironmentalMonitoringFacility)" als Objektart des INSPIRE Annex-Thema III "Umweltüberwachung".
Dieser Datensatz beinhaltet die "Bauwerk am Gewässer (Man-made Object)" Objekte: "Damm oder Wehr (Dam or Wire)", "Überleitung (Crossing)", "Böschung" (Embankment)", "Furt (Ford)", "Schleuse (Lock)", "Uferbefestigung (ShorelineConstruction)" und "Siel (Sluice)" als Objektarten des INSPIRE Annex- Thema I "Gewässernetz (Hydrography)". Andere administrative Ebenen in Deutschland (Land, Bezirk, Kreis, Kommune) stellen gegebenenfalls zu diesem Thema Dienste in einer höheren räumlichen und zeitlichen Auflösung bereit.
Dieser Datensatz beinhaltet "Wasserlauf (Watercourse)" und "Stehendes Gewässer (StandingWater)" als Objektarten des INSPIRE Annex- Thema I "Gewässernetz". Andere administrative Ebenen in Deutschland (Land, Bezirk, Kreis, Kommune) stellen gegebenenfalls zu diesem Thema Dienste in einer höheren räumlichen und zeitlichen Auflösung bereit.
Dieser Datensatz beinhaltet "Einzugsgebiete (Drainage basin)" und "Flusseinzugsgebiete (River basin)" als Objektarten des INSPIRE Annex- Thema I "Gewässernetz". Andere administrative Ebenen in Deutschland (Land, Bezirk, Kreis, Kommune) stellen gegebenenfalls zu diesem Thema Dienste in einer höheren räumlichen und zeitlichen Auflösung bereit.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 982 |
| Kommune | 60 |
| Land | 134 |
| Wirtschaft | 8 |
| Wissenschaft | 18 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 839 |
| Taxon | 1 |
| Text | 40 |
| unbekannt | 164 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 78 |
| offen | 944 |
| unbekannt | 28 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 926 |
| Englisch | 234 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 44 |
| Bild | 3 |
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| Webdienst | 70 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 671 |
| Lebewesen und Lebensräume | 988 |
| Luft | 468 |
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