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Wasserschutzzonen KLE KR VIE WES

Wasserschutzzonen sind Bereiche zum Schutz des Grundwassers und oberirdischer Gewässer. Sie sind in unterschiedliche Zonen eingeteilt, in denen besondere Ge- und Verbote gelten. Die Grenzen der festgesetzten Wasserschutzzonen wurden durch die Veröffentlichung im Amtsblatt bindend. Daneben gibt es geplante oder nicht festgesetzte Wasserschutzzonen sowie Sonderschutzzonen. Der Datensatz zeigt die Schutzzonen in den Kreisen Kleve, Wesel und Viersen sowie der kreisfreien Stadt Krefeld. Folgende Unterteilung wird dargestellt: - festgelegt: Zone I, II, IIIa, IIIa1, IIIa2, IIIb und IIIc - geplant (Abgrenzung nicht flurstücksscharf): Zone I, II, IIIa und IIIb - Sonderschutzzone

Jagdbezirksfachdaten Kreis Kleve

Jagdbezirksfachdaten enthalten die personenbezogenen Daten der Mitglieder einer Jagdgenossenschaft und deren Erreichbarkeiten. Sie unterliegen dem Datenschutz und stehen nur berechtigten Personen der Verwaltung und der Polizei zur Verfügung. Sie sind durch ein Passwort für Unbefugte abgesichert. Der Datensatz wird in unregelmäßigem Rhythmus bei tatsächlichen Änderungen der Bezirke und/oder der Jagdgenossenschaftsmitglieder fortgeführt.

Biotopverbund (Linfos) Kreis Kleve

Der Biotopverbund dient der dauerhaften Sicherung der Populationen wild lebender Tiere und Pflanzen, einschließlich ihrer Lebensstätten, Biotope und Lebensgemeinschaften sowie der Bewahrung, Wiederherstellung und Entwicklung funktionsfähiger ökologischer Wechselbeziehungen. Als ein Fachkonzept des Naturschutzes sichert der Biotopverbund Kernflächen (Flächen mit herausragender Bedeutung für das Biotopverbundsystem) und Verbindungsflächen (Flächen mit besonderer Bedeutung für das Biotopverbundsystem). Die Kernflächen enthalten die aktuell geschützten Flächen und die naturschutzwürdigen Flächen des Biotopkatasters als wesentliche Bestandteile. Die Verbindungsflächen sollen die Ausbreitung bzw. den Austausch von Individuen benachbarter Populationen ermöglichen. Der Biotopverbund trägt zur besseren Verknüpfung der Natura-2000-Gebiete bei und ist damit auch ein Kernstück für den Erhalt und die Entwicklung der Biodiversität im Rahmen der nationalen Strategie zur biologischen Vielfalt. Die Sachdokumente zum Biotopverbund beinhalten fachspezifische Hinweise und Empfehlungen für den Schutz und die Entwicklung von geeigneten Lebensräumen, Lebensstätten und deren abiotische Standortverhältnisse, die Voraussetzung für ein intaktes Biotopverbundsystem sind. Die Daten stammen vom LANUK NRW und sind auf dem Kreis Kleve räumlich gefiltert.

Bejagbarkeit Kreis Kleve

Jagdbezirke sind Bezirke, in denen die Jagd ausgeübt werden darf. Sie sind entweder Eigenjagdbezirke oder gemeinschaftliche Jagdbezirke. Die Ausübung der Jagd ist im Bundesjagdgesetz (BJagdG) und im Landesjagdgesetz (LJG) geregelt. Dieser Datensatz enthält die Aufteilung im gesamten Kreis Kleve in ca. 300 Jagdbezirke. Die Grenzen der Jagdbezirke sind nicht flurstücks- oder grundstücksscharf erfasst, es erfolgt keine Untergliederung nach Bejagbarkeit. Der Datensatz entspricht den Jagdbezirken Kreis Kleve. Der Datensatz wird in unregelmäßigem Rhythmus bei tatsächlichen Änderungen der Bezirke fortgeführt.

Kompensationsflächen Kreis Kleve

Kompensationsflächenkataster Die unteren Naturschutzbehörden sind dazu verpflichtet, ein Ausgleichs- und Ersatzflächenkataster zu führen. Die Aufstellung des Katasters ermöglicht es, unter anderem einen graphischen Überblick über vorhandene Ausgleichs- und Ersatzflächen (Kompensationsflächen) zu erlangen. So können z.B. Doppelbelegungen ausgeschlossen werden, da die Fläche nun nicht mehr für andere Ausgleichs- und Ersatzflächenmaßnahmen herangezogen werden kann. Außerdem spielt die Erfassung solcher Flächen bei Planungen eine wichtige Rolle: Es werden Standortentscheidungen für Eingriffe, aber auch für Ausgleich beeinflusst. Gem. § 34 Abs. 1 Landesnaturschutzgesetz NRW (LNatSchG NRW) werden jedoch nur Flächen aufgenommen, die größer als 500 m² sind. Im Rahmen des Ausgleichs- und Ersatzflächenkataster sind auch die nach § 34 Absatz 5 des Bundesnaturschutzgesetzes durchgeführten Maßnahmen zur Sicherung des Zusammenhangs des Netzes Natura 2000 (Kohärenzsicherungsmaßnahmen), die nach § 44 Absatz 5 des Bundesnaturschutzgesetzes durchgeführten vorgezogenen Ausgleichsmaßnahmen (CEF-Maßnahmen) sowie die nach § 53 durchgeführten Schadensbegrenzungsmaßnahmen gesondert auszuweisen. CEF-Maßnahme - CEF-Maßnahmen (continuous ecological functionality-measures), auch vorgezogene Ausgleichsmaßnahmen genannt, sind Maßnahmen des Artenschutzes, die vor geplanten oder notwendigen Eingriffen stattfinden müssen. Sie sollen eine ökologisch-funktionale Kontinuität betroffener Tierarten oder Populationen sichern. Ersatzaufforstung – Ersatzaufforstungen sind Kompensationsmaßnahmen, bei denen Wald, der an anderer Stelle verloren gegangen ist, wiederhergestellt wird. Ein Waldersatz nach dem Landesforstgesetz stellt auch eine ökologische Aufwertung dar. Kohärenzsicherungsmaßnahme - Als Kohärenzsicherungsmaßnahmen werden Maßnahmen bezeichnet, die der Erhaltung des Zusammenhangs des Europäischen Schutzgebietsnetzwerkes Natura 2000 (EU-Vogelschutzgebiete und FFH-Gebiete) dienen. Maßnahmen zur Kohärenzsicherung zielen darauf ab, für die betroffenen Lebensraumtypen und Arten an anderer Stelle eine Verbesserung ihres Erhaltungszustands zu erreichen. Kompensationsfläche - Für Eingriffe in Natur und Landschaft werden Ausgleichs- oder Ersatzmaßnahmen vorgeschrieben, die geeignet sind, die jeweiligen Eingriffe in den Naturhaushalt wiedergutzumachen. Die gesetzlichen Anforderungen an die Handhabung der Eingriffsregelung sind den §§ 13 – 18 Bundesnaturschutzgesetz sowie den §§ 30-34 des Landesnaturschutzgesetzes Nordrhein-Westfalen zu entnehmen. Für die Anforderungen der Eingriffsregelung im Rahmen der kommunalen Bauleitplanung gelten die Vorschriften des Baugesetzbuches. Ausgleichsmaßnahmen werden direkt am Ort des Eingriffs durchgeführt, bei Ersatzmaßnahmen werden die beeinträchtigten Funktionen des Naturhaushalts an anderer Stelle in dem betroffenen Naturraum in gleichwertiger Weise wiederhergestellt und das Landschaftsbild landschaftsgerecht neugestaltet. Ökokontofläche – In Ökokonten sind Kompensationsflächen zusammengefasst, auf denen bereits im Vorfeld von Eingriffen Maßnahmen zur ökologischen Kompensation durchgeführt und bewertet werden. Bei Bedarf können diese Flächen einem Eingriff zugeordnet und durch die Eingriffsverursachenden gegenfinanziert werden. Diese Flächen stehen nur intern zur Verfügung. Schadenbegrenzungsmaßnahme – Schadenbegrenzungsmaßnahmen nach § 53 LNatSchG sind Maßnahmen des Naturschutzes und der Landschaftspflege, die gewährleisten, dass erhebliche Auswirkungen auf ein Natura 2000-Gebiet ausbleiben. Sie werden im Rahmen einer FFH-Verträglichkeitsprüfung festgelegt. Diese Flächen stehen nur intern zur Verfügung.

Hochwasserrisikomanagement KLE KR VIE WES

Die Hochwassergefahrenkarten zeigen die durch ein Fluss-Hochwasser überschwemmungsgefährdeten Bereiche bei unterschiedlichen Eintrittswahrscheinlichkeiten: Diese sind in drei Kategorien eingeteilt: hohe Wahrscheinlichkeit (HQ10-50), mittlere Wahrscheinlichkeit (HQ100) und niedrige Wahrscheinlichkeit (HQ500). Die hochwassergefährdete Bereiche werden unterschieden nach deichgeschützten Gebieten und Bereichen ohne technischen Hochwasserschutz. Die Karten basieren auf Berechnungen des 2. Zyklus und entsprechen den Vorgaben der EU-Hochwasserrahmenrichtlinie.

A GOCE only gravity model GOSG02S based on the SGG and SST observations

GOSG02S is a static gravity field model complete to spherical harmonic degree and order of 300 derived by using the Satellite Gravity Gradiometry (SGG) data and the Satellite-to-Satellite Tracking (SST) observations along the GOCE orbit based on least-squares analysis. Input data: -- GOCE SGG data: EGG_NOM_2 (GGT: Vxx, Vyy, Vzz and Vxz) in GRF (9/10/2009-20/10/2013) -- GOCE SST data: SST_PKI_2, SST_PCV_2, SST_PRD_2 (9/10/2009-20/10/2013) -- Attitude: EGG_NOM_2 (IAQ), SST_PRM_2 (PRM) -- Non-conservative force: Common mode ACC (GG_CCD_1i) -- Background model: tidal model (solid etc.), third-body acceleration, relativistic corrections, ... -- GOSG02S is a GOCE only satellite gravity model, since no priori gravity information was used in modelling procedure. Data progress strategies: -- Data preprocessing - Gross outlier elimination and interpolation (only for the data gaps less than 40s). - Splitting data into subsections for gaps > 40s -- The normal equation from SST data - Point-wise acceleration approach (PAA) - Extended Differentiation Filter (low-pass) - Max degree: up to 130 - Data: PKI, PCV, CCD -- The normal equation from SGG data - Direct LS method - Max degree: up to 300 - Data: GGT, PRD, IAQ, PRM - Band-pass filter: used to deal with colored-noise of GGT observations (pass band 0.005-0.100Hz ) - Forming the normal equations according to subsections - Spherical harmonic base function transformation instead of transforming GGT from GRF to LNRF -- Combination of SGG and SST - Max degree: up to 300 - The VCE technique is used to estimate the relative weights for Vxx, Vyy, Vzz and Vxz - Tikhonov Regularization Technique (TRT) is only applied to near (zonal) terms (m<20, n<=200) and high degree terms (n>200) - Strictly inverse the normal matrix based on OpenMP

WHU-SWPU-GOGR2022S: A combined gravity model of GOCE and GRACE

WHU-SWPU-GOGR2022S is a static gravity field model complete to spherical harmonic degree and order of 300 by combining GOCE and GRACE normal equations. Details of the processing procedures are as follows: (1) Details of the GOCE processing procedures: (1a) Input data: -- GOCE SGG data: EGG_NOM_2 (GGT: Vxx, Vyy, Vzz and Vxz) in GRF (9/10/2009-20/10/2013) -- GOCE SST data: SST_PKI_2, SST_PCV_2, SST_PRD_2 (9/10/2009-20/10/2013) -- Attitude: EGG_NOM_2 (IAQ), SST_PRM_2 (PRM) -- Non-conservative force: Common mode ACC (GG_CCD_1i) -- Background model: tidal model (solid etc.), third-body acceleration, relativistic corrections, ... (1b) Data progress strategies: -- Data preprocessing - Gross outlier elimination and interpolation (only for the data gaps less than 40s). - Splitting data into subsections for gaps > 40s -- The normal equation from SST data - Point-wise acceleration approach (PAA) - Extended Differentiation Filter (low-pass) - Max degree: up to 130 - Data: PKI, PCV, CCD -- The normal equation from SGG data - Direct LS method - Max degree: up to 300 - Data: GGT, PRD, IAQ, PRM - Band-pass filter: used to deal with colored-noise of GGT observations (pass band 0.005-0.100Hz ) - Forming the normal equations according to subsections - Spherical harmonic base function transformation instead of transforming GGT from GRF to LNRF -- Combination of SGG and SST - Max degree: up to 300 - The VCE technique is used to estimate the relative weights for Vxx, Vyy, Vzz and Vxz - Tikhonov Regularization Technique (TRT) is only applied to near (zonal) terms (m<20, n<=200) and high degree terms (n>200) - Strictly inverse the normal matrix based on OpenMP (2) Details of the GRACE processing procedures: (2a) Input data: -- GRACE L1B (JPL) data products: GNV1B RL02, ACC1B RL02, SCA1B RL03 and KBR1B RL03 -- AOD1B RL06 (GFZ) de-aliasing product -- Data period: 04/2002-05/2017 (2b) Data preprocessing: -- Splitting data of SCA1B into subsections for gaps > 120s and interpolation with polynomial for gaps <= 120s -- Splitting data of ACC1B into subsections for gaps > 5s and interpolation with polynomial for gaps <= 5s -- Gross outlier elimination ACC1B with a moving window of length 10 min, and interpolation with polynomial -- Pre-calibration of ACC1B with a-priori bias and scale Parameters provided by GRACE TN-02 (2c) Calculation method: - dynamic approach - numerical integrator: 8th-order Gauss-Jackson integrator - integrator step: 5 seconds - arc length: 24 hours (2d) Combination - GNV1B and KBR1B are combined with their a-priori precision, i.e. 2cm of GNV1B and 2um/s of KBR1B - The normal equations of different months are combined with variance components estimation (2e) Force models: - Earth's static gravity field: GGM05s up to d/o 180 - Solid earth tides: IERS 2010 - Ocean tides: FES2014b up to d/o 180 - Solid Earth pole tide: IERS 2010 - Ocean pole tide: Desai 2002 up to d/o 180 - N-body Perturbation: the Sun and Moon with JPL DE421 - atmospheric tides: Bode and Biancale model - AOD1B product: AOD1B RL06 model up to d/o 180 - General Relativistic effects: Schwarzschild terms of IERS 2010

FE III: REAL-GOCE, Vorhaben: Hochauflösende globale GOCE-Kombinationsmodelle - Sonderprogramm GEOTECHNOLOGIEN

Die Satellitenmission GOCE (Gravity Field and Steady-State Ocean Circulation Explorer) ist die erste Kernmission des neu definierten Living Planet Programms der ESA. Ziel der Mission ist die Bestimmung des statischen Anteils des Erdschwerefeldes und des Geoides mit höchstmöglicher Auflösung und Genauigkeit. Das mit Hilfe der GOCE-Daten zu bestimmende Schwerefeldmodell wird wissenschaftlichen Anwendungen in der Geophysik, Ozeanographie, Glaziologie und Geodäsie zur Verfügung stehen, aber auch als Basis für jegliche genaue Positionierung auf Land, auf dem Meer und in der Luft dienen und einen großen Nutzen in der Navigation, Landesvermessung, Erdbeobachtung, Frühwarnsystemen und vielen anderen Anwendungen erbringen. Mit dem Verbundvorhaben REAL-GOCE wird Deutschland einen wesentlichen Beitrag zur Bestimmung der statischen Komponente des Erdschwerefelds mit einer bisher unerreichten globalen Genauigkeit von mindestens 1 mGal für Schwereanomalien und 1 bis 2 cm für das Geoid bei einer globalen Auflösung von mindestens 100 km leisten.

The Earth's gravity field as seen by the GOCE satellite - an improved sixth release derived with the time-wise approach (GO_CONS_GCF_2_TIM_R6)

The static gravitational model GO_CONS_GCF_2_TIM_R6 Is the 6th release of the GOCE gravity field model by means of the time-wise approach. GOCE Input Data: - Gradients: EGG_NOM_2 (re-calibration, released 2018, version 0202) - Orbits: -- SST_PKI (kinematic orbits); SST_PCV (variance information of kinematic orbit positions), -- SST_RNX (original RINEX orbit data) - Attitude: EGG_IAQ_2C - Non-conservative accelerations: EGG_CCD_2C - Data period: 09/10/2009 - 20/10/2013 No static a-priori gravity field information applied (neither as reference model, nor for constraining the solution) Processing procedures: - Gravity from orbits (SST): - short-arc integral method applied to kinematic orbits, up to degree/order 150 - orbit variance information included as part of the stochastic model, it is refined by empirical covariance functions - Gravity from gradients (SGG): - parameterization up to degree/order 300 - observations used: Vxx, Vyy, Vzz and Vxz in the Gradiometer Reference Frame (GRF) - realistic stochastic modelling by applying digital decorrelation filters to the observation equations; estimated separately for individual data segments applying a robust procedure - Combined solution: - addition of normal equations (SST D/O 150, SGG D/O 300) - Constraints: * Kaula-regularization applied to coefficients of degrees/orders 201 - 300 (constrained towards zero) * observation equations for zero gravity anomaly observations in polar regions (>83°) to constrain polar gaps towards zero (degree 11 to 300) - Optimum weighting (SST, SGG, constraints) based on variance component estimation Specific features of resulting gravity field: - Gravity field solution is independent of any other gravity field information - Constraint towards zero starting from degree/order 201 to improve signal-to-noise ratio - Related variance-covariance information represents very well the true errors of the coefficients - Solution can be used for independent comparison and combination on normal equation level with other satellite-only models (e.g. GRACE), terrestrial gravity data, and altimetry - Since in the low degrees the solution is based solely on GOCE orbits, it is not competitive with a GRACE model in this spectral region is available via this data publication and via ICGEM (Ince et al., 2019). Link to ICGEM Website: http://icgem.gfz-potsdam.de - The reference epoch is 2010-01-01 (MJD 55197) Further processing details can be found in Brockmann (2014), Brockmann et al. (2014, 2021) Mayer-Gürr et al. (2005) and Pail et al. (2014).

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