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.
Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 25 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessung (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. ± 255 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.
Holzkohlemeilerrelikte (HKMs) sind anthropogene Kleinformen, die in historischen Montanregionen der Mittelgebirge in Europa weit verbreitet sind. Neue Funde von mehreren tausend HKMs im Norddeutschen Tiefland und die Auswertung hochauflösender digitaler Geländemodelle (DGMs) haben gezeigt, dass die historische Holzkohleproduktion eine bedeutende Rolle bei der spätholozänen Landschaftsentwicklung spielen kann. Neben den historischen und archäologischen Aspekten von HKMs sind die möglichen ökosystemaren Auswirkungen der Köhlerei von Bedeutung, u.a. Veränderungen der physikalischen und chemischen Bodeneigenschaften, erhöhte Gehalte an Bodenkohlenstoff und Effekte auf das Pflanzenwachstum. Es besteht ein beachtliches Forschungsdefizit hinsichtlich der allgemeinen ökologischen Relevanz von HKMs, da die gesamte Dimension der großen HKM-Landschaften bisher nur in Ansätzen verstanden ist. Köhlerei war auch im Nordosten der USA von Bedeutung, obwohl dort deren Auswirkungen auf die Landschaft weitgehend unbekannt sind. Jüngst konnten mittels Analyse von schattenplastischen Reliefkarten über 3.000 HKMs in einem 40 km2 großen Gebiet in Pennsylvania und über 20.000 HKMs in einem 1.170 km2 großen Areal in Litchfield County (NW Connecticut) nachgewiesen werden. Aufgrund dieser Befunde ergibt sich ein komplett neues Bild hinsichtlich der anthropogenen Komponente bei der Entwicklung der Bodenlandschaft im Nordosten der USA. Relativ dicht gedrängt finden sich HKMs in den Litchfield Hills in der Umgebung von West Cornwall, Litchfield County, Connecticut. Die HKMs sind an den Hängen des Housatonic River besonders gut erhalten und bilden kreisförmige Plattformen mit Durchmessern von i.d.R. weniger als zehn Metern. Es ist bemerkenswert, dass heute unter dichter Bewaldung diese Hinterlassenschaften der frühen Holzkohleindustrie weitgehend in Vergessenheit geraten sind, obwohl viele Meiler noch Ende des 19. Jahrhunderts in Betrieb waren. Weitere Forschungen sind erforderlich, um unser Verständnis zu den Umweltauswirkungen der historischen Köhlerei zu verbessern und die Quantität sowie Qualität dieses Nutzungserbes auf unsere modernen Ökosysteme zu erfassen. Die Litchfield Hills bieten beste Voraussetzungen, um Eigenschaften, Entwicklung und Verbreitung der HKM-beeinflußten Böden zu untersuchen und generell neue Erkenntnisse zu anthropogenen Bodenlandschaften zu erhalten.
Konvektive Stürme sind verantwortlich für Unwetter, wie z.B. großer Hagel, Sturzfluten und starke Windböen. Ein kritischer Faktor, der bestimmt, wie schädlich diese Ereignisse sind, ist die Wolkenmikrophysik innerhalb des konvektiven Systems. Die Prozesse der Wolkenmikrophysik tragen direkt zur Bildung von großem Hagel und Regen bei, verändern aber zusätzlich die Umgebung, in der sich die Konvektion durch latente Erwärmung und Abkühlung entwickelt. Diese Veränderungen in der Struktur des konvektiven Sturms wirken sich dann auch darauf aus, welche mikrophysikalischen Prozesse wo im Sturm aktiv sind . Über die Existenz dieser komplexen Wechselwirkungen wurde in zahlreichen Publikationen berichtet. Allerdings gibt es bisher keine Studien, die einen systematischen Ansatz zur Erforschung der Wechselwirkungen zwischen Wolkenmikrophysik und konvektiver Dynamik verfolgen. In diesem Projekt werden wir eine systematische Analyse der Wechselwirkungen zwischen den Prozessen der Wolkenmikrophysik, der Struktur konvektiver Systeme und dessen Lebenszyklus sowie der daraus resultierenden Unwetterlage durchführen. Modellsimulationen mit ICON (~1 km Auflösung) werden anhand der mikrophysikalischen Prozesse, der Sturmstruktur und des Lebenszyklus von Dual-Polarisations-Radardaten ausgewertet.Das Hauptziel dieses Projektes ist es, einen Rahmen für die Verbesserung der konvektionszulassenden Simulation von schweren konvektiven Wetterereignissen zu schaffen. Dies wird erreicht durch 1) Analyse der Prozesse der Wolkenmikrophysik, die für die Erzeugung von Niederschlägen, die zu einem Schadensereignis führen, am wichtigsten sind, 2) Evaluierung, wie gut der Lebenszyklus, die Sturmstruktur und die mikrophysikalischen Prozesse von konvektiven Stürmen, die von ICON simuliert werden, den polarimetrischen Radarbeobachtungen entsprechen. 3) Untersuchung der Empfindlichkeit der Sturmstruktur und des Lebenszyklus für die Darstellung mikrophysikalischer Prozesse.Daher wird das ICON-Modell modifiziert, um die mikrophysikalischen Prozessraten in 3D auszugeben. Mikrophysikalisches "Piggybacking" wird ebenfalls integriert, um rein mikrophysikalische Effekte von gekoppelten mikrophysikalisch-dynamischen Effekten zu trennen.Am Ende dieses Projektes werden wir in der Lage sein, die derzeitige Fähigkeit von ICON zusammenzufassen, konvektive Stürme und deren schädliche Niederschläge zu simulieren, zu identifizieren, welche Prozesse für die Erzeugung der schädlichen Niederschläge am wichtigsten sind, und Verbesserungen zu empfehlen, um aktuelle Mängel im Modellsystem zu beheben. Das Endergebnis wird nicht nur ein verbessertes Verständnis der realen und modellierten Konvektion sein, sondern auch spezifische Empfehlungen zur Verbesserung der Vorhersage von schädliche Niederschläge aus Konvektion geben.
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. ± 7 cm. In Bereichen von Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten, ist die Genauigkeit geringer. Aus diesen Daten wird das Digitale Geländemodell (DGM) in Form eines regelmäßigen Rasters abgeleitet. Diese Modellgeneralisierung hat Einfluss auf die Genauigkeit der Daten. 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 ableitet 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.
Klimawandel bezeichnet eine längerfristige Temperaturänderung der Erdatmosphäre. In den vergangenen zwei bis drei Millionen Jahre gab es auf der Erde einen zyklischen Wechsel von Warm- und Kaltphasen. Das ist im Wesentlichen auf die Neigung der Erdachse und die elliptische Umlaufbahn der Erde um die Sonne und dem daraus resultierenden Abstand der Erde zur Sonne sowie dem Einstrahlungswinkel der Sonnenstrahlen auf die Erde zurückzuführen. Auch die ebenfalls zyklischen Veränderungen unterliegende Aktivität der Sonne hat Einfluss auf das Erdklima. Darüber hinaus gibt es weitere natürliche Faktoren wie beispielsweise Vulkanismus und durch Rückkopplungseffekte verursachte Veränderungen der Meeresströmungen, die das Klima beeinflussen. In den letzten 150 Jahren hat jedoch der Mensch entschieden dazu beigetragen, die Konzentration von Treibhausgasen in der Atmosphäre zu erhöhen und so eine globale Erwärmung voranzutreiben. Das ist auf die massive Nutzung fossiler Energieträger (Kohle, Erdöl und Erdgas) und eine veränderte Landnutzung, wie die Rodung von Wäldern und die Trockenlegung von Mooren zurückzuführen. Laut aktuellem IPCC-Bericht ist die globale atmosphärische Konzentration von CO₂ seit vorindustrieller Zeit um 40 % angestiegen. Die atmosphärischen Konzentrationen von CO₂, Methan und Stickstoffoxiden sind mittlerweile so hoch wie nie zuvor innerhalb der letzten 800.000 Jahre. In jeder der letzten drei Dekaden fand eine zunehmende Erwärmung der Erdoberfläche statt, die stärker war als in jeder zurückliegenden Dekade seit 1850. Die Folgen sind bereits deutlich erkennbar. Global findet eine Erwärmung der Atmosphäre und der Ozeane statt, Permafrostböden tauen auf und setzen Methan frei, das Meereis schmilzt, ebenso die Eisschilde des Festlandes, der Meeresspiegel steigt, und zwar schneller, als bisherige Modelle dies erwarten ließen. Regional kommt es vermehrt zu Extremwetterereignissen wie Hitzeperioden, Stürmen, Starkregenereignissen und Hagel. Berlin als dicht besiedelte Metropole mit einem hohen Versiegelungsgrad, sensiblen Infrastrukturen sowie sozialräumlich und demographisch unterschiedlichen Verwundbarkeiten ist in besonderer Weise von den Folgen des Klimawandels betroffen. Für eine systematische und räumlich differenzierte Analyse der klimawandelbedingten Risiken hat die GEO-NET Umweltconsulting GmbH im März 2026 eine durch die Senatsverwaltung für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt in Auftrag gegebene Klimarisikoanalyse für das Land Berlin vorgelegt. Die Erarbeitung erfolgte im Rahmen eines partizipativen Prozesses, unter Einbindung aller erforderlichen fachverantwortlichen Stellen der Berliner Verwaltung, der Landeseigenen Unternehmen und anderen externen Stakeholdern, in deren Verantwortung Bereiche oder Infrastrukturen liegen, die von Klimawandelfolgen betroffen sind. Im Ergebnis wurden die bestehenden Klimarisiken für zwölf identifizierte Handlungsfelder beschrieben, bewertet und räumlich verortet. Neben den Klimarisiken wurde dabei das Zusammenspiel von Sensitivitäten, räumlichen Expositionen und komplexen Wechselwirkungen sowie die Abhängigkeiten zwischen Infrastrukturen, sozialen Faktoren und Ökosystemen berücksichtigt. Für jedes Handlungsfeld wurde mindestens eine Betroffenheitskarte, in der die wichtigsten klimatischen Gefährdungen und Sensitivitäten dargestellt sind, erstellt. Die zentralen Ergebnisse aus den Betroffenheitskarten wurden in eine Hotspot-Karte integriert. Alle Karten werden in das Geoportal des Landes Berlin überführt und dort als Arbeits- und Entscheidungsgrundlage zur Verfügung stehen. Die Klimarisikoanalyse bildet die wissenschaftlich fundierte Grundlage für die in der Erarbeitung befindliche Klimaanapassungsstrategie und das Klimaanpassungspragramm für das Land Berlin. Mit Hilfe eines Indikatoren basierten Klimafolgenmonitorings wird die Entwicklung klimatischer Parameter in der Vergangenheit und Gegenwart hinsichtlich erkennbarer Trends überwacht. Darüber hinaus sollen damit die eintretenden Klimafolgen frühzeitig erkannt werden, um Anpassungsmaßnahmen zielgerichtet planen und durchzuführen zu können. Bild: Berliner Forsten Auswirkungen des Klimawandels Berlin gehört mit schwankenden Jahresniederschlägen bundesweit zu den Regionen mit den geringsten Niederschlägen. Diese Trockenphasen gepaart mit steigenden durchschnittlichen Jahresmitteltemperaturen sind Auswirkungen des menschengemachten Klimawandels, die Berlin vor enorme Herausforderungen stellen. Weitere Informationen Bild: Dagmar Schwelle Berliner Klimaanpassungsgesetz Das Berliner Klimaanpassungsgesetz (KAnGBln) legt den Rahmen und die Zielsetzungen für eine ambitionierte Anpassung an die Folgen des Klimawandels im Land Berlin. Weitere Informationen Wissenschaftlicher Beirat Klimaanpassung Der Wissenschaftliche Beirat Klimaanpassung unterstützt Berlin bei der Umsetzung des Berliner Klimaanpassungsgesetzes (KAnGBln). Das unabhängige Beratungsgremium, dessen Aufgaben und Zusammensetzung in § 17 bis § 19 KAnGBln festgelegt sind, wurde vom Senat am 19. Mai 2026 erstmals einberufen. Weitere Informationen Bild: GEO-NET Umweltconsulting GmbH / Karte: Geoportal Berlin Klimarisikoanalyse Berlin Die Klimarisikoanalyse Berlin dient als fachübergreifende und integrierte Entscheidungsgrundlage für die Entwicklung eines Klimaanpassungsprogramms sowie einer vorsorgenden Klimaanpassungsstrategie. Sie präsentiert zentrale Ergebnisse der systematischen und räumlich differenzierten Bewertung der klimawandelbedingten Risiken. Weitere Informationen Bild: Dagmar Schwelle Vorsorgende Klimaanpassungsstrategie und Klimaanpassungsprogramm Die sich aktuell im Erarbeitungsprozess befindliche vorsorgende Klimaanpassungsstrategie und das Klimaanpassungsprogramm werden den Rahmen für eine schnellere und integrierte Klimaanpassung im Land Berlin setzen. Weitere Informationen Bild: SenMVKU Klimafolgenmonitoring Im Berliner Energiewendegesetz (EWG Bln) ist die Einrichtung eines Klimafolgenmonitorings verpflichtend vorgeschrieben. Mit diesem Monitoring soll eine fundierte, empirisch unterlegte sowie ganzheitliche Berichterstattung zum Klimawandel in Berlin gewährleistet werden. Weitere Informationen Berliner Energie- und Klimaschutzprogramm 2030 (BEK 2030) Stadtentwicklungsplan (StEP) Klima Zentrum KlimaAnpassung IPCC-Berichte Global Change Institute
Derzeitige radar-basierte Nowcastingverfahren basieren auf der Annahme, dass die zeitliche Entwicklung von Hagelereignissen in erster Linie durch Advektionsvorgänge gesteuert ist; die relevanten physikalischen Prozesse, die für die Entstehung und das Größenwachstum von Hagel entscheidend sind, bleiben dabei unberücksichtigt. In Verbindung mit der komplexen internen Struktur und Dynamik von Hagelstürmen ergeben sich daraus große Unsicherheiten bei der Vorhersage der Hagelgrößenverteilung und der von Hagel betroffenen Fläche am Boden. Das Ziel des Projekts LIFT (Large Hail Formation and Trajectories) ist es, die Hagelentstehung und Hageltrajektorien besser zu verstehen, um daraus als wichtige Komponenten eines physikalisch-basierten Nowcastings erstmals ein radar-basiertes Verfahren für das Hagelwachstums zu entwickeln. Zu diesem Zweck wird im Rahmen von LIFT eine Messkampagne Süddeutschland durchgeführt, wo die größte Hagelwahrscheinlichkeit in Deutschland auf vielfältige Beobachtungssysteme trifft, die im Rahmen der Messkampagne Swabian MOSES mit einem dichten Netzwerk betrieben werden. Zum ersten Mal werden im Rahmen von LIFT moderne Radargeräte, In-situ Messgeräte, Fotogrammetrie und numerische Modellierung synergistisch kombiniert und ein umfassender Datensatz zur Rekonstruktion der zeitlichen Entwicklung des Hagelwachstums erstellt. Betroffene Bürger werden aktiv in die Messaktivitäten mit einbezogen und aufgerufen, Hagelkörnern einschließlich ihrer Haupteigenschaften in die WarnWetter App des DWD zu melden. Die Messkampagne mit ihrem mobilen und flexiblen Konzept beinhaltet die Anwendung neuer, innovativer Messtechniken, darunter Lagrangesche Trajektorien mittels kleiner Messsysteme, die in die Wolken eingebracht werden, und dronengesteuerte Luftbildaufnahmen zur Bestimmung der Hagelspektren. Aus Fernerkundungsdaten gewonnene Signaturen von Hagelereignissen liefern Informationen über die Charakteristika der Hagelereignisse und werden mittels numerischer Simulationen sorgfältig auf Messungenauigkeiten und Sensitivitäten bzgl. atmosphärischer Umgebungsvariablen evaluiert. Indikatoren für die Hagelentstehung und das Hagelwachstum werden aus Beobachtungsdaten und Simulationen identifiziert, und liefern die Grundlage für ein beobachtungs-basiertes Hagelwachstumsmodell. Schließlich wird dieses Multi-Parameter Hagelwachstumsmodell mit den bestimmten Hageltrajektorien und Schmelzprozessen kombiniert, um zu bestimmen, welche Prozesse am wichtigsten sind für das Nowcasting von Hagel. Das Projekt LIFT liefert damit einen wichtigen Betrag für zukünftige radar-basierte Hagelwarnsysteme mit einer verbesserten Vorhersagezeit und Vorhersagequalität.
The ISCD01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;)
The CSDL08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 123 |
| Europa | 1 |
| Kommune | 14 |
| Land | 80 |
| Weitere | 24 |
| Wissenschaft | 41 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 5 |
| Förderprogramm | 88 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Text | 63 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 37 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 74 |
| Offen | 100 |
| Unbekannt | 23 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 174 |
| Englisch | 42 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
| Bild | 3 |
| Datei | 10 |
| Dokument | 40 |
| Keine | 90 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 73 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 145 |
| Lebewesen und Lebensräume | 182 |
| Luft | 188 |
| Mensch und Umwelt | 191 |
| Wasser | 145 |
| Weitere | 194 |