Dieser Dienst zeigt die Waldfunktionen 3100 Lokaler Klimaschutzwald, 3200 Lokaler Immissionsschutzwald, 3300 Lärmschutzwald, 4100 Sichtschutzwald, 7300 Arboretum, 7610 Historische Waldbewirtschaftung mit Weiterbewirtschaftung, 7620 Historische Waldbewirtschaftung ohne Weiterbewirtschaftung, 8101 Erholungswald, Intensitätsstufe 1, 8102 Erholungswald, Intensitätsstufe 2, 9300 Nicht bewirtschaftbare Fläche.
Die Verordnung über den Bebauungsplan Hausbruch 12 vom 12. September 1967 (HmbGVBl. S. 276) wird wie folgt geändert: 1.Die beigefügte "Anlage zur Verordnung zur Änderung der Verordnung über den Bebauungsplan Hausbruch 12" wird der Verordnung hinzugefügt. 2. In § 2 wird folgende Nummer 3 angefügt: "3. Für den in der Anlage schraffiert dargestellten Bereich gilt: 3.1 Im Gewerbegebiet sind Einzelhandelsbetriebe, soweit sie nicht mit Kraftfahrzeugen, Booten, Möbeln, Teppichen und sonstigen flächenbeanspruchenden Artikeln einschließlich Zubehör oder mit Baustoffen, Werkzeugen, Gartengeräten und sonstigem Bau- und Gartenbedarf handeln, diese Artikel ausstellen oder lagern, unzulässig. 3.2 Bordelle und bordellartige Betriebe sowie Vorführ- und Geschäftsräume, deren Zweck auf Darstellungen oder auf Handlungen mit sexuellem Charakter ausgerichtet ist, sind unzulässig. 3.3 Ausnahmen für Spielhallen und ähnliche Unternehmen im Sinne von § 33 i der Gewerbeordnung, Wettbüros sowie Vorführ- und Geschäftsräume, deren Zweck auf Darstellungen oder auf Handlungen mit sexuellem Charakter ausgerichtet ist, werden ausgeschlossen. 3.4 Maßgebend ist die Baunutzungsverordnung in der Fassung vom 23. Januar 1990 (BGBl. I S. 133), zuletzt geändert am 22. April 1993 (BGBl. I S. 466, 479)."
Die Verordnung über den Bebauungsplan Bramfeld 58 vom 8. Dezember 1998 (HmbGVBl. S. 321) wird wie folgt geändert: 1. Die beigefügte "Anlage zur Verordnung zur Änderung der Verordnung über den Bebauungsplan Bramfeld 58" wird der Verordnung hinzugefügt. 2. In § 2 Nummer 7 wird Satz 3 durch folgende Sätze ersetzt: "Außerdem sind auf der mit "(a)" bezeichneten Fläche Einzelhandelsbetriebe mit Ausnahme von Versandhandels-betrieben unzulässig. Ausnahmsweise zulässig sind auf der mit "(a)" bezeichneten Fläche Einzelhandel in Verbindung mit Handwerksbetrieben und verarbeitendem Gewerbe sowie Betriebe, die mit Kraftfahrzeugen, Booten, Möbeln, Teppichen und gleichermaßen flächenbeanspruchenden Artikeln einschließlich Zubehör oder mit Baustoffen, Werkzeugen, Gartengeräten oder sonstigem Bau- und Gartenbedarf handeln, diese Artikel ausstellen oder lagern. Weiterhin sind auf der mit "(a)" bezeichneten Fläche Schank- und Speisewirtschaften, Betriebe des Beherbergungsgewerbes, Lagerbetriebe und Fuhrunternehmen nur ausnahmsweise zulässig."
The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2022 at a spatial resolution of 10 meters. The map depicts the distribution of ten tree species groups derived from multi-temporal optical Sentinel-2 data, radar data from Sentinel-1, and a digital elevation model. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 80,000 training and test samples were compiled from publicly accessible sources, including urban tree inventories, Google Earth Pro, Google Street View, and field observations. The final classification was generated using an XGBoost machine learning algorithm. The Tree Species Germany product achieves an overall F1-score of 0.89. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.76 to 0.98, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, and fir range from 0.88 to 0.96. The product provides a consistent, high-resolution, and up-to-date representation of tree species distribution across Germany. Its transferable, cost-efficient, and repeatable methodology enables reliable large-scale forest monitoring and offers a valuable basis for assessing spatial patterns and temporal changes in forest composition in the context of ongoing climatic and environmental dynamics.
Teil der Statistik "Verkehr und Umwelt" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
Teil der Statistik "Verkehr und Umwelt" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
Zielsetzung: Klimatische Veränderungen beeinflussen die verfügbare Wassermenge und -qualität in Talsperren, was deutliche Auswirkungen auf die Sicherheit der Trinkwasserversorgung und auf die Ökosysteme der Stauseen und den Landschaftswasserhaushalt hat. Klimaprognosen deuten für Gebiete wie den Harz auf einen Anstieg von Niederschlägen im Winter und häufigere Trockenperioden im Sommer hin, was stärker schwankende Wasserstände bedeutet. Zur Anpassung im Management der Talsperren und deren Ökosystemen mangelt es jedoch oft an präzisen Vorhersagen und den nötigen Instrumenten, um risikobasierte Entscheidungen über notwendige dynamische Betriebsstrategien zu treffen. Vor diesem Hintergrund soll im Rahmen des Projekts ein vorhersagebasiertes, mengen- und gütegewichtetes Entscheidungsunterstützungssystem für Talsperren entwickelt werden, welches auf datengetriebenen Modellen basiert und am Beispiel des Systems der Harzwasserwerke implementiert wird. Das Projekt konzentriert sich darauf, durch die Nutzung moderner Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), wie LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) und Ensemble-Methoden, zuverlässige Vorhersagen des Wasserbedarfs und -dargebots zu erstellen. Diese Vorhersagen werden in ein hydrodynamisches Optimierungsmodell integriert, um eine flexible und belastbare Entscheidungsunterstützung im Ereignisfall zu ermöglichen. Hierdurch sollen die verschiedenen Bewirtschaftungsziele wie Hochwasserschutz, Versorgungssicherheit, Ökosystemleistungen, Landschaftswasserhaushalt und Energieerzeugung bestmöglich erfüllt werden. Die Kombination von Echtzeit-Sensoren, Open-Source-Datensätzen und fortschrittlichen Datenanalyse-Tools ermöglicht es, komplexe und dynamische Prozesse zu simulieren und in Echtzeit Informationen bereitzustellen. Im Sinne der nachhaltigen Klimawandelanpassung werden so proaktive Maßnahmen zur Unterstützung der Versorgungssicherheit, des Hochwasserschutzes sowie des Landschaftswasserhaushaltes ermöglicht. Die Implementierung des Demonstrators im System der Harzwasserwerke soll die Vorteile einer proaktiven Steuerung demonstrieren und eine multikriterielle Bewertung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden ermöglichen. Der Fokus liegt nicht nur auf einem hohen Technology Readiness Level, sondern auch auf der Handhabung von Unsicherheiten und der Berücksichtigung verschiedener Vorhersagehorizonte. Diese sind für die verschiedensten wasserwirtschaftlichen Zielsetzungen von entscheidender Bedeutung.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2872 |
| Europa | 60 |
| Global | 1 |
| Kommune | 36 |
| Land | 424 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 324 |
| Wirtschaft | 12 |
| Wissenschaft | 730 |
| Zivilgesellschaft | 60 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Chemische Verbindung | 49 |
| Daten und Messstellen | 70 |
| Ereignis | 14 |
| Förderprogramm | 2597 |
| Gesetzestext | 7 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 502 |
| Umweltprüfung | 54 |
| unbekannt | 314 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 458 |
| Offen | 3037 |
| Unbekannt | 25 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 3401 |
| Englisch | 612 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 33 |
| Bild | 24 |
| Datei | 88 |
| Dokument | 258 |
| Keine | 2401 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 4 |
| Webdienst | 92 |
| Webseite | 923 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1909 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2403 |
| Luft | 2276 |
| Mensch und Umwelt | 3511 |
| Wasser | 1380 |
| Weitere | 3313 |