Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und rechtlich sowie qualitativ gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download mitgeliefert. Der Datensatz ist aufgeteilt in einen versionierten Teil mit abgeschlossener Qualitätsprüfung, im Verzeichnis ./historical/. Und einen sich kontinuierlich aktualisierenden Teil, für den die Qualitätsprüfung noch nicht abgeschlossen ist, im Verzeichnis ./recent/. In dem Ordner ./timeseries_overview/ stehen Angaben zu langen Zeitreihen zur Verfügung.
Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und qualitativ sowie rechtlich gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download über das CDC-Portal mitgeliefert. Die Messungen sind einem Zeitstempel in UTC zugeordnet, welcher das Ende des 10-min Intervalls markiert. Die Werte sind Mittelwerte über die Minute, welche zum Zeitstempel endet.
Dieser Web Map Service transportiert die abgeleiteten Rasterbilder der Digitalen Orthophotos DOP20 entsprechend dem Produkt- und Qualitätsstandard für Digitale Orthophotos (www.adv-online.de). Die Ausgangsdaten liegen in folgender Ausprägung vor: rgbi - Der Dienst bildet die 4 Kanäle der rgbi-Bilder in zwei Layern ab (Layer 1: 3-Kanal-Echtfarbbild, Layer 2: 3-Kanal-Colorinfrarotbild) | rgb - Es handelt sich um eine Darstellung als 3-Kanal-Echtfarbbild (Rot – Grün – Blau) | cir - Es handelt sich um eine Darstellung als 3-Kanal-Colorinfrarotbild (Nahes Infrarot [NIR] – Rot – Grün) | grau - Es handelt sich um eine Darstellung in Graustufen (panchromatisch) | ir - Es handelt sich um eine Darstellung als 1-Kanal-Infrarotbild (panchroma-tisch):Dieser Web Map Service transportiert die abgeleiteten Rasterbilder der Digitalen Orthophotos DOP20 entsprechend dem Produkt- und Qualitätsstandard für Digitale Orthophotos (www.adv-online.de). Die Ausgangsdaten liegen in folgender Ausprägung vor: rgbi - Der Dienst bildet die 4 Kanäle der rgbi-Bilder in zwei Layern ab (Layer 1: 3-Kanal-Echtfarbbild, Layer 2: 3-Kanal-Colorinfrarotbild) | rgb - Es handelt sich um eine Darstellung als 3-Kanal-Echtfarbbild (Rot – Grün – Blau) | cir - Es handelt sich um eine Darstellung als 3-Kanal-Colorinfrarotbild (Nahes Infrarot [NIR] – Rot – Grün) | grau - Es handelt sich um eine Darstellung in Graustufen (panchromatisch) | ir - Es handelt sich um eine Darstellung als 1-Kanal-Infrarotbild (panchroma-tisch)
The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2016 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. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 100,000 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 product was created by majority-voting on annual XGBoost Sentinel-2 tree species classifications (2016–2024) and filtering with forest structure data. If no clear majority vote was achieved, the class uncertain was assigned. The Tree Species Germany 2016 product achieves an overall F1-score of 0.95. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.92 to 0.99, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, fir, and other deciduous species range from 0.85 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.
Diese Layerzusammenstellung visualisiert die saarländischen Orthofotos. Die Datengrundlage erfüllt die INSPIRE Datenspezifikation.:Diese Layerzusammenstellung visualisiert die saarländischen Orthofotos. Die Datengrundlage erfüllt die INSPIRE Datenspezifikation.
Web Map Service (WMS) zur Karte der Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland. Durch die LABO wurden 2017 für 16 Elemente neue, bundesweite Hintergrundwerte veröffentlicht. Sie beruhen auf Profilinformationen und Messdaten von Königswasserauszügen, die durch die BGR zusammengeführt und homogenisiert wurden. Daten mit hohen Bestimmungsgrenzen wurden nach bestimmten Kriterien von der weiteren Auswertung ausgeschlossen, damit die Bestimmungsgrenzen nicht die Hintergrundwerte beeinflussen. Um die Hintergrundwerte nicht durch Regionen mit hoher Stichprobendichte überproportional beeinflussen zu lassen, wurde in Teilen eine räumliche Ausdünnung durchgeführt. Die Werte mehrerer Horizonte eines Standortes wurden durch tiefengewichtete Mittelwerte zu einem Wert zusammengezogen. Zur Auswertung wurden die vorhandenen Messwerte verschiedenen Gruppen von Bodenausgangsgesteinen zugeordnet. Zudem wurde unterschieden, ob die Proben im Oberboden, im Unterboden oder im Untergrund genommen wurden. Bei den Oberböden wurde bei der Auswertung auch die unterschiedliche Nutzung (Acker, Grünland, Forst) berücksichtigt. Lockergesteine wurden aufgrund ihrer unterschiedlichen Zusammensetzung getrennt nach Nord- und Süddeutschland ausgewertet. Durch die Aufteilung der Daten in Teilkollektive wurden nicht in allen Fällen verlässliche Fallzahlen erreicht, sodass nur Hintergrundwerte mit Fallzahlen ?20 dargestellt werden. Das genaue Vorgehen bei der Ableitung ist dem Bericht der LABO-Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Bodenschutz (2017): 'Hintergrundwerte für anorganische und organische Stoffe in Böden', 4. überarbeitete und ergänzte Auflage, zu entnehmen.
Dieser Dienst stellt für das INSPIRE-Thema Adressen aus Hauskoordinaten umgesetzte Daten bereit.
In this dataset, we present grain size and XRF element data of Holocene floodplain and colluvial, Pleistocene loess and Triassic (Buntsandstein) samples from the catchment of the Weiße Elster River (Central Germany). The samples were taken during the DFG-funded project 'Imprints of rapid climate changes and human activity on Holocene hydro-sedimentary dynamics in Central Europe (loess-covered Weiße Elster model region)' [SU491/6-1, ET20/10-1, VE117/7-1, WE5518/1-1, ZI721/13-1] between 2017 - 2025, using open outcrops, hand augering (Pürckhauer) or drilling with an Atlas Copco Cobra Pro hammer. The goal of this study was to obtain sediment provenance for Holocene overbank sediments in the middle Weiße Elster floodplain.
Weltweit beeinflusst der Klimawandel eine Vielzahl von Faktoren die Erkrankungen begünstigen, insbesondere in Subsahara-Afrika. Jedoch haben sich nur wenige empirische Studien auf die Auswirkungen des Klimawandels, sowie auf Anpassungsstrategien und entsprechende Interventionen im ressourcenarmen Kotext in Subsahara-Afrika konzentriert. Ein Hauptgrund für diesen Mangel an Studien und wissenschaftlichen Ergebnissen ist, dass die Forschungsinfrastrukturen, die die Gesundheitsforschung in afrikanischen Ländern südlich der Sahara unterstützen - insbesondere innerhalb der HDSS -, es bisher nicht erlauben, viele der dringlichsten Forschungsfragen in Bezug auf Klimawandel und Gesundheit zu untersuchen. In der ersten Phase des Projektes konnten wir neue Erkenntnisse schaffen dahingehend wie ein HDSS erweitert und aufgebaut werden kann um Forschung im Bereich Klimawandel und Gesundheit ebenso selbstverständlich und produktiv durchzuführen wie es bereits für andere empirische Populationsforschung möglich ist. Unser erster methodischer Ansatz begleitet die Übersetzung unserer Machbarkeitsstudie der ersten Projektphase in einen populations-basierten Ansatz - diese Komponente ist begleitet durch einen Mixed-Methods-Ansatz. Dabei werden Erkenntnisse zu Prozessen und Erfahrungen aus verschiedenen Quellen ("technologische Tagebücher", Interviews und HDSS-Routinedaten) gesammelt, die uns helfen die besten Ansätze für klimarelevante Gesundheitsforschung zu finden. Darüber hinaus möchten wir die Performanz einer langzeitig Datensammlung evaluieren, und diese Kohorte, die mit neuen individuellen Sensoren ausgestattet sind erforschen hinsichtlich Hitzestress, den wir mit den Wearable-gemessenen Variablen messen (Herzfrequenz, Lungenfunktion, Aktivität, Schlafdauer). Wir werden weiterhin Forschungsergebnisse zu Klimawandel und Gesundheit in Informationen umsetzen, die politischen Entscheidungsträgern und der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung stehen, indem wir Dashboards entwickeln, die die Auswirkungen des Klimawandels und der Gesundheit in gefährdeten Bevölkerungsgruppen visualisieren. Diese Dateninfrastruktur, die wir so aus bestehenden HDSS schaffen, kann nun auch überführt in graph-basierte Datenbanken „Big Data“-Analysen ermöglichen, und uns erlauben Methoden der künstlichen Intelligenz anzuwenden. HDSS-Daten können somit wichtige Erkenntnisse liefern, um die Wissenslücke zu schließen und neue Lösungen für einige der kritischsten Klima- und Gesundheitsprioritäten Afrikas zu finden. Zusätzlich zu diesen beschriebenen Studien, liefert das Projekt CP1 zentrale Beiträge zu allen anderen Projekten dieser Forschungsgruppe.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 3660 |
| Global | 1 |
| Kommune | 64 |
| Land | 5716 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 127 |
| Wirtschaft | 25 |
| Wissenschaft | 691 |
| Zivilgesellschaft | 140 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Chemische Verbindung | 18 |
| Daten und Messstellen | 5762 |
| Ereignis | 11 |
| Förderprogramm | 2693 |
| Gesetzestext | 28 |
| Hochwertiger Datensatz | 170 |
| Mitmachportal | 3 |
| Text | 230 |
| Umweltprüfung | 4 |
| unbekannt | 502 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 3498 |
| Offen | 5663 |
| Unbekannt | 261 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 9188 |
| Englisch | 2339 |
| andere | 2 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2162 |
| Bild | 33 |
| Datei | 1030 |
| Dokument | 1048 |
| Keine | 5010 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 3533 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 7750 |
| Lebewesen und Lebensräume | 8391 |
| Luft | 7080 |
| Mensch und Umwelt | 9351 |
| Wasser | 6941 |
| Weitere | 9245 |