Swath sonar bathymetry data used for that dataset was recorded during RV MARIA S. MERIAN cruise MSM51/1 using Kongsberg EM1002 multibeam echosounder. The cruise took place between 01.02.2016 and 27.02.2016 in the Baltic Sea. The cruise aimed to perform seismo- and hydroacoustic surveys, sampling of Holocene sediments and to investigate the water column wintertime mixing close to sea-ice limits. These surveys improved the understanding of variations in the ventilation of the deeper Baltic, considering not only external climate forcing but also the effects of postglacial sealevel rise and isostatic uplift [CSR]. CI Citation: Paul Wintersteller (seafloor-imaging@marum.de) as responsible party for bathymetry raw data ingest and approval. During the MSM51-1 cruise, the moonpooled KONGSBERG EM1002 multibeam echosounder (MBES) was utilized to perform bathymetric mapping in shallow depths. 111 beams are formed for each ping while the seafloor is detected using amplitude and phase information for each beam sounding. For further information on the system, consult https://www.km.kongsberg.com/. Postprocessing and products were conducted by the Seafloor-Imaging & Mapping group of MARUM/FB5, responsible person Paul Wintersteller (seafloor-imaging@marum.de). The open source software MB-System (Caress, D. W., and D. N. Chayes, MB-System: Mapping the Seafloor, https://www.mbari.org/products/research-software/mb-system, 2017) was utilized for this purpose. A sound velocity correction profile was applied to the MSM51-1 data; there were no further corrections for roll, pitch and heave applied during postprocessing. A tide correction was applied, based on the Oregon State University (OSU) tidal prediction software (OTPS) that is retrievable through MB-System. CTD measurements during the cruise were sufficient to represent the changes in the sound velocity throughout the study area. Using Mbeditviz, artefacts were cleaned manually. NetCDF (GMT) grids of the edited data as well as statistics were created with mbgrid. The published bathymetric EM1002 grid of the cruise MSM51-1 has a resolution of 15 m. No total propagated uncertainty (TPU) has been calculated to gather vertical or horizontal accuracy. A higher resolution is, at least partly, achievable. The grid extended with _num represents a raster dataset with the statistical number of beams/depths taken into account to create the depth of the cell. The extended _sd -grid contains the standard deviation for each cell. The DTMs projections are given in Geographic coordinate system Lat/Lon; Geodetic Datum: WGS84.
Der Kartendienst (WFS Gruppe) stellt die Nitratkulisse des Saarlandes dar.:Nitratkulisse des Saarlandes nach §13a Düngeverordnung. Verordnung über besondere Anforderungen bei der Düngung in belasteten Gebieten (Ausführungsverordnung zur Düngeverordnung Saarland).
Der Kartendienst (WMS Gruppe) stellt ausgewählte Wasserdaten des Saarlandes dar.:Gewässerabschnitte OWK (Oberflächenwasserkörper); Betrachtungsobjekt im GDZ; Aggregation der ATKIS-Gewässer nach OWK-NR, MultiFeatureklasse setzt sich zusammen aus der linienhaften Featureklasse GDZ2010.L_blowk und der flächenhaften Featureklasse GDZ2010.A_blowk und der dazu gehörigen Businessklasse GDZ2010.blowk, exportiert wurden nur die Featureklasse GDZ2010_L_blowk, verknüpft mit der Businesstabelle GDZ2010.w8bwowgz (Handlung Bewertung Gewässerabschnitt OWK Gewässerzustand) in die Filegeodatabase GDZ_GDB.gdb. Oberflächenwasserkörper sind die Gewässer mit Einzugsgebieten größer 10 km² und damit die WRRL (Wasserrahmenrichtlinie) berichtspflichtigen Gewässer. Attribute werden an anderer Stelle erläutert; Aktualisierugszyklus halbjährlich mit dem Export der ATKIS- Daten aus POLYGIS, es werden aber nur Änderungen übernommen, Änderungen der OWK-Nr sind derzeit nicht zu erwarten
Der Kartendienst (WFS-Gruppe) stellt ausgewählte Geodaten aus dem Bereich Wasser dar.:Grundwasserkörper des Saarlandes
Das Projekt "Effects of water content, input of roots and dissolved organic matter and spatial inaccessibility on C turnover & determination of the spatial variability of subsoil properties" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Kassel, Lehr- und Forschungsgebiet Umwelt- und Lebensmittelwissenschaften, Fachgebiet Umweltchemie.It is well established that reduced supply of fresh organic matter, interactions of organic matter with mineral phases and spatial inaccessibility affect C stocks in subsoils. However, quantitative information required for a better understanding of the contribution of each of the different processes to C sequestration in subsoils and for improvements of subsoil C models is scarce. The same is true for the main controlling factors of the decomposition rates of soil organic matter in subsoils. Moreover, information on spatial variabilities of different properties in the subsoil is rare. The few studies available which couple near and middle infrared spectroscopy (NIRS/MIRS) with geostatistical approaches indicate a potential for the creation of spatial maps which may show hot spots with increased biological activities in the soil profile and their effects on the distribution of C contents. Objectives are (i) to determine the mean residence time of subsoil C in different fractions by applying fractionation procedures in combination with 14C measurements; (ii) to study the effects of water content, input of 13C-labelled roots and dissolved organic matter and spatial inaccessibility on C turnover in an automatic microcosm system; (iii) to determine general soil properties and soil biological and chemical characteristics using NIRS and MIRS, and (iv) to extrapolate the measured and estimated soil properties to the vertical profiles by using different spatial interpolation techniques. For the NIRS/MIRS applications, sample pretreatment (air-dried vs. freeze-dried samples) and calibration procedures (a modified partial least square (MPLS) approach vs. a genetic algorithm coupled with MPLS or PLS) will be optimized. We hypothesize that the combined application of chemical fractionation in combination with 14C measurements and the results of the incubation experiments will give the pool sizes of passive, intermediate, labile and very labile C and N and the mean residence times of labile and very labile C and N. These results will make it possible to initialize the new quantitative model to be developed by subproject PC. Additionally, we hypothesize that the sample pretreatment 'freeze-drying' will be more useful for the estimation of soil biological characteristics than air-drying. The GA-MPLS and GA-PLS approaches are expected to give better estimates of the soil characteristics than the MPLS and PLS approaches. The spatial maps for the different subsoil characteristics in combination with the spatial maps of temperature and water contents will presumably enable us to explain the spatial heterogeneity of C contents.
Der Kartendienst (WFS-Gruppe) stellt ausgewählte Geodaten aus dem Bereich Hochwasser dar.:Die Hochwassergefahrenkarte HQ Extrem stellt das Ausmaß von Überschwemmungen (Überflutungsflächen und die Wassertiefe) bei Ereignissen dar, die im statistischen Mittel sehr viel seltener als alle 100 Jahre auftreten können, also ein Hochwasserszenario geringer Wahrscheinlichkeit. Die Wassertiefe wird in den Gefahrenkarten in fünf Stufen mit unterschiedlichen Blautönen dargestellt. Die gleichen Stufen in Gelbtönen kennzeichnen Gebiete hinter Hochwasserschutzanlagen. Damit soll auf das Restrisiko hinter Dämmen und Deichen aufmerksam gemacht werden. Attribute: KLASSE: Tiefenklasse (1 - 5, in geschützten Bereichen 10 - 15) TIEFE: Tiefenklasse (Textbeschreibung) GEWAESSER: Gewässername GEWKZ: Gewässerkennziffer nach LAWA; Maßstabsbeschränkung: Min entfällt, Max 1:3000.
Beschreibung des INSPIRE Download Service (predefined Atom): Flächenhafte Darstellung der Vorranggebiete für Grundwasserschutz im Rahmen des Landesentwicklungsplans Umwelt. Vorranggebiete für Grundwasserschutz (VW) sind als Wasserschutzgebiete festzusetzen. In VW ist das Grundwasser im Interesse der öffentlichen Wasserversorgung vor nachteiligen Einwirkungen zu schützen. Grundlage sind Gebiete, die bereits gesetzlich als Wasserschutzgebiete festgelegt wurden und für die eine Unterschutzstellung beabsichtigt ist. - Der/die Link(s) für das Herunterladen der Datensätze wird/werden dynamisch aus GetFeature Anfragen an einen WFS 1.1.0+ generiert
Der vorliegende Bericht basiert auf den Meldungen der Länder an das Bundesministerium für Gesundheit (BMG) und das Umweltbundesamt (UBA) über den Zeitraum von 2020 bis 2022. Die Form des Berichtes beruht auf dem von der EU-Kommission vorgegebenen Berichtsformat, das für die jährlichen Berichte der Länderbehörden verbindlich ist. 2022 wurden in Deutschland 74,1 Mio. Personen, das sind 88,6 % der Bevölkerung, mit 4 443,12 Mio. m3 Trinkwasser in 2 507 Wasserversorgungsgebieten (WVG) versorgt, in denen jeweils mehr als 1 000 m3 Trinkwasser pro Tag verteilt oder mehr als 5 000 Personen versorgt werden. Das Rohwasser für diese Trinkwassergewinnungen kommt zu 67,6 % aus Grundwasser, zu 15,9 % aus Oberflächenwasser und zu 16,5 % aus sonstigen Ressourcen wie Uferfiltrat oder künstlich angereichertem Grundwasser. Das Trinkwasser in diesen Wasserversorgungsgebieten ist von sehr guter Qualität. Bei den meisten mikrobiologischen und chemischen Qualitätsparametern erfüllten über 99 % der untersuchten Proben die Anforderungen der Trinkwasserverordnung, d. h., die Grenzwerte wurden eingehalten.
SWIM Water Extent is a global surface water product at 10 m pixel spacing based on Sentinel-1/2 data. The collection contains binary layers indicating open surface water for each Sentinel-1/2 scene. Clouds and cloud shadows are removed using ukis-csmask (see: https://github.com/dlr-eoc/ukis-csmask ) and are represented as NoData. The water extent extraction is based on convolutional neural networks (CNN). For further information, please see the following publications: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.05.022 and https://doi.org/10.3390/rs11192330
Entdecken Sie die schönsten Plätze in der Natur. 99 Lieblingsplätze im grünen und 99 Lieblingsplätze am Wasser warten darauf erkundet zu werden.
Urheber sind die Mitgliedskreise und -landkreise der Metropolregion Hamburg, die die schönsten Orte in ihrem Kreis empfehlen.
Genaue Informationen hierzu erhalten Sie über die Internetseiten der Metropolregion Hamburg:
https://metropolregion.hamburg.de/lieblingsplatz/
Darüber hinaus werden die schönsten Naturerlebnisse für die Familie dargestellt.
Die Natur vor der Haustür: Vom Weltnaturerbe Wattenmeer über Elbe, Ostsee, Heide, Moor, Seen und Wälder, Bäume und Blumen bis hin zum Biotop im Stadtpark laden unzählige Naturschönheiten der Metropolregion Hamburg zu einem Besuch und einer Expedition ins Unbekannte ein.
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