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Überschwemmungsgefährdete Gebiete der Elbe vom 01.10.2018, geändert 21.01.2019 (WFS Dienst)

Überschwemmungsgefährdete Gebiete der Elbe (ügG) vom 01.10.2018, geändert 21.01.2019 Über das festgesetzte Überschwemmungsgebiet hinaus wurden für die Elbe auch die ügG ermittelt und in Kartenform öffentlich ausgelegt. Auf die öffentliche Auslegung wurde mit öffentlicher Bekanntmachung vom 20.09.2018 (Dresdner Amtsblatt, Nr. 38/2018) hingewiesen. Rechtsgrundlage für die Kartendarstellung und öffentliche Bekanntmachung sind § 75 Abs. 1 Nr. 1 und 2 und Abs. 4 SächsWG i. V. m. § 72 Abs. 3 SächsWG. Es handelt sich dabei um Gebiete, die erst bei Überschreiten eines HQ100 oder die bei Versagen von Hochwasserschutzanlagen, die vor einem HQ100 schützen sollen, überschwemmt werden. Überschwemmungsgefährdete Gebiete sind generell außerhalb der für HQ100 festgesetzten Überschwemmungsgebiete und schließen an deren Außengrenze an. Die lila bzw. pink schraffierten ügG befinden sich außerhalb der von öffentlichen Hochwasserschutzanlagen geschützten Bereiche und können bei einem Hochwasserereignis der Elbe, wie es statistisch einmal in 200 Jahren zu erwarten ist (HQ200), überschwemmt werden. Die fachliche Ermittlung der ügG für ein HQ200 erfolgte mit dem nach 2013 aktualisierten 2D-HN-Modell Elbe des Freistaates Sachsen, konkret anhand der Berechnungsergebnisse aus dem Jahr 2017 im Auftrag der LH Dresden. Die orange gestreiften ügG kennzeichnen deckungsgleich die Flächen, die im Fall des Versagens von öffentlichen Hochwasserschutzanlagen bei einem HQ100 und bei einem HQ200 von der Elbe überschwemmt werden. Fachliche Gründe: Für Flächen, die bei HQ100 und gleichzeitigem Versagen einer öffentlichen Hochwasserschutzanlage überschwemmt werden, liegen keine numerischen Modellergebnisse vor. Eine vereinfachte GIS-technische Ermittlung einer möglichen Überschwemmungsfläche bei einem Deichbruchszenario zeigte jedoch nur geringfügige Abweichungen (+/-) gegenüber der 2d-HN-modellierten Überschwemmungsfläche des HQ200 (Q=4930 m³/s). Dies liegt in einer unterschiedlichen Verteilung der Wasserspiegellage (WSP-Lage), welche für das Deichbruchszenario angenommen wurde, begründet. Aus dieser Überprüfung kann abgeleitet werden, dass die ügG nach § 75 Abs. 1 Nr. 1 und 2 SächsWG im Flächenumgriff und in der WSP-Lage nahezu deckungsgleich übereinstimmen, d. h., dass das HQ100 (bei Versagen der HWSA) und HQ200 hier praktisch identisch sind. Es wird daher ein gemeinsames überschwemmungsgefährdetes Gebiet mit identischer Außengrenze in den Karten dargestellt. Aufgrund der höheren Belastbarkeit der 2d-HN-Modellergebnisse für die flächige Ausbreitung und Verteilung der WSP-Lage hinter dem Deich wird hierfür das HQ200-Szenario verwendet. Damit können für Vorhaben auf den betreffenden Flächen die für HQ200 modellierten Wasserspiegellagen (Modellierung 2017) verwendet werden. Zu beachtende wasserrechtliche Vorschriften für Bauvorhaben und Bebauungspläne in diesen Gebieten befinden sich § 75 Abs. 5 und 6 SächsWG und ergänzend in § 78b WHG. Mit der öffentlichen Auslegung der neuen Karten im Zeitraum vom 1. Oktober 2018 bis 15. Oktober 2018 gemäß § 72 Abs. 3 SächsWG erlangen die ügG Gültigkeit. Gleichzeitig verlieren die bisher öffentlich ausgelegten Karten der ügG im geschützten Bereich hinter den öffentliche Hochwasserschutzanlagen der Gebiete Innenstadt/Friedrichstadt sowie Pieschen /Mickten /Kaditz ihre Gültigkeit.

INSPIRE SL Hydro – Physische Gewässer ATKIS Basis-DLM

Dieser INSPIRE Datensatz beinhaltet das Gewässernetz des Saarlandes. Die Transformation erfolgte gemäß den INSPIRE Richtlinien Hydrographie in der Version 5.0. Folgende Anwendnungsschemen werden derzeit zu diesem Thema bereitgestellt: * Hydrographie Physical Waters * Hydrographie Networks Das Schema Hydrographie Physical Waters Das Anwendungsschema von Physical Waters dient hauptsächlich zum Erstellen von Basiskarten für die Hydrographie. Die Auswahl von Feature-Klassen in diesem Paket basiert sowohl auf den Anforderungen zum Zuordnen bestimmter Objekte als auch auf der Notwendigkeit, bestimmte Objekte nach einem Modellierungsaspekt zu unterscheiden. Infolgedessen werden bestimmte Merkmale der "realen Welt" in einer einzigen Klasse zusammengefasst, wenn festgestellt wurde, dass sie weder aus Sicht der Kartierung noch aus Sicht der Modellierung unterschieden werden müssen. Folgende Gruppen von Objekten können unterschieden werden: * Natürliche Wasserobjekte, die Teil des hydrologischen Netzwerks sind, wie Wasserläufe, stehendes Wasser, Feuchtgebiete usw. * Objekte, die die physikalischen Wasserobjekte beschreiben (Ufer, Uferlinien) * Gebiete, in denen das Wasser aufgefangen wird (Flussbecken / Entwässerungsbecken) * Hydrographische Interessenspunkte. Punkte, die den Wasserfluss im Gewässernetz beeinflussen und auf Karten erscheinen, aber keine künstlichen Objekte sind (z. B. Stürze, Quellen und Sickerungen usw.). * Künstliche Objekte. Alle Objekte, die auf der Karte angegeben werden müssen und eine Beziehung zum Wassernetz haben (z.B. Böschungen, Kanäle, Schleusen, Dämme und Wehre). Das Schema Hydrographie Networks Für die Modellierung werden zusätzliche Informationen (z. B. geschlossenes Netzwerk, bestimmte Attribute) benötigt, die nicht unbedingt für eine Hintergrundkarte benötigt werden. Diese zusätzliche Information sowie das Netzwerkmodell selbst sind daher in einem separaten Anwendungsschema enthalten, das als Erweiterung der physikalischen Gewässer angesehen werden kann. Wenn nur ein Netzwerkmodell beim Datenbereitsteller verfügbar ist, ist es möglich, das Netzwerk zu beschreiben, ohne direkt auf physische Objekte zu verweisen. Aus diesem Grund enthalten räumliche Objekte sowohl im Netzwerkmodell als auch in den physikalischen Hydrographie-Schemen ihre eigenen Geometrien.

Integrating GIS and Remote Sensing for Multi-Scale Analysis of Degradation in the African Sahel

Multi-level monitoring of destabilized Sahelian regions connects field work in situ with detailed to semi-detailed analysis of vegetation structure (aerial photography), vegetation functional types and units of rational landcover (satellite images). Human impact on Sahelian vegetation in its regional variations is a main reason for continous destruction of former grazing lands. Regional dynamics of impact patterns are analysed by means of multi-stage remote sensing techniques and multi-spectral image classification. Integration of remotely sensed as well as of socio-economic data with geo-information systems is an important tool for modelling regional dynamics of degradation and desertification due to multi-thematic and multi-temporal input parameters. Intersection of geo-informations creates change detection databasas of Sahelian regions. Planning sustainable development will urgently need the appropriate use of the presented facilities of IGIS technology.

Sonderforschungsbereich Transregio 32 (SFB TRR): Muster und Strukturen in Boden-Pflanzen-Atmosphären-Systemen: Erfassung, Modellierung und Datenassimilation; Patterns in Soil-Vegetation-Atmosphere Systems: Monitoring, Modelling and Data Assimilation, Teilprojekt B09: Identifizierung und Simulation von Bodenmustern im flachen Untergrund auf Basis von geophysikalischen Messungen und Fernerkundungsdaten

Im Rahmen des Transregionalen Sonderforschungsbereiches TR32 wurden erfolgreich Muster in Bodentypen mit geophysikalische Messmethoden identifiziert. Wir erweitern diese lokalen Analysen auf einen größeren Bereich, indem wir sie mit weiteren regional vorhandenen Daten kombinieren. Wir entwickeln und verwenden neuartige Methoden, um Bodenmuster zu charakterisieren und daraufhin auf einem größeren räumlichen Bereich zu simulieren und mit zusätzlichen Messungen zu testen, um schlussendlich einen Beitrag zu Prozesssimulationen bis zum Umfang von Wassereinzugsgebieten leisten zu können.

Forschergruppe (FOR) 5064: Die Rolle der Natur für das menschliche Wohlergehen im sozial-ökologischen System des Kilimandscharo, Teilprojekt: Naturschutz, biologische Vielfalt und Ökosystem-Funktionen

Im Rahmen von Kili-SES befasst sich SP6 mit Landnutzung, Management und Naturschutz als Triebkräfte der biologischen Vielfalt. In Kili-SES-1 erwiesen sich Landnutzungsveränderungen durch Bevölkerungswachstum als Schlüsselfaktoren an den unteren Hängen des Kilimandscharo. Es bleibt die Frage, ob die jüngsten Wald- und Buschbrände in den oberen Regionen auf veränderte klimatische Bedingungen hinweisen. Wir wollen den Ursprung und die Folgen dieser Brände als potenziell schädliche NCP auf Landschaftsebene untersuchen. Dabei konzentrieren wir uns auf die biologische Vielfalt und die Wasserbilanz im Nationalpark (zusammen mit SP1) und prüfen, ob solche Brände in den letzten Jahrzehnten zugenommen haben. Da die NCPs stark von der biologischen Vielfalt und dem Funktionieren der Ökosysteme abhängen, untersuchen wir, wie der Mensch die biologische Vielfalt, das Funktionieren der Ökosysteme und folglich das menschliche Wohlbefinden verbessern kann. Konkret wollen wir (zusammen mit SP1 und 2) das ökologische Potenzial für eine Transformierung durch Anpflanzung einheimischer Bäume prüfen, ergänzend zu den Studien von SP3-5. Der Fokus soll auf Auwäldern als wichtige Biodiversitätskorridore und traditionellen Agroforstsystemen als nachhaltige Landnutzungsformen liegen. Während in Kili-SES-1 der Kilimandscharo als isoliertes System betrachtet wurde, planen wir nun eine Erweiterung unserer Perspektive unter Einbeziehung des umliegenden Landschaftskontextes. Der Kilimandscharo war einst mit anderen Bergen durch Waldkorridore verbunden, die als Wanderwege dienten und die biologische Vielfalt beeinflussten, entscheidend für die Widerstandsfähigkeit gegenüber Umweltveränderungen. Ziel ist die Analyse der ökologischen Konnektivität und Telekopplung im Hinblick auf Naturschutzpolitik. Hierzu wollen wir mit umfangreichen Daten zu Pflanzen, Arthropoden und Kleinsäugern die frühere biologische Vielfalt ohne menschlichen Einfluss modellieren, um die ungleiche Verteilung endemischer Arten zu untersuchen, eine kontroverse biogeographische Frage in Ostafrika. Der Kilimandscharo und die umliegenden Berge sind unterschiedlich geschützt (Nationalparks, Natur- und Waldreservate), mit zunehmend fragmentierten Schutzgebieten. Durch Hochskalierung und Modellierung der Biodiversität unter Verwendung von Hyperspektralbildern (zusammen mit SP7) planen wir die sich daraus ergebenden Biodiversitätsniveaus und Bedrohungen zu vergleichen, einschließlich der Auswirkungen der Einbeziehung der Waldgürtel des Kilimandscharo und Meru in Nationalparks im Jahr 2006, die möglicherweise illegale Aktivitäten in die umliegenden Berge verlagert haben. Zusätzlich zu diesen Themen wollen wir weiterhin langfristige Klima- und Dendrometriedaten erheben und umfassendes Monitoring von Gefäßpflanzen, Flechten und Moosen durch (ergänzt durch Pilze) durchführen. So hoffen wir ein Niveau und eine Qualität ökologischer Daten zu erreichen, die für Kili-SES wichtig und für ein tropisches Gebirge einzigartig sind.

NO2 - flächenhafte Belastung (2019)

Flächenhafte Belastung mit dem Luftschadstoff Stickstoffdioxid (NO2), Modellierung 2019

NO2 - Straßenrandbelastung (2019)

Belastung mit dem Luftschadstoff Stickstoffdioxid (NO2) an den Dresdner Hauptverkehrsstraßen, Modellierung 2019

LUCAS (Land Use and Land Cover Survey) SOIL Austria

Assessment of formal, natural and social insurances: how to cope best with impacts of extreme events on grasslands for sustainable farming systems?

The impacts of climate change pose one of the main challenges for agriculture in Central Europe. In particular, an increase of extreme and compound extreme climate events is expected to strongly impact economic revenues and the provision of ecosystem services by agroecosystems. A highly relevant, still open question is how grassland farming systems can cope best with these climate risks to adapt to climate change. A prominently discussed economic instrument to relieve income risks is the formal insurance, but natural and social insurances are newly under discussion as well. Natural insurances include specific grassland management practises such as maintaining species-rich grasslands. Social insurances, in our terminology, comprise all forms of societal support for farmers’ climate risk management. This includes in particular arrangements of community-supported agriculture that reduce income risks for farmers, or payments for ecosystem services if their design takes risk into account. Formal, natural and social insurances may be substitutes or complements, and affect farmer behaviour in different ways. Thus, policy support for any of the three forms of insurance will have effects on the others, which need to be understood. InsuranceGrass takes an innovative interdisciplinary view and assesses formal, natural and social insurances: on how to cope best with impacts of climate extremes on grasslands, integrating social and natural sciences perspectives and feedbacks between them. Based on this holistic analysis, InsuranceGrass will provide recommendations for policy and insurance design to ensure effective risk-coping of farmers and to enhance sustainable grassland farming, considering economic, environmental and social aspects. Impacts of extreme and compound extreme events on the provision of ecosystem services (e.g. magnitude and quality of yield, climate regulation via carbon sequestration, plant diversity) by permanent grasslands in Germany and Switzerland are quantified based on long-term observations and field experiments. Cutting-edge model-based approaches will be based on behavioural theories and empirically calibrated. With the help of social-ecological modelling, InsuranceGrass explicitly incorporates feedbacks between farmers’ and households’ decision, grassland management options, and ecosystem service provision in a dynamic manner. The contributions of different insurance types are developed, discussed and evaluated jointly with different groups of stakeholders (i.e., farmers, insurance companies, public administration). A scientifically sound and holistic assessment of the role of formal, natural, and social insurances for the sustainability of grassland farming under extreme events requires both disciplinary excellence and seamless interdisciplinary collaboration. InsuranceGrass brings together four groups from Zürich and Leipzig, with unique disciplinary expertise and a track record of successful collaboration.

Ökologische Durchgängigkeit, Identifizierung/Parametrisierung/Modellierung von Fisch- Aufstiegskorridoren vor Querbauten in Bundeswasserstraßen

Fischaufstiegsanlagen (FAA) haben eine wesentliche Bedeutung für die Herstellung der fischökologischen Durchgängigkeit von Querbauwerken. Allerdings ist das Verständnis der Auffindbarkeit von FAA insbesondere in großen BWaStr derzeit noch begrenzt. Nach derzeitigem Kenntnisstand zur Planung von FAA folgen wandernde Fische einer Leitströmung aus dem Unterwasser in den Einstieg der FAA. Welche konkreten hydraulische Parameter dabei eine signifikante Rolle spielen ist aber unbekannt. Ebenso ist die Frage der potenziellen Bedeutung anderer abiotischer Faktoren wir Morphologie, Akustik oder Lichtintensität nicht ausreichend geklärt, insbesondere für die potamodromen Arten Mitteleuropas. Anhand hydraulischer und anderer abiotischer Faktoren sowie einer Analyse von Fischbewegungsmustern im Unterwasser von Querbauwerken sollen Aufstiegskorridore von Wanderfischen identifiziert, parametrisiert und modelliert werden. Ziel des Projektes ist es, Aufstiegskorridore anhand abiotischer Faktoren räumlich abzugrenzen und somit die Auffindbarkeit von Fischaufstiegsanlagen und den Stand der Technik für Planungen von FAA in BWaStr zu verbessern.

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