CO-MICC is a data portal for freshwater-related climate change risk assessment at multiple spatial scales. It is named after the research project during which it was developed, i.e. the CO-MICC (CO-development of Methods to utilize uncertain multi-model-based Information on freshwater-related hazards of Climate Change) project (2017-2021). The aim of CO-MICC is to support decision making in the public and private spheres dealing with future availability of freshwater resources. This climate service is operated and maintained by the International Centre for Water Resources and Global Change (ICWRGC), and more broadly by the German Federal Institute of Hydrology. The portal comprises data of over 80 indicators of freshwater-related hazards of climate change, which can be visualized in the form of global maps or interactive graphs. The indicators are dynamically calculated based on modelled annual and monthly gridded (0.5°) data sets of climate and hydrological variables. These data sets were computed by a multi-model ensemble comprising four Representative Concentration Pathways (RCPs), four General Circulation Models (GCMs), three Global Hydrological Models (GHMs) and two variants per hydrological model, which amounts to 96 ensemble members in total. They were provided by three European research modelling teams that are part of the ISIMIP consortium. The indicator data correspond to absolute or relative changes averaged over future 30-year periods, as compared to the reference period 1981-2010.
Der Web-OPAC (Online Public Access Catalogue) verzeichnet den gesamten Medienbestand der Bibliothek der Bundesanstalt für Gewässerkunde. Über ihn können Sie Informationen zu allen Büchern, Zeitschriften und digitalen Medien finden, die in der Bibliothek verfügbar sind. Der Katalog bietet verschiedene Suchfunktionen, um zum Beispiel nach Titel, Autoren, Schlagwörtern sowie dem Standort und der Verfügbarkeit der Medien zu suchen.
Das Standardkartenwerk Hydrologischer Atlas von Deutschland (HAD) wird herausgegeben vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU). Die Gesamtleitung des HAD-Projektes wurde vom BMU auf die BfG übertragen. Die interdisziplinäre Aufgabe wird als Gemeinschaftswerk verschiedener Bundesbehörden, Institute und der Länderarbeitsgemeinschaft Wasser (LAWA) verstanden. Der Atlas liefert kartographische Übersichten zu gewässerkundlichen Grunddaten sowie zu den Themenbereichen Hydrometeorologie, Oberirdische Gewässer, Bodenwasser, Grundwasser, Wasserhaushalt und dem Themenkomplex Hydrologie-Ökologie-Mensch.
Die Internetplattform „WasserBLIcK“ wird gemeinsam von den obersten Wasserbehörden des Bundes und der Länder betrieben. „WasserBLIcK“ dient in erster Linie der Information und Kommunikation innerhalb der Wasserwirtschaftsverwaltungen der Bundesrepublik Deutschland. Eine besondere Unterstutzung erfährt die Implementierung der EU-Wasserrahmenrichtlinie und das damit verbundene Datenmanagement und Berichtswesen. Zu diesem Zweck werden Daten im „WasserBLIcK“ durch eine Zugangskennung geschützt. Der Zugang zum Extranet der Wasserwirtschaftverwaltungen (WWV-intern) ist erst nach Registrierung am System möglich. Darüber hinaus haben Vertreter der Wasserwirtschaft und wasserwirtschaftlich interessierte Personen und Gruppen die Möglichkeit den Service der Plattform zu nutzen. Zum Teil sind Informationen damit öffentlich zugänglich. Das Informationsangebot in der Plattform wird ausschließlich von außen bereitgestellt. Weder die Beiträge aus den Verwaltungen noch die Beiträge aus der Kreisen der interessierten Öffentlichkeit werden an zentraler Stelle redaktionell bearbeitet.
Die SedDB verbindet die für die Binnenwasserstraßen vorliegenden Feststofftransportdaten (Geschiebe und Schwebstoff aus Vollprofilmessungen) mit den sedimentologischen Daten der Gewässersohle (Kornverteilung, Schichtaufbau, Sohlbeschreibung etc.) in einer Datenhaltung und macht sie für morphologische Anwendungen (quantitative Fragestellungen), für ökologische und qualitativ-gewässerkundliche Fragestellungen verfügbar.
Die Festung Ehrenbreitstein ist der ideale Standort zur Beobachtung des Zusammenflusses von Rhein und Mosel am Deutschen Eck in Koblenz. Aus ca. 100 m Höhe über dem Wasserspiegel liefert die WebCam der Bundesanstalt der Gewässerkunde jede Minute ein aktuelles Bild der Situation. Oftmals sind deutliche Unterschiede in der Färbung des Wassers sichtbar, besonders bei sich ändernden Wasserständen in den beiden Flüssen. Grund für die unterschiedliche Farbe sind die wechselnden Schwebstoffanteile. Auch der Wasserstand lässt sich mit einem Blick erkennen. Ab einem Wasserstand von ca. sieben Metern am Pegel Koblenz/Rhein wird der Platz vor dem Reiterstandbild Kaiser Wilhelms I allmählich überflutet. Dieser Service wird ermöglicht mit freundlicher Unterstützung der Verwaltungen von Burgen, Schlösser, Altertümer Rheinland-Pfalz und dem Landesmuseum Koblenz.
Environmental related data and information are an important foundation for a sustainable development and need to be free, accessible, valid and transparent. The National Centre for Environmental and Nature conservation information at the German Federal Environment Agency (Umweltbundesamt – UBA) concentrates openly accessible data and information about the environment and nature conservation in its portal https://umwelt.info. We cooperate with data providers, identify relevant sources, reference their metadata and create target group specific editorials and tools. We want to counteract against the fragmented environmental data and information landscape in Germany. Our goal is to create one central, digital access point to all openly accessible data and information about the environment and nature conservation in Germany. We index this knowledge based on its metadata. We collect data and information from state agencies, science, business, and civil society. You can access our website here: https://umwelt.info/en. We provide our dataset via a RESTful API at https://md.umwelt.info/swagger-ui/#/ and an CKAN endpoint at https://md.umwelt.info/ckan
Einblicke in das Portal für Umwelt- und Naturschutzinformationen
In vielerlei Hinsicht besitzt Maschinelles Lernen (ML) großes Potential für die Erreichung der Pariser Nachhaltigkeitsziele. Insbesondere Supervised Machine Learning erfordert jedoch die Aufbereitung von Rohdaten in Form von Annotationen und die damit verbundene Zusammenstellung von nutzbaren Datensätzen. Dieser Prozess ist, vor allem mit Blick auf manuelle Annotationen großer und komplexer Datenmengen, besonders zeit- und arbeitsintensiv und kreiert häufig eine Lücke zwischen verfügbaren Rohdaten und der tatsächlichen Anwendung. Das Projekt LabelledGreenData4All untersucht die strategische Bedeutung annotierter Umweltdaten für den Einsatz von ML und Künstlicher Intelligenz (KI) zur Bewältigung gesellschafts- und umweltpolitischer Herausforderungen. Ziel ist es, Anwendungsbereiche mit hohem Potenzial für ML-Modelle zu identifizieren, den ML-Einsatz hinsichtlich seiner Wirkungen zu bewerten, daraus strategische und politische Empfehlungen für die sektorübergreifende Bereitstellung von (annotierten) Umweltdaten als Grundlage für künftige Fördermaßnahmen abzuleiten sowie ein Vorgehensmodell zur effizienten Datenannotation insbesondere bei wenigen verfügbaren annotierten Daten zu entwickeln und anhand von zwei Use Cases zu prototypisieren. Dabei leistet das Vorhaben einen wichtigen Beitrag zur Zurverfügungstellung von qualitativ hochwertigen Umweltdaten bzw. umweltrelevanten Daten nach den 'FAIR'- Prinzipien, um moderne Verfahren des maschinellen Lernens besser sowohl für Belange des Umweltressorts als auch für Akteure aus Forschung, Wirtschaft/Industrie sowie der Zivilgesellschaft nutzbar zu machen. Der datenzentrierte Ansatz ergänzt hierbei die bereits laufenden Bereitstellungsmaßnahmen von Umweltdaten (z. B. zentrales Portal für Umwelt- und Naturschutzinformationen umwelt.info, Green Deal Dataspace und ChatClimate / ClimateBert). Mit dem Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data im Umweltbundesamt (KI-Lab) besitzt das Umweltressort zudem ein Eigeninteresse an der Aufbereitung von Umweltdaten für Verfahren des maschinellen Lernens, um zukunftsorientierte, digitale Technologien wirksam und wertschöpfend sowie mit direktem Nachhaltigkeitsbezug und im Sinne einer sozial-ökologischen Transformation für die Aufgabenwahrnehmung einsetzen zu können. Damit soll das Vorhaben insgesamt helfen, die besonderen Potenziale von KI im Umweltbereich zu entfalten und Lücken zwischen technisch notwendigen Grundlagen und Anwendungsbereichen für den Umwelt- und Ressourcenschutz zu schließen.
Unter dem Motto „Daten – Informationen – Erkenntnisse“ startet das Portal umwelt.info.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 34 |
| Land | 14 |
| Weitere | 11 |
| Zivilgesellschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 2 |
| Repositorium | 1 |
| Text | 21 |
| unbekannt | 19 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 25 |
| Offen | 6 |
| Unbekannt | 14 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 39 |
| Englisch | 12 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 12 |
| Keine | 4 |
| Webseite | 32 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 14 |
| Lebewesen und Lebensräume | 38 |
| Luft | 11 |
| Mensch und Umwelt | 38 |
| Wasser | 15 |
| Weitere | 45 |