Diese Raster sind ein abgeleitetes Produkt von HYRAS-DE-PR. HYRAS-DE-PR ist ein Niederschlagsprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1931 bis Vortag und basiert auf täglichen Messwerten der Niederschlagshöhe. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
Gridded data of daily precipitation with 1 km horizontal resolution provided by the hydrometeorology of Deutscher Wetterdienst. The data are combined as arc-Files of one year. For data handling and product description see de.dwd.hydromet.regnie.daily.info (only available in German). Please use the Software-Download under Miscellaneous -> Tools -> REGNIE to handle the arc Files.
Die Bezeichnung KOSTRA-DWD steht für "Koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung des DWD". Für die statistischen Auswertungen wurde Deutschland in ein landesweites Rasternetz (jeweils ca. 5 x 5 km²) eingeteilt. Die Analyseergebnisse stellt der DWD über das Climate Data Center (CDC) kostenfrei zur Verfügung. Der Datensatz enthält statistische Starkregendaten (Niederschlagshöhen (in mm) und Niederschlagsspenden (in l/(s x ha))) der Dauerstufen D 5 bis 10.080 Minuten. Diese sind jeweils nach Wiederkehrzeiten T von 1 bis 100 Jahren und Rasterzelle unterteilt. Über das Geoportal der FHH können die aktuell gültigen KOSTRA-DWD-Daten für das Stadtgebiet der FHH ortsscharf, aufbereitet nach Rasterzellen, abgerufen werden.
Das Wassergütemessnetz 2 (WGMN2) stellt im Rahmen der nationalen und internationalen Meldepflichten aktuelle Daten der interessierten Öffentlichkeit zur Verfügung. Bürger, Schulen und Behörden haben ein reges Interesse an den Daten des WGMN. Deshalb werden die Daten in sechs stationären Gewässergütemessstationen im Zehn-Minuten-Takt aktualisiert. So stehen die erhobenen Parameter in Echtzeit zur Verfügung. Hierbei werden physikalische, hydrologische, meteorologische und biologische Messgrößen erfasst, die eine dynamische Sicht auf die Gewässerbeschaffenheit ermöglichen. Die Messstationen sind an ausgewählten Standorten an der Elbe, Havel, Teltowkanal, Oder und Neiße positioniert. Die Gewässergütemessstationen sind Bestandteil langfristig konzipierter Sanierungsmaßnahmen und dienen dem Nachweis der Gewässergüte und ihrer zeitlichen Veränderung im Rahmen von international abgestimmten Mess- und Untersuchungsprogrammen, der aktuellen Gewässerüberwachung (Warndienste), der Beweissicherung und der Gewinnung von wasserwirtschaftlichen Informationen. Das WGMN trägt dazu bei, dass Auswirkungen von Störfällen bei Industriebetrieben oder von Schiffsunglücken zeitnah ermittelt und zügig Maßnahmen ergriffen werden können. Aber auch kleinere Verunreinigungen wie illegal entsorgtes Altöl vom Auto fallen durch die Messungen schnell auf. Mit der Erkennung von akuten Verschmutzungen und dem Erfassen langfristiger Trends dient das WGMN auch dazu, entsprechende Forderungen der Europäischen Wasserrahmenrichtlinie in Brandenburg umzusetzen. Hier können alle Datensätze abgerufen werden. Derzeit werden die Messwerte im Netz als Grafiken dargestellt.
Die Ermittlung der Wasserhaushaltsgrößen erfolgte auf Grundlage einer räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Niederschlags-Abfluss-Modellierung. Der Aufbau eines landesweiten Modells wurde im Jahr 2004 mit dem Modellsystem ArcEGMO durchgeführt. Für den vorliegenden Datenbestand wurde das Modellsystem weiterentwickelt sowie die verwendeten Zeitreihen bis 2020 verlängert. Vom Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU) wurden folgende Datengrundlagen für die Aktualisierung bereitgestellt: - Gewässernetz gewnet25 (Version 4.1; Stand: 2015) - Seen (Version 4.1 Stand: 2015) - Oberirdische Einzugsgebiete ezg25 (Version 4.0; Stand: 2014) - REGNIE-Daten (Niederschlagsdaten im Rasterformat) für den Zeitraum 1991 bis 2020 - Fortschreibung der Abflussreihen für insgesamt 135 Pegel im Modellgebiet, davon für 20 weitgehend unbeeinflusste Einzugsgebiete zur Modellvalidierung sowie für 5 Einzugsgebiete zur Modellanpassung für den Zeitraum 1991 bis 2020 Die Wasserhaushaltsgrößen sind in ihrer räumlichen Auflösung auf die hydrologischen Einzugsgebiete und die dazugehörigen Gewässerabschnitte bezogen. Die Ermittlung der Wasserhaushaltsgrößen erfolgte auf Grundlage einer räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Niederschlags-Abfluss-Modellierung. Der Aufbau eines landesweiten Modells wurde im Jahr 2004 mit dem Modellsystem ArcEGMO durchgeführt. Für den vorliegenden Datenbestand wurde das Modellsystem weiterentwickelt sowie die verwendeten Zeitreihen bis 2020 verlängert. Vom Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU) wurden folgende Datengrundlagen für die Aktualisierung bereitgestellt: - Gewässernetz gewnet25 (Version 4.1; Stand: 2015) - Seen (Version 4.1 Stand: 2015) - Oberirdische Einzugsgebiete ezg25 (Version 4.0; Stand: 2014) - REGNIE-Daten (Niederschlagsdaten im Rasterformat) für den Zeitraum 1991 bis 2020 - Fortschreibung der Abflussreihen für insgesamt 135 Pegel im Modellgebiet, davon für 20 weitgehend unbeeinflusste Einzugsgebiete zur Modellvalidierung sowie für 5 Einzugsgebiete zur Modellanpassung für den Zeitraum 1991 bis 2020 Die Wasserhaushaltsgrößen sind in ihrer räumlichen Auflösung auf die hydrologischen Einzugsgebiete und die dazugehörigen Gewässerabschnitte bezogen. Die Ermittlung der Wasserhaushaltsgrößen erfolgte auf Grundlage einer räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Niederschlags-Abfluss-Modellierung. Der Aufbau eines landesweiten Modells wurde im Jahr 2004 mit dem Modellsystem ArcEGMO durchgeführt. Für den vorliegenden Datenbestand wurde das Modellsystem weiterentwickelt sowie die verwendeten Zeitreihen bis 2020 verlängert. Vom Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU) wurden folgende Datengrundlagen für die Aktualisierung bereitgestellt: - Gewässernetz gewnet25 (Version 4.1; Stand: 2015) - Seen (Version 4.1 Stand: 2015) - Oberirdische Einzugsgebiete ezg25 (Version 4.0; Stand: 2014) - REGNIE-Daten (Niederschlagsdaten im Rasterformat) für den Zeitraum 1991 bis 2020 - Fortschreibung der Abflussreihen für insgesamt 135 Pegel im Modellgebiet, davon für 20 weitgehend unbeeinflusste Einzugsgebiete zur Modellvalidierung sowie für 5 Einzugsgebiete zur Modellanpassung für den Zeitraum 1991 bis 2020 Die Wasserhaushaltsgrößen sind in ihrer räumlichen Auflösung auf die hydrologischen Einzugsgebiete und die dazugehörigen Gewässerabschnitte bezogen.
Dieser WFS (Web Feature Service) zeigt das KOSTRA DWD Raster. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Data presented here were collected between January 2025 to December 2025 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Meteorological data were collected near the experimental setup, with a locally installed weather station located approximately 500m north of the southern shoreline. The weather station system used here was a ClimaSensor US 4.920x.00.00x that was pre-calibrated by the manufacturer (Adolf Thies GmbH & Co. KG, D-Göttingen). Data were recorded and saved within the Processcontrol Weather (c) -4H- JENA engineering GmbH (v20.1.0.1 2020) software in a sampling interval of 1 min, with an averaging time of 10 s. Date and time were given in UTC and the position was derived from the internal GPS system. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2024b). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, defined as data exhibiting changes of more than two standard deviations within one time step, and (c) visually checks.
Die Karte der Potentiellen Erosionsgefährdung von Ackerböden durch Wasser gibt einen Überblick über das mögliche Risiko von Bodenabtrag durch Wasser in Deutschland auf Basis von bodenkundlichen, morphographischen und klimatischen Faktoren. Bodenerosion durch Wasser zerstört langfristig den Boden und damit die natürliche Lebensgrundlage für künftige Generationen. Die Karte wurde mit Hilfe des Langfristmodells ABAG (Allgemeinen Bodenabtragsgleichung) erstellt. Sie ist die Anpassung des Modells Universal Soil Equation (USLE) an deutsche Verhältnisse. Die Methode ist in der DIN 19708:2005-02 und in der Methodendokumentation der Ad-hoc-AG Boden veröffentlicht. Für die Anwendung auf Bodenkarten wurde das Verfahren von der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) verändert. In die Karte fließen bodenkundliche Kennwerte (K-Faktor) aus der nutzungsdifferenzierten Bodenübersichtskarte von Deutschland 1:1.000.000 (BÜK1000N), morphologische Kennwerte (S-Faktor) aus dem DGM50 des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie (BKG) und klimatischen Kennwerte (R-Faktor) aus den Niederschlagsdaten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) für den Zeitraum 1961–1990 ein. Die Ackerstandorte werden aus dem Landnutzungsdatensatz CORINE Land Cover von 2006 gewonnen.
Diese Raster sind ein abgeleitetes Produkt von HYRAS-DE-PR. HYRAS-DE-PR ist ein Niederschlagsprodukt für Deutschland in einem 1 km x 1 km Raster für den Zeitraum 1931 bis Vortag und basiert auf täglichen Messwerten der Niederschlagshöhe. Der Datensatz kann beispielweise zur Analyse des vergangenen Klimas, zur Bias-Adjustierung von regionalisierten Klimaprojektionsdaten und als Eingangsdaten für die hydrologische Modellierung verwendet werden.
Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 150 |
| Europa | 5 |
| Kommune | 6 |
| Land | 187 |
| Weitere | 9 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 98 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 48 |
| Förderprogramm | 85 |
| Hochwertiger Datensatz | 8 |
| Text | 79 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 113 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 88 |
| Offen | 230 |
| Unbekannt | 16 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 265 |
| Englisch | 82 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 13 |
| Bild | 12 |
| Datei | 50 |
| Dokument | 53 |
| Keine | 104 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 155 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 176 |
| Lebewesen und Lebensräume | 306 |
| Luft | 304 |
| Mensch und Umwelt | 322 |
| Wasser | 240 |
| Weitere | 334 |