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Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 10

Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 10 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 105 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 1

Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

Denkmalpflege und Klimawandel - Denkmallabor zu Zukunftsfragen des Kulturerbeerhalts

Zielsetzung: Die Auswirkungen des Klimawandels, von Hochwasser, Hitze, Dürre, Stürmen und Bodenerosion, sowie anhaltende Diversitätsverluste stellen neuartige Bedrohungsszenarien für das Kultur- und Naturerbe weltweit dar. Historische Gärten und Kulturlandschaften ebenso wie küsten- oder flussnahe Ansiedlungen sind gegenwärtig von den Folgen dieser Veränderungen besonders stark betroffen. Extremwetterereignisse beeinträchtigen die Standfestigkeit historischer Gebäude, die Struktur und Konsistenz historischer Putze, Baumaterialien und Ausstattungen. Zusammen mit dem Weltklimarat weisen Natur- und Denkmalschutzeinrichtungen deshalb vermehrt auf die Dringlichkeit von zukunftsfähigen Erhaltensstrategien hin (z.B. 'Global Research and Action Agenda on Culture, Heritage and Climate Change' von IPPC, UNESCO und ICOMOS, 2022). Noch reagiert die modulare universitäre Ausbildung in Denkmalpflege, Heritage Studies, Architektur oder Städtebau nur unzureichend auf diese Herausforderungen. Interdisziplinäre Querschnittsprojekte fehlen in der Regel ebenso wie eine Beschäftigung mit den globalen Verflechtungen der Problemlagen und andernorts erprobten nachhaltigen Lösungsansätzen. Aus diesem Grund werden elementare Interessen von Studierenden an Klimakompetenz derzeit nicht ausreichend berücksichtigt. Perspektivisch kann das kulturelle Erbe aber nur dann geschützt werden, wenn Spezialwissen in der komplexen Ursachenanalytik hinsichtlich Prävention wie auch reparaturfreundlicher Methoden und Materialkenntnisse vorhanden ist und interdisziplinäre Herangehensweisen erprobt sind. Auf die derzeitigen Desiderate in Ausbildung und Vermittlung reagiert das Pilotprojekt der Denkmallabore. Sie suchen die Ausarbeitung von Adaptation- und Mitigation-Strategien innerhalb eines komplexen Risikomanagements sowie die Entwicklung eines zukunftsweisenden Narrativs, von Wissenstransfers und Partizipationsstrukturen voranzutreiben. Diese Maßnahmen erklären sich aus den komplexen Gefährdungen des kulturellen Erbes und deren Verflechtungen im Zeichen der Klimakrise. Pflege, Reparatur und Prävention konstituieren einen neuen konservatorischen Imperativ. Schonender Umgang, wie ihn die Ökologie fordert und die Denkmalpflege seit langem praktiziert, könnte zusammen mit Strategien des Risk Preparedness und Change Management über die Sicherung des (Welt)Kulturerbes hinaus einen Wissens- und Methodenspeicher für den nachhaltigen Bestandsschutz darstellen - Denkmalpflege eine Avantgardefunktion übernehmen.

Dynamik, Variabilität und bioklimatische Effekte von niedrigen Wolken im westlichen Zentralafrika

Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.

Nicht-hydrostatische Klimamodellierung, Teil II (NHCM-2)

Aufgrund des steigenden Bedarfs an Informationen über die Auswirkungen des Klimawandels auf lokaler Skala werden Regionale Klimamodelle (RCMs) in zunehmendem Maße mit höheren Auflösungen betrieben. Heutige RCMs sind in der Lage viele regionale Klimaprozesse zu erfassen und sie decken die meso-beta Skala (20 km bis 200 km) für Anwendungen in der Klimaforschung mit ausreichender Qualität ab. Basierend auf den Erfolg in der Numerischen Wettervorhersage (NWP) und gestützt vom generellen Fortschritt im Bereich der Computertechnologie, beginnen RCMs nun auch in die meso-beta Skala (2 km bis 20 km) vorzudringen. Dieser Skalensprung ist jedoch nicht trivial. Relevante Prozesse (z.B. hochreichende Konvektion) auf formals nicht aufgelösten Skalen werden nun aufgelöst, und es ist größten Teils unklar, wie heutige RCMs (ursprünglich für gröbere Skalen entwickelt) in der Lage sind, Klimaprozesse und deren skalenübergreifendes Wechselspiel zu erfassen. Im komplexen Gelände, wo Gebirge substanziellen Einfluss auf Wetter und Klima haben, gewinnt dies durch den Einfluss der Orographie zunehmend an Bedeutung. Darüber hinaus wird auch die Modellevaluierung zur Herausforderung: Beobachtungsdaten, welche die natürliche Variabilität in ausreichendem Maße abdecken, existieren nur in Ausnahmefällen (z.B. in speziellen Messkampagnen) und zeitliche und räumliche Versetzungen zwischen modellierten und beobachteten Größen ('double penalty problem') beschränken den Einsatz der traditionellen Fehlerstatistik. Im Vorläuferprojekt 'Nicht-hydrostatische Klimamodellierung (NHCM-1)', das vom Österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) gefördert wurde (Projektnummer P19619-N10), wurden erste Testsimulationen im Klimamodus auf Skalen, bei denen hochreichende Konvektion aufgelöst wird (=3 km Gitterpunktsabstand), im europäischen Alpenraum durchgeführt und analysiert. usw.

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 25

Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 25 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessung (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 255 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

Steigerung der Kohlenstoffsequestrierung in Waldböden durch gezieltes Totholzmanagement, Teilvorhaben 2: Teilvorhaben Kohlenstoffstabilisierung und Bodenstruktur

Viele Forstbetriebe und forstliche Zertifizierungssysteme streben eine Erhöhung des Totholzanteils in Wäldern an, ganz vordergründig mit dem Ziel, rechtlich besonders geschützte Arten sowie die Biodiversität insgesamt zu erhalten und zu fördern. Eine weitere positive 'Nebenwirkung' der Belassung von Totholz könnte die Förderung der Kohlenstoffspeicherung in Waldböden sein. Bisher wurden derartige positive, klimawirksame Effekte durch Totholz jedoch wenig untersucht. Insbesondere gibt es unzureichende Kenntnisse zur Standortsabhängigkeit und zu den Einflüssen des forstlichen Managements auf die Speicherung von totholzbürtigem Kohlenstoff im Boden. Diese Lücke möchte das hier skizzierte Forschungsvorhaben schließen. Ziel des Projektes ist es nachzuweisen, dass mit einem angepassten Totholzmanagement die Anreicherung organischer Substanz im Boden, aber auch andere Bodenfunktionen wie die Wasserretention oder der Nährstoffhaushalt, gezielt beeinflusst werden können und damit die Biomasseproduktion erhöht, die Bioturbation angeregt und so der Boden-C-Vorrat stabilisiert und nachhaltig erhöht wird. Damit kann der positive Mehrwert bestehender, in der Regel mit Naturschutzzielen motivierter Konzepte zur Totholzanreicherung in Wäldern quantifiziert werden. Hierfür werden die Kohlenstoffvorräte in den Waldböden Baden-Württembergs auf der Basis von bereits existierenden und neu zu erhebenden Daten quantifiziert und mit Totholzinventuren verknüpft. Weiterhin sollen auf ausgewählten Flächen die Kohlenstoffausträge mit der Bodenwasser- und Gasphase gemessen werden. Über die Analyse von Bodenaggregaten soll bewertet werden, wie stabil der in den Boden eingetragene Kohlenstoff gespeichert wird und ob dieser Prozess zusätzlich die Speicherung von Wasser und Nährstoffen erhöht. Auf der Basis der Totholzinventuren und multivariater Zusammenhangsanalysen kann der Beitrag von Totholz auf die Boden-C--Vorräte auch für Regionen außerhalb von Baden- Württemberg abgeschätzt werden.

Umweltprobenbank des Bundes (German Environmental Specimen Bank)

Die Umweltprobenbank des Bundes (UPB) mit ihren Bereichen Bank für Umweltproben und Bank für Humanproben ist eine Daueraufgabe des Bundes unter der Gesamtverantwortung des Bundesumweltministeriums sowie der administrativen und fachlichen Koordinierung des Umweltbundesamtes. Es werden für die Bank für Umweltproben regelmäßig Tier- und Pflanzenproben aus repräsentativen Ökosystemen (marin, limnisch und terrestrisch) Deutschlands und darüber hinaus für die Bank für Humanproben im Rahmen einer Echtzeitanalyse Blut-, Urin-, Speichel- und Haarproben studentischer Kollektive gewonnen. Vor ihrer Einlagerung werden die Proben auf eine Vielzahl an umweltrelevanten Stoffen und Verbindungen (z.B. Schwermetalle, CKW und PAH) analysiert. Der eigentliche Wert der Umweltprobenbank besteht jedoch in der Archivierung der Proben. Sie werden chemisch veränderungsfrei (über Flüssigstickstoff) gelagert und somit können auch rückblickend Stoffe untersucht werden, die zum Zeitpunkt ihrer Einwirkung noch nicht bekannt oder analysierbar waren oder für nicht bedeutsam gehalten wurden. Alle im Betrieb der Umweltprobenbank anfallenden Daten und Informationen werden mit einem Datenbankmanagementsystem verwaltet und aufbereitet. Hierbei handelt es sich insbesondere um die biometrischen und analytischen Daten, das Schlüsselsystem der UPB, die Probenahmepläne, die Standardarbeitsanweisungen (SOP) zu Probenahme, Transport, Aufbereitung, Lagerung und Analytik und die Lagerbestandsdaten. Mit einem Geo-Informationssystem werden die Karten der Probenahmegebiete erstellt, mit denen perspektivisch eine Verknüpfung der analytischen Ergebnisse mit den biometrischen Daten sowie weiteren geoökologischen Daten (z.B. Daten der Flächennutzung, der Bodenökologie, der Klimatologie) erfolgen soll. Ausführliche Informationen und eine umfassende Datenrecherche sind unter www.umweltprobenbank.de abrufbar.

Meteogramm bis H+78 16242 Roma Fiumicino - Meteogram up to H+78 16242 Leonardo da Vinci International Airport

3 Tage Vorhersage. Wind, Temperatur, Bodendruck, Bedeckung, Konvektionswolken und Niederschlag. - 3 days forecast. Wind, temperature, pressure mean sea level, cloud cover, convective clouds and precipitation.

GTS Bulletin: FCRO32 LROM - Forecast (details are described in the abstract)

The FCRO32 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FC): Aerodrome (VT < 12 hours) A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRAR;ARAD INT ;LRBM;TAUTII MAGHERAUS ;LRCL;CLUJ-NAPOCA INT ;LROD;ORADEA INT ;LRSM;SATU MARE ;LRTM;TRANSILVANIA TARGU MURES INT;)

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