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Verkehr_WFS - Park_and_Ride - OGC WFS Interface

Der Kartendienst (WFS-Gruppe) stellt ausgewählte Geodaten aus dem Bereich Verkehr dar.:Park & Ride Verkehrsstationen Parken und Reisen im Saarland, bezeichnet ein Prinzip der Verkehrsplanung, in dem in der Nähe von Haltestellen des öffentlichen Nahverkehrs, Abstellmöglichkeiten für Pkw, zur Verfügung gestellt werden.

Verleih E-Fahrräder Wuppertal

Der Datensatz umfasst die (Stand 06/2020) 7 Standorte im Wuppertaler Stadtgebiet, an denen Elektro-Fahrräder (Pedelecs) verliehen werden. Die Daten wurden im Rahmen des Verbundprojektes EmoTal (http://www.emotal.de) erstmalig im Dezember 2014 erhoben. Die Standorte der Stationen wurden dabei als frei digitalisierte Punktgeometrien mit einer Lagegenauigkeit von einigen Metern erfasst. Seit dem Ende des Projektes EmoTal (31.08.2017) werden die Daten von der zuständigen Leistungseinheit (Koordinierungsstelle Klimaschutz im Geschäftsbereichsbüro des GB3) geführt und bei Bedarf (Entstehung einer neuen Verleihstation bzw. relevante Veränderung einer bestehenden Station) zeitnah aktualisiert. Seit 05/2020 wird hierfür ein Fachverfahren innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa eingesetzt. Der Datensatz umfasst neben den Standortkoordinaten zu jeder Verleihstation einige beschreibende Attribute. Die als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.

Ladestationen E-Autos Wuppertal

Der Datensatz umfasst die (Stand 12/2020) 38 öffentlichen oder halböffentlichen Ladestationen für Elektro-Autos unterschiedlicher Betreiber im Wuppertaler Stadtgebiet. Die Daten wurden im Rahmen des Verbundprojektes EmoTal (http://www.emotal.de) erstmalig im Dezember 2014 erhoben. Die Standorte der Stationen wurden dabei als frei digitalisierte Punktgeometrien mit einer Lagegenauigkeit von einigen Metern erfasst. Seit dem Ende des Projektes EmoTal (31.08.2017) werden die Daten von der zuständigen Leistungseinheit (Koordinierungsstelle Klimaschutz im Geschäftsbereichsbüro des GB3) geführt und bei Bedarf (Erstellung einer neuen Ladestation bzw. relevante Veränderung einer bestehenden Station) zeitnah aktualisiert. Seit 01/2020 wird hierfür ein Fachverfahren innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa eingesetzt. Der Datensatz umfasst neben den Standortkoordinaten zu jeder Station einige beschreibende Attribute einschließlich eines Hyperlinks zu einem Foto der Anlage. Die als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.

Ladestationen E-Fahrräder Wuppertal

Der Datensatz umfasst die (Stand 06/2020) 9 kostenfreien, öffentlichen Akku-Ladestationen für Elektro-Fahrräder im Wuppertaler Stadtgebiet. Die Daten wurden im Rahmen des Verbundprojektes EmoTal (http://www.emotal.de) erstmalig im Dezember 2014 erhoben. Die Standorte der Stationen wurden dabei als frei digitalisierte Punktgeometrien mit einer Lagegenauigkeit von einigen Metern erfasst. Seit dem Ende des Projektes EmoTal (31.08.2017) werden die Daten von der zuständigen Leistungseinheit (Koordinierungsstelle Klimaschutz im Geschäftsbereichsbüro des GB3) geführt und bei Bedarf (Erstellung einer neuen Ladestation bzw. relevante Veränderung einer bestehenden Station) zeitnah aktualisiert. Seit 05/2020 wird hierfür ein Fachverfahren innerhalb des Wuppertaler Navigations- und Datenmanagementsystems WuNDa eingesetzt. Der Datensatz umfasst neben den Standortkoordinaten zu jeder Station einige beschreibende Attribute einschließlich eines Hyperlinks zu einem Foto der Anlage. Die als Open Data unter der Lizenz CC BY 4.0 bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.

Carsharing-Stationen Wuppertal

Der Datensatz umfasst die Carsharingstationen von in Wuppertal aktiven Betreibern im Wuppertaler Stadtgebiet (Stand September 2021 25 Stationen von cambio, 3 von Flinkster, 1 von RUHRAUTOe). Die Daten wurden erstmalig im Dezember 2017 als Punktgeometrien mit einigen Fachattributen erhoben. Die Aktualisierung des Datensatzes erfolgt halbjährlich auf der Grundlage einer von der Firma cambio bereitgestellten aktualisierten Stationsliste. Der Datensatz ist im Shape-, KML- und GeoJSON-Format unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.

LAPRO2009 - Industriesiedlungen

Industriesiedlungen erhielten ihre primäre Prägung durch Produktionsstätten mit ihrer spezifischen Industriearchitektur sowie der begleitenden Verkehrsinfrastruktur (Straßen, Bahnen, Leitungen). Sekundäre und häufig dauerhaftere Prägung brachte das direkt oder indirekt gestaltete Wohn- und Freizeitumfeld für Betriebsangehörigen und deren Familien. Es gab einen direkten Bezug zu den nahegelegenen Arbeitsstätten. Die diesbezüglich aus überörtlicher Sicht hervorragenden Beispiele werden im Landschaftsprogramm dargestellt. s. Landschaftsprogramm Saarland, Kapitel 7.4. (Stand: Juni 2009)

Klimawandel und Straßen - Integration einer Treibhausgasbilanz in die Neu- und Ausbauplanung?

Der Beitrag beleuchtet die verschiedenen Möglichkeiten, den Klimaschutz in Planung und Zulassung von Straßenbauvorhaben zu berücksichtigen. Dabei wird eine Abschichtung über die jeweiligen Planungsebenen empfohlen. Nach einer Analyse der Grundlagen für die Betrachtung von Treibhausgas(THG)-Emissionen im Verkehrssektor und der Diskussion der Ziele für den Klimaschutz werden die verschiedenen Prozesse beleuchtet, die im Zuge des Aus- oder Neubaus der Straßenverkehrsinfrastruktur Einfluss auf die THG-Bilanz nehmen. Die Möglichkeit, Eingriffe in Treibhausgassenken und -speicher zu bilanzieren und mittels geeigneter naturschutzfachlicher Kompensationsmaßnahmen auszugleichen, wird erörtert. Abschließend erfolgt eine Empfehlung zur Umsetzung in den verschiedenen Planungsebenen.

MRH Erreichbarkeitsanalysen zu Verkehrsinfrastruktur

Die Karten zeigen jeweils am schnellsten erreichbare Verkehrsinfrastrukturen unterschiedlichen Verkehrsmitteln. Zu diesen gehören 676 Bahnhöfe, 55 Fernbahnhöfe und 29.615 Haltestellenbereiche. Die Erreichbarkeiten werden auf einem bewohnten 100-Meter-Raster und einem flächendeckenden 500-Meter-Raster in Minuten abgebildet. Ferner wird für die Haltestellen in der Metropolregion Hamburg (MRH) die Anzahl der Linien angegeben, die die Haltestelle bedient, sowie die Anzahl an Abfahrten an einem Sonntag und einem Montag. Auch wird die Anzahl der im Umkreis von Haltstellen vorhandenen Wohnbevölkerung und Arbeitsplätzen angegeben. Auf Basis von P&R-Anlagen wird überdies die Anzahl erreichbarer Arbeitsplätze, Freizeiteinrichtungen und Einwohner mit öffentlichen Verkehrsmitteln angegeben. Bemerkungen: Zu den Fernbahnhöfen zählen alle Bahnhöfe, mit mindestens einer täglichen Abfahrt im Schienenfernverkehr. Den Bahnhöfen sind U-Bahn Haltestellen zugeordnet. Berechnung der Reisezeiten: Die Reisezeiten und Entfernungen im Pkw-, Fuß- und Radverkehr basieren auf einem detaillierten Streckennetz auf Basis von OpenStreetMap (OSM). Den Reisezeiten im Pkw-Verkehrs liegt eine im Berufsverkehr typische Straßenbelastungen zugrunde. Im Pkw-Verkehr werden außerdem vom Gebietstyp abhängige Aufschläge für Parksuchverkehre, Zu- und Abrüstzeiten sowie Anbindungen berechnet. Diese richten sich nach den Richtlinien für integrierte Netzgestaltung RIN R1 (FGSV 2010, S. 47) und liegen zwischen zwei und neun Minuten. Die Angaben im ÖPNV basieren auf den realen Fahrplandaten an einem normalen Dienstag der Fahrplanperiode 18/19. Es werden nur die Fahrplanfahrten und zwischen 9 Uhr und 12 Uhr (Hbf. Hamburg 6 Uhr bis 8 Uhr, Ankunft im Büro bis spätestens 9 Uhr) berücksichtigt. Die Reisezeit enthält außerdem die Gehzeiten von und zur Haltestelle sowie eine Wartezeit an der Starthaltestelle. Die Umsteigehäufigkeit entspricht den nötigen Umstiegen auf der schnellsten Verbindung. Die Anzahl an Verbindungen gibt die Fahrthäufigkeit im Zeitraum zwischen 9 Uhr und 12 Uhr an. Im Fernverkehr werden lediglich die Fahrten auf den Bahnstrecken von Hamburg nach Berlin und nach Rostock berücksichtigt, um der hohen Bedeutung der Halte in Schwerin und Ludwigslust gerecht zu werden. Flexible Angebote (AST, Rufbusse etc.) werden nur berücksichtigt, wenn diese in der elektronischen Fahrplanauskunft enthalten sind. Im Individualverkehr mit dem Pkw, dem Rad oder zu Fuß wird eine maximale Reisezeit von 60 Minuten unterstellt. Diese Reisezeit im ÖPNV beträgt maximal 120 Minuten. In diesen zwei Stunden sind die Gehzeiten zu Haltestellen sowie sämtliche Wartezeiten bereits enthalten. Angaben zu den Werten: Wenn den Haltestellen und P&R-Stationen die nächstgelegenen Einwohner und Arbeitsplätze zugeordnet werden bedeutet dies, dass angegeben wird, für wie viele Personen bzw. Arbeitsplätze die jeweilige Haltestelle bzw. P&R-Station die am nächsten gelegene ist. Der Wert ‚999‘ ist ein Platzhalter und bedeutet, dass keine Verbindung unter Berücksichtigung der Suchkriterien gefunden wurde. Der Wert ‚111‘ ist ein Platzhalter im ÖPNV und bedeutet, dass die schnellste Verbindung eine Fußstrecke ist. Dies ist dann der Fall, wenn die Rasterzelle sowie die Zieleinrichtung der gleichen Haltestelle zugeordnet sind. Quellen: Fahrplandaten: (Jahresfahrplan 2019): Aufbereitet durch TUHH; Deutsche Bahn AG, Verkehrsgesellschaft Ludwigslust-Parchim mbH, Nahbus GmbH (Nordwestmecklenburg), Nahverkehr Schwerin GmbH Fuß- und Radwegenetz: Durch TUHH aufbereitet (Steigungen, Geschwindigkeiten); auf Basis von OpenStreetMap (OSM 2019) und SRTM-Höhendaten (SRTM 2000) Straßennetz: Durch TUHH aufbereitet; auf Basis von Openstreetmap (OSM 2019) Flughafen: TUHH (2019) Bahnhöfe und Haltestellen: Generiert aus den Fahrplandaten (s. Fahrplandaten) P&R: Hamburger Verkehrsverbund (HVV 2019)

Murganggefaehrdung

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Murgänge räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Murganggefährdung ist das Ergebnis des Forschungsprojektes „Analysen zu schnellen wasserhaltigen Massenbewegungen: Bundesweite Untersuchungen zur Exposition des deutschen Schienennetzes und Modellierungen der räumlichen Ausbreitung“ des Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘ (Stand 10/2019), welcher von der Deutschen Bahn (DB) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) bereitgestellt wird (http://data.deutschebahn.com/dataset/geo-strecke). Dargestellt sind die potenziellen Gefährdungsbereiche der Schieneninfrastruktur kleiner, mittlerer und großer potenzieller simulierter Ereignisse (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Das Attribut „Gefährdung“ unterscheidet diese drei Gefahrenklasse (1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis) sowie 0 = keine Gefährdung und 99 = Tunnel. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1000 m3: großes Ereignis Der Datensatz bildet keine Eintrittswahrscheinlichkeit der Ereignisse ab. Bestehende Schutzmaßnahmen und dadurch gesicherte Bereiche wurden in den Modellierungen nicht berücksichtigt.

Hangmurengefährdung

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Hangmuren räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Hangmurengefährdung ist das Ergebnis des Forschungsprojektes Analysen zu schnellen wasserhaltigen Massenbewegungen: Bundesweite Untersuchungen zur Exposition des deutschen Schienennetzes und Modellierungen der räumlichen Ausbreitung des Eisenbahn-Bundesamtes im Rahmen der Arbeiten des BMDV-Expertennetzwerks im Themenfeld Klimawandelfolgen und Anpassung (bmdv-expertennetzwerk.de). Die Sachinformationen und Gefährdungsklassen werden ausschließlich für den Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Datengrundlage hierfür ist der Datensatz ‚geo-strecke‘ (Stand 10/2019), welcher von der Deutschen Bahn (DB) unter der Lizenz Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) bereitgestellt wird (http://data.deutschebahn.com/dataset/geo-strecke). Dargestellt sind die potenziellen Gefährdungsbereiche der Schieneninfrastruktur kleiner, mittlerer und großer potenzieller simulierter Ereignisse (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Das Attribut Gefährdung unterscheidet diese drei Gefahrenklasse (1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis) sowie 0 = keine Gefährdung und 99 = Tunnel. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1000 m3: großes Ereignis Der Datensatz bildet keine Eintrittswahrscheinlichkeit der Ereignisse ab. Bestehende Schutzmaßnahmen und dadurch gesicherte Bereiche wurden in den Modellierungen nicht berücksichtigt.

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