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Immer neue Gewerbegebiete auf den Grünflächen im Außenbereich von Kommunen

Trotz aller schönen Worte, sowohl in Deutschlands Nachhaltigkeitsstrategie als auch in den diversen Nachhaltigkeitsstrategien der Länder und Kommunen, ist es Realität, dass in der Regel immer noch Gewerbeflächen auf der grünen Wiese ausgewiesen werden, anstatt die reichlich vorhandenen Brachflächen zu nutzen. Dies auch der „Stadt der kurzen Wege“ zum Trotz. Das Märchen neuer Arbeitsplätze, gesamtdeutsch betrachtet, kann man auch nur mit dem Tunnelblick der jeweiligen Kommunen erzählen. Die Firmen und die Arbeitsplätze, die man dorthin locken will, gehen in anderen Städten verloren. Es bleibt also insgesamt ein Nullsummenspiel, mit Hinterlassung von neuen Gewerbebrachen in diesen anderen Kommunen. Diese anderen Kommunen locken dann wiederum Gewerbe auf die Grünflächen ihrer Kommune usw. Ein Schneeballsystem zu Lasten unserer Grünflächen und damit unserer Zukunft. DIESER KOMMUNALE GEWERBEKANIBALISMUS BINDET IMMENSE FINANZIELLE RESSOURCEN UND SCHLEIFT BUNDESWEIT DIE GRÜNZÜGE UNSERER STÄDTE! 5-Minuten-Netzrecherche Solingen – Schrodtberg, Piepersberg-West, Fürkeltrath 2 Dortmund – Groppenbruch Witten – Bebbelsdorf Remscheid – Erdbeerfelder Wuppertal – Schmiedestraße, Jägerhaus / Linde, Lichtscheid-Süd, Dorner Weg, Schöller West, Aprather Weg Hemer – Landhausen Vermutlich könnte man bundesweit ein Buch damit füllen. Von 2016-2024 – Verlust landwirtschaftlicher Flächen > 3058 km2 Von 2016-2024 – Zunahme Fläche Siedlung und Verkehr > 3012 km2 Das Zwischenziel 30 Ha/Tag auf dem Weg zu Nettonull im Jahr 2050 hat man ja mit aktuell 52 Ha/Tag krachend verfehlt und daher mal eben von 2020 auf 2030 verschoben. Flächenverbrauch belastet Böden, Wasserrückhalt, Stadtklima, Artenvielfalt und Landwirtschaft. Landwirtschaftliche Flächen sind ebenfalls Wirtschaftsflächen: Sie sichern Ernährung, regionale Wertschöpfung und Bodenfruchtbarkeit. Frage 1: Wieviele Kommunen haben bundesweit wieviel Ha Gewerbeflächen auf den Grünflächen im Außenbereich ihrer Städte ausgewiesen und wie groß war diese Fläche insgesamt in Deutschland? Frage: Wie will es der Bund schaffen, seine Flächenziele gemäß Nachhaltigkeitsstrategie tatsächlich zu erreichen, wenn die Kommunen dieses Ziel regelmäßig u.a. mit der Ausweisung von Grünflächen für neue Gewerbegebiete permanent torpedieren?

Kommunale Wärmeplanung – dezentrale Wärmeversorgung Wuppertal

Der Datensatz "Eignung dezentrale Wärmeversorgung" umfasst die im Rahmen der Kommunalen Wärmeplanung ermittelten und flächenförmig modellierten Eignungsgebiete für dezentrale Wärmeversorgung im Wuppertaler Stadtgebiet bis zum Jahr 2045 (Stand 03/2026). Die Ausweisung der Eignungsgebiete wurde durch die Greenventory GmbH gemäß den Vorgaben des Wärmeplanungsgesetzes (WPG) im Auftrag der Stadt Wuppertal erstellt und dient der langfristigen Orientierung zur schrittweisen Umstellung der Wärmeversorgung auf erneuerbare Energien. Die geschätzten Eignungsgebiete haben keinen rechtlich verbindlichen Charakter. Es handelt sich um ein übergeordnetes Planungsinstrument, das Gebiete mit grundsätzlichem Potenzial für Wärmenetze aufzeigt. Zu jedem Gebiet enthält der Datensatz den Namen des Gebietes, sowie eine URL zum zugehörigen Steckbrief im PDF-Format . Aktualisierungen sind nicht geplant. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.

Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.

Co-creation von bedarfsgerechten Mobilitätsvisionen für die Stadt der kurzen Wege, Teilprojekt B: Operationalisierung und Evaluation der Civic Labs

Zero-Waste-Agentur

Die Zero-Waste-Agentur, wurde im Juli 2023 von der Senatsverwaltung für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt und von der Berliner Stadtreinigung (BSR) initiiert. Sie unterstützt das Land Berlin bei der Umsetzung seines Leitbilds Zero Waste und bei der Weiterentwicklung seiner Kreislaufwirtschaft. Sie vernetzt die unterschiedlichen Akteure, macht Zero-Waste-Angebote sichtbar, bündelt Wissen und gibt Impulse für mehr Abfallvermeidung und Ressourcenschonung. Die Agentur tritt an für: substanziell weniger Verschwendung wirklich nachhaltigen Konsum entschieden mehr Wiederverwendung mehr qualitativ hochwertiges Recycling und langfristiges Denken und dauerhaftes Handeln. Die Zero-Waste-Agentur wird von Meike Al-Habash geleitet und ist ein organisatorischer Teil der Berliner Stadtreinigung (BSR). Mehr Informationen zur Zero-Waste-Agentur und zu ihren Angeboten gibt es unter www.zerowasteagentur.de . Die Zero-Waste-Agentur zeigt, wie Kreislaufwirtschaft in einer Großstadt konkret umgesetzt werden kann. Sie entwickelt und koordiniert zahlreiche Maßnahmen, die gemeinsam wirken. Die Agentur organisiert thematische Arbeitsgruppen zu Themen rund um Ressourcenschonung und Kreislaufwirtschaft Verwaltung, Unternehmen und Initiativen arbeiten dort gemeinsam an Lösungen. Eine digitale Plattform bündelt Angebote, Initiativen und Fördermöglichkeiten. So finden Akteure schneller passende Partner und Unterstützungsangebote. Die Zero-Waste-Aktionswochen machen das Thema für die Stadtgesellschaft erlebbar und bündeln die Akteure des Landes. Veranstaltungen, Mitmachaktionen und Fachveranstaltungen zeigen, wie Abfallvermeidung im Alltag funktioniert, bzw. schaffen Diskussionsräume, um weiter gemeinsam zirkuläre Lösungen zu finden. Eine klare und kontinuierliche Kommunikation stärkt das Bewusstsein für Ressourcenschonung. Die R-Strategien und ihre konkreten Umsetzungsthemen wie Mehrweg, Tauschen, Leihen und Reparieren werden niedrigschwellig erlebbar. Die Agentur erhebt Daten und wertet Maßnahmen aus. So entstehen Impulse für Verwaltung, Wirtschaft und Politik. Die Zero-Waste-Agentur verknüpft praktische Angebote, gesellschaftliche Beteiligung und politische Gestaltungsräume vor Ort. Damit schafft sie Strukturen, die Kreislaufwirtschaft im städtischen Raum langfristig verankern. Das Vorgehen lässt sich auf andere Kommunen übertragen – besonders dort, wo Vernetzung und gemeinsame Koordination zentrale Aufgaben sind. 220 kg Restabfall erzeugten die Berlinerinnen und Berliner im Jahr 2020. Restabfälle zur Entsorgung, werden überwiegend energetisch verwertet, das heißt verbrannt und zur Storm- und Fernwärmeerzeugung genutzt, wobei die im Abfall enthalten Ressourcen damit nicht wieder in den Kreislauf zurückgeführt werden können. In Berlin ist eine Vielzahl von Akteurinnen und Akteuren (NGOs, Initiativen und Projekte) aktiv engagiert, mit dem Ziel, Abfall zu vermeiden und das Konzept von Zero Waste: Null-Verschwendung unter den Berlinerinnen und Berlinern bekannt zu machen, zu stärken und zu leben. Nicht immer gelingt es diesen Akteurinnen und Akteuren dabei, mögliche Synergien mit- und untereinander auszuschöpfen bzw. vollständig zu koordinieren, die Aktivitäten anschlussfähig zu gestalten, alle verfügbaren Fördermittel bestmöglich zu nutzten und die Aktivitäten im Anschluss zu evaluieren. Im Abfallwirtschaftskonzept für den Planungszeitraum 2020–2030 und dem Zero Waste-Leitbild hat sich das Land Berlin die Gründung einer Zero-Waste-Agentur vorgenommen. Die Zero-Waste-Agentur soll die Entwicklung der bestehenden Abfallwirtschaft hin zu einer ressourcen-zentrierten Kreislaufwirtschaft partizipativ unterstützen, Abfallvermeidung, Wiederverwendung und Recycling stärken und Berlin zu einem Leuchtturm der Vermeidung von Abfällen machen. Eine Vorstudie zu den Aufgaben und der Struktur einer Zero-Waste-Agentur wurde von INFA und dem Wuppertal Institut im Jahr 2022 durchgeführt.

Kommunale Wärmeplanung – Wärmenetz Wuppertal

Der Datensatz "Eignung Wärmenetz" umfasst die im Rahmen der Kommunalen Wärmeplanung ermittelten und flächenförmig modellierten Eignungsgebiete für Nah- und Fernwärme im Wuppertaler Stadtgebiet bis zum Jahr 2045 (Stand 03/2026). Die Ausweisung der Eignungsgebiete wurde durch die Greenventory GmbH gemäß den Vorgaben des Wärmeplanungsgesetzes (WPG) im Auftrag der Stadt Wuppertal erstellt und dient der langfristigen Orientierung zur schrittweisen Umstellung der Wärmeversorgung auf erneuerbare Energien. Die geschätzten Eignungsgebiete haben keinen rechtlich verbindlichen Charakter. Es handelt sich um ein übergeordnetes Planungsinstrument, das Gebiete mit grundsätzlichem Potenzial für Wärmenetze aufzeigt. Zu jedem Gebiet enthält der Datensatz unter anderem die Kategorie (Unterscheidung zwischen Fern-/Nahwärme), den Namen des Gebietes, die Anzahl der Gebäude im Gebiet, den Wärmebedarf [GWh/a] sowie die Wärmeliniendichte 2025 [kWh/m*a]. Aktualisierungen sind nicht geplant. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.

Einzelbaum Baumarten aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz enthält Ergebnisse aus der Baumartenableitung im Stadtgebiet Wuppertal. Grundlage bildet der Datensatz „Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal“, der aus Luftbilddaten des Jahres 2021 abgeleitet wurde und rund 894.000 Einzelbäume umfasst. Für etwa 870.000 Einzelbaum Kronenumringe konnten Baumarteninformationen projiziert werden. Die Ausführung erfolgte durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierzu wurde ein Long Short-Term Memory (LSTM)-Modell auf Basis validierter Baumarten aus dem Straßenbaumkataster des Ressorts Grünflächen und Forsten trainiert. Die Referenzdaten wurden mit zeitlich korrespondierenden PlanetScope-Satellitendaten verknüpft. Das Modell unterscheidet 13 Laubbaumarten: Ahorn, Baumhasel, Birke, Eiche, Esche, Hainbuche, Linde, Mehlbeere, Platane, Robinie, Rosskastanie, Rotbuche und Vogelkirsche. Zur Identifikation von Nadelbäumen wurden ergänzend Landbedeckungsinformationen aus Cop4ALL NRW genutzt. Alle Bäume, die dort als Nadelbäume klassifiziert wurden, erhielten entsprechend diese Klasse. Der Datensatz umfasst somit insgesamt 14 Baumartenklassen (13 Laubbaumarten und eine Nadelbaumklasse). Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.

Kommunale Wärmeplanung – dezentrale Wärmeversorgung Wuppertal

Der Datensatz "Eignung dezentrale Wärmeversorgung" umfasst die im Rahmen der Kommunalen Wärmeplanung ermittelten und flächenförmig modellierten Eignungsgebiete für dezentrale Wärmeversorgung im Wuppertaler Stadtgebiet bis zum Jahr 2045 (Stand 03/2026). Die Ausweisung der Eignungsgebiete wurde durch die Greenventory GmbH gemäß den Vorgaben des Wärmeplanungsgesetzes (WPG) im Auftrag der Stadt Wuppertal erstellt und dient der langfristigen Orientierung zur schrittweisen Umstellung der Wärmeversorgung auf erneuerbare Energien. Die geschätzten Eignungsgebiete haben keinen rechtlich verbindlichen Charakter. Es handelt sich um ein übergeordnetes Planungsinstrument, das Gebiete mit grundsätzlichem Potenzial für Wärmenetze aufzeigt. Zu jedem Gebiet enthält der Datensatz den Namen des Gebietes, sowie eine URL zum zugehörigen Steckbrief im PDF-Format . Aktualisierungen sind nicht geplant. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.

Kommunale Wärmeplanung – Wärmenetz Wuppertal

Der Datensatz "Eignung Wärmenetz" umfasst die im Rahmen der Kommunalen Wärmeplanung ermittelten und flächenförmig modellierten Eignungsgebiete für Nah- und Fernwärme im Wuppertaler Stadtgebiet bis zum Jahr 2045 (Stand 03/2026). Die Ausweisung der Eignungsgebiete wurde durch die Greenventory GmbH gemäß den Vorgaben des Wärmeplanungsgesetzes (WPG) im Auftrag der Stadt Wuppertal erstellt und dient der langfristigen Orientierung zur schrittweisen Umstellung der Wärmeversorgung auf erneuerbare Energien. Die geschätzten Eignungsgebiete haben keinen rechtlich verbindlichen Charakter. Es handelt sich um ein übergeordnetes Planungsinstrument, das Gebiete mit grundsätzlichem Potenzial für Wärmenetze aufzeigt. Zu jedem Gebiet enthält der Datensatz unter anderem die Kategorie (Unterscheidung zwischen Fern-/Nahwärme), den Namen des Gebietes, die Anzahl der Gebäude im Gebiet, den Wärmebedarf [GWh/a] sowie die Wärmeliniendichte 2025 [kWh/m*a]. Aktualisierungen sind nicht geplant. Der Datensatz ist unter einer Open-Data-Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.

Einzelbaum Baumarten aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz enthält Ergebnisse aus der Baumartenableitung im Stadtgebiet Wuppertal. Grundlage bildet der Datensatz „Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal“, der aus Luftbilddaten des Jahres 2021 abgeleitet wurde und rund 894.000 Einzelbäume umfasst. Für etwa 870.000 Einzelbaum Kronenumringe konnten Baumarteninformationen projiziert werden. Die Ausführung erfolgte durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierzu wurde ein Long Short-Term Memory (LSTM)-Modell auf Basis validierter Baumarten aus dem Straßenbaumkataster des Ressorts Grünflächen und Forsten trainiert. Die Referenzdaten wurden mit zeitlich korrespondierenden PlanetScope-Satellitendaten verknüpft. Das Modell unterscheidet 13 Laubbaumarten: Ahorn, Baumhasel, Birke, Eiche, Esche, Hainbuche, Linde, Mehlbeere, Platane, Robinie, Rosskastanie, Rotbuche und Vogelkirsche. Zur Identifikation von Nadelbäumen wurden ergänzend Landbedeckungsinformationen aus Cop4ALL NRW genutzt. Alle Bäume, die dort als Nadelbäume klassifiziert wurden, erhielten entsprechend diese Klasse. Der Datensatz umfasst somit insgesamt 14 Baumartenklassen (13 Laubbaumarten und eine Nadelbaumklasse). Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.

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