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Evolving Regions Kreis Wesel - Klimawirkung Landwirtschaft | Dürre

Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen Dürre und landwirtschaftlichen Nutzungen. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.

Populationsmodell des Auerhuhns in den Schweizer Alpen: Grundlagen für den Artenschutz

Das Auerhuhn ist eine stark gefährdete Brutvogelart der Schweiz. Veränderungen in der Zusammensetzung und Nutzung des Waldes haben dazu geführt, dass sich die Bestände dieses Raufusshuhns in den letzten drei Jahrzehnten halbiert haben. Deshalb sollen die Lebensraumansprüche des attraktiven Waldvogels vermehrt in der Planung und Umsetzung von Waldreservaten und der Bewirtschaftung von Wäldern der höheren Lagen berücksichtigt werden. Auf der kleinen räumlichen Ebene sind die Habitatsansprüche der Art durch Untersuchungen in West- und Mitteleuropa (Storch 1993, 2002, Schroth 1994) und Skandinavien relativ gut bekannt. Dagegen werden die Populationsprozesse auf der Ebene der Landschaft erst in Ansätzen verstanden (Sjöberg 1996, Kurki 2000). Entsprechend konnte man die Bestandsrückgänge in den meisten Gebieten Europas noch nicht stoppen, da einerseits genauere Kenntnisse über das Zusammenspiel und die relative Bedeutung der einzelnen Faktoren fehlen (Habitatqualität, Störungen, Prädatoren, Witterung-Klima, Huftierkonkurrenz), und andererseits noch nicht versucht wurde, die Bestandsentwicklung im grossen landschaftlichen Massstab als Metapopulationsdynamik zu verstehen. Es ist das primäre Ziel dieses Projekts, ein räumlich explizites Metapopulationsmodell des Auerhuhns für einen grossen Landschaftsausschnitt der Schweizer Alpen zu erarbeiten. Dabei sollen die erwähnten Einflussfaktoren möglichst umfassend berücksichtigt werden. Die Arbeit soll modellhaft zeigen, dass für das Verständnis von Populationsvorgängen von raumbeanspruchenden Wildtierarten eine Analyse und Bewertung von lokal bis überregional wirksamen Einflussfaktoren notwendig sind. Die Ergebnisse sollen zudem als konzeptionelle Grundlage für den Nationalen Aktionsplan Auerhuhn und für regionale Artenförderungsprojekte dienen. Folgende Fragen und Themen sind für das Projekt von zentraler Bedeutung: Wie gross ist das landschaftsökologische Lebensraumpotenzial für das Auerhuhn in den Alpen, wie ist es räumlich verteilt? Wie verteilen sich die lokalen Auerhuhnpopulationen in diesen Potenzialgebieten? Wie gross sind die Bestände? Welche Faktoren beeinflussen den Status von Lokal- und Regionalpopulationen? Welche Populationen haben abgenommen oder sind verschwunden, welche sind stabil (Source-Sink-Mechanismen)? Zwischen welchen räumlich getrennten Populationen besteht ein Austausch? Welche Landschaftselemente wirken als Barrieren? Entwickeln einer nicht-invasiven Methode für die genetische Differenzierung von Populationen, sowie für Bestandsschätzungen und Monitoring.

Vipera berus (Linnaeus, 1758) Kreuzotter Reptilien Stark gefährdet

In Deutschland liegen die Verbreitungsschwerpunkte der Kreuzotter in den Moor- und Heidegebieten der Norddeutschen Tiefebene, in den östlichen Mittelgebirgen sowie im südlichen Schwarzwald, auf der Schwäbischen Alb, im südlichen Alpenvorland und im Alpenraum. Große Teile Brandenburgs, Nordrhein-Westfalens, Hessens, Baden-Württembergs sowie Bayerns sind nicht besiedelt. In den Bundesländern Bremen, Rheinland-Pfalz und Saarland fehlt die Kreuzotter vollständig. Die Kreuzotter weist aktuell eine TK25-Q-Rasterfrequenz von 11,90 % (Zeitraum 2000 – 2018) auf und gilt damit als selten. Langfristig ist von einem sehr starken Rückgang auszugehen, der insbesondere durch Prämienzahlungen für getötete Kreuzottern zu Beginn des 20. Jahrhunderts gut dokumentiert ist (Schiemenz 1985, Podloucky 1993). Der sehr starke Negativtrend der Art lässt sich aber auch an den massiven Verlusten an Lebensräumen (z. B. Moore, Heiden) festmachen. Aufgrund der weiter unten aufgeführten, auch in den vergangenen zwei Jahrzehnten wirkenden Gefährdungsursachen wird für den kurzfristigen Bestandstrend eine starke Abnahme angenommen. Die Einschätzung der aktuellen Bestandssituation und der Bestandstrends führt zur Rote-Liste-Kategorie „Vom Aussterben bedroht“. Da es jedoch Teilbestände der Art gibt, die ausreichend gesichert sind, fällt die Kreuzotter in die Kategorie „Stark gefährdet“. Viele Kreuzotterpopulationen sind in ihren Vorkommensgebieten bereits zunehmend von Naturschutzmaßnahmen abhängig. Im Gegensatz zur Roten Liste 2009 wird die aktuelle Bestandssituation der Kreuzotter nicht mehr als mäßig häufig, sondern als selten eingestuft. Trotz der Verschärfung dieses Kriteriums ergibt sich aufgrund der stabilen Teilbestände der Kreuzotter keine Änderung der Rote-Liste-Kategorie gegenüber der Roten Liste 2009. Im Einzelnen handelt es sich um Gefährdungsfaktoren, die entweder den Lebensraum zerstören oder zu hohen Tierverlusten führen: (Erst-)Aufforstung halboffener Lebensräume im Wald (Lichtungen, Windwurfflächen, Wegränder) und angrenzender Flächen; Änderungen in der Forstwirtschaft (Fehlen von Kahlschlägen); Verbuschung bzw. Bewaldung halboffener Lebensräume und lichter Waldstandorte infolge Sukzession; Intensivierung landwirtschaftlicher Nutzung; Umbruch von Ödland; Wiederaufnahme der landwirtschaftlichen Nutzung von Grünlandbrachen; Verlust von Feld-/Wegrainen; Zerstörung von Randzonen; Beseitigung von Habitatstrukturen (Hecken, Totholz, Steinhaufen etc.); Entwässerung und Abtorfung von Hochmooren durch industrielle Torfgewinnung; aus Artenschutzsicht unsachgemäß durchgeführte Pflege- und Entwicklungsmaßnahmen u. a. in Heiden und Mooren (Zeitpunkt und Flächengröße bei Mahd, Plaggen, Brennen, Beweidung, Wiedervernässung, Renaturierungsmaßnahmen in degenerierten Hochmooren); zunehmende Eutrophierung; Habitatfragmentierung und Isolation sowie dadurch bedingte verringerte Habitatfläche der einzelnen Vorkommen.; Verluste durch Tötung bei Mahd von Säumen und Grabenböschungen entlang von Straßen und Wegen, durch Verkehr auf Straßen, Forst- und Wirtschaftswegen; verstärkte Prädation durch gebietsweise erhöhte Wildschweindichten, u. a. begünstigt durch Kirrungen; fehlende junge Braunfrösche als Nahrungsgrundlage für junge Kreuzottern durch Mangel an Laichgewässern; Austrocknen von Mooren durch den Klimawandel und ungünstige Jahreswitterungsverläufe. Folgende Maßnahmen sollten zum Schutz der Kreuzotter umgesetzt werden: Erhaltung und Entwicklung besonnter Freiflächen und Wegsäume in Wäldern; Förderung lichter Waldformen; Offenhalten von Zwergstrauchheiden und Moorrändern, Abbaugruben, südexponierten Dämmen und Böschungen; Erhaltung und Förderung von Kleinstrukturen wie Baumstubben, Totholz-, Reisig-, Steinhaufen oder Steinriegeln als Versteckmöglichkeiten und Winterquartiere; Lebensraumvernetzung durch Pflege und Entwicklung von „Trittsteinen“ und linienförmigen Landschaftsstrukturen wie Wald- und Wegsäumen, Waldschneisen, Gehölzen, Hecken, Ruderalflächen, Stromtrassen; ggf. Querungshilfen an Straßen; zeitliche und flächenmäßige Berücksichtigung der Lebensraumansprüche der Kreuzotter bei der Pflege und Entwicklung von Heidegebieten und Hochmooren; Einbeziehung des Kreuzotterschutzes bei Verkehrssicherungs- und Instandhaltungsmaßnahmen an Straßen, Schienen und Wasserstraßen sowie bei der Unterhaltung von Gräben auf Moorstandorten; notwendige Mäharbeiten von Randstreifen in Kreuzotter-Habitaten nur unter Einsatz von Freischneidern und Balkenmähern (Schnitthöhe 10 – 15 cm); effektives Wildschweinmanagement; keine Kirrungen; bei Mangel an Kleingewässern Neuanlage von Laichgewässern für Braunfrösche als wichtige Nahrungsgrundlage für junge Kreuzottern; Aufklärungsarbeit.

Evolving Regions Kreis Wesel - Klimawirkung Gewerbe | Hitze

Diese Klimawirkung beschreibt den Zusammenhang zwischen Hitzebelastung und der Arbeitsbevölkerung. Dieser Datensatz ist Teil der Klimawirkungsanalyse im Projekt "Evolving Regions" für den Kreis Wesel. Bei Evolving Regions handelt es sich um eine in den Jahren 2021 -2023 gefördertes life-ClimAdapt-Projekt. Zentrale Basis des Projektes stellt die durch das Institut für Raumplanung der TU Dortmund (IRPUD) erstellte Klimawirkungsanalyse (KWA) dar, bei der die Wirkung verschiedener Klimasignale auf konkrete räumliche Gegebenheiten bzw. Sensitivitäten des Raums berechnet worden ist.

Results of palynological analysis from 2020 of the varved MO-05 core from Lake Mondsee (Austria) section (249-526 cm)

This study reports a precisely dated pollen record with a 20-year resolution from the varved sediments of Lake Mondsee in the north-eastern European Alps (47°49′N, 13°24′E, 481 m above sea level). The analysed part of core spans the interval between 1500 BCE and 500 CE and allows changes in vegetation composition in relation to climatic changes and human activities in the catchment to be inferred. Intervals of distinct but modest human impact are identified at ca. 1450-1220, 740-490 and 340-190 BCE and from 80 BCE to 180 CE. While the first two intervals are synchronous with prominent salt mining phases during the Bronze Age and Early Iron Age at the nearby UNESCO World Heritage Site of Hallstatt, the last two intervals fall within the Late Iron Age and Roman Imperial Era, respectively. Comparison with published records of extreme runoff events obtained from the same sediment core shows that human activities (including agriculture and logging) around Lake Mondsee were low during intervals of high flood frequency as indicated by a higher number of intercalated detrital event layers, but intensified during hydrologically stable intervals. Comparison of the pollen percentages of arboreal taxa with the stable oxygen isotope and potassium ion records of the NGRIP and GISP2 ice cores from Greenland reveals significant positive correlations for Fagus and negative correlations for Betula and Alnus. This underlines the sensitivity of vegetation around Lake Mondsee to temperature fluctuations in the North Atlantic as well as to moisture fluctuations controlled by changes in the intensity of the Siberian High and the North Atlantic Oscillation (NAO) regime.

Vorhersage von Schüttungen alpiner Karstquellen im Hinblick auf den Klimawandel unter Verwendung neuer Deep Learning-Methoden

Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.

Marine Makroalgen (marine Chlorophyta, Phaeophyceae & Rhodophyta)

Groß- oder Makroalgen haben besonders in küstennahen marinen Ökosystemen eine außerordentlich wichtige Bedeutung: Sie dienen als Nahrung, Schutz- und Lebensraum für eine Vielzahl von Fischen und wirbellosen Tieren im Meer. Die Insel Helgoland ist Deutschlands Zentrum der Großalgenvielfalt. Insgesamt leben im deutschen Nord- und Ostseeraum 365 etablierte Großalgen-Arten, -Unterarten und -Varietäten aus den Gruppen der Grünalgen (Chlorophyta), Rotalgen (Rhodophyta) und Braunalgen (Phaeophyceae). Vor allem die großwüchsigen marinen Braunalgen werden auch als Tange oder Seetange bezeichnet. Einige von ihnen (meist Algen der Gattung Laminaria ) können Längen bis zu 45 Metern erreichen und die als „kelp forests“ bekannten Tangwälder bilden, z.B. vor den Felsküsten Kanadas, Argentiniens, Südafrikas und Australiens. Entlang der europäischen Atlantikküste bleiben die Seetangwälder meist niedriger, aber es gibt auch hier viele Algenarten, die großflächige, submarine „Buschlandschaften“ bilden können. Einige zu den Großalgen gerechnete Arten sind weniger groß und spektakulär; manche Rot- und Grünalgen bilden z.B. nur rasige Überzüge auf Steinen oder am Meeresboden, wie etwa die „Meersalate“ der Gattung Ulva . Manchmal werden Seegräser mit den Makroalgen verwechselt. Seegräser – auch die vollständig untergetaucht lebenden Arten – gehören aber zu den Blütenpflanzen. Algen brauchen Licht. Daher ist ihr Lebensraum auf Wassertiefen in der Gezeitenzone und im oberen Sublitoral beschränkt. Bis in welche Tiefe Algen vorkommen, hängt auch davon ab, wie trüb das Wasser ist. Meist wachsen sie bis ca. 20 Meter unter dem Meeresspiegel, können aber je nach Region auch noch in mehr als 100 Metern Tiefe vorkommen. Viele Arten brauchen Hartsubstrate als Wuchsflächen. Im deutschen Meeresraum liegt der Verbreitungsschwerpunkt deshalb rund um die Insel Helgoland (Nordsee) und an einigen Stellen der Ostsee. Im deutschen Wattenmeer finden sich nur relativ wenige Arten, vor allem Grünlagen. Außer an natürlichen Felsen findet man Makroalgen auch an Hafenbefestigungen oder Molen. Einen großen Einfluss auf die Entwicklung der Algenpopulationen hat der Mensch: Zunehmende Nährstoffeinträge durch Landwirtschaft und Industrie haben das Artenspektrum in den Algenwuchsgebieten der Küstenzonen in den letzten Jahrzehnten deutlich verändert. Bei Grünalgen ist es relativ einfach: Sie haben den grünen Farbstoff Chlorophyll in ihren Zellen, der den Algen Photosynthese ermöglicht und sie grün färbt. Bei Rotalgen ist es schon ein wenig komplizierter: Sie haben in der Regel rot färbende Phycoerythrine in ihren Zellen, die als Pigmente ebenso der Photosynthese dienen – aber nicht alle Rotalgen erscheinen deshalb auch rot. Manche wirken eher braun, schwarz oder sogar bläulich oder grünlich. Die meisten der einheimischen Rotalgen sind eher kleinwüchsig und bilden zarte „Bäumchen“ von wenigen Zentimetern Höhe. Auch bei den Braunlagen ist ein Farbstoff für die zumeist bräunliche, gelbliche oder beige Färbung verantwortlich: Fucoxanthin. Manche Braunalgen erscheinen aber auch olivgrün. Zu den Braunalgen gehört die in Deutschland bekannteste Großalgen-Gattung Fucus , zu der auch der Blasentang ( Fucus vesiculosus ) gehört, der oft an Hafenmauern oder Küstenschutzeinrichtungen zu finden ist und dunkel olivgrün gefärbt ist. In der aktuell gültigen Roten Liste der marinen Makroalgen Deutschlands sind von den 357 einheimischen Algentaxa (Arten, Unterarten, Varietäten) nur 121, also 34 %, der Algenflora ungefährdet. Bei 153 Taxa (43 %) ist die Datenlage nicht ausreichend, um die Gefährdung angemessen einschätzen zu können. Von den verbleibenden 23 % sind 7 % als bestandsgefährdet eingestuft und 8,5% als ausgestorben oder verschollen, 1 % stehen auf der Vorwarnliste und 6,5 % gelten als extrem selten. Gegenüber der vorhergehenden Roten Liste ergaben sich keine wesentlichen Veränderungen. Für die nächste Überarbeitung der Roten Liste der marinen Makroalgen wird angestrebt, den Kenntnisstand zu verbessern, um die Zahl der Arten, deren Bestandsentwicklung eingeschätzt werden kann, zu erhöhen. Dazu finden bereits umfangreiche Recherchen und Vorarbeiten statt. (Stand Juni 2010) Schories, D.; Kuhlenkamp, R.; Schubert, H. & Selig, U. (2013): Rote Liste und Gesamtartenliste der marinen Makroalgen (Chlorophyta, Phaeophyceae et Rhodophyta) Deutschlands. – In: Becker, N.; Haupt, H.; Hofbauer, N.; Ludwig, G. & Nehring, S. (Red.): Rote Liste gefährdeter Tiere, Pflanzen und Pilze Deutschlands, Band 2: Meeresorganismen. – Münster (Landwirtschaftsverlag). – Naturschutz und Biologische Vielfalt 70 (2): 179–229. Die aktuellen Rote-Liste-Daten sowie die elektronische Publikation sind auch als Download verfügbar. Im Datenportal „Algen Deutschlands“ stehen darüber hinaus Beobachtungsdaten, Kartier-/Artenlisten und Verbreitungskarten zur Verfügung.

Abrupte Veränderungen von Süßwasserökosystemen unter Einwirkung von multiplen Stressoren wie steigenden Temperaturen, Nährstoffen und Pestiziden

Flache Süßwasser-Lebensräume bieten wichtige Ökosystem-Funktionen, sind aber von multiplen Stressoren bedroht. Während die Reaktion auf den globalen Klimawandel wahrscheinlich eher graduell ist, sind abrupte Veränderungen möglich, wenn kritische Schwellenwerte durch zusätzliche Effekte lokaler Stressoren überschritten werden. Die Analyse dieser Effekte ist komplex, da Stressoren additiv, synergistisch oder antagonistisch wirken können. CLIMSHIFT zielt auf ein mechanistisches Verständnis von Stressor-Interaktionen, die auf flache aquatische Ökosysteme wirken. Diese sind aufgrund ihrer hohen Oberfläche-zu-Volumen-Verhältnisse, der großen Ufer-Grenzfläche und der Grundwasser-Konnektivität besonders anfällig für Klimaerwärmung und Stoffeinträge aus landwirtschaftlichen Einzugsgebieten. Die komplexen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Primärproduzenten sowie assoziierten Konsumenten führen zum Auftreten stabiler Regime, und multiple Stressoren können nichtlineare Übergänge zwischen diesen Regimen auslösen, mit weitreichenden Folgen für entscheidende Ökosystemprozesse und -funktionen. Unsere Haupthypothese ist, dass erhöhte Temperaturen die negativen Auswirkungen der landwirtschaftlichen Stoffeinträge, die Nitrat, organische Pestizide und Kupfer enthalten, verstärken. Submerse Makrophyten, Periphyton und Phytoplankton als Primärproduzenten werden kombiniert mit Schnecken, die Periphyton und Pflanzen fressen, sowie benthischen und pelagischen Phytoplankton-Filtriern, Dreissena und Daphnien. Wir testen unterschiedliche Expositionsszenarien auf zwei räumlichen Skalen, Mikrokosmen im Labor und Mesokosmen im Freiland, um Effekte auf individueller, gemeinschaftlicher und ökosystemarer Ebene zu verstehen. Während des gesamten Projekts werden die Experimente durch Modellierungen ergänzt, um kritische Schwellwerte zu simulieren und Stress-Interaktionen vorherzusagen. Die Modellentwicklung wird in Zusammenarbeit mit allen Arbeitspaketen durchgeführt, um empirische Ergebnisse zu integrieren, unterschiedliche räumliche und zeitliche Skalen zu verknüpfen und Ergebnisse zu extrapolieren. Wir erwarten, dass kombinierte Stressoren zu plötzlichen Verschiebungen der Gemeinschaftsstruktur führen. Submerse Makrophyten werden voraussichtlich durch Phytoplankton oder benthische Algen ersetzt, mit Konsequenzen für wichtige Ökosystemfunktionen. Die Stärke unseres Antrages liegt darin, dass ökotoxikologische Stressindikatoren der Organismen wie Wachstum und Biomarker mit funktionalen Gemeinschafts-/Ökosystemansätzen kombiniert werden, die den Metabolismus und die Dynamik des Ökosystems betrachten. Das kombinierte Know-how von 5 Laboren mit komplementärem Fachwissen und allen notwendigen Einrichtungen wird die spezifische Projektfähigkeit sicherstellen. Unsere Ergebnisse sollen dazu beitragen, safe operating spaces/sichere Handlungsräume für eine nachhaltige Landwirtschaft und das Management von flachen aquatischen Ökosystemen in einer sich verändernden Welt zu definieren.

Wasserschutzzonen KLE KR VIE WES

Wasserschutzzonen sind Bereiche zum Schutz des Grundwassers und oberirdischer Gewässer. Sie sind in unterschiedliche Zonen eingeteilt, in denen besondere Ge- und Verbote gelten. Die Grenzen der festgesetzten Wasserschutzzonen wurden durch die Veröffentlichung im Amtsblatt bindend. Daneben gibt es geplante oder nicht festgesetzte Wasserschutzzonen sowie Sonderschutzzonen. Der Datensatz zeigt die Schutzzonen in den Kreisen Kleve, Wesel und Viersen sowie der kreisfreien Stadt Krefeld. Folgende Unterteilung wird dargestellt: - festgelegt: Zone I, II, IIIa, IIIa1, IIIa2, IIIb und IIIc - geplant (Abgrenzung nicht flurstücksscharf): Zone I, II, IIIa und IIIb - Sonderschutzzone

WMS Senior:innentreffs und Senior:innengruppen Hamburg

Web Map Service (WMS) zum Thema Senior:innentreffs und Senior:innengruppen Hamburg. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

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