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Fachliche Beratung und Mitarbeit bei der Weiterführung des Umweltmanagementsystems an der TU Dresden

Seit dem 8. Januar 2003 ist die TU Dresden in das EMAS-Verzeichnis bei der IHK Dresden eingetragen und somit die erste technische Universität mit einem validierten Umweltmanagementsystem nach EMAS (Registrierungsurkunde). Die Validierung ist insbesondere auf den erfolgreichen Abschluss des Projektes 'Multiplikatorwirkung und Implementierung des Öko-Audits nach EMAS II in Hochschuleinrichtungen am Beispiel der TU Dresden' zurückzuführen. Mit der Implementierung eines Umweltmanagementsystems ist zwar ein erster Schritt getan, jedoch besteht die Hauptarbeit für die TU Dresden nun, das geschaffene System zu erhalten und weiterzuentwickeln. Für diese Aufgabe wurde ein Umweltmanagementbeauftragter von der Universitätsleitung bestimmt. Dieser ist in der Gruppe Umweltschutz des Dezernates Technik angesiedelt und wird durch eine Umweltkoordinatorin, den Arbeitskreis Öko-Audit, die Arbeitsgruppe Öko-Audit und die Kommission Umwelt, deren Vorsitzende Frau Prof.Dr. Edeltraud Günther ist, tatkräftig unterstützt. Die Professur Betriebliche Umweltökonomie arbeitet in dem Arbeitskreis und der Arbeitsgruppe Öko-Audit mit und steht dem Umweltmanagementbeauftragten jederzeit für fachliche Beratung zum Umweltmanagement zur Verfügung. Ein wesentlicher Erfolg der TU Dresden auf dem Weg zu einer umweltbewussten Universität ist die Aufnahme in die Umweltallianz Sachsen, die am 08. Juli 2003 stattgefunden hat. Informationen zum Umweltmanagementsystem der TU Dresden sind unter 'http://www.tu-dresden.de/emas' zu finden.

Starkregen- und Überflutungsgefahren 2026

Die zwei Kartenthemen bestehen jeweils aus mehreren thematisch und räumlich unterschiedlichen Ebenen. Die Ebenen sind teilweise voneinander unabhängig aussagekräftig. Die Starkregenhinweiskarte basiert maßgeblich auf folgenden Produkten: Hinweiskarte Starkregen des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie topografische Senkenanalyse der BWB, starkregenbedingte Feuerwehreinsätze der Berliner Feuerwehr für das Land Berlin. Die Hinweiskarte Starkregen wurde vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) in Zusammenarbeit mit den Ländern für die gesamte Fläche Nord- und Ostdeutschlands (11 Bundesländer) im Zeitraum 2023/2025 erarbeitet. Für Berlin-Brandenburg wurde dies in einem Los durchgeführt. Die Karte zeigt die simulierten Überflutungsflächen und -tiefen sowie Fließgeschwindigkeiten /-richtungen für folgende Szenarien: außergewöhnliches Ereignis: 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 1 Stunde) mit einem Euler-Typ II Niederschlagsverteilung. extremes Ereignis: 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einem Blockregenverteilung. Grundlage hierfür sind diverse Geodaten des Bundes und der Länder, insbesondere ein hochaufgelöstes digitales Geländemodell sowie Daten zur Flächennutzung, wie zum Beispiel zur Bebauung. Die Ergebnisse basieren auf einer Modellierung der oberflächlich abfließenden Regenmenge, ähnlich dem Modell für die Starkregengefahrenkarte Berlins (siehe unten). Allerdings wurden die Versickerungsleistung des Untergrundes und das Kanalnetz nicht in die Berechnungen einbezogen und stellen somit eine erhebliche Vereinfachung dar (weitere Informationen finden sich hier ). Die topographische Senkenanalyse ist das Ergebnis einer Analyse des Digitalen Geländemodells (ATKIS® DGM – Digitales Geländemodell, 2021) unter Berücksichtigung der Gebäudeflächen und Durchfahrten sowie Geschossinformationen (ALKIS®- Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem, 2021), welche durch die BWB im Jahr 2022 durchgeführt wurde. Es erfolgte eine GIS-Analyse zur Ermittlung der Senken, Fließwege und Abflussakkumulation basierend auf dem vorgeglätteten DGM. Die Gebäude wurden als nicht überströmbare Abflusshindernisse in das DGM integriert und Senken in umschlossenen Innenhöfen ausgeschlossen. Folgende Senkenattribute wurden basierend auf einer zonalen Statistik abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Fläche Einzugsgebiet (DrainArea [m²]) Fläche Senke (FillArea [m²]) Maximale Tiefe der Senke (FillDepth [cm]) Geländehöhe Senkenbasis (BottomElev [m]) Geländehöhe maximaler Füllstand (FillElev [m]) Füllvolumen (FillVolume [m³]) Basierend auf folgenden Parametern wurden die relevanten Senken ermittelt: Senkentiefe mindestens 20 cm, Senkenfläche mindestens 4 m², Senkenvolumen mindestens 2 m³, Senkeneinzugsgebiet mindestens 200 m². Der Datensatz der Feuerwehreinsätze zeigt Meldungen der Berliner Feuerwehr in Bezug auf ,,Wasser”, welche anhand des Meldungstextes mit Starkregen in Verbindung zu bringen sind und an Starkregentagen aufgenommen wurden. Der Datensatz wurde durch die Berliner Feuerwehr erfasst und durch die BWB prozessiert (sogenannter Überflutungsatlas). Die BWB haben die Feuerwehreinsätze mit den Niederschlagsdaten der BWB an diesem Tag und Ort abgeglichen und ein anzunehmendes Wiederkehrintervall (T) des aufgetretenen Niederschlagsereignisses zugeordnet. Dopplungen wurden entfernt. Folgende Attribute wurden abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Datum (angelegt) Wiederkehrintervall (T) Ortsteil Die Daten wurden räumlich über die Berliner Adressdatei geocodiert. Der Zeitraum der Meldungen umfasst einerseits den Zeitraum 2005 bis 2017 anderseits 2018 bis 2021. Diese Datensätze wurden zu einem Datensatz von 2005 bis September 2021 zusammengefasst. Zwecks Aggregierung und Darstellung wurden die Daten auf Blockteilflächen und Straßenflächen des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU5 2021) zusammengefasst und klassifiziert. In Berlin wird die Analyse zu Starkregengefahren auf Basis eines gekoppelten 1D-Kanalnetz und eines 2D-Oberflächenabflussmodells (1D/2D gekoppeltes Modell) durchgeführt. Bei diesem Verfahren wird die Berechnung der Abflussvorgänge im Kanalnetz (1D) mit der zweidimensionalen hydrodynamischen Modellierung der Oberflächenabflüsse (2D) kombiniert, um einen bidirektionalen Austausch von Wasservolumen, d.h. einen Austausch in beide Richtungen, zwischen Oberfläche und Kanalnetz an den Schächten und Straßenabläufen zu berücksichtigen. Die Erarbeitung der Starkregengefahren erfolgt basierend auf der von den BWB und der für Wasserwirtschaft zuständigen Senatsverwaltung gemeinsam entwickelten Leistungsbeschreibung „Erstellung von Starkregengefahrenkarten für Berliner Misch- bzw. Regenwassereinzugsgebiete“. Voraussetzung sind Daten zu Topographie, Gebäuden, Straßen, Versiegelung und bodenkundlichen Kennwerten sowie Kanalnetzdaten . Für die 1D-Modellierung des Kanalnetzes wird das aktuelle Kanalnetz (Misch- oder Trennkanalisation) der BWB verwendet. Die Entwässerungsinfrastruktur wird durch ein Kanalnetzmodell abgebildet, wobei dieses u.a. Schächte, Straßenabläufe, Haltungen und Haltungsflächen berücksichtigt. Auf Grundlage des digitalen Geländemodells wird ein detailliertes, lückenloses und überlappungsfreies 2D-Oberflächenmodell erstellt und um standardisierte Dachformen der Gebäudedaten ergänzt. Mauern oder Bordsteine werden durch Bruchkanten berücksichtigt. Die Oberflächenbeschaffenheit des Untersuchungsgebietes beeinflusst die Abflussbildung und -konzentration, daher wird basierend auf den entsprechenden Datengrundlagen (siehe Kapitel Datengrundlage) zwischen Gebäudeflächen, Straßen und Wegen, Gewässer und Grünflächen unterschieden. Mauern, Bordsteine oder ähnliche linienhafte Elemente können Abflusshindernisse darstellen, werden aufgrund der Auflösung jedoch nicht durch das DGM abgebildet und werden – falls sie abflussrelevant sind – nachträglich über Bruchkanten berücksichtigt. Maßgebliche Datensätze für Gebäudeflächen sind die ALKIS-Gebäude und der Datensatz der Gründächer (im Bereich der Kleingärten). Bei der Abflussbildung von Dachflächen wird zwischen einleitenden und nicht einleitenden Dächern basierend auf den Daten der Erfassung des Niederschlagsentgelts unterschieden. Einleitende Dächer werden in der Modellierung als direkt an den Kanal angeschlossen betrachtet (1D-Abflussbildung). Bei nicht einleitenden Dächern erfolgt die Abflussbildung über das Oberflächenabflussmodell. In diesem Fall wird der effektive Niederschlag auf die umliegende Oberfläche verteilt, indem das Prinzip der Randverteilung angewendet wird. Straßen und Wege umfassen alle befestigten Flächen, wie Straßen, Wege, Plätze und private versiegelte Flächen. Die Abflussbildung dieser Flächen erfolgt über das 2D-Oberflächenabflussmodell und es wird nicht zwischen einleitend und nicht einleitend unterschieden. Als Gewässerflächen werden alle stehenden Gewässer und Fließgewässer aus dem ALKIS-Datensatz angenommen. Alle restlichen Flächen werden als Grünflächen angesetzt. Für diese Flächen werden im Modell entsprechende Abflussparameter, wie Benetzungs- und Muldenverluste sowie Anfangs- und Endabflussbeiwerte, basierend auf Literaturwerten, angesetzt. Das Modell bildet den Rückhalt der Vegetation (Interzeption), die Versickerungsfähigkeit des Bodens und die Oberflächenrauheiten ab. Für Hochwasserrisikogebiete (SenMVKU, 2024) wurden in Berlin im Rahmen der Hochwasserrisikomanagementrichtlinie bereits Hochwassergefahrenkarten erarbeitet und Überschwemmungsgebiete ausgewiesen. Um keine Überschneidungen mit den Starkregengefahrenkarten zu erzielen, werden diese Gewässer als hydraulisch voll leistungsfähig angenommen. Außerdem wird für bestimmte Gewässer (z.B. Gewässer 1. Ordnung, Nordgraben) angenommen, dass diese bei kurzen Starkregenereignissen ausreichend hydraulisch leistungsfähig sind. Ein „Anspringen“ ist erst bei länger anhaltenden, räumlich ausgeprägteren Niederschlagsereignissen zu erwarten. Das Modell geht davon aus, dass ein Austritt von Wasser und somit eine Überflutung von diesen Gewässern methodisch nicht möglich ist. Außerdem werden diese Gewässer mit einem einheitlichen Vorflutwasserstand für ein mittleres Hochwasser (für das seltene und außergewöhnliche Ereignis) sowie für ein 100-jährliches Hochwasser (für das extreme Ereignis) angenommen. Im Modell werden für das seltene und außergewöhnliche Ereignis die tatsächlichen Gewässerverrohrungen bzw. -durchlässe angesetzt. Für das Szenario Extremereignis gilt, dass Durchlässe teilverklaust (Durchmesser > 0,5 m (> DN 500)) oder vollständig verklaust (Durchmesser ≤ 0,5 m (≤ DN 500)) angenommen werden, es sei denn, ein Raumrechen verhindert eine Verklausung. Mit dem aufgestellten Modell werden die Überflutungen von Niederschlagsszenarien mit unterschiedlicher Jährlichkeit berechnet, wobei für die Niederschlagshöhen die koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung (KOSTRA) des Deutschen Wetterdienstes (DWD) zugrunde gelegt werden. Es kommt die Revision des Datensatzes KOSTRA-DWD-2020 zum Einsatz. Folgende Szenarien werden im Rahmen des Starkregenrisikomanagements in Berlin betrachtet: seltenes Ereignis : 30 bzw. 50-jährliches Niederschlagsereignis (T = 30a bzw. T = 50a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung außergewöhnliches Ereignis : 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung extremes Ereignis : 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einer Blockregenverteilung. Basierend auf einer Sensitivitätsanalyse wurde die maßgebliche Dauerstufe mit 180 Minuten für Berlin ermittelt, wobei hier der höchste Wasserstand als maßgeblich betrachtet wird. Für die Intensität und für den zeitlichen Niederschlagsverlauf wird die Euler-Typ II Verteilung (seltenes und außergewöhnliches Ereignis) oder ein Blockregen mit einer Regendauer von 60 Minuten (extremes Ereignis) angenommen. Neben der Beregnungszeit, die der Dauerstufe der betrachteten Szenarien entspricht, wird in der Modellierung jeweils eine einstündige Nachlaufzeit berücksichtigt. Die Plausibilitätsprüfung erfolgt aufgrund der Ergebnisse des außergewöhnlichen Ereignisses. Es werden unplausible Abflusspfade und Wasseransammlungen ggf. durch Ortsbegehungen geprüft, und nicht berücksichtigte, hydraulisch relevante Strukturen nachgepflegt. Die Methode ist sehr daten- und rechenintensiv, so dass sie nicht berlinweit, sondern nur für ausgewählte Bereiche sukzessive angewandt werden kann. Dafür bietet sie relativ genaue und belastbare Ergebnisse und mit der Methode lassen sich die Abflussbildung und Abflusskonzentration nachvollziehen. Es werden kontinuierlich weitere Gebiete mit der gekoppelten 1D/2D Simulation gerechnet und anschließend online verfügbar gemacht. Die nachfolgende Tabelle zeigt, für welche Gebiete bisher Starkregengefahrenkarten erarbeitet wurden.

Indikator: Stickstoffüberschuss der Landwirtschaft

<p> Die wichtigsten Fakten <ul> <li>Der Stickstoffüberschuss der Gesamtbilanz pro Hektar landwirtschaftlich genutzter Fläche ist seit 1994 im 5-Jahres-Mittel um 40 % zurückgegangen.</li> <li>Das Ziel der Bundesregierung ist es, den Stickstoffüberschuss der Gesamtbilanz im Mittel der Jahre 2026 bis 2030 auf 70 Kilogramm pro Hektar landwirtschaftlich genutzter Fläche zu senken.</li> <li>Das Ziel wurde 2023 erstmalig erreicht.</li> </ul> </p><p> Welche Bedeutung hat der Indikator? <p>Stickstoff ist ein unentbehrlicher Nährstoff für alle Lebewesen. Im Übermaß in die Umwelt eingetragene reaktive Stickstoffverbindungen haben jedoch gravierende Auswirkungen auf <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klima">Klima</a>, Artenvielfalt, Landschaftsqualität und Wasserversorgung: Stickstoff, der nicht durch Pflanzen aufgenommen wird oder wieder in Luftstickstoff umgewandelt wird, führt zur Verunreinigung des Grundwassers, das eine bedeutsame Trinkwasserressource darstellt, Nährstoffanreicherung (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/eutrophierung">Eutrophierung</a>) von Gewässern, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/versauerung">Versauerung</a> von Landökosystemen sowie zur Entstehung von Treibhausgasen. Eine Einführung in die Stickstoff-Problematik findet sich in der&nbsp; Publikation <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/30542">„Reaktiver Stickstoff in Deutschland“</a> (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/uba">UBA</a> 2015).</p> <p>In Deutschland sind vor allem Regionen mit dichtem Viehbesatz problematisch: Durch den hohen Anfall an Wirtschaftsdünger (tierische Exkremente) wird dort oft deutlich mehr Stickstoff auf die Flächen ausgebracht, als die Kulturpflanzen aufnehmen und in <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/biomasse">Biomasse</a> umsetzen. Eine Maßzahl für die potenziellen Stickstoffeinträge aus der Landwirtschaft in die Umwelt ist der Stickstoffüberschuss.</p> </p><p> Wie ist die Entwicklung zu bewerten? <p>Von 1994 bis 2023 ist der Stickstoffüberschuss der Gesamtbilanz pro Hektar landwirtschaftlich genutzter Fläche im 5-Jahres-Durchschnitt um 40 % gesunken. Landwirt*innen setzen Düngemittel also effizienter ein und auch die Futterverwertung bei den Nutztieren hat sich verbessert.</p> <p>In den letzten Jahren kam zudem die Umsetzung einer wirksameren Düngegesetzgebung, gesunkene Tierzahlen, sowie geringere Absatzzahlen für mineralische Düngemittel als Folge von strengeren Düngeauflagen, Dürrejahren und angestiegenen Mineraldüngerpreisen hinzu. Durch den deutlichen Rückgang des Stickstoffüberschusses um mehr als 50 kg N/ha in den vergangenen sieben Jahren, wird das Ziel <a href="https://www.bundesregierung.de/breg-de/themen/nachhaltigkeitspolitik/die-deutsche-nachhaltigkeitsstrategie-318846">Deutschen Nachhaltigkeitsstrategie</a>, den Stickstoffüberschusses auf maximal 70 kg N/ha*a im gleitenden 5-Jahres Mittel bis 2030 zu begrenzen, erstmalig erreicht.&nbsp;</p> <p>Doch das Erreichen des Ziels der Deutschen Nachhaltigkeitsstrategie bedeutet nicht, dass es keiner weiteren Anstrengungen Bedarf, die Stickstoffeinträge in die Umwelt weiter zu reduzieren. Vielmehr ist dies als ein Teilziel zu betrachten auf dem Weg Umwelt, Gesundheit und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klima">Klima</a> vor den Auswirkungen zu hoher Stickstoffeinträgen zu schützen. Denn das weiterhin Handlungsbedarf bei der Reduktion von Stickstoff in die Umwelt besteht, zeigen&nbsp;u.a. die Indikatoren „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/47328">Nitrat im Grundwasser</a>“ und „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/18355">Eutrophierung durch Stickstoff</a>“, die eng mit dem Stickstoffüberschuss verbunden sind und keine positiven Trends anzeigen.</p> </p><p> Wie wird der Indikator berechnet? <p>Der Stickstoffüberschuss wird aus der landwirtschaftlichen Stickstoff-Gesamtbilanz für Deutschland ermittelt, die sich aus Biogas-, Stall- und Flächenbilanz zusammensetzt. Berechnet wird er aus der Differenz von landwirtschaftlicher Stickstoffzufuhr (z.B. Düngemittel, Futtermittel, Saat- und Pflanzgut, Einträge aus der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/atmosphaere">Atmosphäre</a>) und -abfuhr (tierische und pflanzliche Produkte). Die Daten werden jährlich vom Julius-Kühn-Institut und dem Umweltbundesamt berechnet und&nbsp;vom BMLEH veröffentlicht <a href="https://www.bmel-statistik.de/fileadmin/daten/0111260-0000.xlsx">(BMLEH 2025, Statistischer Monatsbericht, MBT-0111260-000)</a>. Hinweise zur Berechnungsmethode findet man bei <a href="https://www.openagrar.de/receive/openagrar_mods_00084691">Müller et al. 2024</a> und&nbsp;<a href="https://www.umweltbundesamt.de/publikationen/stickstoff-flaechenbilanzen-fuer-deutschland">Häußermann et al. 2019</a>. Um Schwankungen zwischen den Jahren zu bereinigen, wird das gleitende 5-Jahres-Mittel errechnet. Der Zielwert der Deutschen Nachhaltigkeitsstrategie bezieht sich seit 2025 auf das letzte Jahr des 5-Jahres-Zeitraumes.</p> <p><strong>Ausführliche Informationen zum Thema finden Sie im Daten-Artikel </strong><a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/11218"><strong>"Stickstoffeintrag aus der Landwirtschaft und Stickstoffüberschuss"</strong></a><strong>.</strong></p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

mittlere Sickerwasserrate BB

Der Datensatz beinhaltet Daten des LBGR über die mittlere Sickerwasserrate Brandenburgs und wird über je einen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. Die mittlere jährliche Sickerwasserrate (SWR) beschreibt die mit einem Berechnungsverfahren (TUB-BGR Verfahren) geschätzte mittlere Sickerwassermenge in mm/a, die den Boden unter Berücksichtigung des kapillaren Aufstiegs abwärts verlässt. Das gebildete Sickerwasser trägt zur Grundwasserneubildung bei und/oder verlässt die Sickerzone als Zwischenabfluss. Die Sickerwasserrate ist eine entscheidende Eingangsgröße bei Wasserhaushaltsberechnungen oder der hydrogeologischen Grundwassermodellierung. Ebenso steuert sie maßgeblich die Verlagerung von Schad- und Nährstoffen (bspw. Nitrat) im Boden und beeinflusst indirekt die Standorteignung für Flora und Fauna. Weiterführende Informationen finden Sie hier: https://geo.brandenburg.de/karten/htdocs/21042020_Sickerwasserrate.pdf

Erhaltungssätze und Ensemble Kalman Filter Algorithmen

Die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen ist bereits seit längerem als wichtiger Punkt bei der Entwicklung von numerischen Wettervorhersagemodellen bekannt. In Datenassimilation im weiteren Sinne ist die Berücksichtigung von Erhaltungsgesetzen und die Analyse deren Bedeutung erst seit kurzem ein zentraler Gegenstand der Forschung. Numerische Atmosphärenmodelle sind heute in der Lage, kleinräumige und deshalb hochgradig nichtlineare Dynamik und Physik aufzulösen. Vorhersagen hängen dabei sehr sensible von den Anfangs- und Randbedingungen ab. Die Datenassimilation für Modelle, die viele Skalen darstellen und in die sowohl zeitlich als auch räumlich hochaufgelöste Beobachtungen eingehen verlangt nach einer Überprüfung und der Weiterentwicklung der zur Zeit in numerischen Wettervorhersagemodelle genutzten, auf weniger nicht lineare Anwendungen ausgelegte Methoden. Das primäre Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von Ensemble-basierten Datenassimilations-Algorithmen welche Eigenschaften von nichtlinearen dynamischen Systemen, zum Beispiel die Erhaltung von Masse, Drehimpuls, Energie und Enstrophie berücksichtigen. Insbesondere werden die folgenden zwei Problemstellungen bearbeitet. Gemeinsam mit Kollegen haben wir kürzlich zeigen können, dass Erhaltung von Masse und Positivität wichtige Nebenbedingungen für Datenassimilations-Algorithmen sind. Beide Bedingungen sind in einem neuen Algorithmus, dem quadratic programming ensemble Kalman filter, umgesetzt worden. Tests an linearer Dynamik wurden ebenfalls bereits durchgeführt. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll dieser Algorithmus in einer idealisierten Konfiguration für die Assimilation von Radarreflektivität mit dem nichthydrostatischen, konvektionsauflösenden COSMO-DE-Modell erweitert, implementiert und evaluiert werden. Zweitens, wird untersucht wie sich Datenassimilations-Algorithmen wie der Ensemble Kalman Filter und der quadratic programming ensemble Kalman filter auf die zu erhaltenden Größen im Fall von Experimenten mit einem idealisierten, nichtlinearen zweidimensionalen Flachwassermodell auswirken, sowie ob und wie diese Ensemble-basierten Algorithmen modifiziert werden können um Lösungen mit den vorgeschriebenen Eigenschaften zu erhalten. Es ist zu erwarten, dass Erhalt von Masse und Entropie die nicht lineare Energie Kaskade im System verbessert. Der mögliche Einfluss auf die Exaktheit von Vorhersagen wird auch untersucht.

Fluglärm Lden 2022

Berechnungsergebnis Lden (day, evening, night) 2022 nach EU-Umgebungslärmrichtlinie (2002/49/EG, 34. BImSchV) als Isophonenbänder für den Großflughafen Hannover/Langenhagen. Die Berechnung des Pegels Lden erfolgt nach der Berechnungsmethode für den Umgebungslärm von Flugplätzen (BUF). Ermittelt werden diese Pegel rechnerisch in einer Höhe von 4 m über Grund und in einem Raster von 50 x 50 m. Als akustische Quelle dienen die relevanten Flugrouten mit den darauf fliegenden Luftfahrzeugen. Die Darstellung erfolgt in 5 dB Klassen gemäß Legende. Die Geometrie des Pegelrasters liegt in UTM- Koordinaten vor.

Multiple-site seismic hazard assessment

The classical point wise Cornell-McGuire probabilistic seismic hazard assessment (PSHA), which is widely used for seismic hazard mapping and development of design codes, does not allow direct estimation of multiple-location hazard for distributed structures and facilities: what is the (annual) probability that specific level of ground motion will be exceeded simultaneously in several sites? It is possible to extent the classical methodology to the multiple sites problem considering also ground-motion correlation. We study multiple-location PSHA, as compared with the classical point wise PSHA, using Monte Carlo simulation. Specific items are:(1) Development of the algorithms for multiple-location PSHA;(2) Analysis of the role of the geometry of multiple sites, correlation of ground motion, and evel of seimicity for multiple-location PSHA;(3) Study of correspondence and differences between multiple-location PSHA and classical point wise PSHA and analysis of possibility of utilization of classical PSHA procedures for simplified multiple-location hazard assessment.The project is innovative because only few attempts have been made so far regarding our research questions.

Lärm an Flughäfen - Pegelraster LNight - Kartierung 2022

Die Daten beinhalten die Berechnungsergebnisse der Umgebungslärmkartierung 2022 an den bayerischen Flughäfen München und Nürnberg. Lärmberechnung gemäß der "Berechnungsmethode für den Umgebungslärm von Flugplätzen (BUF)" mit dem Bezugsjahr 2021. Die Lärmindizes LDEN und LNight in dB(A) werden als Maß für die allgemeine Belästigung bzw. als Maß für die Störungen des Schlafes verwendet. Der Pegel LDEN ist ein über 24 Stunden gemittelter Immissionspegel, der aus den Pegeln LDay, LEvening und LNight für die Beurteilungszeiten Tag (6:00-18:00 Uhr), Abend (18:00-22:00 Uhr) und Nacht (22:00-6:00 Uhr) ermittelt wird. Durch Gewichtsfaktoren von 5 dB(A) für die vierstündige Abendzeit und 10 dB(A) für die achtstündige Nachtzeit wird die erhöhte Lärmempfindlichkeit in diesen Zeiten berücksichtigt. Der Layer stellt die Fluglärmbelastung ausgedrückt durch den Lärmindex LNight gemäß EG-Umgebungslärmrichtlinie dar.

Bodenkarte von Niedersachsen 1 : 50 000 - Standörtliches Verlagerungspotential - Austauschhäufigkeit des Bodenwassers (1991-2020) (WMS Dienst)

Die Karte zeigt das mittlere standörtliche Verlagerungspotential für nichtsorbierbare Stoffe (auch Austauschhäufigkeit des Bodenwassers pro Jahr) für den 30-jährigen Zeitraum 1991-2020. Mit Hilfe der Austauschhäufigkeit (AH) des Bodenwassers kann das standörtliche Verlagerungspotenzial für nicht- oder schwach sorbierbare Stoffe beschrieben werden. Darunter fällt unter anderem Nitrat. Die AH beschreibt, wie häufig die Bodenlösung in der effektiven Wurzelzone im Zuge der Sickerwasserverlagerung ausgetauscht wird. Je geringer das Wasserspeicher- und Rückhaltevermögen eines Bodens, desto größer ist seine Austauschhäufigkeit des Bodenwassers. Die die Austauschhäufigkeit beschreibenden Größen des Bodenwasserhaushaltes, d. h. die „Feldkapazität im effektiven Wurzelraum“ und die „Sickerwasserrate“, bilden die Kennwerte für das Wasserspeichervermögen eines Bodens. Aussagen zur Konzentration und Frachten von nicht sorbierbaren Stoffen können mit der Methode nicht abgebildet werden. Bei Nitrat werden die Deposition, Denitrifikation und Mineralisation nicht berücksichtigt. Sie können in Abhängigkeit vom Standort deutlichen Einfluss auf die Nitratverfügbarkeit und konzentration im Sickerwasser haben. So ist z. B. bei Marschen die Denitrifikationsleistung durch den hohen Anteil an organischer Substanz besonders hoch. Da die Gültigkeitsbereiche der Berechnungsformeln durch die Hangneigung eingeschränkt werden, werden für Ackerflächen > 3,5 % Hangneigung sowie für Grünland und Wald > 18 % Hangneigung keine Ergebnisse geliefert. Dargestellt wird in klassifizierter Form die Austauschhäufigkeit pro Jahr. Dieser Kennwert beschreibt das standörtliche Verlagerungsrisiko.

Hydraulische Durchlässigkeit von Niedersachsen 1 : 500 000 - Durchlässigkeitsbeiwerte aus Korngrößenanalysen (Nachweispunkte)

Der Layer zeigt alle Nachweispunkte an denen Durchlässigkeitsbeiwerte (kf-Wert) aus Korngrößenanalysen berechnet werden konnten. Im Rahmen der hydrogeologischen Landesaufnahme werden regelmäßig Proben aus Bohrkernen zur Bestimmung unterschiedlichster Parameter gewonnen. Korngrößenanalysen aus Bohrproben gehören dabei seit den 1980er Jahren zur Standardanalytik. Der Durchlässigkeitsbeiwert ist maßgeblich für die Beschreibung der Strömungsverhältnisse im Untergrund. Insbesondere in der Grundwasserströmungsmodellierung, Transportmodellierung sowie für Fragen des Grundwasserschutzes stellt der Durchlässigkeitsbeiwert eine wichtige Eingangsvariable dar. Zur Berechnung der Durchlässigkeitsbeiwerte werden semi(empirische) Verfahren nach Hazen (1892), Beyer (1964), Wang et al. (2017) sowie Kozeny-Carman (zitiert nach Wang et al., 2017) verwendet. Zusätzlich zu den Berechnungsverfahren werden Informationen zu Probenintervallen, Stratigraphie, Genese und der daraus resultierenden Hydrostratigraphie (nach Reutter, 2011) angezeigt. Dargestellt sind ausschließlich Proben an Bohrungen, die einer bestimmten hydrostratigraphischen Einheit (Reutter, 2011) zugeordnet werden konnten. Aufgrund der oft geringen Probendichte werden alle Proben jeweils ihrer ungegliederten hydrostratigraphischen Einheit zugeordnet, d.h. alle Proben, die z. B. der Hydrostratigraphie L1.1, L1.2, und L1.3 zugeordnet werden konnten, wurden zu L1 aggregiert. Der Vergleich mit Geofakten 21 liefert dabei auch immer die Bandbreite der ungegliederten hydrostratigraphischen Einheit. War eine direkte Zuordnung über die Stratigraphie und Genese aus der Bohrdatenbank Niedersachsen (BDN) möglich, wurde diese direkt in eine hydrostratigraphische Einheit nach Geofakten 21 (Reutter, 2011) übersetzt. Übrige Proben an Bohrungen wurden über geologische Kartenwerke sowie Profilschnitte, biostratigraphische Einstufungen sowie 3D-Untergrundmodelle manuell einer hydrostratigraphischen Einheit zugewiesen. Zur Verwendung der Daten: Durchlässigkeitsbeiwerte aus Korngrößenanalysen geben einen ersten Überblick über die hydraulischen Verhältnisse im Untergrund, sind aber kein Werkzeug oder Ersatz für eine zielgenaue Erfassung kleinräumiger Heterogenitäten in Grundwasserleitern, da Einflussfaktoren wie Lagerungsdichte, mineralogische Anisotropien (z.B. Glimmergehalt), organische Substanz, Zementation usw. nicht oder nur grob approximiert werden können. Hier geben Labormethoden an ungestörten Proben (z. B. Permeameterversuche) sowie Pumpversuche genauere Informationen. Die Auswahl des Berechnungsverfahrens hängt zudem stark vom petrographischen Aufbau des jeweiligen Aquifers ab, da alle Berechnungsverfahren an verschiedenen Substraten kalibriert wurden. Im Zweifel ist immer die Bandbreite aller Verfahren je Probe zu betrachten.

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