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Similar terms

s/computer simulation/Computersimulation/gi

Cerastoderma glaucum - biomass (AFDW)

Distribution of biomass (ash free dry weight in g/m²) for 10 key species modeled with random forests method.Macrozoobenthic data from 1191 sampling stations located in the German part of the Baltic Sea were analyzed (data sources: Leibniz Institute for Baltic Sea Research). Samples have been collected from 1999 to 2015. Sample data were averaged per stations and standardized to the area of 1 m².For modeling R package “Random Forest” (RF, Version 4.6–7, Liaw and Wiener, 2002), based on random forests statistical analysis (Breiman, 2001) is used.Predictors and modeling algorithm as described in Gogina, M., Morys, C., Forster, S., Gräwe, U., Friedland, R., Zettler, M.L. 2017. Towards benthic ecosystem functioning maps: Quantifying bioturbation potential in the German part of the Baltic Sea. Ecological Indicators 73: 574-588. doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.10.025

Mya arenaria - biomass (AFDW).tif

Distribution of biomass (ash free dry weight in g/m²) for 10 key species modeled with random forests method.Macrozoobenthic data from 1191 sampling stations located in the German part of the Baltic Sea were analyzed (data sources: Leibniz Institute for Baltic Sea Research). Samples have been collected from 1999 to 2015. Sample data were averaged per stations and standardized to the area of 1 m².For modeling R package “Random Forest” (RF, Version 4.6–7, Liaw and Wiener, 2002), based on random forests statistical analysis (Breiman, 2001) is used.Predictors and modeling algorithm as described in Gogina, M., Morys, C., Forster, S., Gräwe, U., Friedland, R., Zettler, M.L. 2017. Towards benthic ecosystem functioning maps: Quantifying bioturbation potential in the German part of the Baltic Sea. Ecological Indicators 73: 574-588. doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.10.025

Unterirdische Einzugsgebiete im Grundwasser

Die Daten sind aus dem Projekt „Bilanzierung des Grundwasserdargebotes für das Land Brandenburg“ (HGN-Gutachten 2021) im Zusammenhang mit den Daten zum Projekt „Hydroisohypsenplan 2017“ aus dem Umweltplan-Gutachten (2017) aggregiert worden. Auf Grundlage stichtagsbezogener Grundwasser-/ Oberflächenwasserstandsdaten des Frühjahres 2015 erfolgte über das Interpolationsverfahren „Detrended Kriging/Residual Kriging“ in Kombination mit einer geohydraulischen Modellierung, die Berechnung der Hydroisohypsen (Linien gleicher Grundwasserstände auf NHN bezogen). Für die Darstellung der unterirdischen Einzugsgebiete wurden zuerst die oberirdischen Einzugsgebiete ausgegrenzt. Danach erfolgte die Ausgrenzung der unterirdischen Einzugsgebiete in Ableitung der o. g. Hydrodynamik aus dem Frühjahr 2015. Unterirdische Einzugsgebiete werden auch Grundwassereinzugsgebiete genannt. Die Daten sind aus dem Projekt „Bilanzierung des Grundwasserdargebotes für das Land Brandenburg“ (HGN-Gutachten 2021) im Zusammenhang mit den Daten zum Projekt „Hydroisohypsenplan 2017“ aus dem Umweltplan-Gutachten (2017) aggregiert worden. Auf Grundlage stichtagsbezogener Grundwasser-/ Oberflächenwasserstandsdaten des Frühjahres 2015 erfolgte über das Interpolationsverfahren „Detrended Kriging/Residual Kriging“ in Kombination mit einer geohydraulischen Modellierung, die Berechnung der Hydroisohypsen (Linien gleicher Grundwasserstände auf NHN bezogen). Für die Darstellung der unterirdischen Einzugsgebiete wurden zuerst die oberirdischen Einzugsgebiete ausgegrenzt. Danach erfolgte die Ausgrenzung der unterirdischen Einzugsgebiete in Ableitung der o. g. Hydrodynamik aus dem Frühjahr 2015. Unterirdische Einzugsgebiete werden auch Grundwassereinzugsgebiete genannt.

3D-Gebäudemodell LoD1-DE Hamburg

3D-Gebäudemodell LoD1-DE ACHTUNG: Dieser Datensatz wird nicht mehr fortgeführt, der Download 2023 ist der aktuellste und letzte. Für den Datensatz LoD1-DE bis einschließlich 2022 werden aus Punktwolken (Airborne Laserscanning oder Photogrammetrie) vollautomatisiert Flachdächer mit einer mittleren Gebäudehöhe gebildet und den Gebäuden zugeordnet. Seit dem 01.04.2023 wird das Gebäudemodell LoD1-DE rechnerisch aus dem LoD2-DE Gebäudemodell abgeleitet. Dabei wird die LoD1-Dachhöhe als Mittelwert aus der Standarddachform LoD2 gebildet. Der Gebäudegrundriss wird grundsätzlich der amtlichen digitalen Liegenschaftskarte entnommen, das Modell ist damit grundrisskonform. Die Lagegenauigkeit entspricht der des zugrunde liegenden Gebäudegrundrisses. Die Höhengenauigkeit beträgt ca. ± 5 m. Grobe Abweichungen sind in Einzelfällen bei komplexen Dachformen möglich. Gemeinsam genutzte Geometrie wird redundant geführt. Die Gebäude werden zusätzlich mit Geländeinformationen des beim Landesbetrieb vorgehaltenen Digitalen Geländemodells (DGM) verschnitten. Es erfolgt keine manuelle Nachbearbeitung der einzelnen Modelle. Die Modellierung entspricht dem AdV-Produkt- und Qualitätsstandard für 3D-Gebäudemodelle. Die Aktualität der Datengrundlage ist i.d.R. aus dem vorangegangenen Jahr, bei ALS-Punktwolken teilweise auch älter. (Beispiel: Der Download LoD2-DE 2023 basiert auf Grundrissen und Punktwolken aus 2022). Das Gebäudemodell LoD1-DE wird für das gesamte Stadtgebiet Hamburgs (ca.750 km²), einschließlich der Insel Neuwerk, vorgehalten. Die Daten können als Komplettdatensatz im Format CityGML V.1.0 heruntergeladen werden. Weitere Datenformate und Ausschnitte sind unter 3d-info@gv.hamburg.de kostenpflichtig zu beziehen.

Referenzwinddaten langfristiges Ertragspotenzial Offshore-Windenergie Ostsee 2006 -05

Die Daten umfassen die Windbedingungen in der Ostsee im Jahr 2006. Die Berechnungen wurden mit dem numerischen Wettermodell WRF durchgeführt. Die Daten liegen in 10-minütlicher zeitlicher und 2 km x 2 km räumlicher Auflösung für die Ostsee für das meteorologische Jahr 2006 vor. Die Variablen des Datensatzes sind Windgeschwindigkeit (WS) und Windrichtung (WD) auf 9 Höhenleveln zwischen 50 m und 350 m und die Luftdichte. Eine genauere Beschreibung der Variablen findet sich in den Dateien.

Referenzwinddaten langfristiges Ertragspotenzial Offshore-Windenergie Ostsee 2006 -06

Die Daten umfassen die Windbedingungen in der Ostsee im Jahr 2006. Die Berechnungen wurden mit dem numerischen Wettermodell WRF durchgeführt. Die Daten liegen in 10-minütlicher zeitlicher und 2 km x 2 km räumlicher Auflösung für die Ostsee für das meteorologische Jahr 2006 vor. Die Variablen des Datensatzes sind Windgeschwindigkeit (WS) und Windrichtung (WD) auf 9 Höhenleveln zwischen 50 m und 350 m und die Luftdichte. Eine genauere Beschreibung der Variablen findet sich in den Dateien.

Ermittelte Windpotenzialfläche

Es handelt sich um Daten aus der landesweit flächendeckenden Modellrechnung zum Windpotenzial auf Basis des Windatlas Baden-Württemberg 2019 in Verbindung mit dem Kriterienkatalog, in dem Ausschlussflächen und Flächen mit bekannten Restriktionen festgelegt wurden. Im Kriterienkatalog werden die Ausschlussflächen als "überwiegend ungeeignet", die Restriktionsflächen als "bedingt geeignet" bezeichnet. Die Daten wurden im Rahmen des Energieatlas Baden-Württemberg erstellt.

Murgang- und Hangmurengefährdung kombiniert

Der Datensatz stellt die Gefährdung der Schieneninfrastruktur durch Murgänge (mg) und Hangmuren (hm) räumlich differenziert dar. Dieses Produkt der Murgang- und 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. In diesem Datensatz sind die potenziellen simulierten Ereignisse der Murgänge und Hangmuren kombiniert abgebildet. Eine Prozessunterscheidung ist über die Ansicht der Datensätze Murganggefährdung und Hangmurengefährdung möglich. 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.

potentielle Murgänge

Der Datensatz stellt die potentiellen Fließwege und Reichweiten simulierter Murgänge entlang des deutschen Schienennetzes dar. Dieses Produkt der potentiellen Murgänge 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 anliegenden Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Dargestellt sind die potenziellen simulierten Murgänge in Abstufung der Größe nach kleinen, mittleren und großen Ereignissen (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Wert 1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1'000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1'000 m3: großes Ereignis Der Datensatz bildet keine Eintrittswahrscheinlichkeit der Ereignisse ab. Bestehende Schutzmaßnahmen und dadurch gesicherte Bereiche wurden in den Modellierungen nicht berücksichtigt.

potentielle Murgänge Hangmuren

Der Datensatz stellt die potentiellen Fließwege und Reichweiten simulierter Murgänge (mg) und Hangmuren (hm) entlang des deutschen Schienennetzes dar. Dieses Produkt der potentiellen Murgänge und Hangmuren 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 anliegenden Bereich der Schieneninfrastruktur bereitgestellt. Dargestellt sind die potenziellen simulierten Murgänge und hangmuren in Abstufung der Größe nach kleinen, mittleren und großen Ereignissen (s. Abschlussbericht des Projektes auf der Website des dzsf (www.dzsf.bund.de)). Wert 1 = kleines Ereignis, 2 = mittleres Ereignis, 3 = großes Ereignis. In diesem Datensatz sind die potenziellen simulierten Ereignisse der Murgänge und Hangmuren kombiniert abgebildet. Eine Prozessunterscheidung ist über die Ansicht der Datensätze Murganggefährdung und Hangmurengefährdung möglich. Dabei gilt für die Größenordnung der simulierten Kubaturen: <100 m3: kleines Ereignis 100–1'000 m3: mittleres Ereignis ≥ 1'000 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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