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GISCO - Nomenclature of Territorial Units for Statistics 2021 (NUTS 2021), May 2021

The 'GISCO NUTS 2021' data set represents the NUTS 2021 regulation and statistical regions by means of multipart polygon, polyline and point topology. The NUTS geographical information is completed by attribute tables and a set of cartographic help lines to better visualize multipart polygonal regions. The NUTS nomenclature is a hierarchical classification of statistical regions defined by Eurostat. The NUTS classification subdivides the EU economic territory into 3 statistical levels. The NUTS 2021 classification has been established through the Commission Delegated Regulation 2019/1755, which entered into force on 8th August 2019 and applies from 1st January 2021. A non official NUTS-like classification has been defined for the EFTA countries and the candidate countries. At present, six scale ranges (100K, 1M, 3M, 10M and 20M, 60M) are maintained in the GISCO geodatabase. The polygon and boundary classes delineate the regions, while the points provide an anchor for each region. Associated tables contain basic information such as the name of the region. The public data set will be available at 1M, 3M, 10M, 20M, 60M, while the full data set at 100K is restricted. The data set covers EU Member States, EFTA countries, EU candidate countries and the UK. Following the departure of the UK from the European Union, the UK is no longer flagged as an EU Member State but retains its place in the NUTS and statistical regions data set. This dataset (NUTS_2021) is derived from the EuroBoundary Map 2020 (EBM2020) from Eurogeographics as well as GISCO NUTS 2016 (from Türkiye). The list of NUTS2021 codes including changes with respect to NUTS2016 is available on https://ec.europa.eu/eurostat/documents/345175/629341/NUTS2021.xlsx. The public metadata for NUTS 2021 released by Eurostat is available here: https://gisco-services.ec.europa.eu/distribution/v2/nuts/nuts-2021-metadata.xml. This revision (May 2021) includes minor changes in the dataset such as (see https://gisco-services.ec.europa.eu/distribution/v2/nuts/nuts-2021-release-notes.txt): * 2020-10-05 Point snapping is disabled in all datasets, number of decimals increased for 01M datasets. * 2020-11-18 Inclusion of Jan Mayen and Svalbard in to Norways Statistical Regions. Amendment to Serbia NUTS BN line status. * 2020-12-05 Fixed broken utf-8 encoding. * 2021-03-15 Added LAU 2011,2012,2013,2014,2015,2020 * 2021-04-26 Fixed country labels 2001, 2006 (incorrect Kosovo coordinates) IMPORTANT NOTE: Additional information, including the conditions of use and acknowledgement notice is included in the document provided with the dataset "GISCO NUTS 2021 Additional Information.pdf". Public access to this data set is restricted due to intellectual property rights. It shall only be used internally by the EEA, its ETCs and subcontractors working on behalf of the EEA. This metadata has been slightly adapted from the original metadata information provided by Eurostat (European Commission) and is to be used only for internal EEA purposes. An introduction to the NUTS classification is available here: http://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/overview.

Climate related hazards

This series refers to datasets related to the potential occurrence of a climate-induced physical event or trend that may cause loss of life, injury, or other health impacts, as well as damage and loss to property, infrastructure, livelihoods, service provision, ecosystems and environmental resources. It includes datasets on flooding, drought, urban heat island and heatwaves, extreme temperatures and precipitations, fire danger as well as climate suitability for vectors of infectious diseases. The datasets are part of the European Climate Adaptation Platform (Climate-ADAPT) accessible here: https://climate-adapt.eea.europa.eu/

Regionalplanung Sachsen - Klima

Es sind regionalplanerische Festlegungen des Komplexes Raumnutzung - Klima dargestellt. Dieser Datensatz enthält Daten der Planungsregionen Region Chemnitz und Oberlausitz-Niederschlesien und deckt im Endausbau den gesamten Freistaat Sachsen ab. Die entsprechenden Daten des Regionalen Planungsverbandes Oberes Elbtal/Osterzgebirge sind seit dem 23.11.2023 unwirksam. Entsprechend des Landesentwicklungsplanes 2013 als fachübergreifendes Gesamtkonzept zur räumlichen Entwicklung, Ordnung und Sicherung des Freistaates Sachsen stellen die Regionalpläne einen verbindlichen Rahmen für die räumliche Entwicklung, Ordnung und Sicherung des Raumes dar. Die rechtsverbindlichen Pläne werden in der Regel im Maßstab 1:100.000 bzw. 1:200.000 erstellt.

Vegetation und Pflanzenarten auf potenziellen Flächen im Rahmen des Masterplans Ems 2050 - ökologische Uferentwicklung

Vor dem Hintergrund des Vertragsabschlusses zum Masterplan Ems 2050 hat die Bundesanstalt für Gewässerkunde im Zuge ihrer Beratung des Wasserstraßen- und Schifffahrtsamtes Ems-Nordsee Bedarf an abiotischen und biotischen Daten für ausgewählte Bereiche an den Ufern des DEK und der Unterems. Dieser Bedarf umfasst u. a. Daten zur Vegetation. Basierend auf den in 2020 kartierten bzw. klassifizierten Biotoptypen in den Pilot- und Referenzflächen Aschendorf, Brahe, Nüttermoor und Nendorp wurde ein Untersuchungsdesign für Vegetationsaufnahmen erarbeitet. Sie setzen sich zusammen aus randomisiert ausgewählten Flächen, stratifiziert nach den Biotoptypen, und aus Flächen entlang von Transekten, die nicht nur auf Basis der Biotoptypen, sondern auch auf Basis von hydromorphologischen Kriterien (Watt, Steinschüttung, Priele, etc.). Über 300 Vegetationsaufnahmen sind im Frühling (Mai 2022) und Sommer (August 2022) mit einer Fläche von 25 m² von der Firma WSP Deutschland erhoben worden. Folgende Daten wurden erfasst: -Pflanzenarten - Deckung - Vegetationsschicht - Dominanzarten - Koordinaten der räumlich verortete Beprobungsflächen/Vegetationsaufnahmen - Geschützte Arten - Gefährdete Arten - Pflanzensoziologische Einheit - typische Begleitarten der pflanzensoz. Einheit - Stetigkeit der Pflanzenart. Diese Daten sind in folgende Datensätzen vorhanden: - Vegetationsaufnahme_ASD_v3.xlsx - Vegetationsaufnahme_BRA_v3.xlsx - Vegetationsaufnahme_NEN_v3.xlsx - Vegetationsaufnahme_NUE_v3.xlsx - 2022_Veg_ASD_P_R_v1.shp - 2022_Veg_BRA_P_R_v1.shp - 2022_Veg_NEN_P_R_v1.shp - 2022_Veg_NUE_P_R_v1.shp

Radverkehrsmengen (DB Rad+) Hamburg

Dieser Datensatz enthält die Radverkehrsmengen und die mittleren gefahrenen Radverkehrsgeschwindigkeiten, die mit Hilfe der App DB Rad+ im Hamburger Straßennetz erfasst werden. Die Nutzung der Daten erfolgt nur bei Einwilligung durch die jeweiligen App-Nutzenden. Bereitgestellt werden je Straßenabschnitt die aufsummierten Radverkehrsmengen je Jahr (bei angefangenen Jahren bis zum Vortag) und die aufsummierten Radverkehrsmengen der letzten sieben Tage. Im ersten Jahr (2022) sind über das Jahr nach und nach zusätzliche Bereiche des Hamburger Stadtgebietes und Straßennetzes freigeschaltet worden, sodass die Daten für 2022 kein zuverlässiges Gesamtbild der ganzen Stadt abbilden. Dargestellt werden nur diejenigen Straßenabschnitte, auf denen im betrachteten Zeitabschnitt acht oder mehr Fahrten stattgefunden haben. Für jeden Linienabschnitt werden die aufsummierte Anzahl an Fahrten sowie die mittlere Geschwindigkeit (km/h) im jeweiligen Zeitraum angezeigt. Die Netzgrundlage auf die die Daten projiziert werden, stammt aus OpenStreetMaps. Die Daten wurden für Hamburg insbesondere für die Darstellung in den städtischen Geoportalen aufbereitet. Die Daten dienen vor allem einer qualitativen Einschätzung, welche Straßen wieviel vom Radverkehr genutzt werden und ob es über die Jahre Änderungen/Verschiebungen gibt, z.B. weil Radverkehrsanlagen saniert oder neu gebaut wurden. Die absoluten Zahlen sind hingegen wenig aussagekräftig, da sie maßgeblich von der Anzahl der Nutzenden der DB Rad+-App abhängen. Es ist auch zu beachten, dass die Nutzenden der DB Rad+-App und somit auch die genutzten Strecken nicht zwingend repräsentativ für die Gesamtbevölkerung und den Radverkehr in der gesamten Stadt sind.

WMS Historische Karte 1: 5000

Web Map Service (WMS) zum Thema Historische Karten 1:5000. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Model Output Statistics for LINTON-ON-OUSE (03266)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Noise data reported under Environmental Noise Directive (END)

The datasets includes 1) the noise exposure data, 2) the noise contours data, 3) razterized noise contours data and 4) potential quiet areas all under the terms of the Environmental Noise Directive (END). Data covers the EEA32 member countries and the United Kingdom (excluding Turkey for the third round of noise mapping in 2017).

Quantitative und qualitative Bewertung unterschiedlicher Systeme für die Erfassung von Altpapier

Tendenzen am internationalen Altpapiermarkt lassen befürchten, dass die zukünftig von der europäischen Papierindustrie benötigten Altpapiermengen nicht in der erforderlichen Menge und in der gewohnten Qualität zur Verfügung stehen und dass sich diese Entwicklung negativ auf die Wirtschaftlichkeit des Altpapiereinsatzes auswirkt. Vor diesem Hintergrund gewinnt die Erschließung nationaler Reserven für das Aufkommen an Altpapier in den Ländern der Europäischen Gemeinschaft einen höheren Stellenwert. Während in Deutschland mit 75 Prozent die weltweit höchste Rücklaufquote von Altpapier erreicht wurde, liegt diese Kennziffer in Ländern mit einem hohen Papierverbrauch wie Großbritannien, Italien, Frankreich und Spanien derzeit lediglich zwischen 47 und 54 Prozent. Durch die Einführung geeigneter Sammelsysteme kann sowohl Einfluss auf die Menge als auch auf Qualitätsparameter des erfassten Altpapiers genommen werden. Dies trägt zur Senkung der Sortierkosten bei. Ziel des Projektes ist eine Leistungsbewertung von Systemen zur Erfassung von Altpapieren aus haushaltnahen Anfallstellen in Deutschland. Durch die Projektbearbeitung werden Kennziffern für die realisierbaren Erfassungsmengen und die stoffliche Zusammensetzung der erfassten Altpapiere (grafische Altpapiere, sonstige Altpapiere, papierfremde Bestandteile) in Abhängigkeit von der Besiedlungsstruktur der Entsorgungsgebiete ermittelt und miteinander verglichen. Weiterhin wird untersucht, ob Sammelsystem und Besiedlungsstruktur unterschiedliche Einflüsse auf ausgewählte technologische Gebrauchswerteigenschaften der erfassten Altpapiere ausüben. Die Effizienz der Erfassungssysteme und die Qualität des dort erfassten Altpapiers werden bewertet. Daraus können Empfehlungen für Steigerungsmöglichkeiten abgeleitet werden.

Economic/Climate Recovery Scorecards

As global leaders head to the G20 summit to consider solutions to the current global economic crisis, a new report prepared by Ecofys and Germanwatch for WWF and E3G reveals that many of the economic recovery packages being discussed are a missed opportunity in terms of stimulating a green recovery, and actually run the risk of locking the world into a high-carbon future. The report provides the most detailed and comprehensive analysis to date of the proposed 'stimulus' packages of five key countries - France, Germany, Italy, the UK and the US - as well as the package agreed by the European Union as a whole.

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