API src

Found 12288 results.

Similar terms

s/dom/DOC/gi

Other language confidence: 0.6542035922878598

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_059140331: Hünenpforte

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_059140331 (Hünenpforte)

WMS SN DOP-RGB

AdV WMS zur Darstellung der digitalen Orthophotos in Farbe (RGB). DOP sind in die Ebene entzerrte, georeferenzierte Luftbilder. Dabei erfolgt die Projektion der Luftbilder über ein Digitales Geländemodell (DGM) der Erdoberfläche. Seit 2005 werden im Landesamt für Geobasisinformation Orthophotos auf Grundlage von Luftbildern aus Bildflügen mit digitalen Kameras erzeugt. Sie besitzen eine Bodenauflösung von 0,20 m.

Grundwassermessstelle DEGM_39390015: Hagendorf

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_39390015 (Hagendorf)

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_040071005: 0 07 100 - HS 115

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_040071005 (0 07 100 - HS 115)

Innovative Ansätze zur Verbesserung des Kohlenstoffspeicherpotenzials von Vegetationsküstenökosystemen, Vorhaben: Zeitliche Entwicklung des gelösten organischen Materials (wieder)hergestellter Küstenökosysteme

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_010406426: Overhuesallee P 12

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_010406426 (Overhuesallee P 12)

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.

Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland 1:1.000.000 (WMS)

Web Map Service (WMS) zur Karte der Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland. Durch die LABO wurden 2017 für 16 Elemente neue, bundesweite Hintergrundwerte veröffentlicht. Sie beruhen auf Profilinformationen und Messdaten von Königswasserauszügen, die durch die BGR zusammengeführt und homogenisiert wurden. Daten mit hohen Bestimmungsgrenzen wurden nach bestimmten Kriterien von der weiteren Auswertung ausgeschlossen, damit die Bestimmungsgrenzen nicht die Hintergrundwerte beeinflussen. Um die Hintergrundwerte nicht durch Regionen mit hoher Stichprobendichte überproportional beeinflussen zu lassen, wurde in Teilen eine räumliche Ausdünnung durchgeführt. Die Werte mehrerer Horizonte eines Standortes wurden durch tiefengewichtete Mittelwerte zu einem Wert zusammengezogen. Zur Auswertung wurden die vorhandenen Messwerte verschiedenen Gruppen von Bodenausgangsgesteinen zugeordnet. Zudem wurde unterschieden, ob die Proben im Oberboden, im Unterboden oder im Untergrund genommen wurden. Bei den Oberböden wurde bei der Auswertung auch die unterschiedliche Nutzung (Acker, Grünland, Forst) berücksichtigt. Lockergesteine wurden aufgrund ihrer unterschiedlichen Zusammensetzung getrennt nach Nord- und Süddeutschland ausgewertet. Durch die Aufteilung der Daten in Teilkollektive wurden nicht in allen Fällen verlässliche Fallzahlen erreicht, sodass nur Hintergrundwerte mit Fallzahlen ?20 dargestellt werden. Das genaue Vorgehen bei der Ableitung ist dem Bericht der LABO-Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Bodenschutz (2017): 'Hintergrundwerte für anorganische und organische Stoffe in Böden', 4. überarbeitete und ergänzte Auflage, zu entnehmen.

Grundwassermessstelle DEGM_41342108: Wilsleben

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_41342108 (Wilsleben)

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Modellierung kleinskaliger Prozesse im antarktischen Meereis und ihre Auswirkungen auf die biologische Kohlenstoffpumpe im zukünftigen Südpolarmeer - ein physikalisch-biologischer gekoppelter zweiskalen Ansatz

Die jahreszeitliche Variabilität der globalen Meereisbedeckung ist eine wichtige Komponente des globalen Klimas. Jedoch ist der kleinskalige Einfluss des Meereises in globalen Klimamodellen bis heute nur unzureichend beschrieben. Dieser Antrag hat daher das Ziel, die physikalischen (P) und bio-geo-chemischen (BGC) Schlüsselprozesse im Meereis mit einem hochaufgelösten Zweiskalenmodell mathematisch zu beschreiben. Die Ergebnisse können dann parametrisiert in globale Klimamodelle (GCMs) einfließen, sodass eine verbesserte Prognosefähigkeit erreicht wird.Die Ozeanerwärmung wird die Mikrostruktur des Meereises erheblich verändern. Wir entwickeln daher ein P-BGC-Modell einer antarktischen Meereisscholle, um die komplexen gekoppelten Zusammenhänge zwischen Eisbildung, Nährstofftransport, Salinität und Solekanalverteilung, Photosynthese und Karbonatchemie mathematisch zu beschreiben. Damit simulieren wir verschiedene Szenarien der Meereisbildung und ihrer Auswirkungen auf das Wachstum von Meereisalgen, die einen großen Einfluss auf den vertikalen Kohlenstoff-Export (biologische Kohlenstoffpumpe) besitzen.Damit leistet dieses Projekt einen wesentlichen Beitrag zum Forschungsschwerpunkt ‘3.2.D - Verbessertes Verständnis der polaren Prozesse und Mechanismen’ bei. Im Einzelnen gehen wir auf drei übergeordnete Ziele ein:Schritt 1: Beschreibung der Meereisstruktur Wir verwenden ein gekoppeltes Zweiskalenmodell, mit dem relevante Aspekte des Gefrierens und Schmelzens im Zusammenhang mit Deformation, Salinität und Soletransport beschrieben werden. Auf der Makroebene dient dafür eine kontinuumsmechanische Beschreibung im Rahmen der erweiterten Theorie poröser Medien (eTPM). Damit können über einen gekoppelten Gleichungssatz partieller Differentialgleichungen (PDE) Deformations-, Transport und Reaktionsprozesse beschrieben werden. Für das physikalische Phänomen der Phasentransformation zwischen Wasser und Eis dient das Phasenfeldmodell (PF) als Mikromodell, welches ebenfalls aus gekoppelten PDEs besteht. Daraus resultiert eine PDE-PDE Kopplung.Schritt 2: Kopplung mit dem erweiterten RecoM2 Modul als Mikromodell Damit können die BGC Phänomene beschrieben werden. Das RecoM2 Modul besteht aus einem Gleichungssystem gewöhnlicher Differentialgleichungen, sodass hier eine PDE-ODE Kopplung zu einem P-BGC Modell erfolgt. Schritt 3: Bewertung der Modellansätze Dies beinhaltet die Verifizierung und Validierung des kombinierten P-BGC-Modells mittels Literatur- sowie experimenteller Daten. Für die Verwendung des hochaufgelösten zweiskaligen P-BGC Modells in globalen Klimamodellen muss die Berechnungseffizienz gesteigert werden. Zu diesem Zweck werden Reduzierte-Basis-Modell (ROM) zur Erzeugung von Surrogaten des Vollen-Basis-Modells (FOM) eingesetzt, die die Modellkomplexität verringern, z.B. durch datengetriebene Machine-Learning (ML)-Techniken oder “Generalized Proper Decomposition” (GPD).

1 2 3 4 5 … 1227 1228 1229