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3D-Gebäudemodell LoD3.0-HH Hamburg

Das 3D-Gebäudemodell LoD3.0-HH basiert auf einer manuellen Auswertung der Dachlandschaft. Alle Gebäude und Bauwerke auf Hamburger Stadtgebiet (ausgenommen die Inseln Neuwerk und Scharhörn) wurden photogrammetrisch ausgewertet und dreidimensional modelliert. Dabei wurden nicht nur die Gebäude aus dem amtlichen Kataster genutzt, sondern alle Gebäude, die zum Zeitpunkt der Datenerfassung in Hamburg existierten. Datengrundlage für die Auswertung ist ein Nadir- und Schrägbildflug aus dem Jahr 2020. Dabei wurde eine detaillierte Dachlandschaft modelliert, die über die übliche LoD2-Klassifikation hinausgeht. Signifikante Dachüberstände wurden in der Regel ebenso erfasst wie Dachaufbauten über einer Größe von einem Quadratmeter. Aus den Schrägluftbildern wurden abschließend Texturen für alle Gebäude mit einer datenschutz-konformen Auflösung von 20cm generiert. Die Gebäudemodelle sind auf einem Digitalen Geländemodell platziert, das mit einer Auflösung von fünf Metern unter der Berücksichtigung von Bruchkanten berechnet wurde. (DGM 5H) Die Gebäude-IDs sind im Wesentlichen identisch mit dem Kataster (ALKIS), es kann aber in einzelnen Fällen zu Abweichungen sowohl im Grundriss als auch zu unterschiedlichen IDs kommen. Der Download ist aufgrund der Datenmenge in fünf Pakete unterteilt: der Innenstadtbereich (Area 1) , der Bereich Harburg und Hamburgs Südwesten (Area 3) der Nordosten (hauptsächlich Wandsbek, Area 5), der Bereich Bergedorf (Area 2) und Altona und Hamburgs Westen (Area 4). Im jeweiligen Paket sind die Daten als CityGML-Dateien kachelweise abgelegt. Die Kacheln lassen sich über die Aktivierung des Layers ETRS89-UTM-1km anzeigen. So können die entsprechenden Kachelnummern der gewünschten Gebiete gefunden werden.

Abfälle privater Haushalte

<p> <p>Vermeiden, Trennen, Verwerten, dies sind die wichtigsten Ratgeber, um die täglich anfallenden Abfallmengen in den privaten Haushalten zu verringern. Schon wenige Tipps helfen: Einkaufstasche statt Plastiktüte, Mehrweg statt Einweg, Lebensmitteleinkauf – besonders bei Obst, Gemüse und Fleisch – richtig einschätzen, Papierverbrauch einschränken sowie aufladbare Batterien verwenden.</p> </p><p>Vermeiden, Trennen, Verwerten, dies sind die wichtigsten Ratgeber, um die täglich anfallenden Abfallmengen in den privaten Haushalten zu verringern. Schon wenige Tipps helfen: Einkaufstasche statt Plastiktüte, Mehrweg statt Einweg, Lebensmitteleinkauf – besonders bei Obst, Gemüse und Fleisch – richtig einschätzen, Papierverbrauch einschränken sowie aufladbare Batterien verwenden.</p><p> Nur geringer Rückgang beim Hausmüll <p>Über den Zeitraum von 2004 bis 2021 stieg das Aufkommen an Haushaltsabfällen von 37,3 Millionen Tonnen (Mio. t) auf 40,3 Mio. t leicht an. In den Jahren 2022 und 2023 sank das Abfallaufkommen hingegen seit 2013 erstmals wieder auf 37 Mio. t. Nach Angaben der Abfallstatistik des Statistischen Bundesamtes waren es im Jahr 2023 36,7 Mio. t oder 433 Kilogramm (kg) pro Kopf (siehe Abb. „Haushaltsabfälle 2023, ohne Elektroaltgeräte“). Gleichzeitig stieg der Anteil an Haushaltsabfällen, die verwertet wurden. Wurden im Jahr 2004 etwa 57 % der Haushaltsabfälle verwertet, waren es 2023 bereits 98,3 %.</p> <p>Über die öffentliche Müllabfuhr werden Restabfälle wie nicht gefährlicher Hausmüll und nicht gefährliche hausmüllähnliche Gewerbeabfälle sowie Sperrmüll eingesammelt. Die Menge dieser Abfälle lag im Jahr 2023 bei rund 15,2 Mio. t oder 179 kg pro Kopf. Im Jahr 2004 waren es hingegen mit 17,0 Mio. t noch deutlich mehr. Damit ging die Menge an Haus- und Sperrmüll um ca. 1,8 Mio. t oder etwa 10 % zurück.</p> <p>Die übrigen, von Haus- und Sperrmüll getrennt eingesammelten Abfälle – das sind Abfälle aus der Biotonne, Garten- und Parkabfälle sowie Wertstoffe und andere getrennt gesammelte Fraktionen – machten im Jahr 2023 insgesamt ca. 21,3 Mio. t oder 252&nbsp;kg pro Kopf aus, rund 1,3 Mio. t mehr als im Jahr 2004.</p> <strong> Haushaltsabfälle 2023, ohne Elektroaltgeräte </strong> Quelle: <p>Statistisches Bundesamt, Aufkommen an Haushaltsabfällen, Deutschland, Jahre, Abfallarten; GENESIS-Online Datenbank (30.09.2025)</p> Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_abb_haushaltsabfaelle_2025-10-13.pdf">Diagramm als PDF (248,12 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_abb_haushaltsabfaelle_2025-10-13.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (28,76 kB)</a></li> </ul> </p><p> Zu viel biologische Abfälle im Restmüll <p>Dies zeigt eine vom Umweltbundesamt beauftragte, repräsentative <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/81249">Analyse von Siedlungsrestabfällen</a> in Deutschland (veröffentlicht im Jahr 2020). Demnach landet viel zu viel Bioabfall in der Restmülltonne; im Schnitt 39,3 %. Diese Abfälle könnten bei sauberer Trennung vollständig recycelt werden. Der Abfall, der tatsächlich in die Restmülltonne gehört, hat laut Studie insgesamt einen Anteil von 32,6 %.</p> <p>Des Weiteren landen noch immer zu viele Wertstoffe, wie zum Beispiel Altpapier, Altglas, Kunststoffe, Alttextilien, Holz und Elektroaltgeräte im Restmüll. Diese sogenannten trockenen Wertstoffe haben einen Anteil von 27,6 % im Restmüll. Problemabfälle kommen zu einem geringen Anteil von 0,5 % vor.</p> <p>In der Studie konnte belegt werden, dass die Wohnsituation einen großen Einfluss auf die Menge und die Zusammensetzung des Restmülls hat. In städtisch geprägten Gebieten mit vielen Mehrfamilienhäusern und gemeinsam genutzten Mülltonnen ist die Restmüllmenge insgesamt höher und es verbleiben mehr Wertstoffe in der Restmülltonne als In ländlichen Gebieten und Vororten.</p> </p><p> Lebensmittelverschwendung und -abfälle stoppen <p>Das Thema „Lebensmittelverschwendung und -abfälle“ ist ins Blickfeld der Öffentlichkeit geraten. Zurzeit liegen dazu mehrere Studien vor. Es besteht jedoch weiterer Forschungsbedarf, um belastbare Daten zu ermitteln, die aufgrund gleicher Methoden und Definitionen erhoben werden.</p> <p>Die Welternährungsorganisation (FAO) legte 2011 in einer <a href="http://www.fao.org/docrep/014/mb060e/mb060e00.htm">Studie</a> dar, dass weltweit rund ein Drittel aller für den menschlichen Konsum produzierten Nahrungsmittel verloren oder weggeworfen werden. Das entspricht 1,3 Milliarden Tonnen (Mrd. t) pro Jahr. Die Verschwendung dieser großen Lebensmittelmengen ist sowohl aus ethischen als auch ökologischen Gründen nicht zu verantworten. In vielen armen Ländern der Erde ist die Versorgung mit Nahrungsmitteln unter anderem schwierig, weil Ackerflächen für den Lebensmittelexport und damit für unsere Ernährungsgewohnheiten belegt werden. Die enormen Mengen an jährlich vernichteten Nahrungsmitteln durch Verluste und Verschwendung sind letztendlich ein starker Treiber von zunehmender Ressourcenverknappung und Umweltbelastungen, daher müssen sie dringend eingedämmt werden.</p> <p>Im Jahr 2023 wurden entlang der Lebensmittelversorgungskette insgesamt knapp&nbsp;<a href="https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Food_waste_and_food_waste_prevention_-_estimates#Amounts_of_food_waste_at_EU_level">elf Millionen</a> Tonnen Lebensmittelabfälle weggeworfen. Das geht aus einem Bericht hervor, den das Umweltbundesamt in 2025 an die EU-Kommission gesendet hat. Der überwiegende Anteil an weggeworfenen Lebensmitteln sowie Schalen, Blätter, Knochen oder Kaffeesatz entstand in privaten Haushalten (rund 58 %). Weitere 16 % Lebensmittelabfälle fielen in Restaurants, der Gemeinschaftsverpflegung oder dem Catering an, gefolgt von etwa 17 % in der Verarbeitung von Lebensmitteln, rund 7 % im Handel und ungefähr 2 % in der Landwirtschaft.&nbsp;</p> <p><a href="https://www.bmleh.de/DE/themen/ernaehrung/lebensmittelverschwendung/strategie-lebensmittelverschwendung.html">Die Nationale Strategie zur Reduzierung der Lebensmittelverschwendung</a> verfolgt das Ziel bis 2030 die Lebensmittelabfälle in allen Sektoren zu verringern. Die Bundesregierung will gemeinsam mit allen Beteiligten die Lebensmittelverschwendung verbindlich und branchenspezifisch reduzieren. Dazu werden zurzeit konkrete, ambitionierte Maßnahmen entwickelt und konsequent umgesetzt.</p> <p>Mit den jährlichen Berichten kommt Deutschland der in der EU-Abfallrahmenrichtlinie verankerten Pflicht nach, die Lebensmittelabfälle kontinuierlich zu erfassen. Mindestens alle vier Jahre müssen die EU-Mitgliedstaaten eine gründliche Messung der Lebensmittelabfälle vornehmen. Die zur Datenerhebung entwickelte Methodik beruht auf Vorgaben der EU-Kommission. Ausgangspunkt ist die Abfallstatistik. Darauf aufbauend wird mit Hilfe von Sortieranalysen und Befragungen der Abfallwirtschaft ermittelt, wie hoch der Anteil der Lebensmittelabfälle an den in der Statistik erfassten Gesamtabfällen ist. Dabei sind nicht alle der erfassten Lebensmittelabfälle vermeidbar, denn zu ihnen zählen zum Beispiel auch Knochen und Schalen. Ein Vergleich der erhobenen Daten mit der bislang besten Datenlage über Lebensmittelabfälle – der vom Thünen-Institut erstellten Baseline 2015 – ist aufgrund eines wesentlichen Methodenwechsel also nicht möglich.</p> </p><p> Was bedeuten Lebensmittelabfälle für die Umwelt? <p>Zum einen belasten Lebensmittel das <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klima">Klima</a> durch <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/treibhausgas">Treibhausgas</a>-Emissionen. Lebensmittelverluste und -abfälle verursachen 8-10 % der weltweiten Treibhausgas-Emissionen - fast das Fünffache der Gesamtemissionen des Luftfahrtsektors. Dies geschieht, während 783 Millionen Menschen hungern und ein Drittel der Menschheit von <a href="https://www.unep.org/resources/publication/food-waste-index-report-2024">Ernährungsunsicherheit</a> betroffen ist.</p> <p>Auch wird für die Erzeugung von Lebensmitteln sehr viel Wasser verbraucht und Fläche in Anspruch genommen. Analysen zeigen, dass Produkte tierischen Ursprungs für die betrachteten Wirkungskategorien höhere potenzielle Umweltwirkungen verursachen als pflanzliche Produkte. Für die Erzeugung tierischer Lebensmittel wird pro Kilogramm Produkt acht Mal mehr Land benötigt, als zur Erzeugung von pflanzlichen Produkten. Auch hinsichtlich der Treibhausgas-Emissionen – sie sind vier Mal so hoch – sind die Unterschiede deutlich.</p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Robben: Monitoring der Bestände von Seehunden und Kegelrobben im Schleswig-Holsteinischen Wattenmeer ab 1989

Diese ungefilterte aber geprüfte Datentabellle stellt alle ab 1989 verfügbaren Seehund und Kegelrobben-Daten aus Zählflügen im Bereich des Nationalparks Schleswig-Holsteinischen Wattenmeer zur Verfügung. Es handelt sich bei den Daten einerseits um Erfassungen die während der Seehund-Flüge in den Monaten Mai - Juli (Wurfzeit) und August - September (Haarwechselzeit) durchgeführt werden, andererseits aber auch um Daten, die während der Kegelrobben-Flüge in den Monaten November - April erfasst wurden. Da es sich um eine UIG entsprechende vollständige Weitergabe der aufbereiteten Rohdaten handelt, wurde keine methodische oder biologische Filterung der Daten vorgenommen. Daher sind die Daten für eine Bestandsberechnung nur nach ansprechender Filterung möglich.

Geowissenschaftliche Sammlung und Dokumentation

Das Geologische Landesamt ist die zentrale Sammel-, Interpretations- und Dokumentationsstelle der Freien und Hansestadt Hamburg für geowissenschaftliche Informationen und Daten. Es sind dies insbesondere Schichtenverzeichnisse von Bohrungen, geowissenschaftliche Karten und Profilschnitte, Ergebnisse geowissenschaftlicher Untersuchungen und Geländeaufnahmen sowie Berichte und Schriften. Die Sammlung der Daten erfolgt EDV-gestützt mit Hilfe geowissenschaftlicher Datenbanken, ihre Interpretation und Dokumentation vorwiegend in Form von Karten, Profilen und erläuternden standortspezifischen Ergebnisberichten. Die Sammlung, Interpretation und Dokumentation der Geodaten ist in einem Fachinformationssystem Geologie zusammen gefasst und als Teil der geologischen Landesaufnahme gleichzeitig die Grundlage für die Beratungs- und Informationstätigkeit des Geologischen Landesamtes. Die Bibliothek Geowissenschaften der Behörde für Stadtentwicklung und Umwelt führt Literatur insbesondere zu Angewandte Geowissenschaften, Allgemeine und historische Geologie, Quartärgeologie, Ingenieurgeologie, Hydrogeologie, Geochemie, Umweltschutz, Mineralogie, Bodenkunde und Geologische Landesaufnahme. Es werden Bücher, Zeitschriften, Monographien aus Schriftenreihen sowie nicht im Buchhandel erschienene, schwerbeschaffbare wissenschaftliche Literatur vorgehalten. Die formale und inhaltliche Erschließung des Bestandes erfolgt im Alphabetischen und Systematischen Kateikarten-Katalog. Die Bestände sind für die Präsentation im Gemeinsamen Bibliotheksverbund von 7 Bundesländern (GBV) ins PICA-System eingegeben worden und werden laufend aktualisiert. Die Bibliothek des Geologischen Landesamts ist an das Literaturrecherchesystem der Staats- und Unjversitätsbibliothek Hamburg (www.rrz.uni-hamburg.de/biblio) angeschlossen.

Erfassung, Bewertung und Fortentwicklung der sicheren Beförderung radioaktiver Stoffe

Das Vorhaben hat zum einen das Ziel, die zuständigen Behörden bei der Wahrnehmung ihrer gesetzlichen Aufgaben und internationalen Verpflichtungen in Zusammenhang mit der Beförderung radioaktiver Stoffe zu unterstützen. Zum anderen sollen wissenschaftlich-technische Grundlagen, Basisdaten und Methoden bereitgestellt und bewertet werden, mit denen Transportrisiken analysiert werden können. Die Ergebnisse können auch in eine Fortentwicklung des internationalen Regelwerks münden. Das Öko-Institut hat in diesem Projekt die Aufgabe, die oben genannten Aspekte bezogen auf radioaktive Abfälle aus Stilllegung und Rückbau kerntechnischer Anlagen sowie aus Wissenschaft, Medizin und Technik zu untersuchen.

Energetische Querschnittserhebung deutscher Theaterspielstätten und Monitoring des Opern- und Schauspielhauses Köln mit Schwerpunkt Komfortuntersuchungen

Vorhabenziel: Das Forschungsprojekt bearbeitet zwei Schwerpunkte: Die energetische Querschnittsanalyse von deutschen Theaterspielstätten und das Intensivmonitoring des denkmalgeschützten, aktuell in Sanierung befindlichen Opern- und Schauspielhauses Köln nach seiner Wiedereröffnung 2015. Ziel ist die Analyse von 10- 15 charakteristischen Gebäuden für ein Benchmarking der durch ihre Frequentierung stark öffentlich wahrgenommenen Theaterspielstätten. Detaillierte vergleichende Angaben zu Energiekennwerten, Wirtschaftlichkeit, Lebenszykluskosten und Nutzerzufriedenheit wurden für den Gebäudetypus bislang nicht erhoben, diese erfasst das Forschungsprojekt u.a. mit dem Schwerpunkt Komfortuntersuchung im Monitoring. Arbeitsplanung: Für die energetischen Querschnittsanalysen werden Berechnungen mit den Bilanzierungswerkzeugen TEK-Tool und EnerCalc, sowie Kurzzeitmessungen und Nutzerbefragungen durchgeführt. Für das Intensivmonitoring des Opern- und Schauspielhauses wird ein Messkonzept erarbeitet, welches in Phase 2 mit Messungen, Nutzerbefragung, Auswertungen und Optimierungen umgesetzt wird. Ein mögliches Überführen in ein Langzeitmonitoring wird vorbereitet. Geplante Ergebnisverwertung: Das im Forschungsprojekt erarbeitete Energie-Benchmarking für den Gebäudetypus Theaterspielstätten ermöglicht den Häusern eine Positionierung im Bereich Energie und die Identifizierung von Hochverbrauchern. Die erarbeiteten Kennwerte des Gebäudetypus Theaterspielstätten sollen über den Normenausschuss die Nutzungsrandbedingungen für Theater- und Veranstaltungsbauten der DIN 18599 weiter optimieren helfen. Die erfassten Daten erweitern die EnOB-Datenbank um Theaterspielstätten. In die Forschungsarbeiten werden Studierende einbezogen, ein fachübergreifendes Studienmodul 'Optimierung von Sanierungskonzepten mittels Monitoring' wird entwickelt. Die Bilanzierungswerkzeuge TEK und EnerCalc werden über die Lehre weiter verbreitet und die den Entwicklern gespiegelten Erfahrungen mit TEK helfen die Werkzeuge weiter zu optimieren.

Absorption coefficients by non-water components at the first eight Ocean Land Colour Imager bands from a global in-situ collection of open ocean, coastal and inland surface waters matched to OLCI

This in situ data set of absorption coefficients by non-water components at the first eight Ocean Land Colour Imager (OLCI) bands (centred at 400 nm 412.5 nm, 442.5 nm, 490 nm, 510 nm, 560 nm, 620 nm, 665 nm, abbreviated as anw(400), anw(412), anw(443), anw(490), anw(510), anw(560), anw(620), and anw(665)) consists of different data sets gathered together from measurements collected in open, coastal, and inland surface waters spread around the globe and covering the time from first data delivery by OLCI on S3A in May 2016 until November 2022 which were matched to Ocean Land Colour Imager on Sentinel-3A and -3B and used in the paper by Bracher et al. (2025). We only used coincident hyperspectral absorption coefficients by particulates and coloured dissolved organic matter or non-algal particulates, phytoplankton and coloured dissolved organic matter derived from measurements on discrete water samples to ensure a similar method procedure followed and a similar uncertainty. These coincident measurements were summed up to calculate anw(λ). The collection includes publicly available data and newly collected, measured and analysed data sets from the Phytooptics group at the Alfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine Research (AWI, PI: Astrid Bracher) and Hellenic Centre for Marine Research (HCMR, PI: Andrew C. Banks). The data collection was matched that in situ data points had to fall within the 3x3 OLCI FR pixel box and a time window of + 12 hours which followed established community protocols (IOCCG 2018) and particularly EUMETSAT's OLCI matchup protocol (EUMETSAT 2022). Firstly, a pre-processing for quality control and a conversion of the considered in situ data to a common format following Valente et al. (2022) was performed. We flagged and disregarded the following data from the final quality-controlled data set which had (1) unrealistic or missing date or geographic coordinate fields, (2) poor quality (e.g., original flags) or method of observation that did not meet the criteria for the dataset (e.g., not defined in the community protocols (IOCCG 2018, 2019a, 2019b), and (3) spuriously high or low data. For the last item, the following limits were imposed: [0.0001–10] m−1 for anw(443). OLCI pixels were discarded when flagged with the recommended flags in (EUMETSAT 2022), and the remaining matchups were only considered valid if more than 50% of satellite pixels were available at remote sensing reflectance centred at band 560 nm (Rrs(560), e.g., 5 out of 9 for the 3x3 criterion) per an in situ data point, and a coefficient of variation <0.2. Dedicated matchup software developed by EUMETSAT was used to ensure that the validation process followed the established guidelines, ThoMaS (the Tool to generate Matchups of OC products with S3 OLCI https://gitlab.eumetsat.int/eumetlab/oceans/ocean-science-studies/ThoMaS). The anw(λ) data provided in hyperspectral resolution (1nm, 2nm or around 3.3 nm resolution) were transformed to the nominal OLCI bands by averaging over the specific bandwidth, following Zibordi et al. (2023). The OLCI matchup data, based on their associated RRS data at the first eight OLCI bands, were assigned to the specific optical water classes (OWCs) according to the Mélin & Vantrepotte (2015) classification. This contains 17 OWCs which range from very turbid to (OWC 1) oligotrophic to very clear waters (OWC 17). The OWC is also delivered for each matchup point (if the assignment fails the field contains "NaN". We provide also for OLCI the standard deviation of the OLCI matchup data to a in situ data point within the 3x3 pixels. For the in situ data we provide the estimate of the uncertainty for each matchup point further described in Bracher et al. (2025).

Gartendenkmalkataster

Diese Datensammlung enthält Angaben über denkmalwerte und historisch wertvolle, private und öffentliche Garten- und Parkanlagen, Brunnen, Skulpturen und Denkmäler sowie in einem separaten Teil Angaben zu Personen (Künstler) und die Literatur. Die Sachdaten liegen in einer ACCESS-Datenbank vor, die Geodaten in ArcView. ArcView und ACCESS sind auf Objektebene miteinander verknüpft.

Verkehrsdaten Rad (Infrarotdetektoren) Hamburg

Allgemeine Informationen: Der Datensatz umfasst Verkehrsdaten aller Standorte in Hamburg, an denen der Radverkehr mittels Infrarotdetektoren an 24h am Tag und allen Tagen des Jahres erfasst wird. Der Datensatz enthält sowohl die Verkehrsstärken einzelner Zählfelder als auch aus mehreren Zählfeldern aggregierte Zählstellen in Echtzeit. Der schematische Aufbau der Datenerfassung und Datenaggregation ist in einem separaten Dokument beschrieben, welches in den Verweisen zu finden ist. Die Daten der Zählfelder werden in 5-Minuten-Intervallen bereitgestellt. Die Daten der Zählstellen liegen aggregiert in 5-Minuten, 15- und 60-Minuten-Intervallen sowie in Tages- und Wochenwerten vor. Die Daten der Zählstellen werden außerdem in den entsprechenden Geoportalen der FHH, z.B. in Geo-Online und dem Verkehrsportal, visualisiert. Die Daten der Zählfelder sowie die Daten der 5-Minuten-Aggregate der Zählstellen werden nicht visualisiert. Neben den Echtzeitdaten sind auch historische Daten in folgendem Umfang verfügbar: Zählfelder: Die Daten der 5-Minuten-Intervalle für die letzten 8 Wochen Zählstellen: alle Daten für die letzten sieben Tage in 5-Minten-Intervallen, alle Daten für die letzten zwei Wochen in 15-Minuten-Intervallen, alle Daten für die letzten zwei Monate für die 60-Minutenintervalle, alle Daten für das aktuelle und das letzte Jahr in Tagesintervallen sowie alle Daten seit Beginn der Erfassung in Wochenintervallen. Informationen zur Technik: Die Infrarotdetektoren sind in der Regel an Beleuchtungsmasten, zum Teil aber auch an anderen Masten, installiert. Die Detektoren erfassen und zählen den Verkehr über die Wärmeabstrahlung der einzelnen Verkehrsteilnehmenden. Da ausschließlich Infrarotbilder ausgewertet werden, ist der Datenschutz zu jeder Zeit gewährleistet. Hinweise zur Datenqualität: Die Daten werden in Echtzeit an die Urban Data Platform der FHH übertragen. So sind diese zeitnah für alle Nutzenden und Interessierten verfügbar. Durch die Echtzeitkomponente sind allerdings verschiedene Rahmenbedingungen zu beachten: Die Daten sind nicht umfassend qualitätsgesichert. Ungewöhnliche Abweichungen von den zu erwartenden Daten und Datenlücken werden zwar automatisch vom System erkannt, können aber nicht in Echtzeit korrigiert werden. Lücken, die z.B. durch einen Abriss der Datenübertragung auftreten, können im Nachhinein noch nachgeliefert werden. Unter Umständen und bei längeren Ausfällen können folglich noch nach ein paar Tagen Änderungen in den historischen Daten erfolgen. Die Daten erhalten deswegen täglich eine Aktualisierung für die folgenden Zeiträume: Es handelt sich bei den hier veröffentlichten Daten nicht um amtlich geprüfte Daten der FHH. Wie bei jeder Verkehrszählung, egal ob automatisiert oder manuell, gibt es gewisse Toleranzen in der Messgenauigkeit. Anspruch an das hier verwendete System sind Genauigkeiten für die Zählfelder von +/- 10% bei der Erfassung des Radverkehrs auf Gehwegen, Radwegen und Radverkehrsstreifen sowie +/-20% bei der Erfassung des Radverkehrs im Mischverkehr mit Kraftfahrzeugen. Da Zählstellen aus einer Kombination verschiedener Zählfelder gebildet werden, kann die Abweichung bis zu +/-20% betragen. Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der Echtzeitdatendienst enthält die aktiven Standorte der Zählfelder und Zählstellen über die mittels Infrarotdetektoren das aktuelle Fahrradaufkommen am Standort ermittelt wird. Die Daten werden im JSON-Format über die SensorThings API (STA) bereitgestellt . Für jedes Zählfeld und jede Zählstelle in der SensorThings API (STA) steht ein Objekt in der Entität "Thing". Für jede zeitliche (jeweiliges Zeitintervall) und räumliche Auflösungsebene (Zählfelder/Zählstellen) steht ein Objekt in der Entität "Datastreams". Die Echtzeitdaten zur Anzahl Fahrräder je Zeitintervall und Raumeinheit wird in der STA in der Entität "Observations" veröffentlicht. -Zählfeld 5-Min -Zählstelle 5-Min, 15-Min, 1-Stunde, 1-Tag, 1-Woche: Anzahl Fahrräder Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben. In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. Hier ein Beispiel: { "properties":{ "serviceName": "HH_STA_Verkehrsdaten_Rad_Infrarotdetektoren", "layerName": "Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min", "key":"value"} } Verfügbare Layer im layerName sind: * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min *Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_5-Min * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_15-Min * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Stunde * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Tag * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Woche Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://iot.hamburg.de/v1.0/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_Verkehrsdaten_Rad_Infrarotdetektoren' and properties/layerName eq 'Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min' Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden: MQTT-Broker: iot.hamburg.de Topic: v1.0/Datastream({id})/Observations

Daten und Karten zu TW-Schutzgebieten und Deponiestandorten (StALU MS Neubrandenburg)

Daten und Karten zu Trinkwasserschutzgebieten und Deponiestandorten. Zusätzliche Informationen Datengewinnung: digital u. analog liegt vor als: Karte beziehbar: digital u. analog

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