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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

Waldfunktionen des Landes Brandenburg

Waldfunktionen stellen die Wirkungen des Waldes dar, die der Allgemeinheit zur Daseinsvorsorge dienen. Diese Wirkungen werden mit dem Instrument der Waldfunktionenkartierung (WFK) erfasst und kartenmäßig dargestellt. Die WFK erfolgt durch die untere Forstbehörde eigentumsübergreifend. Jede Waldfläche dient dem Schutz, der Nutzung und Erholung in unterschiedlichem Maße. Im Rahmen der Waldfunktionenkartierung werden nur Waldflächen mit einer besonderen Bedeutung für Schutz und Erholung erfasst. Es wird unterschieden zwischen Waldfunktionen, die auf Grund von Rechtsvorschriften bestehen und nachrichtlich übernommen werden (wie z. B. Naturschutzgebiete,Wasserschutzgebiete etc.) sowie Waldfunktionen, die von Amts wegen durch die untere Forstbehörde festgestellt werden (wie z. B. Bodenschutzwald,Lärmschutzwald,Sichtschutzwald und Erholungswald).

Bodenrichtwerte zum 1.1.1964

Lagetypische Bodenrichtwerte, die vom Gutachterausschuss für Grundstückswerte in Zusammenarbeit mit dem zuständigen Finanzamt für Verkehrsteuern und Grundbesitz erarbeitet und vom Gutachterausschuss verabschiedet wurden. Bezugszeitpunkt ist der 1.1.1964. Entsprechende Auskünfte werden von der Geschäftsstelle erteilt.

Abgrabungen abgeschlossen Kreis Viersen

Es werden die Abgrabungen im Kreis Viersen angegeben, die bereits abgeschlossen sind. Die Gewinnung von Bodenschätzen (Sande, Kiese und Tone) bedarf der Genehmigung. Bei Abgrabungen wird zwischen Nass- und Trockenabgrabungen unterschieden. Bei Nassabgrabungen wird durch die Auskiesung Grundwasser freigelegt und dadurch ein Gewässer hergestellt, bei Trockenabgrabungen nicht. Die Daten sind tagesaktuell.

Bodenrichtwerte Sachsen-Anhalt

Der Bodenrichtwert ist bezogen auf einen Quadratmeter Grundstücksfläche des Bodenrichtwertgrundstücks. Bei bebauten Grundstücken wird der Wert ermittelt, der sich ergeben würde, wenn der Boden unbebaut wäre. Die Bodenrichtwerte werden flächendeckend unter Berücksichtigung des unterschiedlichen Entwicklungszustand in Sachsen-Anhalt zum Stichtag 31.Dezember jeden zweiten Jahres ermittelt. Sie werden in Form von Bodenrichtwertkarten beschlossen und veröffentlicht. Bodenrichtwerte haben keine bindende Wirkung. Sie sind Orientierungswerte für die am Grundstücksmarkt Beteiligten.

Regionalstatistische Daten zur Metropolregion Hamburg

Daten aus öffentlich zugänglichen Statistiken (Regionaldatenbank des Statistischen Bundesamtes), die für das Datenportal der Metropolregion Hamburg zusammengestellt und gruppiert wurden. Die Daten stammen aus der Genesis-Datenbank des Statistischen Bundesamtes. Wir beziehen die Daten nicht aktuell aus der API sondern erhalten die Daten von der Metropolregion Rhein-Neckar. Die Metropolregion Rhein-Neckar betreibt das Monitoring der Metropolregionen in Deutschland und stellt dafür die Daten zentral bereit.

Bodenrichtwerte Hamburg

Bodenrichtwerte, bis 2008 lagetypisch, ab 2010 zonal, nach gezahlten Kaufpreisen flächendeckend für Hamburg vom Gutachterausschuss für Grundstückswerte ermittelt, seit 1973 in Form von Karten und in digitaler Form als Datenbank sowie im Internet unter www.geoportal-hamburg.de/boris.

Total biomass

These data sets are based on approx. 1400 stations sampled in the German Baltic Sea by the Leibniz Institute for Baltic Sea Research (IOW) during the past 15 years (as part of the regular monitoring or within different research programmes). Benthic samples were taken with a 0.1 m² van Veen grab. Depending on sediment composition, grabs of different weights were used. As a standard three replicates of grab samples were taken at each station. Additionally a dredge haul (net mesh size 5 mm) was taken in order to obtain mobile or rare species. All samples were sieved through a 1 mm screen and animals were preserved in the field with 4% formaldehyde. For sorting in the laboratory, a stereomicroscope with 10–40 magnification was used, species were counted and weighted. Total ash free dry weight biomass was derived using random forests statistical analysis (Breiman, 2001) in R environment (Version 3.0.2, The R Foundation for Statistical Computing, 2013) and the package ‘random Forest’ (RF, Version 4.6–7, Liaw and Wiener, 2002). Total biomass shows AFDW biomass g per m².Environmental data used as predictors: Substrate (Tauber 2012), Depth (FEMA project), Salinity mean, temperature mean JJA, bottom velocity max (GETM, Klingbeil et al. 2013) Light penetration depth (mean over growth period), oxygen deficit zones (number of days / year smaller 2 ml / l) and detritus rate (mm / year) (ERGOM, Friedland et al. 2012).

Number of species

These data sets are based on approx. 1400 stations sampled in the German Baltic Sea by the Leibniz Institute for Baltic Sea Research (IOW) during the past 15 years (as part of the regular monitoring or within different research programmes). Benthic samples were taken with a 0.1 m² van Veen grab. Depending on sediment composition, grabs of different weights were used. As a standart three replicates of grab samples were taken at each station. Additionally a dredge haul (net mesh size 5 mm) was taken in order to obtain mobile or rare species. All samples were sieved through a 1 mm screen and animals were preserved in the field with 4% formaldehyde. For sorting in the laboratory, a stereomicroscope with 10–40 magnification was used, species were counted and weighted. Macrobenthic species richness was derived from stations based data by ordinary kriging of centered-point-data acquired via fishnet of 5 km x 5 km cell size. Macrobenthic species richness shows the number of species for 1 km grid.Environmental data used as predictors: Substrate (Tauber 2012), Depth (FEMA project), Salinity mean, temperature mean JJA, bottom velocity max (GETM, Klingbeil et al. 2013) Light penetration depth (mean over growth period), oxygen deficit zones (number of days / year smaller 2 ml / l) and detritus rate (mm / year) (ERGOM, Friedland et al. 2012).

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