API src

Found 2614 results.

Similar terms

s/güs/GIS/gi

A spatially explicit Global Reef Island Database (GRID) that captures distribution, diversity and relative vulnerability of the world's low-lying reef islands

Low-lying coral reef islands harbour a distinct, yet highly threatened biological and cultural diversity that is increasingly exposed to climate change impacts. The combination of low elevation, small size, sensitivity to changes in boundary conditions (sea level, waves and currents, locally generated sediment supply) and at some locations high population densities, is why low-lying reef islands (LRIs) are considered among the most vulnerable environments on Earth to climate change. To date, their global distribution and influence of climatic, oceanographic, and geologic setting are only poorly documented or restricted to smaller scales. Here, I present the first detailed global analysis of LRIs utilising freely available global datasets to produce a global reef island database (GRID) and associated intrinsic and extrinsic characteristics that can be used within a coastal vulnerability index (CVI). All datasets used to create the GRID were released between 30 November 2015 and 3 August 2023, while the current version of the GRID database was completed in November 2024. When developing the GRID, LRIs are defined as landmasses <30 km² located on or within 1 km of coral reef and with an elevation of <16 m. Development of the GRID required: 1) the creation of a global shoreline vector file containing the geographic distribution of LRIs and 2) the development of a comprehensive global database of LRIs including eight intrinsic and ten extrinsic variables extracted from global datasets. Intrinsic variables include: 1) human populations, 2) island area, 3) island perimeter, 4) mean elevation, 5) island circularity/shape, 6) underlying reef type, 7) geographic isolation and 8) distance to the nearest neighbouring reef island. Extrinsic variables include: 1) mean water depth, 2) standard deviation of mean water depth, 3) mean annual significant wave height, 4) mean annual wave period, 5) mean spring tidal range, 6) relative tidal range, 7) wave-tide regime, 8) relative wave exposure, 9) relative tropical storm exposure and 10) year-2100 projected median sea level rise rate. The GRID was initially derived from version 2.1 of the UNEP-WCMC Global Island Database, a global shoreline vector file based on geometry data from Open Street Map® (OSM) and released in November 2015. The initial vector file was projected using the Mollweide projection, an equal-area pseudo cylindrical map projection chosen for its accurate derivation of area, especially in regions close to the equator, where most LRIs are located. The final GRID contains 34,404 individual LRIs distributed throughout tropical regions of the world's oceans, amassing a total land area of nearly 11,000 km² with approximately 60,740 km of shoreline and housing around 2.6 million people. While intrinsic variables are typically spatially homogenous, LRIs are generally highly spatially clustered throughout the GRID with respect to extrinsic variables. The spatial distribution of LRIs within the GRID was validated using: 1) published data and 2) quantitative accuracy assessments using satellite imagery. Spatial distributions of LRIs captured in the GRID are extremely consistent with those published in the literature (r² = 0.96) and those derived from independent analysis of satellite imagery (r² = 0.94). Finally, the GRID was used to develop an island vulnerability index (IVI) for each LRI on a scale of 0-1 with 0 representing no vulnerability and 1 representing maximum vulnerability. The GRID database is provided as a tab-delimited text file as well as ESRI shapefiles (points and polygons in WGS84 and Mollweide projection) and a comma-separated value file.

Naturparke in Schleswig-Holstein LfU

Digitale Karte der Naturparke gemäß § 16 LNatSchG (2010). Stand: Oktober 2008

Tempo-30-Zonen Wuppertal (Beschilderung)

<p>Der Datensatz enthält die punktförmigen Beschilderungsstandorte der insgesamt 164 Tempo-30-Zonen im Wuppertaler Stadtgebiet. Er wurde im Zeitraum 08/2008 bis 09/2008 vom Ressort "Straßen und Verkehr" in einer konzertierten Aktion durch Digitalisierung der vorhandenen analogen Akten und Pläne, insbesondere der verkehrsrechtlichen Anordnungen, erzeugt. Das Attribut "BEZEICH" enthält eine Typisierung der Schilder, mit denen die Tempo 30-Zonen gekennzeichnet werden ("1": Beginn einer Zone, "2": Ende einer Zone, "3": doppelseitiges Schild Beginn / Ende einer Zone). Als Kartengrundlage für die Digitalisierung der Beschilderungsstandorte wurde die Digitale Grundkarte DGK verwendet. Der Datenbestand unterliegt sehr seltenen Änderungen, da die potenziellen Flächen für die Ausweisung von Tempo-30-Zonen seit einigen Jahren erschöpft sind. Änderungen der Tempo-30-Zonen und der zugehörigen Beschilderung werden vom Ressort Straßen und Verkehr veranlasst, das solche Änderungen dem datenführenden Ressort Vermessung, Katasteramt und Geodaten zeitnah mitteilt. Dort wird der Datensatz mit einem Geoinformationssystem aktualisiert. Seit Anfang 2016 wird hierbei als Digitalisiergrundlage die Amtliche Basiskarte ABK verwendet. Die als Open Data bereitgestellten ESRI-Shapefiles, KML- und GeoJSON-Dateien werden in einem automatisierten Prozess wöchentlich aktualisiert.</p> <p> </p>

WMS Verkehrsmengen auf Hauptverkehrsstraßen in Hamburg

Dieser Web Map Service (WMS) stellt die Straßenabschnitt-bezogenen Verkehrsmengen, basierend auf Verkehrszählungen, die an Bundesautobahnen und Hauptverkehrsstraßen durchgeführt wurden dar. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Aufbau einer Stoffdatenbank zur Integration in ein Geographisches Informationssystem (GIS) zum Grundwassermonitoring der Stadt Plauen

Im Rahmen des Projektes 'Erarbeitung eines Grundwassermonitoringsystems unter Anwendung eines modernen GIS fuer den Festgesteinsbereich der Stadt Plauen und des Landkreises Plauen', sollte eine Stoffdatenbank eingerichtet werden, die den technischen Vorgaben durch das Saechsische Umweltinformationssystem entspricht und eine benutzerfreundliche Bewertung von Grundwasserkontaminationen ermoeglicht. Dazu sollte neben der Auflistung von in Sachsen und anderen Bundeslaendern angewendeten Pruef- und Massnahmenwerten fuer Stoffkontaminationen auch die Moeglichkeit geschaffen werden, Stoffe, die nicht in Listen genannt sind, bezueglich ihres Toxizitaets- und Mobilitaetspotentials zu beurteilen. Beim Aufbau des GIS waren folgende Grundvoraussetzungen zu beachten: 1) Anwendung von D-Base und MS-Access als Datenbanksysteme. 2) Anwendung von MS-Access fuer die Nutzeroeberflaeche. 3) Einsatz von ArcView als Geographisches Informationssystem. 4) Wahrung der Uebereinstimmung der Datenfelddefinitionen mit dem UIS Sachsen. 5) Einbeziehung von bestehenden Programmsystemen, die vom Saechsischen Umweltamt genutzt werden.

Der Einfluss von Habitatfragmentierung und Landschaftsstruktur auf die Diversität, Abundanz und Populationsdynamik von Bienen, Wespen und ihren Gegenspielern auf Streuobstwiesen

Die Diversität, Abundanz und Populationsdynamik von Bienen, Wespen und ihren Gegenspielern sollen auf 45 Streuobstwiesen unterschiedlicher Größe, Bewirtschaftung und Landschaftseinbindung über einen Zeitraum von 3 Jahren untersucht werden. Die Aufstellung von insgesamt 540 Nisthilfen für Bienen und Wespen und die jährliche Auswertung der angelegten Nester erlauben Aussagen zur Artenvielfalt und Häufigkeit sowie zur Populationsentwicklung der einzelnen Arten, zu stadienspezifischen Mortalitätsraten, zu Parasitierungsraten und zum Artenspektrum von Gegenspielern sowie dem resultierenden Reproduktionserfolg. Die Landschaftsstruktur wird in acht Radien von 250m bis 3000m um die Streuobstwiesen mit einem Geographischen Informationssystem (GIS) erfasst. Die Bedeutung der Habitatgröße und der Landschaftsstruktur auf unterschiedlichen räumlichen Skalen für die Populationsdynamik kann so getestet werden. Zur Bewertung der Habitatqualität wird der Baumbestand, der Totholzanteil, die Vegetationsstruktur und das Blütenangebot erfasst, um Aussagen zur relativen Bedeutung von Ressourcenverfügbarkeit (Nistmöglichkeiten und Pollenquellen) und Regulation durch Gegenspieler für die Populationsentwicklung auf den Streuobstwiesen zu erhalten. Die Analyse von Pollenproben ermöglicht Aussagen zur Ressourcennutzung und zur relativen Bedeutung der Streuobstwiesen und der umgebenden Landschaft als Nahrungsquelle. Detaillierte Auswertungen und Experimente mit Osmia rufa beinhalten die Entfernung der Gegenspieler an 15 Standorten, die Bestimmung von Kokongewichten und Geschlechterverhältnissen und die individuelle Markierung und Beobachtung schlüpfender Weibchen zur Ermittlung von Sammelzeiten und Ansiedlungsraten.

Entwicklung eines integrierten Betriebskonzeptes fuer einen oekologisch orientierten Waldbau in einem immissionsgeschaedigten Forstbetrieb - dargestellt am Beispiel des Klosterforstes Marienthal

Zielsetzung und Anlass des Vorhabens: Fuer die Waelder der Waldgemeinschaft 'Kirchenforst Oberlausitz' wird eine naturnahe Bewirtschaftung angestrebt. Wegen massiver Immissionsschaeden ist ein den gegebenen Rahmenbedingungen angepasstes Betriebskonzept zu entwickeln. Dieses soll die Dynamik oekologischer wie oekonomischer Faktoren gleichermassen beruecksichtigen. Fuer die langfristige Bestockungsplanung, die mittelfristige Nachhaltssicherung und die operative Massnahmenplanung und Betriebsfuehrung sind Datengrundlagen, Entscheidungshilfen und Steuerungsinstrumente bereitzustellen. Gleichzeitig ist eine oekonomisch differenzierte Holzaufkommensprognose fuer das Biomassekraftwerk Ostritz abzuleiten. Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten Methoden: Zur Gewinnung einer Datenbasis fuer betriebliche Planungen wird zunaechst ein angepasstes Inventurverfahren entwickelt. Eine permanente Stichprobeninventur ermoeglicht die Erfassung dynamischer Veraenderungen und naturnaher Waldstrukturen. Das entprechende Inventurdesign wird vom Institut entwickelt, in einem Teilbereich erprobt und dann auf der Gesamtflaeche durch die Waldgemeinschaft durchgefuehrt. Boden- und Nadelanalysen, die in Abstimmung mit der Saechsischen Landesanstalt fuer Forsten an ausgewaehlten Probepunkten durchgefuehrt werden, dokumentieren insbesondere den Einfluss der Immissionen auf Oekosystem und Betrieb. Ein geographisches Informationssystem dient der Integration und Auswertung flaechenbezogener Daten aus Standorts- und anderen Kartierungen sowie von Bestockungsinformationen aus Luftbildern. Damit lassen sich einerseits die bodenoekologischen Erkenntnisse mit Methoden der Regionalisierung auf die Gesamtflaeche uebertragen und andererseits koennen ueber eine variable Typenbildung Ergebnisse der Stichprobeninventur auf Waldbestaende bezogen werden. Durch die Ableitung von typenweisen Behandlungsprogrammen und die darauf aufbauende Simulation der weiteren betrieblichen Entwicklung wird die Gesamtplanung optimiert und eine operative waldbauliche Einzelplanung programmiert. Gezielt vereinfachte Bestandesbegaenge werden dann durch die Revier- bzw. Betriebsleiter in enger Zusammenarbeit mit dem Institut durchgefuehrt. Mit der Integration aller Inventur- und Planungsmodule in ein betriebliches Informationssystem soll dem Betrieb ein oekologisch ausgerichtetes Managementinstrument zur Verfuegung gestellt werden.

Northern Eurasia Earth Science Partnership Initiative (NEESPI)

The Northern Eurasia Earth Science Partnership Initiative, or NEESPI, is a currently active, yet strategically evolving program of internationally-supported Earth systems science research, which has as its foci issues in northern Eurasia that are relevant to regional and Global scientific and decision-making communities (see NEESPI Mission Statement). This part of the globe is undergoing significant changes - particularly those changes associated with a rapidly warming climate in this region and with important changes in governmental structures since the early 1990s and their associated influences on land use and the environment across this broad expanse. How this carbon-rich, cold region component of the Earth system functions as a regional entity and interacts with and feeds back to the greater Global system is to a large extent unknown. Thus, the capability to predict future changes that may be expected to occur within this region and the consequences of those changes with any acceptable accuracy is currently uncertain. One of the reasons for this lack of regional Earth system understanding is the relative paucity of well-coordinated, multidisciplinary and integrating studies of the critical physical and biological systems. By establishing a large-scale, multidisciplinary program of funded research, NEESPI is aimed at developing an enhanced understanding of the interactions between the ecosystem, atmosphere, and human dynamics in northern Eurasia. Specifically, the NEESPI strives to understand how the land ecosystems and continental water dynamics in northern Eurasia interact with and alter the climatic system, biosphere, atmosphere, and hydrosphere of the Earth. The contemporaneous changes in climate and land use are impacting the biological, chemical, and physical functions of the northern Eurasia, but little data and fewer models are available that can be used to understand the current status of this expansive regional system, much less the influence of the northern Eurasia region on the Global climate. NEESPI seeks to secure the necessary financial and related institutional support from an international cadre of sponsors for developing a viable understanding of the functioning of northern Eurasia and the impacts of extant changes on the regional and Earth systems. Many types of ground and integrative (e.g., satellite; GIS) data will be needed and many models must be applied, adapted or developed for properly understanding the functioning of this cold and diverse regional system. Mechanisms for obtaining the requisite data sets and models and sharing them among the participating scientists are essential and require international and active governmental participation. (abridged text)

Landnutzung und Desertifikation in der Blue Nile Region und im Kordofan (Sudan)

Die Region des Blauen Nil und der Kordofan liegen in der ariden bis semi-ariden Zone südlich der Sahara Nordostafrikas. Unterschiedliche Naturräume werden durch Verfügbarkeit von Wasser, Nutzungsdruck und Desertifikation geprägt. Die Veränderungen der naturräumlich wichtigen Faktoren wie Vegetationsbedeckung und Qualität der Vegetation und der Böden sind vielfältig und mehr oder weniger bedrohlich. Inventuren vor Ort, Analyse von multitemporalen Fernerkundungsdaten und Integration in geographische Informationssysteme schaffen die raumbezogenen Grundlagen für nachhaltige regionale Entwicklung.

Geographic Information System of the European Commission (GISCO) - full database, May 2021

GISCO (Geographic Information System of the COmmission) is responsible for meeting the European Commission's geographical information needs at three levels: the European Union, its member countries, and its regions. In addition to creating statistical and other thematic maps, GISCO manages a database of geographical information, and provides related services to the Commission. Its database contains core geographical data covering the whole of Europe, such as administrative boundaries, and thematic geospatial information, such as population grid data. Some data are available for download by the general public and may be used for non-commercial purposes. For further details and information about any forthcoming new or updated datasets, see http://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata. This metadata refers to the whole content of GISCO reference database extracted in May 2021, which contains both public datasets (also available for the general public through http://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata) and datasets to be used only internally by the EEA (typically, but not only, GISCO datasets at 1:100k). The database is provided in as a single GDB and also as individual GPKG file per feature, with datasets at scales from 1:60M to 1:100K, with reference years spanning until 2021 (e.g. NUTS 2021). Additional information and metadata is provided with the dataset in the folder docs. The database manual, a file with the content of the database, a glossary, and a document with the naming conventions are included in this folder. The document GISCO-ConditionsOfUse.pdf provided with the dataset gives information on the copyrighted data sources, the mandatory acknowledgement clauses and re-dissemination rights. The license conditions for EuroGeographic datasets in GISCO are provided in a standalone document "LicenseConditions_EuroGeographics.pdf". The main updates with respect to the previous version of the full database in the SDI (from June 2020) are the addition of the following datasets: - Coastline boundaries, 2020 (COAS_2020) (N.B.: An update is expected soon) - Degree of Urbanisation, 2020 (DGURBA_2020) - Exclusive Economic Zones, 2020 (EEZ_2020) - FAO Fishing Areas, 2020 (FAO_FISH_2020) - Healthcare services (HEALTH) - LAU Historical Census data (LAU_CENS_1961-2011) - Local Administrative Units, 2017 (LAU_2017), 2019 (LAU_2019) and 2020 (LAU_2020) - LUCAS, 2018 (LUCAS_2018) - Metropolitan Regions, 2021 (MREG_2021) - Postal Codes, 2020 (PCODE_2020) (N.B.: DE is to be updated soon) When available, the model specifications of these new layers are also provided with the database (under the folder docs). NOTE: This metadata file is only for internal EEA purposes and in no case replaces the official metadata provided by Eurostat. For specific GISCO datasets included in this version there are individual EEA metadata files in the SDI: NUTS_2021, MREG_2021 and CNTR_2020. For public products, continuous updates are being published in the public website of GISCO: https://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata. The original metadata files from Eurostat for the different GISCO datasets are available via ECAS login through the Eurostat metadata portal on https://webgate.ec.europa.eu/inspire-sdi/srv/eng/catalog.search#/home For more information about the full database or any of its datasets, please contact the SDI Team (sdi@eea.europa.eu).

1 2 3 4 5 … 260 261 262