Die zwei Kartenthemen bestehen jeweils aus mehreren thematisch und räumlich unterschiedlichen Ebenen. Die Ebenen sind teilweise voneinander unabhängig aussagekräftig. Die Starkregenhinweiskarte basiert maßgeblich auf folgenden Produkten: Hinweiskarte Starkregen des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie topografische Senkenanalyse der BWB, starkregenbedingte Feuerwehreinsätze der Berliner Feuerwehr für das Land Berlin. Die Hinweiskarte Starkregen wurde vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) in Zusammenarbeit mit den Ländern für die gesamte Fläche Nord- und Ostdeutschlands (11 Bundesländer) im Zeitraum 2023/2025 erarbeitet. Für Berlin-Brandenburg wurde dies in einem Los durchgeführt. Die Karte zeigt die simulierten Überflutungsflächen und -tiefen sowie Fließgeschwindigkeiten /-richtungen für folgende Szenarien: außergewöhnliches Ereignis: 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 1 Stunde) mit einem Euler-Typ II Niederschlagsverteilung. extremes Ereignis: 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einem Blockregenverteilung. Grundlage hierfür sind diverse Geodaten des Bundes und der Länder, insbesondere ein hochaufgelöstes digitales Geländemodell sowie Daten zur Flächennutzung, wie zum Beispiel zur Bebauung. Die Ergebnisse basieren auf einer Modellierung der oberflächlich abfließenden Regenmenge, ähnlich dem Modell für die Starkregengefahrenkarte Berlins (siehe unten). Allerdings wurden die Versickerungsleistung des Untergrundes und das Kanalnetz nicht in die Berechnungen einbezogen und stellen somit eine erhebliche Vereinfachung dar (weitere Informationen finden sich hier ). Die topographische Senkenanalyse ist das Ergebnis einer Analyse des Digitalen Geländemodells (ATKIS® DGM – Digitales Geländemodell, 2021) unter Berücksichtigung der Gebäudeflächen und Durchfahrten sowie Geschossinformationen (ALKIS®- Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem, 2021), welche durch die BWB im Jahr 2022 durchgeführt wurde. Es erfolgte eine GIS-Analyse zur Ermittlung der Senken, Fließwege und Abflussakkumulation basierend auf dem vorgeglätteten DGM. Die Gebäude wurden als nicht überströmbare Abflusshindernisse in das DGM integriert und Senken in umschlossenen Innenhöfen ausgeschlossen. Folgende Senkenattribute wurden basierend auf einer zonalen Statistik abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Fläche Einzugsgebiet (DrainArea [m²]) Fläche Senke (FillArea [m²]) Maximale Tiefe der Senke (FillDepth [cm]) Geländehöhe Senkenbasis (BottomElev [m]) Geländehöhe maximaler Füllstand (FillElev [m]) Füllvolumen (FillVolume [m³]) Basierend auf folgenden Parametern wurden die relevanten Senken ermittelt: Senkentiefe mindestens 20 cm, Senkenfläche mindestens 4 m², Senkenvolumen mindestens 2 m³, Senkeneinzugsgebiet mindestens 200 m². Der Datensatz der Feuerwehreinsätze zeigt Meldungen der Berliner Feuerwehr in Bezug auf ,,Wasser”, welche anhand des Meldungstextes mit Starkregen in Verbindung zu bringen sind und an Starkregentagen aufgenommen wurden. Der Datensatz wurde durch die Berliner Feuerwehr erfasst und durch die BWB prozessiert (sogenannter Überflutungsatlas). Die BWB haben die Feuerwehreinsätze mit den Niederschlagsdaten der BWB an diesem Tag und Ort abgeglichen und ein anzunehmendes Wiederkehrintervall (T) des aufgetretenen Niederschlagsereignisses zugeordnet. Dopplungen wurden entfernt. Folgende Attribute wurden abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Datum (angelegt) Wiederkehrintervall (T) Ortsteil Die Daten wurden räumlich über die Berliner Adressdatei geocodiert. Der Zeitraum der Meldungen umfasst einerseits den Zeitraum 2005 bis 2017 anderseits 2018 bis 2021. Diese Datensätze wurden zu einem Datensatz von 2005 bis September 2021 zusammengefasst. Zwecks Aggregierung und Darstellung wurden die Daten auf Blockteilflächen und Straßenflächen des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU5 2021) zusammengefasst und klassifiziert. In Berlin wird die Analyse zu Starkregengefahren auf Basis eines gekoppelten 1D-Kanalnetz und eines 2D-Oberflächenabflussmodells (1D/2D gekoppeltes Modell) durchgeführt. Bei diesem Verfahren wird die Berechnung der Abflussvorgänge im Kanalnetz (1D) mit der zweidimensionalen hydrodynamischen Modellierung der Oberflächenabflüsse (2D) kombiniert, um einen bidirektionalen Austausch von Wasservolumen, d.h. einen Austausch in beide Richtungen, zwischen Oberfläche und Kanalnetz an den Schächten und Straßenabläufen zu berücksichtigen. Die Erarbeitung der Starkregengefahren erfolgt basierend auf der von den BWB und der für Wasserwirtschaft zuständigen Senatsverwaltung gemeinsam entwickelten Leistungsbeschreibung „Erstellung von Starkregengefahrenkarten für Berliner Misch- bzw. Regenwassereinzugsgebiete“. Voraussetzung sind Daten zu Topographie, Gebäuden, Straßen, Versiegelung und bodenkundlichen Kennwerten sowie Kanalnetzdaten . Für die 1D-Modellierung des Kanalnetzes wird das aktuelle Kanalnetz (Misch- oder Trennkanalisation) der BWB verwendet. Die Entwässerungsinfrastruktur wird durch ein Kanalnetzmodell abgebildet, wobei dieses u.a. Schächte, Straßenabläufe, Haltungen und Haltungsflächen berücksichtigt. Auf Grundlage des digitalen Geländemodells wird ein detailliertes, lückenloses und überlappungsfreies 2D-Oberflächenmodell erstellt und um standardisierte Dachformen der Gebäudedaten ergänzt. Mauern oder Bordsteine werden durch Bruchkanten berücksichtigt. Die Oberflächenbeschaffenheit des Untersuchungsgebietes beeinflusst die Abflussbildung und -konzentration, daher wird basierend auf den entsprechenden Datengrundlagen (siehe Kapitel Datengrundlage) zwischen Gebäudeflächen, Straßen und Wegen, Gewässer und Grünflächen unterschieden. Mauern, Bordsteine oder ähnliche linienhafte Elemente können Abflusshindernisse darstellen, werden aufgrund der Auflösung jedoch nicht durch das DGM abgebildet und werden – falls sie abflussrelevant sind – nachträglich über Bruchkanten berücksichtigt. Maßgebliche Datensätze für Gebäudeflächen sind die ALKIS-Gebäude und der Datensatz der Gründächer (im Bereich der Kleingärten). Bei der Abflussbildung von Dachflächen wird zwischen einleitenden und nicht einleitenden Dächern basierend auf den Daten der Erfassung des Niederschlagsentgelts unterschieden. Einleitende Dächer werden in der Modellierung als direkt an den Kanal angeschlossen betrachtet (1D-Abflussbildung). Bei nicht einleitenden Dächern erfolgt die Abflussbildung über das Oberflächenabflussmodell. In diesem Fall wird der effektive Niederschlag auf die umliegende Oberfläche verteilt, indem das Prinzip der Randverteilung angewendet wird. Straßen und Wege umfassen alle befestigten Flächen, wie Straßen, Wege, Plätze und private versiegelte Flächen. Die Abflussbildung dieser Flächen erfolgt über das 2D-Oberflächenabflussmodell und es wird nicht zwischen einleitend und nicht einleitend unterschieden. Als Gewässerflächen werden alle stehenden Gewässer und Fließgewässer aus dem ALKIS-Datensatz angenommen. Alle restlichen Flächen werden als Grünflächen angesetzt. Für diese Flächen werden im Modell entsprechende Abflussparameter, wie Benetzungs- und Muldenverluste sowie Anfangs- und Endabflussbeiwerte, basierend auf Literaturwerten, angesetzt. Das Modell bildet den Rückhalt der Vegetation (Interzeption), die Versickerungsfähigkeit des Bodens und die Oberflächenrauheiten ab. Für Hochwasserrisikogebiete (SenMVKU, 2024) wurden in Berlin im Rahmen der Hochwasserrisikomanagementrichtlinie bereits Hochwassergefahrenkarten erarbeitet und Überschwemmungsgebiete ausgewiesen. Um keine Überschneidungen mit den Starkregengefahrenkarten zu erzielen, werden diese Gewässer als hydraulisch voll leistungsfähig angenommen. Außerdem wird für bestimmte Gewässer (z.B. Gewässer 1. Ordnung, Nordgraben) angenommen, dass diese bei kurzen Starkregenereignissen ausreichend hydraulisch leistungsfähig sind. Ein „Anspringen“ ist erst bei länger anhaltenden, räumlich ausgeprägteren Niederschlagsereignissen zu erwarten. Das Modell geht davon aus, dass ein Austritt von Wasser und somit eine Überflutung von diesen Gewässern methodisch nicht möglich ist. Außerdem werden diese Gewässer mit einem einheitlichen Vorflutwasserstand für ein mittleres Hochwasser (für das seltene und außergewöhnliche Ereignis) sowie für ein 100-jährliches Hochwasser (für das extreme Ereignis) angenommen. Im Modell werden für das seltene und außergewöhnliche Ereignis die tatsächlichen Gewässerverrohrungen bzw. -durchlässe angesetzt. Für das Szenario Extremereignis gilt, dass Durchlässe teilverklaust (Durchmesser > 0,5 m (> DN 500)) oder vollständig verklaust (Durchmesser ≤ 0,5 m (≤ DN 500)) angenommen werden, es sei denn, ein Raumrechen verhindert eine Verklausung. Mit dem aufgestellten Modell werden die Überflutungen von Niederschlagsszenarien mit unterschiedlicher Jährlichkeit berechnet, wobei für die Niederschlagshöhen die koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung (KOSTRA) des Deutschen Wetterdienstes (DWD) zugrunde gelegt werden. Es kommt die Revision des Datensatzes KOSTRA-DWD-2020 zum Einsatz. Folgende Szenarien werden im Rahmen des Starkregenrisikomanagements in Berlin betrachtet: seltenes Ereignis : 30 bzw. 50-jährliches Niederschlagsereignis (T = 30a bzw. T = 50a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung außergewöhnliches Ereignis : 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung extremes Ereignis : 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einer Blockregenverteilung. Basierend auf einer Sensitivitätsanalyse wurde die maßgebliche Dauerstufe mit 180 Minuten für Berlin ermittelt, wobei hier der höchste Wasserstand als maßgeblich betrachtet wird. Für die Intensität und für den zeitlichen Niederschlagsverlauf wird die Euler-Typ II Verteilung (seltenes und außergewöhnliches Ereignis) oder ein Blockregen mit einer Regendauer von 60 Minuten (extremes Ereignis) angenommen. Neben der Beregnungszeit, die der Dauerstufe der betrachteten Szenarien entspricht, wird in der Modellierung jeweils eine einstündige Nachlaufzeit berücksichtigt. Die Plausibilitätsprüfung erfolgt aufgrund der Ergebnisse des außergewöhnlichen Ereignisses. Es werden unplausible Abflusspfade und Wasseransammlungen ggf. durch Ortsbegehungen geprüft, und nicht berücksichtigte, hydraulisch relevante Strukturen nachgepflegt. Die Methode ist sehr daten- und rechenintensiv, so dass sie nicht berlinweit, sondern nur für ausgewählte Bereiche sukzessive angewandt werden kann. Dafür bietet sie relativ genaue und belastbare Ergebnisse und mit der Methode lassen sich die Abflussbildung und Abflusskonzentration nachvollziehen. Es werden kontinuierlich weitere Gebiete mit der gekoppelten 1D/2D Simulation gerechnet und anschließend online verfügbar gemacht. Die nachfolgende Tabelle zeigt, für welche Gebiete bisher Starkregengefahrenkarten erarbeitet wurden.
Für die Risikoabschätzung der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurde die Landnutzung des Digitalen Landschaftsmodells (Basis-DLM) Niedersachsen des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) in sechs Klassen reklassifiziert. In den Hochwasserrisikokarten werden diese Daten im Bereich der Risikogebiete dargestellt. Je nach Szenario, HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low), ergeben sich unterschiedliche Ausdehnungen und Risiken.Die Neuklassifizierung enthält folgende Zusammenfassungen:- Wohnbauflächen, Flächen gemischter Nutzung- Industrie- und Gewerbeflächen; Flächen mit funktionaler Prägung- Verkehrsflächen- Landwirtschaftlich genutzte Flächen; Wald, Forst- Sonstige Vegetations- und Freiflächen- Gewässer
Deutscher Wetterdienst DWD 1996: Klimakarten für das Land Berlin, Teil 1: Bioklima Berlin, Gutachten im Auftrag der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Umweltschutz und Technologie, unveröffentlicht. GEO-NET 2013: Klimaökologische Untersuchung „Tempelhofer Freiheit“ in Berlin – Entwurf Rev. 02, im Auftrag der Tempelhof Projekt GmbH, Berlin unveröffentlicht. GEO-NET 2022: Regionale Kaltluftströmungen in Deutschland. Eigene Untersuchung. Unveröffentlicht. Groß, G. 1989: Numerical simulation of the nocturnal flow systems in the Freiburg area for different topographies, in: Beitr. Phys. Atmosph.,H 62, S. 57-72. Groß, G. 2002: The exploration of boundary layer phenomena using a nonhydrostatic mesoscale model, in: Meteor.Z.schr. Vol. 11 Nr.5, S.701-710. Höppe, P. 1984: Die Energiebilanz des Menschen. Münchener Universitätsschriften, Meteorol. Inst., Wiss. Mitt. 49. Höppe, P., Mayer, H. 1987: Planungsrelevante Bewertung der thermischen Komponente des Stadtklimas. Landschaft und Stadt 19 (1), S. 22–29. Kiese, O. et al. 1992: Stadtklima Münster. Entwicklung und Begründung eines klimarelevanten Planungskonzeptes für das Stadtgebiet von Münster. Stadt Münster – Werkstattberichte zum Umweltschutz 1/1992. Landesamt für Gesundheit und Soziales (LAGeSo) (Hrsg.) 2014: Verzeichnis der Krankenhäuser und Privatentbindungsanstalten, Stand 06/2014, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/lageso/service/downloadcenter/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/liegenschaftskataster/alkis/ (Zugriff: 01.08.2024) Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) 2013: Digitales Geländemodell (DGM), Potsdam Internet: https://geobasis-bb.de/lgb/de/geodaten/3d-produkte/gelaendemodell/ (Zugriff 28.07.2020) Matzarakis, A., Mayer, H., 1996: Another Kind of Environmental Stress: Thermal Stress. NEWSLETTERS No. 18, 7-10. WHO Colloborating Centre for Air Quality Management and Air Pollution Control. Matzarakis, A., Rutz, F., Mayer, H., 2000: Modellierung der mittleren Strahlungstemperatur in urbanen Strukturen, Fachtagung METTOOLS, Stuttgart 2000. Internet: https://www.urbanclimate.net/matzarakis/papers/Tmrt_mettoolsiv.PDF (Zugriff: 04.02.2019) Mosimann, Frey, Trute, Wickenkamp 1999: Karten der klima- und immissionsökologischen Funktionen – Instrumente zur prozessorientierten Betrachtung von Klima und Luft in der Umweltplanung, in: Naturschutz und Landschaftsplanung 31,(4),S. 101-108, Stuttgart. Moriske & Turowski 2002: Handbuch für Bioklima und Lufthygiene, 8. Ergänzungslieferung, Ecomed-Verlag, Landsberg. Richter & Röckle (iMA Immissionen, Meteorologie Akustik) o.J.: Das numerische Simulationsmodell FITNAH, digitale PDF-Datei, Freiburg. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Baue und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Flächennutzung und Stadtstruktur – Dokumentation der Kartiereinheiten und Aktualisierung des Datenbestandes, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/nutzungen_stadtstruktur_2020.pdf (Zugriff 23.05.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015: GEO-NET Umweltconsulting GmbH, Hannover: GIS-gestützte Modellierung von stadtklimatisch relevanten Kenngrößen auf der Basis hochaufgelöster Gebäude- und Vegetationsdaten; EFRE Projekt 027 Stadtklima Berlin, Abschlussbericht. Internet: https://gdi.berlin.de/data/ua_klimabewertung_2015/docs/Projektbericht_StadtklimaBerlin_SenStadtUm_IIID_2015.pdf (Zugriff 15.04.2026) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2015c: PRISMA – Planungsraumbezogenes Informationssystem für Monitoring und Analyse, Berlin. Internet: /sen/sbw/stadtdaten/stadtwissen/sozialraumorientierte-planungsgrundlagen/prisma/(/sen/sbw/stadtdaten/stadtwissen/sozialraumorientierte-planungsgrundlagen/prisma/ (Zugriff 15.04.2026) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025a: Stadtklimaanalyse Berlin 2020/2022: Dokumentation der Datengrundlagen, Modellsimulation und Klimaanalyse. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimaanalyse_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) 2025b: Klimamodellierung 2022: Auswertung von Messdaten ausgewählter Klimastationen in Berlin und Potsdam. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/_assets/literatur/doku_klimastationen_2022.pdf (Zugriff 22.04.2025) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2008: Richtlinie VDI 3785, Blatt1, Methodik und Ergebnisdarstellung von Untersuchungen zum planungsrelevanten Stadtklima, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff am 11.05.2009) VDI (Verband Deutscher Ingenieure) 2015: Richtlinie VDI 3787 Blatt 2 Umweltmeteorologie: Methoden zur human-biometeorologischen Bewertung der thermischen Komponente des Klimas. Verein Deutscher Ingenieure, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff 02.04.2024) VDI (Verein Deutscher Ingenieure) 2022: Richtlinie VDI 3787, Blatt2, Methoden zur human-biometeorologischen Bewertung der thermischen Komponente des Klimas, Düsseldorf. Internet: https://www.vdi.de/ (Zugriff am 02.04.2025) Vogt, J. 2002: Bericht über orientierende Untersuchungen zur lokalklimatischen Funktion der Flächen des Gleisdreieckes in Berlin, Textteil, Voruntersuchung im Auftrag der Vivico Management GmbH, unveröffentlicht, Berlin. Vogt, J. 2002: Bericht über orientierende Untersuchungen zur lokalklimatischen Funktion der Flächen des Gleisdreieckes in Berlin, Abbildungsteil, Voruntersuchung im Auftrag der Vivico Management GmbH, unveröffentlicht, Berlin. SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2001: Umweltatlas Berlin, Karte 04.07 Klimafunktionen, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2000/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2003: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2004: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, 1:50 000, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2001/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodell Berlin – Analysekarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, Karte 04.10 Klimamodellierung Berlin – Klimaanalysekarten 2022, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimaanalyse/2022/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin) (Hrsg.) 2009: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Bewertungskarten, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2005/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2018: Umweltatlas Berlin, Karte 03.11.2 Verkehrsbedingte Luftbelastung im Straßenraum 2020 und 2025, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/luft/strassenverkehr-emissionen-und-immissionen/2018/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2021: Umweltatlas Berlin, Karte 01.02 Versiegelung, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/versiegelung/2021/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2015: Umweltatlas Berlin, Karte 01.11.3 Naturnähe, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/boden/bodenfunktionskriterien/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Umweltatlas Berlin, 2022, Karte 04.12 Entwicklung der Anzahl ausgewählter klimatologischer Kenntage, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimawandel/2022/zusammenfassung/ SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2022: Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS), Berlin. Internet: https://gdi.berlin.de/geonetwork/srv/ger/catalog.search#/metadata/0a7c53a5-b29d-3f45-9734-1c811045e6c2 (Zugriff 16.04.2025) SenStadtUm (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt Berlin) (Hrsg.) 2016: Umweltatlas Berlin, Karte 04.11 Klimamodell Berlin – Planungshinweiskarte Stadtklima, Berlin. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/klima/klimabewertung/2015/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Reale Nutzung der bebauten Flächen / Grün- und Freiflächenbestand 2020. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/flaechennutzung/2020/zusammenfassung/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Gebäudehöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/nutzung/gebaeudehoehen/ (Zugriff 16.04.2025) SenStadt (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen Berlin) (Hrsg.) 2020: Umweltatlas Berlin, Vegetationshöhen. Internet: https://www.berlin.de/umweltatlas/biotope/vegetationshoehen/2020/methode/ (Zugriff 16.04.2025)
Für die Risikoabschätzung der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurde die Landnutzung des Digitalen Landschaftsmodells (Basis-DLM) Niedersachsen des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) in sechs Klassen reklassifiziert. In den Hochwasserrisikokarten werden diese Daten im Bereich der Risikogebiete dargestellt. Je nach Szenario, HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low), ergeben sich unterschiedliche Ausdehnungen und Risiken.Die Neuklassifizierung enthält folgende Zusammenfassungen:- Wohnbauflächen, Flächen gemischter Nutzung- Industrie- und Gewerbeflächen; Flächen mit funktionaler Prägung- Verkehrsflächen- Landwirtschaftlich genutzte Flächen; Wald, Forst- Sonstige Vegetations- und Freiflächen- Gewässer
Für die Risikoabschätzung der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurde die Landnutzung des Digitalen Landschaftsmodells (Basis-DLM) Niedersachsen des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) in sechs Klassen reklassifiziert. In den Hochwasserrisikokarten werden diese Daten im Bereich der Risikogebiete dargestellt. Je nach Szenario, HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low), ergeben sich unterschiedliche Ausdehnungen und Risiken.Die Neuklassifizierung enthält folgende Zusammenfassungen:- Wohnbauflächen, Flächen gemischter Nutzung- Industrie- und Gewerbeflächen; Flächen mit funktionaler Prägung- Verkehrsflächen- Landwirtschaftlich genutzte Flächen; Wald, Forst- Sonstige Vegetations- und Freiflächen- Gewässer
In der organischen Substanz (Humus) von Böden wird Kohlenstoff gespeichert. Zur Darstellung der Humusmengen bzw. -vorräten in Böden dient die vorliegende Karte. Die Einheit ist Tonnen pro Hektar (t/ha). Die organischen Kohlenstoffvorräte (Corg-Vorräte) ergeben sich aus dem Produkt von Humusgehalten in Masse-% - Boden, der Trockenrohdichte des Bodens und der Betrachtungstiefe in cm (hier 100cm). Bei mineralischen Böden unter Wald erfolgt die Darstellung unter Einbeziehung der Humusauflage. Grundlage sind die Geometrien und Idealprofile (Leit- und Begleitböden) der Bodenübersichtskarte 1:250.000 von Schleswig-Holsteinl. Die Nutzungsinformationen stammen aus dem Datensatz Corine-Landcover (CLC 5 2018 des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie (BKG)) und wurden für diese Karte zu 5 Klassen aggregiert. Die Attributtabelle der Karte enthält zusätzlich die Information über absolute organische Kohlenstoffvorräte der Einzelflächen. Es werden Flächen bis zu einer Mindestgröße von 1 ha dargestellt. In Siedlungsgebieten und auf stark anthropogen beeinflussten Flächen weisen die Daten höhere Unsicherheiten auf, weshalb die Kartendarstellung in diesen Bereichen ausgegraut wurde. In der Attributtabelle der Flächendaten sind die entsprechenden Angaben enthalten.
Einteilung der Landesfläche von Baden-Württemberg in quadratische Flächen mit 80km Seitenlänge. Die im RIPS-Pool verfügbaren Blattschnitteinteilungen liegen als Vektoren vor. Sie können beispielsweise als Orientierungs- und Navigationshilfen verwendet werden. Als Sachinformation ist die Bezeichnung (Nummer, Name) und das jeweilige Ausgabejahr enthalten.
Hinweis: Seit Dezember 2o24 erfasst der LGV die AFIS/ALKIS/ATKIS Daten bundeseinheitlich in der AdV-Referenzversion 7.1 im AFIS-ALKIS-ATKIS-Anwendungsschemas (AAA-AS) Version 7.1.2. Bei Fragen zu inhaltlichen Veränderungen wenden Sie sich an das Funktionspostfach: geobasisdaten@gv.hamburg.de Im Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystem (ALKIS®) werden alle Daten des Liegenschaftskatasters zusammengeführt und integriert gepflegt. Damit sind Daten der ehemaligen Liegenschaftskarte, des ehemaligen Liegenschaftsbuches und des Grenznachweises in ALKIS enthalten. Basis für ALKIS® ist ein von der Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland (AdV) entwickeltes Fachkonzept zur Führung aller Basisdaten des amtlichen Vermessungswesens (siehe Verweis). Alle Bundesländer haben sich verpflichtet einen ALKIS-Grunddatenbestand nach diesem Konzept zu führen. Daneben gibt es entsprechend dem Datenmodell länderspezifische zusätzliche Daten. Dieser Datensatz enthält ausgewählte Daten: Flurstücke, Flurstücksnummern, Gebäude, Hausnummern, Straßennamen
Outbreaks of foodborne illness linked to consumptions of fresh, or partially processed, agricultural products are a growing concern in industrialized and developing countries. The incidence of human pathogens on fresh fruits and vegetables is often related to the use of recycled wastewaster in surface irrigation as well as high amounts of animal manure in agricultural management practice. Thereby the soil inhabiting fauna plays an important role in the transport and dissemination of microorganisms. The focus of the proposed project is on nematodes, well known vectors for bacteria and viruses in soil. The major goals are to: (1) survey human pathogens in soil and on/in free-living and plant parasitic nematodes in agriculture field sites irrigated with recycled wastewater or fertilized with fresh animal manure in Israel and the Palestinian Authority, (2) assess the function of nematodes as vectors in transmitting bacteria from microbial hot spots to plants, and (3) localize bacteria on and/or within the nematode and identify bacterial factors required for survival in the nematode host. Understanding the mechanisms involved in dissemination of human pathogens by nematodes will enhance the ability to develop practical means to minimize contamination of fresh produce and increase safety in food production.
Dieser Datensatz verweist auf das GDI-DE Dokument "Architektur GDI-DE -Konventionen Metadaten, Version 2.3.2". Es wird gehostet von GDI-DE. Hier finden Sie eine Vorschau des Inhaltes: Architektur der Geodateninfrastruktur Deutschland Konventionen zu Metadaten Arbeitskreis Metadaten Version: 2.3.2 Datum: 18.12.2025 Dieses Dokument beschreibt die Konventionen zu Metadaten in der GDI-DE mit Erläuterungen und Beispielen. Koordinierungsstelle GDI-DE, Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG), Richard-Strauß-Allee 11, 60598 Frankfurt am Main Architektur der GDI-DE - Metadaten > Dokumentinformationen Dokumentinformationen BezeichnungArchitektur der Geodateninfrastruktur Deutschland - Konventionen zu Metadaten Herausgebende StelleAK Metadaten Erstellt am18.12.2025 Bearbeitungsstand☐ In Bearbeitung ☐ Vorgelegt ☐ Abgestimmt ☒ Veröffentlicht DokumentablageKollaborationsplattform GDI-DE BeteiligtePeter Kochmann (GDI-NW | Bezirksregierung Köln - Abteilung Geobasis NRW) Aytac Araz (GDI-RP | Landesamt für Vermessung und Geobasisinformation Rheinland-Pfalz, Zentrale Stelle GDI-RP) Andreas Berg (GDI-SN | Landesamt für Geobasisinformation Sachsen (GeoSN) - Geodateninf- rastruktur) Mandy Fuhrmann (GDI-BB | Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) - Geodateninfrastruktur) Dr. Rene Höfer (BfN | Bundesamt für Naturschutz - Fachgebiet Naturschutzinformation, Geoinformation, Open Data) Anja Jacobi (GDI-SN | Landesamt für Geobasisinformation Sachsen (GeoSN) - Geodateninfra- struktur) Anja Loddenkemper (Kst. GDI-NI | Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen – Landesbetrieb) Philipp Mayer (GDI-HE | Hessisches Landesamt für Bodenmanagement und Geoinformation - Kompetenzstelle Geoinformation) Stefanie Nadler (BLE | Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung – Fachzentrum für Geoinformation und Fernerkundung) Ruwei Nie (GDI-BW) | Landesamt für Geoinformation und Landentwicklung Baden-Württem- berg - Kompetenzzent-rum Geodateninfrastruktur) Michael Räder (MDI-DE | Nationalpark-Verwaltung Niedersächsisches Wattenmeer / Nieder- sächsischer Landesbetrieb für Wasserwirtschaft, Küsten- und Naturschutz) Andreas Richter (GDI-MV | Landesamt für innere Verwaltung Mecklenburg-Vorpommern – Landeskoordinierungsstelle für Geoinformationswesen) Sabine Schütze (BKG | Bundesamt für Kartographie und Geodäsie - Geodateninfrastruktur- Anwendungen) Jan Rittenbach (GDI-HH | Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung) Renate Zweer (GDI-BE | Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen - Geoinformation) Sara Biesel (Betrieb GDI-DE | Bundesamt für Kartographie und Geodäsie) Anja Litka (Kst. GDI-DE | Bundesamt für Kartographie und Geodäsie) Die Autoren danken den Personen und Institutionen, die am Entwicklungsprozess dieses Dokuments beteiligt waren. AK Metadaten - Koordinierungsstelle GDI-DE Seite 2 von 93 Architektur der GDI-DE - Metadaten > Änderungshistorie Änderungshistorie VersionDatumÄnderungErstellt von 0.9 beta27.03.2013Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEAK Metadaten 0.913.05.2014Beschluss Nr. 69 im LG GDI-DEVorsitz LG 1.0 beta17.11.2014Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEAK Metadaten 1.014.01.2015Beschluss Nr. 79 im LG GDI-DEVorsitz LG 1.1 beta21.04.2015Fehlerkorrektur Codelisten, Ergänzung Anhang 2AK Metadaten 1.1.027.07.2015Beschluss Nr. 88 im LG GDI-DEVorsitz LG 1.1.1 beta01.04.2016ATS-Referenzen und Abschnitt 1.4 eingefügt; ed. KorrekturenAK Metadaten 1.1.114.04.2016Aufbereitung zur VeröffentlichungKst. GDI-DE 1.2.0 beta04.04.2017Kategorisierung der Konventionen bzgl. INSPIRE und/oder GDI- AK Metadaten DE plus entsprechende Kennzeichnung in jedem Kapitel 1.2.0 beta18.04.2017Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEKst. GDI-DE 1.2.0 beta01.08.2017Korrekturen sowie Aktualisierung als Vorlage zur Beschlussfas- sung im LG GDI-DEAK Metadaten 1.2.030.08.2017Beschluss Nr. 103 im LG GDI-DEVorsitz LG 1.3.0 betanicht veröf- fentlichtinterne Version; Arbeitsdokument bzgl. Anpassung der Konven- AK Metadaten tionen an TG MD 2.0.1 2.0.0 beta07.03.2019Anpassung der Konventionen an TG MD 2.0.1AK Metadaten 2.0.0 beta02.04.2019Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEKst. GDI-DE 2.0.006.06.2019Beschluss Nr. 121 im LG GDI-DEVorsitz LG 2.0.112.06.2019Anpassung der Beispiele aufgrund Beschlusses im LG GDI-DEAK Metadaten 2.0.222.11.2019Redaktionelle Anpassungen (Anhang 2)AK Metadaten 2.0.305.02.2020Redaktionelle Anpassungen (Anhang 3)AK Metadaten 2.1.0 beta15.12.2021Inhaltliche und sprachliche Korrekturen, Ergänzungen und An- merkungen (alle Teile)AK Metadaten 2.1.0 beta08.02.2022Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEAK Metadaten 2.1.030.03.2022Beschluss Nr. 150 im LG GDI-DEVorsitz LG 2.1.031.03.2022Korrekturen und redaktionelle AnpassungenAK Metadaten AK Metadaten - Koordinierungsstelle GDI-DE Seite 3 von 93 Architektur der Geodateninfrastruktur Deutschland Konventionen zu Metadaten Arbeitskreis Metadaten Version: 2.3.2 Datum: 18.12.2025 Dieses Dokument beschreibt die Konventionen zu Metadaten in der GDI-DE mit Erläuterungen und Beispielen. Koordinierungsstelle GDI-DE, Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG), Richard-Strauß-Allee 11, 60598 Frankfurt am Main Architektur der GDI-DE - Metadaten > Dokumentinformationen Dokumentinformationen BezeichnungArchitektur der Geodateninfrastruktur Deutschland - Konventionen zu Metadaten Herausgebende StelleAK Metadaten Erstellt am18.12.2025 Bearbeitungsstand☐ In Bearbeitung ☐ Vorgelegt ☐ Abgestimmt ☒ Veröffentlicht DokumentablageKollaborationsplattform GDI-DE BeteiligtePeter Kochmann (GDI-NW | Bezirksregierung Köln - Abteilung Geobasis NRW) Aytac Araz (GDI-RP | Landesamt für Vermessung und Geobasisinformation Rheinland-Pfalz, Zentrale Stelle GDI-RP) Andreas Berg (GDI-SN | Landesamt für Geobasisinformation Sachsen (GeoSN) - Geodateninf- rastruktur) Mandy Fuhrmann (GDI-BB | Landesvermessung und Geobasisinformation Brandenburg (LGB) - Geodateninfrastruktur) Dr. Rene Höfer (BfN | Bundesamt für Naturschutz - Fachgebiet Naturschutzinformation, Geoinformation, Open Data) Anja Jacobi (GDI-SN | Landesamt für Geobasisinformation Sachsen (GeoSN) - Geodateninfra- struktur) Anja Loddenkemper (Kst. GDI-NI | Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen – Landesbetrieb) Philipp Mayer (GDI-HE | Hessisches Landesamt für Bodenmanagement und Geoinformation - Kompetenzstelle Geoinformation) Stefanie Nadler (BLE | Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung – Fachzentrum für Geoinformation und Fernerkundung) Ruwei Nie (GDI-BW) | Landesamt für Geoinformation und Landentwicklung Baden-Württem- berg - Kompetenzzent-rum Geodateninfrastruktur) Michael Räder (MDI-DE | Nationalpark-Verwaltung Niedersächsisches Wattenmeer / Nieder- sächsischer Landesbetrieb für Wasserwirtschaft, Küsten- und Naturschutz) Andreas Richter (GDI-MV | Landesamt für innere Verwaltung Mecklenburg-Vorpommern – Landeskoordinierungsstelle für Geoinformationswesen) Sabine Schütze (BKG | Bundesamt für Kartographie und Geodäsie - Geodateninfrastruktur- Anwendungen) Jan Rittenbach (GDI-HH | Landesbetrieb Geoinformation und Vermessung) Renate Zweer (GDI-BE | Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen - Geoinformation) Sara Biesel (Betrieb GDI-DE | Bundesamt für Kartographie und Geodäsie) Anja Litka (Kst. GDI-DE | Bundesamt für Kartographie und Geodäsie) Die Autoren danken den Personen und Institutionen, die am Entwicklungsprozess dieses Dokuments beteiligt waren. AK Metadaten - Koordinierungsstelle GDI-DE Seite 2 von 93 Architektur der GDI-DE - Metadaten > Änderungshistorie Änderungshistorie VersionDatumÄnderungErstellt von 0.9 beta27.03.2013Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEAK Metadaten 0.913.05.2014Beschluss Nr. 69 im LG GDI-DEVorsitz LG 1.0 beta17.11.2014Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEAK Metadaten 1.014.01.2015Beschluss Nr. 79 im LG GDI-DEVorsitz LG 1.1 beta21.04.2015Fehlerkorrektur Codelisten, Ergänzung Anhang 2AK Metadaten 1.1.027.07.2015Beschluss Nr. 88 im LG GDI-DEVorsitz LG 1.1.1 beta01.04.2016ATS-Referenzen und Abschnitt 1.4 eingefügt; ed. KorrekturenAK Metadaten 1.1.114.04.2016Aufbereitung zur VeröffentlichungKst. GDI-DE 1.2.0 beta04.04.2017Kategorisierung der Konventionen bzgl. INSPIRE und/oder GDI- AK Metadaten DE plus entsprechende Kennzeichnung in jedem Kapitel 1.2.0 beta18.04.2017Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEKst. GDI-DE 1.2.0 beta01.08.2017Korrekturen sowie Aktualisierung als Vorlage zur Beschlussfas- sung im LG GDI-DEAK Metadaten 1.2.030.08.2017Beschluss Nr. 103 im LG GDI-DEVorsitz LG 1.3.0 betanicht veröf- fentlichtinterne Version; Arbeitsdokument bzgl. Anpassung der Konven- AK Metadaten tionen an TG MD 2.0.1 2.0.0 beta07.03.2019Anpassung der Konventionen an TG MD 2.0.1AK Metadaten 2.0.0 beta02.04.2019Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEKst. GDI-DE 2.0.006.06.2019Beschluss Nr. 121 im LG GDI-DEVorsitz LG 2.0.112.06.2019Anpassung der Beispiele aufgrund Beschlusses im LG GDI-DEAK Metadaten 2.0.222.11.2019Redaktionelle Anpassungen (Anhang 2)AK Metadaten 2.0.305.02.2020Redaktionelle Anpassungen (Anhang 3)AK Metadaten 2.1.0 beta15.12.2021Inhaltliche und sprachliche Korrekturen, Ergänzungen und An- merkungen (alle Teile)AK Metadaten 2.1.0 beta08.02.2022Aufbereitung als Vorlage zur Beschlussfassung im LG GDI-DEAK Metadaten 2.1.030.03.2022Beschluss Nr. 150 im LG GDI-DEVorsitz LG 2.1.031.03.2022Korrekturen und redaktionelle AnpassungenAK Metadaten AK Metadaten - Koordinierungsstelle GDI-DE Seite 3 von 93
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 617 |
| Europa | 9 |
| Global | 3 |
| Kommune | 45 |
| Land | 429 |
| Weitere | 19 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 453 |
| Zivilgesellschaft | 5 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 4 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 448 |
| Hochwertiger Datensatz | 12 |
| Kartendienst | 1 |
| Repositorium | 3 |
| Text | 181 |
| Umweltprüfung | 7 |
| WRRL-Maßnahme | 2 |
| unbekannt | 433 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 202 |
| Offen | 788 |
| Unbekannt | 103 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 762 |
| Englisch | 439 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 55 |
| Bild | 12 |
| Datei | 118 |
| Dokument | 172 |
| Keine | 460 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 14 |
| Webseite | 478 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1093 |
| Lebewesen und Lebensräume | 935 |
| Luft | 441 |
| Mensch und Umwelt | 1093 |
| Wasser | 469 |
| Weitere | 1081 |