Die HQ1000 stellt die Landnutzung der überschwemmten Flächen bei Ereignisse dar. FlaecheEXT_generalisiert. Zur Beachtung, die Flächen mit dem APSFR-Code 9999 sind die Überschwemmungsflächen berechnet, aber sie wurden nicht im Rahmen der HWRMRL als Gefahrengebiete bzw. Risikogebiete ausgewiesen und daher auch nicht gemeldet.
Die Bodenschätzung der Finanzverwaltung produziert Karten des Ertragspotentials landwirtschaftlich genutzter Standorte mit besonders hoher Auflösung, indem sie bodenkundliche Parameter im Gelände aufnimmt und kartiert. Die Daten der Bodenschätzung sind bodenkundlich auswertbar und dienen u. a. praxisnahen Fragestellungen in der Raumordnung, der Flurneuordnung, der Landwirtschaft und der Erstellung von Bodenfunktionskarten. Bodenschätzungsdaten sind Teil des Katasters und stehen interessierten Nutzern in digitaler Form zur Verfügung.
Lage des einzigen, bekannten Lößvorkommens im Saarland, das im Moseltal östlich von Perl von BECKER (1968) beschrieben wurde. Daten wurden ins GDZ importiert und dort als Werte der Multifeatureklasse Boden Substrat modelliert, die sich zusammen setzt aus der flächenhaften Featureklasse GDZ2010.A_gysub, der punkthaften Featureklasse GDZ2010.P_gysub und der Businesstabelle mit den Werten (GDZ2010.gysub); anschließend wurden die Flächen aus der GDZ2010.A_gysub mit Werten für den Parameter Substrate Loess für den Betrachtungsraum Saarland exportiert in die File Geodatabase GDZ_GDB. Attributbezeichnung s. Zugriff URL.
Die Hochwassergefahrenkarte HQ Extrem stellt das Ausmaß von Überschwemmungen (Überflutungsflächen und die Wassertiefe) bei Ereignissen dar, die im statistischen Mittel sehr viel seltener als alle 100 Jahre auftreten können, also ein Hochwasserszenario geringer Wahrscheinlichkeit. Die Wassertiefe wird in den Gefahrenkarten in fünf Stufen mit unterschiedlichen Blautönen dargestellt. Die gleichen Stufen in Gelbtönen kennzeichnen Gebiete hinter Hochwasserschutzanlagen. Damit soll auf das Restrisiko hinter Dämmen und Deichen aufmerksam gemacht werden. Attribute: KLASSE: Tiefenklasse (1 - 5, in geschützten Bereichen 10 - 15) TIEFE: Tiefenklasse (Textbeschreibung) GEWAESSER: Gewässername GEWKZ: Gewässerkennziffer nach LAWA Zur Beachtung, die Flächen mit dem APSFR-Code 9999 sind die Überschwemmungsflächen berechnet, aber sie wurden nicht im Rahmen der HWRMRL als Gefahrengebiete bzw. Risikogebiete ausgewiesen und daher auch nicht gemeldet.
Die Hochwassergefahrenkarte HQ 100 stellt das Ausmaß von Überschwemmungen (Überflutungsflächen und die Wassertiefe) bei Ereignissen dar, die im statistischen Mittel alle 100 Jahre auftreten können, also ein Hochwasserszenario mittlerer Wahrscheinlichkeit. Die Wassertiefe wird in den Gefahrenkarten in fünf Stufen mit unterschiedlichen Blautönen dargestellt. Die gleichen Stufen in Gelbtönen kennzeichnen Gebiete hinter Hochwasserschutzanlagen. Damit soll auf das Restrisiko hinter Dämmen und Deichen aufmerksam gemacht werden. Attribute: KLASSE: Tiefenklasse (1 - 5, in geschützten Bereichen 10 - 15) TIEFE: Tiefenklasse (Textbeschreibung) GEWAESSER: Gewässername GEWKZ: Gewässerkennziffer nach LAWA. Zur Beachtung, die Flächen mit dem APSFR-Code 9999 sind die Überschwemmungsflächen berechnet, aber sie wurden nicht im Rahmen der HWRMRL als Gefahrengebiete bzw. Risikogebiete ausgewiesen und daher auch nicht gemeldet.
Der WMS-Dienst "Biostratigraphische Datierungen - WMS" des LBEG wird vom BGR-Geoportal für einen besseren Überblick über niedersächsische Bohrungen genutzt. Die Metadaten des Dienstes finden Sie unter der folgenden URL: https://nibis.lbeg.de/geonetwork/srv/ger/catalog.search#/metadata/381fda1b-8085-411f-9c34-f871f4242a98
Standortskarte Wald Saarland Standortskartierung: LFNR: 1 usw. NUMMER: des Standorttyps Digitalisierung NAME: Kürzel des Standortstyps TYP: Langtext des Standorttyps, TROPHIE und FRISCHE (numerisch und als Text).
Within the GeoEra research project "3D Geomodeling for Europe” (3DGEO-EU, 2018-2021), a harmonized cross-border seismic velocity model for time-depth conversion was developed, covering main parts of the Danish, German, and northern Dutch North Sea. The model was created through collaboration between the Netherlands Organization for Applied Scientific Research (TNO, NL), the Geological Survey of Denmark and Greenland (GEUS, DK) and the Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR, GER). The transnational velocity model combines a V0-K layer-cake velocity model for Cenozoic and Mesozoic units with a Vint-DeltaT velocity model used for the Zechstein interval. In total, seven main stratigraphic layers were selected by the project partners to build the velocity model. As input data, velocity information gathered from 724 wells was used. For the Entenschnabel region covering the northwestern part of the German North Sea sector and adjacent areas in Denmark and the Netherlands, the original layer-cake velocity model compiled in Petrel (Doornenbal et al., 2021) was converted into two seismic velocity volumes with average velocities using Paradigm SeisEarth (Thöle et al., 2021). One volume was computed with salt structures modeled as vertical shapes, consistent with the original Petrel model, while the other was modeled without salt structures down to the base of the Triassic to correct for velocity pull-down effects beneath salt dome overhangs. For details on the creation of the transnational velocity model and the seismic velocity volumes, the reader is referred to Doornenbal et al. (2021), Thöle et al. (2021) and Bense et al. (2022). Doornenbal, H., den Dulk, M., Thöle, H., Jähne-Klingberg, F., Britze, P. & Jakobsen, F. (2021): Deliverable 3.7 – A harmonized cross-border velocity model. GEOERA 3DGEO-EU; 3D Geomodeling for Europe; project number GeoE.171.005, Report. Thöle, H., Jähne-Klingberg, F., Doornenbal, H., den Dulk, M., Britze, P. & Jakobsen F. (2021): Deliverable 3.8 – Harmonized depth models and structural framework of the NL-GER-DK North Sea. GEOERA 3DGEO-EU; 3D Geomodeling for Europe; project number GeoE.171.005, Report. Bense, F., Deutschmann, A., Dzieran, L., Hese, F., Höding, T., Jahnke, C., Lademann, K., Liebsch-Dörschner, T., Müller, C.O., Obst, K., Offermann, P., Schilling, M., Wächter, J. (2022): Potenziale des unterirdischen Speicher- und Wirtschaftsraumes im Norddeutschen Becken (TUNB) - Phase 2: Parametrisierung. Abschlussbericht. Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR), p. 193.
Darstellung der Lage der IED-Betriebe des Saarlandes (zugeordnet zu den Betrachtungsräumen nach WRRL) von denen bei Überschwemmung eine störfallbedingte Verunreinigung ausgehen kann. Integrierte Vermeidung und Verminderung der Umweltverschmutzung (IVU-Richtlinie). Attribute: GEWAESSER: Gewässername BETRIEB: Name des Betriebes GEMEINDE: Gemeindenamen GEMARKUNG: Name der Gemarkung GEWKZ: Gewässerkennziffer
This product shows globally the daily snow cover extent (SCE). The snow cover extent is the result of the Global SnowPack processor's interpolation steps and all data gaps have been filled. Snow cover extent is updated daily and processed in near real time (3 days lag). In addition to the near real-time product (NRT_SCE), the entire annual data set is processed again after the end of a calendar year in order to close data gaps etc. and the result is made available as a quality-tested SCE product. There is also a quality layer for each day (SCE_Accuracy), which reflects the quality of the snow determination based on the time interval to the next "cloud-free" day, the time of year and the topographical/geographical location. The “Global SnowPack” is derived from daily, operational MODIS snow cover product for each day since February 2000. Data gaps due to polar night and cloud cover are filled in several processing steps, which provides a unique global data set characterized by its high accuracy, spatial resolution of 500 meters and continuous future expansion. It consists of the two main elements daily snow cover extent (SCE) and seasonal snow cover duration (SCD; full and for early and late season). Both parameters have been designated by the WMO as essential climate variables, the accurate determination of which is important in order to be able to record the effects of climate change. Changes in the largest part of the cryosphere in terms of area have drastic effects on people and the environment. For more information please also refer to: Dietz, A.J., Kuenzer, C., Conrad, C., 2013. Snow-cover variability in central Asia between 2000 and 2011 derived from improved MODIS daily snow-cover products. International Journal of Remote Sensing 34, 3879–3902. https://doi.org/10.1080/01431161.2013.767480 Dietz, A.J., Kuenzer, C., Dech, S., 2015. Global SnowPack: a new set of snow cover parameters for studying status and dynamics of the planetary snow cover extent. Remote Sensing Letters 6, 844–853. https://doi.org/10.1080/2150704X.2015.1084551 Dietz, A.J., Wohner, C., Kuenzer, C., 2012. European Snow Cover Characteristics between 2000 and 2011 Derived from Improved MODIS Daily Snow Cover Products. Remote Sensing 4. https://doi.org/10.3390/rs4082432 Dietz, J.A., Conrad, C., Kuenzer, C., Gesell, G., Dech, S., 2014. Identifying Changing Snow Cover Characteristics in Central Asia between 1986 and 2014 from Remote Sensing Data. Remote Sensing 6. https://doi.org/10.3390/rs61212752 Rößler, S., Witt, M.S., Ikonen, J., Brown, I.A., Dietz, A.J., 2021. Remote Sensing of Snow Cover Variability and Its Influence on the Runoff of Sápmi’s Rivers. Geosciences 11, 130. https://doi.org/10.3390/geosciences11030130
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