Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 10 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 105 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
The CSDL01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;)
Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 25 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessung (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 255 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
The ISCD09 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10756;Feuchtwangen-Heilbronn;10761;Weißenburg;10765;Roth;10771;Kümmersbruck;10777;Gelbelsee;10782;Waldmünchen;10796;Zwiesel;10803;Freiburg;10818;Klippeneck;10827;Meßstetten;10837;Laupheim;10840;Ulm-Mähringen;10850;Harburg;10853;Neuburg/Donau (Flugplatz);10856;Lechfeld;10857;Landsberg (Flugplatz);10860;Ingolstadt (Flugplatz);10863;Weihenstephan-Dürnast;10865;München-Stadt;10872;Gottfrieding;10875;Mühldorf;10945;Leutkirch-Herlazhofen;10954;Altenstadt;10963;Garmisch-Partenkirchen;10970;Bichl;10982;Chieming;)
The ISCD01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;)
The CSDL07 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10454;Wernigerode;10458;Harzgerode;10460;Artern;10466;Halle-Kröllwitz;10471;Leipzig-Holzhausen;10474;Wittenberg;10480;Oschatz;10490;Doberlug-Kirchhain;10495;Hoyerswerda;10519;Bonn-Roleber;10520;Andernach;10526;Marienberg, Bad;10534;Hoherodskopf/Vogelsberg;10537;Neu-Ulrichstein;10540;Eisenach;10542;Hersfeld, Bad;10552;Schmücke;10557;Neuhaus am Rennweg;)
Der menschengemachte Klimawandel bedroht langfristig die Stabilität der Ökosysteme des Planeten, und damit auch die Stabilität der menschlichen Gesellschaft durch Verknappung von Wasser, Nahrung und Lebensraum. Insbesondere die landwirtschaftliche Nahrungsmittelproduktion blickt einer ungewissen Zukunft entgegen und es besteht erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich geeigneter Klimaschutzstrategien. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Identifizierung von geeigneten Bewirtschaftungsmaßnahmen und betrieblichen Strategien zur Optimierung der Pflanzenproduktion im Sinne des Klimaschutzes. Das Projekt ModOKlim verfolgt dabei vorrangig folgende wissenschaftliche Ziele: (i) die verlässliche Reproduktion von räumlichen und zeitlichen Mustern der Produktivität landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland über die vergangenen 30 Jahre mit Hilfe von Agrarökosystemmodellen, (ii) die deterministische Projektion der Ertragsaussichten und damit verbundener THG-Emissionen landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland, (iii) die Szenarienanalyse mit Hilfe von biophysikalischen und ökonomischen Modellen zur Beurteilung von Erfolgsaussichten von Klimaschutzstrategien in Richtung von profitablen, klimaangepassten und artenreichen Anbausystemen und (iv) die Integration des aktuellsten Stands der Wissenschaft in Bezug auf die probabilistische Projektion von Extremwetterereignissen in die Projektionen der deterministischen Modelle. Ziel des Arbeitspakets 1 ist die Analyse des Auftretens ertragsrelevanter Extremwetter für landwirtschaftliche Kulturen in Vergangenheit und Zukunft. Mit Hilfe eines objekt-orientierten Ansatzes basierend auf Radardaten wird am KIT untersucht, bei welchen Umgebungsbedingungen sich schaden-relevante Hagelstürme bilden und wie sich diese Bedingungen in einem zukünftigen Klima verändern. Durch den objekt-orientierten Ansatz und Verfahren des maschinellen Lernens werden robustere Trendaussagen erwartete im Vergleich zu den bisher verwendeten Methoden.
Heftige Niederschlagsereignisse sind für Schäden in Höhe von Milliarden Euros verantwortlich und verursachen jährlich Hunderte von Verletzten und Todesfällen in Europa und weltweit. Eisgewitter im Winter, Hagel, Eisregen, extreme Regenfälle aus Gewittern im Sommer sowie dadurch verursachtes Hochwasser und Erdrutsche sind die schädlichsten Wetterereignisse auf unserem Kontinent mit schweren ökologischen, ökonomischen und sozialen Folgen. Deshalb ist die kurzfristige Vorhersage von Form, Intensität und Verlagerung solcher konvektiven Wolken- und Niederschlagssysteme von großer Bedeutung. Numerische Wettermodelle und Fernerkundungsgeräte, wie z. B. der Niederschlagsradar, liefern fehlerbehaftete Wetterprognosen, da die Mikrophysik von Mischphasenwolken- und Niederschlagsteilchen nur unvollständig beschrieben sind. Vor allem wird eine korrekte Darstellung des Schmelzprozesses von Schnee, Hagel und Graupel für diese Wettersysteme benötigt. Das Ziel des HydroCOMET Projekts ist es, Parametrisierungen der wichtigsten physikalischen Eigenschaften von schmelzenden Eis-Hydrometeoren bereitzustellen. Diese beschreiben die kontinuierlich variierende Form, die Fallgeschwindigkeit und den Flüssigwasseranteil der Hydrometeore während ihres Schmelzens. Weiterhin werden die Auswirkungen von Turbulenz in der Luftströmung und von Kollisionen zwischen dem schmelzenden Hydrometeor und unterkühlten Wassertropfen untersucht. Die Experimente werden im Mainzer vertikalen Windkanal durchgeführt, der eine einzigartige Plattform zur Untersuchung einzelner Wolken- und Niederschlagsteilchen unter realen atmosphärischen Bedingungen darstellt. Die neuen Parametrisierungen der mikrophysikalischen Eigenschaften von schmelzenden Eis-Hydrometeoren aus den HydroCOMET Experimenten werden in Niederschlagsmodellen und Radaralgorithmen verwendet.
Bedeutung des Projekts für die Praxis: - Falsche Bewirtschaftungsintensität bedeutet für ca.30.000 Milchviehbetriebe mittelfristig einen enormen wirtschaftlichen Schaden (über 70 Mio. Euro jährlich) - Überzogene Leistungsansprüche an die Wiederkäuer führen dazu, dass das betriebliche System nicht mehr kreislaufbasiert laufen und negative Umweltwirkungen auftreten können - Ökonomische Bewertung der Bewirtschaftungsintensität kann die Standortanpassung fördern und dadurch eine Steigerung der wirtschaftlichen Effizienz der grünlandbasierten Milchproduktion erreichen - Dokumentation objektiver Veränderungen auf Dauerwiesen sind für die Beratung, aber vor allem für die Landwirte selbst essentiell, um durch die maßgeschneiderte Auswahl von Bewirtschaftungsmaßnahmen und -intensitäten eine nachhaltige Aufrechterhaltung der umweltgerechten Produktivität zu gewährleisten - Neue Erkenntnisse können unter Berücksichtung maßgeblicher Kriterien die Beratung für die Grünland- und Viehwirtschaft deutlich verbessern, weil eine regionalisierte Beratung möglich wird - Basis für künftige Förderungsprogramme für Dauergrünland, welche in der Lage wären auf die regionalen Standortunterschiede (Boden, Klima, Wasser, Produktionskosten) Rücksicht zu nehmen - Daten und Versuchsergebnisse sind für den Unterricht an den Landwirtschaftlichen Fachschulen von großem Wert, weil die Schüler unmittelbar von der Forschungskooperation profitieren können. Fortschritte bei Tierzüchtung und Milchviehmanagement führten zur Steigerung der Milchleistung von 1995 auf 2016 um 2.227 kg Milch/Kuh und Jahr, das entspricht einem jährlichen Zuwachs von ca. 106 kg. Laut Rinderzucht Austria (ZAR) lag die durchschnittliche Milchleistung der österreichischen Kontrollkühe im Jahr 2016 bei (75 % der gesamten Population) bei ca. 7.425 kg Milch. Diese Entwicklung fordert zwingend eine parallele Leistungsverbesserung der pflanzenbaulichen Seite auf den Grünlandflächen. Den Dauerwiesen werden in Abhängigkeit von vielen Einflussfaktoren Grenzen im Hinblick auf Ertrag und Qualität aufgezeigt, sodass die Kluft zwischen geforderter Produktivität und effektiv erzieltem Ergebnis sehr groß werden kann. Die Leistungsfähigkeit des Dauergrünlandes wird durch die Wahl der Bewirtschaftungsmaßnahmen, aber auch durch die gegebenen Wetterbedingungen (Sommertrockenheit, Starkregen, Hagel, etc.) sehr stark beeinträchtigt. Das komplexe Ökosystem Wiese (Pflanzenbestand, Insekten, Tiere) reagiert auf die Einflüsse unterschiedlicher Faktoren mit einer positiven oder negativen Veränderung von diversen Kennwerten, welche sich jedoch oft erst durch eine langfristige Beobachtung verifizieren lassen. Die nachhaltige Sicherstellung einer umweltgerechten Bewirtschaftung und ökonomischen Produktivität von Dauerwiesen erfordert daher ein ausgewogenes Bewirtschaftungsmanagement durch das Zusammenspiel von Nutzungshäufigkeit, Düngungsintensität und Pflegemaßnahmen, welche auf den Standort angepasst sein sollten. Text gekürzt
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 122 |
| Kommune | 6 |
| Land | 89 |
| Wissenschaft | 1 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
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| Daten und Messstellen | 4 |
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|---|---|
| Boden | 138 |
| Lebewesen und Lebensräume | 173 |
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