The Floods Directive (FD) was adopted in 2007 (https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex:32007L0060). The purpose of the FD is to establish a framework for the assessment and management of flood risks, aiming at the reduction of the adverse consequences for human health, the environment, cultural heritage and economic activity associated with floods in the European Union. ‘Flood’ means the temporary covering by water of land not normally covered by water. This shall include floods from rivers, mountain torrents, Mediterranean ephemeral water courses, and floods from the sea in coastal areas, and may exclude floods from sewerage systems. This reference spatial dataset, reported under the Floods Directive, includes the areas of potential significant flood risk (APSFR), as they were lastly reported by the Member States to the European Commission, and the Units of Management (UoM).
Das Projekt 'Bäume als Indikatoren für die urbane Wärmeinsel (BIWi)' ist eine Vorstudie, in der an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten Berlins, der Stadt Deutschlands mit dem größten innerstädtischen Wärmeinseleffekt (urban heat island, UHI), mittels dendroklimatologischer Methoden Chronologien zu verschiedenen Jahrringparametern (Jahrringbreite JRB, Weiserjahrkataloge, holzanatomische Merkmale) erzeugt und analysiert werden. Das Ziel ist es zu untersuchen, mit welcher Güte und Sicherheit welche Wuchsmerkmale auf Einflüsse des UHI-Effektes zurückzuführen sind. Ausgehend von in Dendroklimatologie und Zeitreihenanalytik anerkannten und häufig erfolgreich angewandten Methoden zur Messtechnik, Datenaufbereitung und Datenanalyse soll ein Methodenverbund aus Korrelations-, Regressions-, Hauptkomponenten- und Extremjahranalysen für urbane Räume entwickelt werden, um an verschiedenen Standorten die Wachstumsfaktoren für die im Mittel herrschenden Klimabedingungen, wie auch für extreme Wetterlagen (Trocken- oder Hitzeperioden, Smoglagen) zu bestimmen und zu hierarchisieren. Dazu werden an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten an insgesamt ca. 150 Bäumen Chronologien zur Jahrringbreite wie auch Kataloge zu extremen Wuchsreaktionen und holzanatomischen Merkmalen (Frostringe, Dichteschwankungen, u.a.) generiert. Im Vergleich mit Standorten aus dem Berliner Umland werden die Effekte der UHI abschließend von den allgemeinen klimatischen Wachstumsfaktoren getrennt. Insbesondere für diesen Teilschritt ist neben der Analyse spezifischer Stadtbaumarten (Platane, Ahorn, Winterlinde oder ähnlichen) auch die von sogenannten waldbildenden Baumarten wie etwa Eiche, Buche oder Kiefer in der Stadt von Bedeutung, um die gefundenen Stadt-Umland-Diversitäten nicht durch artspezifische Unterschiede zu verwischen. Die in der Vorstudie gewonnenen Ergebnisse werden im Rahmen zweier Masterarbeiten ausgewertet und interpretiert und überdies in einem international anerkannten Fachjournal veröffentlicht. Bisher vorliegende Studien setzen die Dendroklimatologie erfolgreich ein, um das Wachstum urbaner Bäume zu analysieren. Die Innovation des Projektes BIWi beruht auf der erstmaligen Nutzung der Bäume und der dendroklimatologischen Techniken für die Analyse stadtklimatologischer Fragestellungen, insbesondere der räumlichen und zeitlichen Entwicklung der UHI. Im Erfolgsfalle dient diese Vorstudie dazu, in einem größer angelegten Folgeprojekt das übergeordnete Ziel zu verfolgen, ein Verfahren zur Untersuchung der räumlichen Verbreitung und raumzeitlichen Entwicklung von UHIs mit Hilfe dendroökologischer Datensätze zu entwickeln. Perspektivisch kann so dazu beizutragen werden retrospektiv und projektiv Aussagen zur Entwicklung von UHIs vor dem Hintergrund sich ändernder klimatischer, demographischer und städteplanerischer Entwicklungen zu treffen.
The 'GISCO NUTS 2021' data set represents the NUTS 2021 regulation and statistical regions by means of multipart polygon, polyline and point topology. The NUTS geographical information is completed by attribute tables and a set of cartographic help lines to better visualize multipart polygonal regions. The NUTS nomenclature is a hierarchical classification of statistical regions defined by Eurostat. The NUTS classification subdivides the EU economic territory into 3 statistical levels. The NUTS 2021 classification has been established through the Commission Delegated Regulation 2019/1755, which entered into force on 8th August 2019 and applies from 1st January 2021. A non official NUTS-like classification has been defined for the EFTA countries and the candidate countries. At present, six scale ranges (100K, 1M, 3M, 10M and 20M, 60M) are maintained in the GISCO geodatabase. The polygon and boundary classes delineate the regions, while the points provide an anchor for each region. Associated tables contain basic information such as the name of the region. The public data set will be available at 1M, 3M, 10M, 20M, 60M, while the full data set at 100K is restricted. The data set covers EU Member States, EFTA countries, EU candidate countries and the UK. Following the departure of the UK from the European Union, the UK is no longer flagged as an EU Member State but retains its place in the NUTS and statistical regions data set. This dataset (NUTS_2021) is derived from the EuroBoundary Map 2020 (EBM2020) from Eurogeographics as well as GISCO NUTS 2016 (from Türkiye). The list of NUTS2021 codes including changes with respect to NUTS2016 is available on https://ec.europa.eu/eurostat/documents/345175/629341/NUTS2021.xlsx. The public metadata for NUTS 2021 released by Eurostat is available here: https://gisco-services.ec.europa.eu/distribution/v2/nuts/nuts-2021-metadata.xml. This revision (May 2021) includes minor changes in the dataset such as (see https://gisco-services.ec.europa.eu/distribution/v2/nuts/nuts-2021-release-notes.txt): * 2020-10-05 Point snapping is disabled in all datasets, number of decimals increased for 01M datasets. * 2020-11-18 Inclusion of Jan Mayen and Svalbard in to Norways Statistical Regions. Amendment to Serbia NUTS BN line status. * 2020-12-05 Fixed broken utf-8 encoding. * 2021-03-15 Added LAU 2011,2012,2013,2014,2015,2020 * 2021-04-26 Fixed country labels 2001, 2006 (incorrect Kosovo coordinates) IMPORTANT NOTE: Additional information, including the conditions of use and acknowledgement notice is included in the document provided with the dataset "GISCO NUTS 2021 Additional Information.pdf". Public access to this data set is restricted due to intellectual property rights. It shall only be used internally by the EEA, its ETCs and subcontractors working on behalf of the EEA. This metadata has been slightly adapted from the original metadata information provided by Eurostat (European Commission) and is to be used only for internal EEA purposes. An introduction to the NUTS classification is available here: http://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/overview.
Die Anzahl der verfügbaren Wolkenkondensationskerne (CCN) beeinflusst maßgeblich die mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften, wie z.B. die Wolkentropfenanzahlkonzentration (CDNC) und deren Größenverteilung. CDNC und die Tropfengröße steuern sowohl die Strahlungseigenschaften als auch die Lebensdauer von Wolken. Dies wirkt sich komplex auf die Energiebilanz der Erde aus. Aktuelle Klimamodelle basieren häufig auf Annahmen über CCN Anzahlkonzentrationen und andere CCN bezogene Eigenschaften (z.B. Hygroskopizität), da für viele Regionen auf der Erde repräsentative Daten fehlen. Wenn vorhanden, handelt es sich bei diesen CCN Daten um bodengebundene Messungen, welche somit nicht - mit Ausnahme von Bergstationen - in der für Wolkenbildungsprozesse relevanten Höhe durchgeführt wurden. Für die Karibikregion wurde gezeigt, dass die bodengebundenen CCN Messungen für die gesamte marine Grenzschicht repräsentativ zu sein scheinen also auch für die Wolkenbildungsregionen. Im hier vorgeschlagenen Projekt wollen wir überprüfen, ob bodengebundene CCN Messungen auch in anderen Erdregionen repräsentativ sind für die CCN Anzahl in der Wolkenbildungsregion, und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Dies würde die Anwendung von CCN Daten in Modellen stark vereinfachen. Dazu wird die Gültigkeit der Beobachtungen in der Karibik, in zwei gegensätzlichen Umgebungen getestet werden, einmal in einer marinen und einmal in einer kontinentalen Umgebung. Die Messkampagne zu marinen CCN soll auf den Azoren (Portugal) durchgeführt werden. Wir werden kontinuierlich verfügbare CCN Daten von der Azoren Eastern Nordatlantik (ENA) Station auf der Insel La Graciosa (auf Meereshöhe) mit Daten von der Bergstation Pico (Pico Island, 2225 m ü.d.M.) kombinieren. Ergänzend werden CCN und CDNC Messungen auf der Helikopter-Messplattform (ACTOS) durchgeführt, um die vertikale Lücke zwischen den Meeresspiegel- und Bergmessungen zu schließen. Die kontinentalen bodengebundenen CCN Messungen werden kontinuierlich an der ACTRIS Station Melpitz durchgeführt. Die vertikale CCN und CDNC Verteilung wird in Melpitz mit Hilfe eines Ballons in mehreren einwöchigen Kampagnen einmal pro Jahreszeit gemessen werden. Darüber hinaus werden wir mit Hilfe der Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsmetrik (ACI) die in der Wolke in-situ gemessen CCN Eigenschaften (das heißt Anzahl und Hygroskopizität) mit den CDNC quantitativ verbinden. Es wird außerdem eine Sensitivitätsstudie mit einem Cloud-Parcel Model durchgeführt, welches durch die realen Messungen in der Atmosphäre angetrieben werden wird. Dies wird einen Einblick in das Übersättigungsregime von frisch gebildeten Wolken gewähren.Die CCN Daten selbst, die Erkenntnisse zu CCN Eigenschaften und ihrer vertikalen Verteilung sowie die quantitative Verbindung zwischen CCN und CDNC werden im Hinblick auf das Verständnis und die Modellierung der Wolkentropfenaktivierung sowie der mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften von außerordentlichem Wert sein.
Gletscher sind bedeutende Speicher organischen Kohlenstoffs (OC) und tragen zum Kohlenstofffluss vom Festland zum Meer bei. Aufgrund des Klimawandels wird eine Intensivierung dieser Flüsse erwartet. Der Export von OC aus Gletschern wurde weltweit in verschiedenen Regionen quantifiziert, trotzdem liegen keine vergleichbaren Daten für Island vor, obwohl sich dort die größte europäische außerpolare Eiskappe befindet. Um die globalen Prognosen der glazialen Kohlenstofffreisetzung zu verbessern, ist es das Ziel dieses Pilotprojektes, den Export von gelöstem und partikulärem organischen Kohlenstoff (DOC, POC) aus Islands Gletschern erstmalig zu quantifizieren und neue Kooperationen mit isländischen Wissenschaftler/innen für gemeinsame zukünftige Forschungsprojekte aufzubauen. Hierzu werden 4 Feldkampagnen zu unterschiedlichen Jahreszeiten sowie Treffen mit isländischen Kollegen/innen durchgeführt. In jeder Feldkampagne werden von 23 Gletschern der Eiskappen Vatnajökull, Langjökull, Hofsjökull, Myrdalsjökull und Snaeellsjökull Eisproben entnommen, um die biogeochemische Diversität des glazialen OC zu charakterisieren sowie dessen Export in Verbindung mit Massenbilanzen zu quantifizieren. In Gletscherbächen werden Wasserproben entnommen, um den Austrag von OC direkt am Gletschertor zu bestimmen sowie die Kohlenstoffflüsse entlang von 6 Gletscherbächen mit unterschiedlicher Länge (2 km bis 130 km) beginnend am Gletschertor bis zur Mündung zu untersuchen. Wie sich der Gletscherrückgang langfristig auf ein Gletscherbachökosystem auswirkt, wird durch die taxonomische Bestimmung von Makroinvertebraten im Vergleich zur Bestimmung von Prof. Gíslason aus dem Jahre 1997 beurteilt. Gleichzeitig werden in diesem Gletscherbach Wasserproben zum eDNA-Barcoding entnommen, um eine rasche und gering invasive Methode zur laufenden Beobachtung des zukünftigen Einflusses der Gletscherrückgang zu entwickeln. Vor Ort werden Wassertemperatur, elektr. Leitfähigkeit, pH-Wert, gelöster Sauerstoff, Trübung und Chlorophyll alpha gemessen. Innovative Labormethoden (HPLC, DNA-Barcoding, Picarro, GC, TOC) werden zur Analyse des OC im Eis und Wasser (DOC, DIC, POC, Fluoreszenz, Absorption), der Nährstoffe (P-PO4, N-NO3, N-NO2, N-NH4), stabiler Isotope (18O, 2H), Chlorophyll alpha, CO2 und aquatischen Organismen eingesetzt. Die Anwendung statistischer Methoden (Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse) basierend auf Anregungs- und Emissionsmatrizen erlauben die Quellen des OC im Gletschereis sowie -schmelzwasser zu bestimmen und die räumliche Vielfalt des OC zu erklären. Das gewonnene Wissen wird zur Verbesserung globaler Prognosen glazialer Kohlenstofffreisetzung beitragen sowie einen intensiven Einblick in das glaziale Ökosystem geben. Für die antragstellenden Nachwuchswissenschaftler/innen entstehen vielversprechende Kooperationen mit isländischen Wissenschaftlern/innen, fokussierend auf die zeitlichen sowie räuml. Aspekte der glazialen Kohlenstoffflüsse sowie das Ökosystem Gletscher
The Urban Waste Water Treatment Directive concerns the collection, treatment and discharge of urban waste water and the treatment and discharge of waste water from certain industrial sectors. The objective of the Directive is to protect the environment from the adverse effects of the above mentioned waste water discharges. This series contains time series of spatial and tabular data covering Agglomerations, Discharge Points, and Treatment Plants.
This series refers to datasets related to the potential occurrence of a climate-induced physical event or trend that may cause loss of life, injury, or other health impacts, as well as damage and loss to property, infrastructure, livelihoods, service provision, ecosystems and environmental resources. It includes datasets on flooding, drought, urban heat island and heatwaves, extreme temperatures and precipitations, fire danger as well as climate suitability for vectors of infectious diseases. The datasets are part of the European Climate Adaptation Platform (Climate-ADAPT) accessible here: https://climate-adapt.eea.europa.eu/
This database contains a number of integrated national climate and energy policies and measures (PaM) implemented or planned by European countries to reduce greenhouse gas emissions, and achieve climate and energy targets. This data is reported in accordance with the Governance Regulation (2018/1999) Articles 17 and 18. Most of these PaMs have been additionally reported to the European Commission via National Energy and Climate Plans (NECPs) or to the United Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) Biennial Transparency Reports (BTR). Only Estonia, Ireland, Sweden updated their data in 2024. This dataset consists of the updated data for these countries and then the latest reported data from the other EU27 countries in 2023. This dataset only includes core reporting elements from Implementing Regulation 2020/1208 Annex XXIV and Implementing Regulation 2022/2299 Annex IX and not all additional energy related reported information as normally required under the National Energy and Climate Progress Reporting (NECPR) requirements - as this data is only mandated on a biennial basis.
Dieses Projekt ist vorerst nur geplant. Auf einer Veranstaltung am 13. Juli 2009 in München haben zwölf europäische Unternehmen zusammen mit der DESERTEC Foundation ein Memorandum of Understanding zur Gründung einer Desertec Industrial Initiative Planungsgesellschaft (DII) unterzeichnet. Die DII Planungsgesellschaft soll bis zum 31. Oktober 2009 als GmbH nach deutschem Recht gegründet werden. Ziel dieser Initiative ist die Analyse und Entwicklung von technischen, ökonomischen, politischen, gesellschaftlichen und ökologischen Rahmenbedingungen zur CO2-freien Energieerzeugung in den Wüsten Nordafrikas. Dieses von der TREC-Initiative des Club of Rome entwickelte DESERTEC-Konzept beschreibt die Perspektiven einer nachhaltigen Stromversorgung für alle Regionen der Welt mit Zugang zum Energiepotenzial von Wüsten. Die Gründungsunternehmen der DII, deren regionaler Fokus auf Europa, dem Nahen Osten und Nordafrika (MENA) liegt, werden sein: ABB, ABENGOA Solar, Cevital, Deutsche Bank, E.ON, HSH Nordbank, MAN Solar Millennium, Münchener Rück, M+W Zander, RWE, SCHOTT Solar, SIEMENS. Zu den wesentlichen Zielen der DII gehören auch die Erarbeitung konkreter Geschäftspläne und darauf aufbauender Finanzierungskonzepte sowie der Anstoß zu industriellen Vorbereitungen zum Bau einer Vielzahl vernetzter und über die MENA-Region verteilter solarthermischer Kraftwerke. Diese Energiequellen sollen durch ein internationales verlustarmes Hochspannungsgleichstromleitungsnetz (HGÜ) verbunden werden mit anderen regenerativen Energieerzeugern von Island bis Arabien. Es wird angestrebt, einen Anteil von rund 15 Prozent des Strombedarfs von Europa und einen erheblichen Anteil des Strombedarfs für die Erzeugerländer zu produzieren. Alle Tätigkeiten der DII sind darauf ausgerichtet, umsetzungsfähige Investitionspläne innerhalb von drei Jahren nach Gründung zu erstellen.
This metadata refers to the vector dataset presenting, for NUTS3 regions, the average travel time to the nearest hospital in 2020, excluding hospitals located in the EEA potential flood-prone areas (https://sdi.eea.europa.eu/catalogue/srv/eng/catalog.search#/metadata/28c36420-c31b-440e-80c5-8064696f3517). The data has been developed by Eurostat to measure how easily basic services can be reached by the resident population, based on spatial analyses of the location of healthcare facilities, combined with the road network and the location of hospitals in the EEA potential flood-prone areas. Note that the accessibility could have been calculated across a national border. The data is included in the European Climate and Health Observatory: https://climate-adapt.eea.europa.eu/observatory. The European Climate and Health Observatory platform provides easy access to a wide range of relevant publications, tools, websites and other resources related to climate change and human health.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 561 |
| Europa | 237 |
| Global | 2 |
| Kommune | 6 |
| Land | 184 |
| Schutzgebiete | 60 |
| Weitere | 32 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 210 |
| Zivilgesellschaft | 7 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 11 |
| Ereignis | 29 |
| Förderprogramm | 292 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Mitmachportal | 1 |
| Taxon | 23 |
| Text | 115 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 421 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 182 |
| Offen | 451 |
| Unbekannt | 259 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 522 |
| Englisch | 457 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 91 |
| Bild | 77 |
| Datei | 119 |
| Dokument | 130 |
| Keine | 389 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 4 |
| Webseite | 424 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 540 |
| Lebewesen und Lebensräume | 892 |
| Luft | 376 |
| Mensch und Umwelt | 884 |
| Wasser | 622 |
| Weitere | 845 |