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).
The EU Bathing Waters Directive requires Member States to identify popular bathing places in fresh and coastal waters and monitor them for indicators of microbiological pollution (and other substances) throughout the bathing season which runs from May to September
Data about the EU emission trading system (ETS). The EU ETS data viewer provides aggregated data on emissions and allowances, by country, sector and year. The data mainly comes from the European Commission’s Union Registry website (previously EU Transaction Log, EUTL). Additional information on auctioning and scope corrections is included.
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/
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 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.
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.
"Carte Géologique Internationale de l'Europe et des Régions Méditerranéennes 1 : 1 500 000" - Anlässlich des 2. Internationalen Geologen-Kongresses in Bologna 1881 wurde von der neu gegründeten "Kommission für die geologische Karte von Europa" der Beschluss zur Herausgabe einer Internationalen Geologischen Karte von Europa im Maßstab 1 : 1 500 000 (IGK 1500) gefasst. In den Händen der Kommission lag die Kompilierung und Herausgabe des Kartenwerkes; Redaktion und Druck oblag der Preußischen Geologischen Landesanstalt und ihrer Nachfolger, sprich dem Reichsamt für Bodenforschung und der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe. 1913 - 32 Jahre nach dem Beschluss zur Erstellung des Kartenwerks - wurde die 1. Auflage mit 49 Blättern fertig gestellt. Für eine 2. Auflage entschied man sich bereits 1910. Doch bedingt durch die beiden Weltkriege wurden zwischen 1933 und 1959 nur 12 Blätter gedruckt. 1960 fiel der Vorschlag für eine kombinierte 2. und 3. Auflage der Karte. Im Zuge dieser Neukonzeption erschien 1962 eine neue Legende, 1970 deren Erweiterung. 1964 wurden die ersten Blätter der Neuauflage gedruckt. Ende 1999 lagen alle 45 Kartenblätter der Neuauflage vor, wobei das letzte Blatt "AMMAN" bereits digital mit Freehand 8 erstellt ist. Titelblatt und Generallegende, die auf zwei Blättern des Kartenwerks platziert sind, wurden im Frühjahr 2000 - 87 Jahre nach Abschluss der 1. Auflage - gedruckt. Das vollständige Gesamtwerk der Internationalen Geologischen Karte von Europa im Maßstab 1 : 1 500 000 (IGK 1500) wurde auf dem Internationalen Geologen-Kongress in Rio de Janeiro im August 2000 vorgestellt. Die IGK 1500 zeigt auf 55 Blättern die Geologie des europäischen Kontinents vom Osten des Uralgebirges bis Island sowie der gesamten Mittelmeerregion. Die Geologie wird unterschieden nach Stratigraphie, magmatischen und metamorphen Gesteinen. Zusätzlich gibt es zwei Legendenblätter und ein Titelblatt. Die Sprache des Kartenwerks ist Französisch.
Das Vorhaben zielt auf die Verbesserung von geodätischen Gletschermassenbilanzen ab. Neben einer Verbesserung der absoluten Genauigkeit wird vor allem auch eine verbesserte Fehlerquantifizierung/-abschätzung angestrebt. Zunächst werden Höhen- und Volumenänderungen aus der Differenzierung von digitalen Geländemodellen unterschiedlicher Zeitpunkte und Quellen bestimmt. Diese werden durch verschieden Verfahren wie Photogrammetrie und SAR Interferometrie (insbesondere der deutschen TanDEM-X Mission) gewonnen. Die derzeitigen Schwierigkeiten der geodätischen Methode resultieren vor allem aus Unsicherheiten der Eindringtiefe des Radarsignals bei trockenem Schnee bzw. gefrorener Schneedecke sowie bei der anschließenden Konvertierung von Volumen- in Massenänderungen, durch die Annahme eines Dichtewertes oder Dichteprofils. Hier soll durch den Einsatz eines gekoppelten Gletschermassenhaushalt- und Firnkompaktionsmodell zusammen mit den Fernerkundungsergebnisse eine entscheidende Verbesserung erzielt werden. Um das Modell und die Untersuchungen zu initialisieren und zu validieren, sollen Felderhebungen durchgeführt werden sowie auf einen sehr umfangreichen Datenbestand des Antragstellers und der tschechischen und argentinischen Kooperationspartner zurückgegriffen werden. Um Effekte und mögliche Fehler durch das Eindringen des x-Band Radarsignals besser quantifizieren zu können, werden Aufnahmen mit Sommer und Wintersituationen untersucht und mit GNSS Referenzdaten aus Geländeerhebungen verifiziert. Ferner werden die Ergebnisse der geodätischen Methode mit dem sogenannten Input-Output Verfahren ('flux gate approach') verglichen, um eine zusätzliche Absicherung der Ergebnisse zu erzielen. Das Projekt wird in enger Kooperation mit tschechischen Wissenschaftlern der Universitäten in Brno und Prag sowie mit Kollegen des Argentinischen Antarktisinstituts durchgeführt. Als Testgebiet wurde James Ross Island, an der nordöstlichen Spitze der Antarktischen Halbinsel, ausgewählt. Auch wenn die Untersuchungsregion in der Antarktis liegt, so sollen primär methodische Entwicklungen durchgeführt werden, die auf andere Standorte übertragbar sind. Der vorgeschlagene Standort bietet aufgrund der vorhanden Datenlage und Vorarbeiten sowie der internationalen Kooperation und logistischen Möglichkeiten ideale Voraussetzungen, die zu keinen nennenswerten Mehrkosten gegenüber anderen Standorten mit vergleichbaren Gletschergrößen führen. Zudem zeigen Vorarbeiten, dass die beobachteten Höhenänderungen der Gletscher auf einem kleinen Gebiet sehr unterschiedlich sind und daher in einem Gebiet unterschiedliche Magnituden, Richtungen und Mechanismen der Änderungen sowie unterschiedliche meteorologische Bedingungen untersucht werden können. Eine Situation und Konstellation, die an kaum einem anderen Standort derart gut vorliegt.
In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital-Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine-Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 556 |
| Europa | 193 |
| Global | 2 |
| Kommune | 5 |
| Land | 183 |
| Schutzgebiete | 60 |
| Weitere | 29 |
| Wissenschaft | 170 |
| Zivilgesellschaft | 7 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 11 |
| Ereignis | 29 |
| Förderprogramm | 290 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Mitmachportal | 1 |
| Taxon | 23 |
| Text | 123 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 363 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 174 |
| Offen | 433 |
| Unbekannt | 233 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 512 |
| Englisch | 410 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 86 |
| Bild | 77 |
| Datei | 110 |
| Dokument | 111 |
| Keine | 382 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 382 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 514 |
| Lebewesen und Lebensräume | 840 |
| Luft | 360 |
| Mensch und Umwelt | 809 |
| Wasser | 570 |
| Weitere | 793 |