Inhaltliche Herangehensweise Der Berliner Ansatz der Bewertung der Umweltgerechtigkeit beruht im Wesentlichen auf der Auswertung und Aggregation vorhandener Daten. Er ist als zweistufiges Verfahren mit fünf Kernindikatoren : Lärmbelastung Luftbelastung Thermische Belastung Grünversorgung Soziale Benachteiligung und drei die Einzelbewertungen zusammenführenden Mehrfachbelastungskarten : Mehrfachbelastungskarte Umwelt Mehrfachbelastungskarte Umwelt und Soziales und Berliner Umweltgerechtigkeitskarte konzipiert. „Bei der Zusammenführung dieser Datenquellen sind drei besondere Herausforderungen auszumachen: Die sektoralen Daten unterscheiden sich in ihrer Erhebungsmethodik, in ihrer räumlichen Tiefe und in ihrer Periodizität. Als kleinste Analyseeinheit für den Umweltgerechtigkeitsatlas wurde der stadtentwicklungspolitische Planungsraum aus dem System der Lebensweltlich orientierten Raume gewählt, auf den die sektoralen Daten dann umgerechnet wurden. So konnte die heterogene Datenlage hinsichtlich der Erhebungsmethodik und der räumlichen Tiefe für die Zwecke dieser Analyse entschärft werden“ (SenUMVK 2022, S. 6). In einem ersten Schritt des Analyseverfahrens wurden die Daten zu den drei Kernindikatoren Luft-, Lärm- und Thermische Belastung analysiert und entsprechend dem gesundheitlichen Belastungsrisiko einheitlich in die ordinalskalierten Merkmale „hoch“, „mittel“, oder „gering“. eingestuft. Die Einstufung der weiteren Kernindikatoren “Grünflächenversorgung” und “Soziale Problematik” erfolgte analog in drei Klassenstufen, jedoch ohne eine gesundheitliche Gewichtung. Im zweiten Schritt wurden die individuellen monothematischen Kernindikatoren-Karten zusammengeführt, um die Verteilung bzw. Überlagerung der Umweltbelastungen („Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt“) sowie der Umweltbelastungen einschließlich der Sozialen Benachteiligung („Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt und Soziale Benachteiligung“) darzustellen. Die beiden Karten zeigen auf der Ebene der Planungsräume die Spannbreite von PLR ohne starke Belastung auch nur eines der Kernindikatoren bis zu den PLR mit 4fach- bzw. 5fach-Belastungen (vgl. Abb. 2). Damit wurde für jeden Planungsraum der Mehrfachbelastungsfaktor durch Summierung derjenigen Kernindikatoren ermittelt, die der Kategorie 3 („niedrig“/“schlecht“/“hoch”) zugeordnet wurden. Anzahl und Verteilung der mehrfach belasteten Räume sowie die verursachenden Belastungen sind somit nachvollziehbar und transparent. Diese Statusbestimmung durch das zweistufige Berliner Umweltgerechtigkeitsmonitoring stellt somit einen Überblick über die Umweltqualität in den 542 Planungsräumen der Stadt – und zukünftig auch im Vergleich zu den Analysen der vorherigen Jahrgänge – zur Verfügung. Als Lärm werden Schallereignisse beschrieben, die durch ihre individuelle Ausprägung als störend und/oder belastend für Wohlbefinden und Gesundheit wahrgenommen werden. Lärm kann insbesondere im städtischen Raum als ein zentraler, die Gesundheit beeinträchtigender Faktor benannt werden. Lärmimmissionen können je nach Expositionsumfang, -zeitraum und -dauer direkte und indirekte gesundheitliche Wirkungen nach sich ziehen. Die Datenbasis für die Angaben zur Lärmbelastung der Planungsräume waren die Strategischen Lärmkarten für den Ballungsraum Berlin für das Jahr 2017, welche entsprechend den Anforderungen der 34. Bundesimmissionsschutzverordnung (BlmSchV) und europarechtlichen Vorgaben erarbeitet wurden. Gemäß § 47c Bundes-Immissionsschutzgesetz (BImSchG) sind Lärmkarten alle fünf Jahre zu überprüfen und bei Bedarf zu aktualisieren. Alle Lärmkarten des Erfassungsjahres 2017 sind im Geoportal des Landes Berlin veröffentlicht (Schlagwortsuche „Lärmkartierung“). Für die Bewertung der Lärmbelastung im Rahmen des Umweltgerechtigkeitsansatzes wurde die Gesamtlärmkarte „Strategische Lärmkarte Fassadenpegel Gesamtlärm L_N (Nacht) 2017 (Umweltatlas)“ herangezogen, diese stellt über die Anforderungen der Umgebungslärmrichtlinie hinaus eine summarische Betrachtung (Pegeladdition) der untersuchten Verkehrslärmquellen für die Zeit der Nachtstunden (22:00 bis 06:00) dar. „Dazu wurden die Nachtwerte der Lärmpegel jedes Fassadenpunktes mit den zugehörigen Personenzahlen herangezogen und für die jeweiligen Planungsraume aufsummiert, sodass mit Hilfe der Gesamtbevölkerungszahl eines Planungsraumes ein (personen-)gewichteter Mittelwert der Lärmwerte für jeden Planungsraum erzeugt werden konnte“ (SenUMVK 2022). Um die ermittelten Mittelwerte je Planungsraum den drei Bewertungskategorien „Belastung gering, mittel, hoch“ zuzuordnen, fand eine quartilsbezogene Unterteilung statt. Die besten 25% der Werte wurden von allen personen- und planungsraumbezogenen nächtlichen Mittelwerten bis 41,8 dB(A) eingenommen, die schlechtesten 25% lagen über dem Schwellenwert von 44,5 dB(A) (vgl. Abb. 3). Zur Bewertung der lufthygienischen Belastung gelten die beiden Stoffe Partikel (PM 2,5 ) und Stickstoffdioxid (NO 2 ) trotz der erreichten immissionsmindernden Erfolge (vgl. Umweltatlas-Karte 03.12.1 „Langjährige Entwicklung der Luftqualität“ ) weiterhin als gesundheitlich relevant und wurden daher auch in diesem Kontext zur Bewertung herangezogen. Im Zuge der Auswertungen und Verschneidung mit den Planungsräumen fand eine Konzentration auf den Schadstoff NO 2 statt, da dieser sehr viel stärker von lokalen Berliner Quellen beeinflusst wird und mithin auch lokal beeinflussbar ist. „Da NO 2 räumlich sehr viel stärker variiert, wurden hier anhand einer Landnutzungs- Regressionsanalyse unter Berücksichtigung der Bebauungsstruktur (Geschossflächenzahl und Grundflächenzahl) und des Verkehrsaufkommens die Daten der mittlerweile fast fünfzig NO 2 -Messpunkte statistisch auf einem regelmäßigen 100-Meter-Raster interpoliert. Diese Methode gibt die räumliche Struktur des NO 2 -Feldes sehr gut wieder“ (SenUMVK 2022). Aus den NO 2 -Daten wurden, vergleichbar dem Vorgehen bei der Lärmbelastung, für jeden Planungsraum flächengewichtete Mittelwerte berechnet und diese den vier gleich großen Quartilen zugeordnet. Die entscheidenden Grenzen zur Bestimmung der Belastungskategorien „gering“ bzw. „hoch“ befinden sich ebenfalls bei 25 und 75% der Daten (vgl. Abb. 4). Als Grundlage zur Bewertung des Einflussfaktors „sommerlicher Hitzestress“ wurden die Analysedaten des Klimamodells Berlin 2015 genutzt, die in einem Raster von 10*10 m² vorliegen. Dabei wurde – in Abänderung des methodischen Vorgehens im Pilotvorhaben 2008-2015 – in eine Bewertung der Situation am Tage zum Zeitpunkt des Sonnenhöchststandes (14:00 Uhr) und einen Bewertungszeitpunkt in der Nacht (04:00) unterschieden. Diese Zweiteilung wurde mit Blick auf die menschliche Gesundheit vorgenommen, da bei der Bewertung der lokalen bioklimatischen Situation vor allem diese Beurteilungskriterien besonders wichtig sind: Grad der Hitzebelastung am Tage Potenzial einer ausreichenden nächtlichen Abkühlung und Vorhandensein räumlich naher Erholungsräume. „Zur Bewertung der thermischen Behaglichkeit am Tage wird dabei der bioklimatische Index PET (Physiologisch Äquivalente Temperatur) herangezogen. Er stellt einen wissenschaftlichen Standard dar, der die wichtigsten auf den Körper wirkenden meteorologischen Einflussfaktoren berücksichtigt und seine Angaben in Grad Celsius (°C) liefert, die einzelnen thermischen Belastungsstufen zugeordnet werden können“ (SenUMVK 2022, S. 9). Für die Bewertung der Nachtsituation wurde aus fachlichen Gründen (in der Nacht fehlt die Sonneneinstrahlung als eine wichtige Teilkomponente zur Nutzung des PET) auf die modellierte Verteilung der Lufttemperatur zurückgegriffen. Zentraler Transformationsansatz zur Standardisierung der Modelldaten zum PET und zur Lufttemperatur war das statistische Verfahren der Z-Transfomation. Dieses hat den Vorteil, eine auf das Untersuchungsgebiet, hier Berlin, zugeschnittene Vergleichbarkeit von Werten zu ermöglichen, die aufgrund verschiedener ‚Messinstrumente‘, hier Bewertungsparameter, ermittelt wurden. Die Ergebnisse stellen somit keine absolute Vergleichbarkeit mit anderen Regionen her, da sie sich auf die Abweichungen vom lokalen, hier also Berliner, Mittelwert beziehen. Die Bewertung konzentrierte sich auf die für Wohnzwecke genutzten Baublöcke, für die Tagsituation wurden jedoch auch Blöcke mit größeren Arbeitsplatzanteilen (Gewerbe, Industrie, Gemeinbedarf, Verwaltung) sowie das öffentliche Straßenland einbezogen (sogenannte „Raumkulisse“). Grundlage zur Auswahl der Blöcke und Teilblöcke waren die Flächentypen des Umweltatlas ( Karte 06.08 „Stadtstrukturtypen, Flächentypen differenziert“ , SenStadtWohn 2021). Beide Bewertungszeitpunkte, Tag und Nacht, wurden mit ihren Raumkulissen in eine 4-stufige Ordinalskala mit den Klassen „sehr günstig“, „günstig“, „weniger günstig“ und „ungünstig“ überführt. Die Zusammenführung von Tag- und Nachtbewertung, noch auf der Ebene der differenzierten Baublöcke, wurde anhand einer logischen „wenn-dann“-Verknüpfung durchgeführt, um die vorkommenden Kombinationen in eine Gesamtbewertung zu überführen. Für die abschließende Aggregation auf die Planungsraumebene fand eine flächengemittelte Summation der betroffenen Blöcke und ihrer Kategorien statt, bevor diese mittels Intervallbildung in die drei Belastungsstufen des Umweltgerechtigkeitsansatzes überführt wurden. Abbildung 5 erläutert das Vorgehen schematisch. Grundlage zur Bewertung ist der aktuelle Stand der „Versorgungsanalyse Grün“, dargestellt und ausführlich erläutert in der Umweltatlaskarte 06.05 „Versorgung mit wohnungsnahen, öffentlichen Grünanlagen 2020“ . Die Ergebnisse der dortigen Bewertung konnten unmittelbar für die Einbindung in den Umweltgerechtigkeitsansatz genutzt werden. „Diese blockspezifischen Dringlichkeitsstufen wurden unter Berücksichtigung der jeweiligen Bevölkerungszahl auf die Planungsraume aggregiert. Im Ergebnis ergibt sich erneut eine Einordnung in drei Kategorien: von sehr gut / gut über mittel bis schlecht / sehr schlecht / nicht versorgt. Ausschlaggebend waren damit nur die verfügbaren Grünflachen und die Bevölkerungszahl; die Ausstattungsqualität der Grünflachen blieb unberücksichtigt“ (SenUMVK 2022). Grundlage zur Bewertung waren die Ergebnisse des stadtweiten Monitorings Soziale Stadtentwicklung (MSS), durch das seit 1998 im Rahmen eines kontinuierlichen, alle 2 Jahre fortgeschriebenen „Stadtbeobachtungssystems“ die soziale Lage der Bevölkerung auf der Ebene der Planungsräume ausgewertet und bereitgestellt wird. Aktuelle und frühere Ergebnisse des MSS stehen im Geoportal des Landes Berlin online zur Verfügung. Für den Umweltgerechtigkeitsansatz wurden die aktuellen Ergebnisse 2021 genutzt, die den Beobachtungszeitraum der Jahre 2019 und 2020 umfassen. Die Grundlage für die Darstellungen nach Status und Dynamik (Veränderung über zwei Jahre) sowie die Berechnung des Status- und Dynamik-Index bilden die folgenden drei Index-Indikatoren: Arbeitslosigkeit (nach SGB (Sozialgesetzbuch) II), Transferbezug der Nichtarbeitslosen (nach SGB II und XII) und Kinderarmut (Transferbezug SGB II der unter 15-Jährigen) (SenSBW 2022). „Für den Umweltgerechtigkeitsatlas wurde der Status-Index zugrunde gelegt: Je höher die Anteile von Arbeitslosigkeit, Empfang von Transferleistungen und Kinderarmut in den Planungsräumen, desto niedriger fallt deren Status-Index aus. Die Dynamik dieser Bereiche wird hierfür nicht betrachtet. Die Kategorien „niedrig“ und „sehr niedrig“ wurden zusammengefasst, um die Zahl der Ergebniskategorien wie bei den anderen Kernindikatoren von vier auf drei zu reduzieren. Planungsräume mit weniger als 300 Einwohner*innen werden von der Indexberechnung ausgeschlossen, um kleinräumige Verzerrungen zu vermeiden (im Monitoring Soziale Stadtentwicklung 2021 betraf dies fünf Planungsräume)“ (SenUMVK 2022, S. 10). Umweltgerechtigkeit kann nur als ein multidimensionales Thema betrachtet werden, es bedarf der integrierten Analyse und zusammenführenden Darstellung verschiedener Umweltbelastungen, aber auch von Umweltressourcen in ihrer sozialräumlichen Verteilung. Im Ergebnis des zweistufigen Umweltgerechtigkeitsmonitorings wurden folgende (integrierte) Mehrfachbelastungskarten erarbeitet (vgl. Abb. 2): „ Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt “, sie zeigt die vier umweltbezogenen Mehrfachbelastungen (Kernindikatoren Luft, Lärm, Thermische Belastung und Grünflächenversorgung) „ Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt und Soziale Benachteiligung “, sie erweitert die erste Karte um den 5. Kernindikator Soziale Problematik „ Berliner Umweltgerechtigkeitskarte 2021/2022 “, sie stellt neben den fünf Kernindikatoren noch die Betroffenheit (Anzahl der Einwohnerinnen und Einwohner in den Planungsräumen) sowie den Status der Wohnlage dar. Die „ Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt “ überlagert und summiert die vier umweltbezogenen Kernindikatoren pro Planungsraum. Die Kernindikatoren Luft-, Lärm- und thermische Belastung sowie Grünversorgung fließen als Einzelbelastung immer dann in die Bewertung ein, wenn sie im Hinblick auf die planungsraumbezogene Belastung nach der jeweiligen 3er-Klassifikation der schlechtesten Kategorie zugeordnet sind. Damit werden insbesondere diejenigen Planungsräume hervorgehoben, die multifaktoriell belastet sind, wobei sich mehrfache Umweltbelastungen ja nicht ausschießlich additiv, sondern auch kumulativ auswirken können. Um die räumliche Konzentration der Belastung durch Umweltfaktoren bei gleichzeitiger sozialer Beeinträchtigung zu visualisieren, wurde die Mehrfachbelastungskarte Umwelt um die Komponente der sozialen Benachteiligung („niedriger Statusindex“) erweitert („ Integrierte Mehrfachbelastungskarte Umwelt und Soziale Benachteiligung “). Nicht berücksichtigt werden können mit dem bisherigen Ansatz die individuelle Exposition und Vulnerabilität des/der Einzelnen, also zum Beispiel physiologische Faktoren (etwa genetische Disposition, Stoffwechsel) sowie das individuelle Gesundheitsverhalten. Daher „kann eine Exposition trotz gleicher Intensität zu unterschiedlichen gesundheitlichen Wirkungen führen. Verantwortlich hierfür ist die individuelle Vulnerabilität, die den sogenannten Expositionseffekt modifizieren kann.“ ( BZgA online 2022 ). Die in der Methodik des Berliner Umweltgerechtigkeisansatzes abschließende Karte „ Berliner Umweltgerechtigkeitskarte 2021/2022 “ überlagert die Umwelt- und sozialen Belastungsfaktoren noch mit der Anzahl der Betroffenen (Gebiete mit mehr als 10.000 Einwohner*innen pro Quadratkilometer [km²]) und der Kennzeichnung von Planungsräumen mit überwiegend einfacher Wohnlage (mehr als 66% der betroffenen Adressen). Durch diese Kennzeichnungen kann auch innerhalb der stark belasteten Gebiete (mindestens 3fach) nochmals nach Handlungsdringlichkeiten priorisiert werden. Der Berliner Umweltgerechtigkeitsansatz konzentriert sich auf die Lebensbereiche und Wohnorte der Bewohnerinnen und Bewohner. Gebiete außerhalb der Siedlungsräume wie die Wälder, großen Park- und Freizeitanlagen sowie Flächen, die als Arbeitsstätten genutzt werden, besitzen im gesamtstädtischen Kontext ebenfalls wichtige Funktionen, werden aber in den Umweltgerechtigskarten ausgeblendet. Zu diesem Zweck überlagert die Kartenebene „weitgehend unbewohnte Flächen“ die Gesamtdarstellungen. Umweltdaten wie Daten allgemein haben in der Regel, zumal wenn sie aus verschiedenen thematischen Bereichen stammen, unterschiedliche Hintergründe, vor allem bezogen auf folgende Punkte: Art der Erfassung und Bewertung der Einzeldaten (messen, modellieren, abschätzen); gibt es vorgegebene bundes- / EU-weite Grenzwerte oder werden die Daten in Relation der Betrachtungsräume untereinander verglichen? räumliche Auflösung der Originaldaten und Raumbezug der Zielaussage; der zeitliche Abstand zwischen wiederkehrenden Aktualisierungen und methodische und andere fachliche Weiterentwicklungen im Laufe der Fortschreibungszyklen. Diese Rahmenbedingungen erschweren bereits den Vergleich unterschiedlicher Versionsstände innerhalb eines Themas, sie wirken sich naturgemäß noch weitreichender aus, wenn verschiedene Umwelt-, Gesundheits- und Sozialthemen in einem gemeinsamen Ansatz miteinander in Beziehung gesetzt werden. Auf der anderen Seite ist das große Potenzial zu würdigen, dass durch einen multifaktoriellen Vergleich im Hinblick auf Hinweise besteht, Ungleichheiten durch Umweltbelastungen und soziale Benachteiligung entgegenzuwirken. Das „Zielgebiet“ stellt das Land Berlin in seiner aktuellen „Umweltgerechtigkeits-Ausprägung“ dar, daher erscheint der Ansatz einer Kategorisierung auf der Basis eines relativen Vergleichs der Planungsräume von „gut bis schlecht“ untereinander als sinnvoller Weg, (räumliche) Prioritäten für Handlungstrategien in Berlin datenseitig zu unterstützen. Für die zukünftigen Fortschreibungen des Berliner Umweltgerechtigkeitsansatzes wird die „behutsame“ Weiterentwicklung in Methode und Vorgehen wahrscheinlich weiterhin notwendig sein, immer im Sinne einer transparenten Beschreibung des angewandten Verfahrens, um den Aspekt eines Monitoring und einer Evaluierung entlastender Maßnahmen zu unterstützen (siehe auch SenUMVK 2022, Kapitel „Umweltgerechtigkeit: Grenzen der Aussagekraft“, S. 11).
Die Nationalparkverwaltung Eifel erfasst an der L15 am Standort Wilder Kermeter regelmäßig Geschwindigkeits- und Lärmdaten zwischen März und November. Zweck der Messungen ist die Reduktion der Lärm- und Geschwindigkeitsbelastung am Besuchsschwerpunkt.
The datasets includes 1) the noise exposure data, 2) the noise contours data, 3) razterized noise contours data and 4) potential quiet areas all under the terms of the Environmental Noise Directive (END). Data covers the EEA32 member countries and the United Kingdom (excluding Turkey for the third round of noise mapping in 2017).
The model contains the 3D structure of Vp and Vs in the crust and the mantle under the European Alps, as published in Kästle et al. (2025). It is the result of a direct inversion of surface-wave data, from ambient noise and earthquake records, and of teleseismic P and S wave data. A Bayesian tomography approach is used where we implement a reversible jump Markov chain Monte Carlo method to constrain the free parameters. This gives not only the mean Vp and Vs values, but also their uncertainties, as well as a distribution (histograms) of the sampled velocity parameters at each point of the model.
For broadband ocean bottom seismometer (OBS) data, external noise is typically more pronounced than on seismometers installed onshore. However, the sources of this external noise are only partly understood. In particular, the impact the instrument design (form-factor of the floatation, pressure vessel, hight-to-width ratio) has on the amplitude of external noise is not fully understood. As a developer of OBS systems, K.U.M. Kiel GmbH has deployed two different types of OBS systems side-by-side for a period of 77 days. Both instruments included the same seismic sensor, a Nanometrics Trillium Compact 120 OBS. Station LOBS was a K.U.M. LOBSTER-type instrument carrier (https://jlsrf.org/index.php/lsf/article/view/165) which is the main instrument type in the DEPAS pool “German instrument pool for amphibian seismology”(https://www.awi.de/en/science/geosciences/geophysics/methods-and-tools/ocean-bottom-seismometer/depas.html). Station NEUA was a more recently developed system of the K.U.M. NAMMU-Type instrument, that has a completely different design (https://www.kum-kiel.de/products/nammu.html), with a single flotation, a single pressure tube containing the seismometer, datalogger and batteries. The side-by-side deployment of the different instruments allows a direct comparison and the availability of the oceanographic and meteorological data from the nearby metocean station DARSS-SILL (https://www.io-warnemuende.de/marnet-darss-sill.html) allows a detailed investigations of the instrument-design-related noise sources at OBS stations. Waveform data is available from the GEOFON data centre, under network code 1Q.
Befragung der Bevölkerung für Lärmatlas wird im Mai und Juni 2025 durchgeführt „Lärm betrifft uns alle. Er kann Schlaf stören und krankmachen. Mit der Erstellung des Lärmatlas gehen wir diese Problematik an. Der Lärmatlas soll darstellen, wie und wo sich die Bevölkerung in Rheinland-Pfalz durch welche Lärm-Arten gestört fühlt. Wir wollen die Identifikation von Lärmschwerpunkten und besonders relevanter Lärmquellen für eine bessere Abschätzung von Gesundheitsfolgen durch Lärm erreichen“, sagte Klimaschutz- und Umweltministerin Katrin Eder zum Start der Bürgerbefragung für den im Koalitionsvertrag beschlossenen Lärmatlas. „Über Dosis-Wirkungsbeziehungen kann zukünftig zum Beispiel abgeschätzt werden, wie die Anzahl von Herzkrankheiten mit der Lärmbelastung in Rheinland-Pfalz in Zusammenhang steht. Die Ergebnisse der Befragung zufällig ausgewählter Bürgerinnen und Bürger werden hierfür eine Grundlage bieten. Darüber hinaus können wir so die durch Lärm entstehenden Krankheitskosten ermitteln. Deswegen ist eine breite Beteiligung der angeschriebenen Bürgerinnen und Bürger wichtig“, appellierte Eder mit Blick auf die Befragung, die im Mai 2025 startet. Die Befragten werden per Zufall aus den Daten der Meldeämter aller 36 rheinland-pfälzischen Landkreise und kreisfreien Städte ausgewählt und im Mai angeschrieben. Insgesamt sollen die Antworten von 2.000 erwachsenen Einwohnerinnen und Einwohnern aus Rheinland-Pfalz ausgewertet werden. Der Fragebogen kann online ausgefüllt oder postalisch verschickt werden. Die Teilnahme an der Befragung ist freiwillig. Es kann auch vorkommen, dass mehrere Personen eines Haushalts angeschrieben werden. „Ich ermutige alle angeschriebenen Personen, an der Befragung teilzunehmen“, so Katrin Eder, „mit ihren Angaben zur Lärmbelästigung ermöglichen die Befragten es den verantwortlichen Stellen, potentielle Lärmschutzmaßnahmen in der Zukunft zielgerichteter zu planen.“ Die Ergebnisse der Befragung in Form von Texten, Tabellen und Abbildungen werden online im geplanten Lärmatlas-Portal frei verfügbar sein. Mit der Befragung hat das Umweltministerium eine Forschungsgruppe aus Umweltpsychologinnen und -psychologen vom Hagener Zentrum für angewandte Psychologie, Umwelt- und Sozialforschung (ZEUS GmbH) beauftragt. Das Zentrum hat in der Vergangenheit bereits zahlreiche ähnliche nationale und internationale Projekte umgesetzt. Auf die Befragung folgen schließlich acht weitere Module zur Erstellung des Lärmatlas. Fluglärm, Motorrad- und Sportwagenlärm werden gesondert erfasst. Zum Schluss wird der Lärm zur Ermittlung seiner Wirkung bewertet, die erhobenen Daten ausgewertet und der Lärmatlas veröffentlicht. Die Lärmbelastung im Mittelrheintal wird gesondert ausgewertet. „Dieser umfassende Ansatz des Lärmatlas ist in Deutschland bislang einzigartig. Mit dem Lärmatlas wollen wir Lücken in der bisherigen Lärmkartierung und -aktionsplanung schließen, indem wir verschiedene Arten von Lärm und ihre Auswirkungen in einer Gesamtlärmübersicht zusammenfassen“, sagte Katrin Eder. „Lärmschutzmaßnahmen stehen häufig in der Kritik, sie seien zu teuer oder schadeten der Wirtschaft zum Beispiel durch Geschwindigkeitsbegrenzungen. Der Lärmatlas ermöglicht es, diese Kosten künftig den Kosten durch lärmbedingte Krankheiten gegenüberzustellen, und somit die wirtschaftlichen Aspekte von Lärmschutzmaßnahmen differenzierter zu betrachten und einen tatsächlichen Nutzen für die Bürgerinnen und Bürger zu erzielen. Denn häufig sparen die Maßnahmen an anderer Stelle Ausgaben ein, da lärmbedingte Erkrankungen und somit auch die damit einhergehenden Kosten reduziert werden“, so Eder. Extrapolierte Lärmdaten lassen sich elektronisch in Kartenform auf der Website des Lärmatlas darstellen und zeigen leicht verständlich an, wo besonderer Handlungsbedarf zur Lärmminderung besteht. „Wir wollen Lärm senken und somit die Lebensqualität erhöhen“, schloss Eder.
The here presented data set contains time series recording urban seismic noise which was evaluated with MASW to retrieve a shear wave velocity model for subsurface characterization. Distributed Acoustic Sensing (DAS) technology was used to acquire the seismic data in strain-rate unit along an 11-km long telecommunication fiber optic cable which runs parallel to a major road in Berlin, Germany. The original DAS data was recorded at the sampling frequency of 1000 Hz using iDAS Silixa Interrogator Unit with a gauge length of 10 m and a channel spacing of 8 m for the duration of 15 days form 5th of April 2021 to 20th April 2021.
A network of 210 continuously running, digital seismic stations equipped with short-period sensors (200 stations) and broadband sensors (10 stations) was deployed in an area of ~8 x ~6 km in the Irish Midlands (north of Collinstown) for a time period of ~6 weeks. The network was part of the EU project VECTOR (https://vectorproject.eu) aiming to investigate – among others – possible solutions for least invasive forms of exploration for mineral resources. In this context the collected data was mainly used to derive a 3D model of the subsurface (seismic shear wave velocity) using ambient noise tomography (down to ~1.5km depth). We thank all field crews for their excellent work rendered to the project. Waveform data is available from the GEOFON data centre, under network code 7W.
In October 2021, GFZ installed together with INGV Catania, Iraci and ASIR Ltd (Advances Seismic Instrumentation & Research) the very first seismic borehole broadband seismometers at two selected sites at Mt. Etna, Sicily (see Fig. 1). The installation was completed under the EU-funded project ‘SiC nano for PicoGeo’ (http://www.picogeo.eu/). Site one is located next to the Astrophysical Observatory at Serra La Nave (SLN) and site two is located in the city of Mascalucia (MAS). At each site one borehole broadband seismometer was permanently installed (cemented) at approximately 70 m depth. In approx. 1-2m distance, a second ground-level borehole 4.5 Hz Geophone was temporarily installed (sanded) at 1 m depth until July 2022 (see Fig. 2). The ground-level geophones served as a local surface reference sensor to better evaluate the increase of signal quality from surface to depth. Test data were evaluated between October 2021 and July 2022. Sensor settings were adjusted during this time period to obtain the best possible data resolution at both test sites. This data publication compiles a segment of waveform recordings utilized for the assessment of data quality from the two installed broadband borehole seismometers, along with noise plots (Fig. 3-5) illustrating the enhancements in the data quality of frequency ranges compared to surface sensors at Mt. Etna.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 29 |
| Europa | 1 |
| Land | 26 |
| Wissenschaft | 22 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Förderprogramm | 21 |
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| Umweltprüfung | 5 |
| unbekannt | 37 |
| License | Count |
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| offen | 50 |
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| Language | Count |
|---|---|
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| Archiv | 11 |
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| Dokument | 7 |
| Keine | 44 |
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| Boden | 66 |
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| Weitere | 75 |