API src

Found 2508 results.

Solarpotential (2019) - Dachteilflächen

Es wird die Eignung der Dachteilflächen für die Nutzung der Solarenergie zur Stromerzeugung oder zur Warmwasseraufbereitung dargestellt. Im Datenbestand sind Informationen zur nutzbaren solaren Gesamteinstrahlung, Form, Ausrichtung und Neigung der Dachteilfläche sowie zur maximalen Modulfläche und Leistung der Photovoltaikanlage enthalten. Zudem ist die Information zum Denkmalschutz aufgeführt, um auf die daraus mögliche eingeschränkte Nutzung des Solarpotentials hinzuweisen. Für Maßnahmen in Denkmalschutzgebieten gemäß § 21 SächsDSchG und in der Umgebung von Denkmalen sind gemäß § 12 Abs. 2 SächsDSchG ebenfalls denkmalrechtliche Genehmigungen für Solaranlagen erforderlich. Grundlage ist eine Modellierung der solaren Einstrahlung für die Landeshauptstadt Dresden, welche durch das IÖR und den Lehrstuhl für Geoinformatik der Technischen Universität München (TUM) im Rahmen des Forschungsprojekts "Standard-BIPV" entstanden ist. Auf Basis des virtuellen 3D-Stadtmodells Dresden aus dem Jahr 2019 mit 135.583 Gebäuden wurde die solare Einstrahlung auf allen Dächern und Fassaden der Landeshauptstadt unter Berücksichtigung der Verschattung durch umliegende Gebäude, den urbanen Baumbestand sowie der Topographie berechnet.

Aktualisierte Umwelterklärung : Daten von 2022 bis 2024

Diese aktualisierte Umwelterklärung bezieht sich auf die Umweltbilanz der BfS-Standorte Salzgitter (Hauptsitz), Rendsburg, Berlin, München (Neuherberg) und Freiburg. Für den Geltungsbereich der Standorte veröffentlicht das BfS mit dieser Umwelterklärung damit die aktuellen Umweltdaten aus dem Berichtsjahr 2025 (Daten von 2022 bis 2024).

Funktionen und Leistungen der Landwirtschaft und deren Wert für die Gesellschaft

Die Landwirtschaft erbringt verschiedenste Funktionen bzw. Leistungen, die weit über die Bewirtschaftung der landwirtschaftlichen Fläche und die Produktion von Lebensmitteln hinausgehen. Zusätzlich zur reinen Agrarproduktion bzw. Produktion marktfähiger Güter produzieren landwirtschaftliche Betriebe eine Reihe von Produkten und Dienstleistungen (sogenannte non-commodity outputs bzw. Nicht-Marktgüter), die unterschiedliche Elemente der 'Multifunktionalität' in der Landwirtschaft darstellen (OECD, 2001). Diese vielfältigen Produkte und Dienstleistungen haben oft die Eigenschaften öffentlicher Güter. Um den gesellschaftlichen Wert, der mit den unterschiedlichen Funktionen bzw. Leistungen landwirtschaftlicher Betriebe verbunden ist, einschätzen zu können, kann die Multifunktionalität im Kontext von (positiven und negativen) externen Effekten betrachtet werden. Als Nebenprodukte oder Wirkungen der landwirtschaftlichen Produktion bzw. der Tätigkeiten landwirtschaftlicher Betriebe sind diese externen Effekte gesellschaftlich relevant. Im Laufe der Reformen der Gemeinsamen Agrarpolitik (GAP) wurde dem Umstand der non-commodity outputs bzw. positiven und negativen externen Effekten der Landwirtschaft zunehmend Rechnung getragen, insbesondere im Rahmen der Programme zur Ländlichen Entwicklung. Im Zuge dessen werden auch bestimmte überbetriebliche Leistungen und Funktionen landwirtschaftlicher Betriebe (z.B. Landschaftspflege, umweltrelevante Aktivitäten, ökologische oder infrastrukturelle Funktionen etc.) als Wert für die Gesellschaft anerkannt. Damit bei der weiteren Ausgestaltung von Instrumenten und Maßnahmen der GAP überbetriebliche Leistungen und Funktionen landwirtschaftlicher Betriebe miteinbezogen werden können, sind diese Leistungen und Funktionen zu erfassen sowie ihr gesellschaftlicher Wert zu ermitteln. Ziel des Forschungsprojektes, das von der Technischen Universität München koordiniert wird, ist eine umfassende Analyse der Funktionen und Leistungen landwirtschaftlicher Betriebe bzw. ihrer positiven und negativen externen Effekte sowie eine Quantifizierung des gesellschaftlichen Wertes von Aspekten der Landwirtschaft. Jene Leistungen der Betriebe für die Gesellschaft, die über die reine landwirtschaftliche Produktion hinausgehen, sind zu bestimmen und zu bewerten. Im Rahmen des Projektes werden Literaturstudien erarbeitet und empirische Untersuchungen durchgeführt. Laut Technischer Universität München sollen bei der empirischen Analyse die kausalen Effekte der Landwirtschaft und die gesellschaftliche Bewertung dieser Effekte in einer integrierten Weise ermittelt werden. Die Quantifizierung des gesellschaftlichen Wertes von Aspekten der Landwirtschaft soll für bestimmte Regionen erfolgen (geplant sind Bayern, Österreich, Südtirol, Norwegen). Dafür werden Befragungen in den Regionen sowie die Erarbeitung eines entsprechenden Datenpools durchgeführt. (Text gekürzt)

Biotopkartierung

Der Schutz und die nachhaltige Nutzung der städtischen Natur und Landschaft können nur gelingen, wenn ausreichendes Wissen über deren Zustand vorhanden ist. Eine solide und aktuelle Bestandsaufnahme ist daher unverzichtbar, wenn Konzepte zur Entwicklung der Stadt im Sinne des Nachhaltigkeitsprinzips mit dem Schutz von Natur und Landschaft verbunden werden sollen. In diesem Sinne ist das Wissen über die Ausstattung und räumliche Verteilung der naturnahen und kulturbestimmten Biotope Berlins eine essenzielle Grundlage für die Stadt- und Regionalplanung, die Landschaftsplanung und für die naturverträgliche Entwicklung von Flächennutzungen wie der Forstwirtschaft. Die Biotopkartierung ist eine wichtige Grundlage u.a. zur Aktualisierung des Landschaftsprogramms, zur Beurteilung von Eingriffen in Natur und Landschaft, zur Erarbeitung von Pflege- und Entwicklungsplänen, für das Monitoring naturschutzfachlich wertvoller Flächen, zur Erfüllung gesetzlicher Verpflichtungen im Rahmen von Natura 2000 und zur Bereitstellung von Datengrundlagen für Vorhabenträger. Ziel der Biotopkartierung ist es, die Ausstattung der Landschaft an Hand von abgrenzbaren Biotoptypen zu beschreiben. Die dabei angewandten Methoden lassen sich drei Kategorien zuordnen (SUKOPP & WITTIG 1993, S. 361). Die selektive Kartierung erfasst nur geschützte oder schutzwürdige Biotope. Sie erfordert einen Bewertungsrahmen, der bereits während der Kartierung angewandt wird. Bei der repräsentativen Kartierung werden exemplarisch Flächen von allen flächenrelevanten Biotoptypen bzw. Biotoptypkomplexen untersucht und anschließend die Ergebnisse auf alle Flächen gleicher Biotopstruktur übertragen. Die flächenhafte Kartierung erfasst alle Biotoptypen eines Untersuchungsgebietes und grenzt sie flächenscharf ab. Die Idee der Stadtbiotopkartierung entstand bereits in den 70er Jahren. Berlin, München und Augsburg gehörten zu den ersten Städten, die sich mit stadtökologischen Untersuchungen befassten. In Berlin wurden Biotoptypenkomplexe auf der Grundlage umfangreicher ökologischer Untersuchungen für das Stadtgebiet Westberlins beschrieben. Diese repräsentative Kartierung war die Grundlage des Landschafts- und Artenschutzprogramms Berlin 1984, des ersten Planungsinstruments dieser Art für ein Stadtgebiet in der Bundesrepublik. zum Landschafts- und Artenschutzprogramm Eine erste flächendeckende Kartierung der Biotope wurde zwischen 2003 und 2013 erstellt. Im Jahr 2024 erfolgte eine flächendeckende Aktualisierung der Biotoptypenkarte auf Grundlage von Luftbildern aus dem Jahr 2023 und terrestrischen Kartierungen zwischen 2015 und 2022 (siehe Abschnitt Biotoptypenkarte ). Grundlagen Biotoptypenliste Berlins Biotoptypenkarte Kartierbeispiel Die Senatsverwaltung für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt und die Landesbeauftragte für Naturschutz und Landschaftspflege haben die Grundlagen zur Biotopkartierung mit einer Gruppe von Fachexpertinnen und Fachexperten erarbeitet und veröffentlicht. Hiermit wurden einheitliche Standards zur Kartierung und Bewertung der Biotope in Berlin zur Verfügung gestellt. Zu diesen Grundlagen gehören die Liste der Berliner Biotoptypen, die Beschreibung der Biotoptypen, eine Kartieranleitung, ein Geländekartierungsbogen, das Verfahren zur Bewertung und Bilanzierung von Eingriffen und die Beschreibung der in Berlin gesetzlich geschützten Biotope. Mit der Biotoptypenliste und der Kartieranleitung wird ein fachlich verbindlicher Standard für das häufig angewandte Instrument der Biotopkartierung formuliert. Die weiterführenden Informationen bieten zugleich einen fachlich gesicherten Zugang zum Erkennen und Bewerten der Biotope. Ergänzend werden Informationen zur Gefährdung sowie zum Schutz und zur Pflege der verschiedenen Biotope vermittelt. Die Biotoptypenliste gibt die Gliederung für im Gelände direkt erkennbare Einheiten vor, enthält aber keinen Bewertungsrahmen. Die Bewertungen von Kartierungen können später entsprechend der jeweiligen Aufgabe (Bewertungsziel) durchgeführt werden. Die Arbeiten „Beschreibung der Biotoptypen Berlins“ und „Gesetzlich geschützte Biotope im Land Berlin“ erleichtern die Zuordnung und Abgrenzung der in Berlin vorkommenden Biotoptypen. Die entsprechende Karte stellt deren Verbreitung in Berlin dar. Zur Bewertung kann das Verfahren zur Bewertung und Bilanzierung von Eingriffen herangezogen werden. Die Berliner Biotoptypenliste basiert auf der Brandenburger Liste und wurde an die besondere Situation der Großstadt angepasst. Sie wurde von einer länderübergreifenden Arbeitsgruppe weiterentwickelt und unter Berücksichtigung der Ansprüche der Berliner Landschaftsplanung und des Naturschutzes um urbane Biotoptypen erweitert. Die Berliner Biotoptypenliste (Köstler et al. 2003, aktualisiert Köstler 2023) umfasst rund 7.480 Biotoptypen und wird hier zum Download angeboten. Sie ist hierarchisch gegliedert in Biotoptypklasse, Biotoptypengruppe, Biotoptyp und ggf. Untertypen. Die nachfolgende Tabelle bietet als Kurzversion eine Übersicht der 12 Biotoptypenklassen und der wichtigsten Biotoptypengruppen. Um eine aktuelle und flächendeckende Datenbasis im Land Berlin für Naturschutz, Stadt- und Landschaftsplanung sowie für Fachplanungen zu schaffen, wurde zwischen 2003 und 2013 eine erste Karte der Biotope erstellt. Im Jahr 2024 erfolgte eine flächendeckende Aktualisierung der Biotoptypenkarte auf Grundlage von Luftbildern aus dem Jahr 2023 und terrestrischen Kartierungen zwischen 2015 und 2022. Die Besonderheit der vorliegenden Biotoptypenkarte besteht darin, dass zur Erfassung der Biotoptypen unterschiedliche Methoden zur Anwendung kamen. Das Ergebnis der Kartierung unterscheidet sich damit hinsichtlich der Genauigkeit und Differenzierung der Auskartierung auf den verschiedenen Flächenkulissen. Die folgenden drei Methoden der Datenerhebung kamen zum Einsatz: Terrestrische Kartierung – Terrestrische Kartierungen aus den Jahren 2015-2022 sind hinreichend aktuell und wurden abgesehen von geringfügigen Anpassungen z.B. bei grundlegenden Nutzungsänderungen unverändert in die Biotoptypenkarte übernommen. Die aktuellen terrestrischen Kartierungen umfassen 9.620 ha. Übernahme Primärdaten der Biotoptypenkarte 2013 – Primärdaten der Biotoptypenkarte 2013 wurden im Sinne einer Änderungsanalyse überprüft und ggfls. aktualisiert. Sofern keine grundlegende Änderung des Biotops und der Landnutzung im Luftbild erkennbar war, wurden die Objekte mit der ursprünglichen Geometrie und den Sachdaten übernommen. Biotope, die ursprünglich für die Biotoptypenkarte 2013 terrestrisch erhoben wurden, konnten nicht immer durch Luftbildinterpretation hinsichtlich aller Merkmale überprüft werden. Bei Unsicherheiten wurde der ursprüngliche Biotoptyp dennoch beibehalten, sofern er plausibel erschien und das entsprechende Objekt mit einem Bedarf zur terrestrischen Kontrolle markiert. Bei anteiliger oder vollständiger Änderung des Biotops erfolgte eine Anpassung der Biotopabgrenzung oder eine Neuerfassung des Biotops im Sinne der nachfolgend beschriebenen Neukartierung. Im Ergebnis wurden 28.207 ha mit dieser Methodik kartiert. Luftbildkartierung – Auf allen nicht durch 1. oder 2. abgedeckten Gebieten wurde eine Neuerfassung der Biotope durch monoskopische Luftbildinterpretation durchgeführt. Für die Erkennung der Biotoptypen im Luftbild wurde die klassische Beschreibung nach Farbmerkmalen (Grundfarbe, Helligkeit, Farbverteilung) und Strukturmerkmalen (Struktur, Textur, Höhe) in Ansatz gebracht. Die grundlegende Geometrie dafür bildeten die Block- und Teilblockflächen der ISU5. Dabei wurde jedem Block / Teilblock ein Biotoptyp zugeordnet. Eine weitere Unterteilung der Geometrie des Teilblocks erfolgte nur, wenn naturschutzfachlich wertvolle und naturnahe Biotoptypen (z.B. Kleingewässer, Röhrichte, Trocken- und Magerrasen, Staudenfluren, natürliche Gehölzbestände sowie großflächige, prägende Grünflächen und Gehölzgruppen) im Teilblock vorhanden waren. Diese wurden dann als exakte Geometrie separat abgegrenzt. Die neuerfassten Biotope der Luftbildkartierung umfassen 41.990 ha Biotope und 9.429 ha Straßenland. Die Karte Biotoptypen 2024 steht zur Nutzung als Entscheidungshilfe für Fachleute und Verwaltungen zur Verfügung. Aus dem Gesamtdatenbestand wurden thematische Karten zu FFH-Lebensraumtypen und gesetzlich geschützten Biotopen abgeleitet. Eine weitere Karte zeigt die verwendete Kartiermethode . Die Biotoptypenkarte ist im Geoportal Berlin veröffentlicht. Karte Biotoptypen 2024 Karte Gesetzlich geschützte Biotope 2024 Karte Lebensraumtypen (FFH-Richtlinie) 2024 Karte Kartiermethode 2024 Weitere Informationen zur Kartierung, zur Methodik, den Datengrundlagen sowie den Karten im Geoportal finden Sie im Umweltatlas Berlin sowie im Bericht zum Aktualisierungsprojekt der Biotoptypenkarte: Umweltatlas Berlin Hinweise zu den Karten „gesetzlich geschützte Biotope 2024“ und „Lebensraumtypen 2024“: Die Zuordnung des rechtlichen Schutzstatus gemäß § 30 Bundesnaturschutzgesetz und § 28 Berliner Naturschutzgesetz erfolgt bei den terrestrischen Kartierungen durch fachliche Einschätzung der kartierenden Person. Bei den durch Luftbildinterpretation erhobenen Daten ist meist der wahrscheinliche Schutzstatus angegeben (sofern keine terrestrische Überprüfung vorliegt). Die Entscheidung über die Anwendung der Regelung „Gesetzlich geschützte Biotope“ erfolgt im Einzelfall durch die zuständige untere Naturschutzbehörde der Bezirke. Die FFH-Lebensraumtypen der aktuellen Biotopkartierung sind nur bei den durch terrestrische Kartierung erfassten Flächen ermittelt. Alle anderen Flächen, insbesondere die aus Luftbildern kartierten Flächen sind hierauf ungeprüft. In den nächsten Jahren werden terrestrische Kartierungen in den gemeldeten Natura 2000-Gebieten und der bekannten Lebensraumtypen außerhalb der Natura 2000-Gebiete erfolgen. Für Verträglichkeitsprüfungen und Planungen ist der jeweils aktuelle Datenbestand der FFH-Lebensraumtypen bei der obersten Naturschutzbehörde (zuständigen Senatsverwaltung) zu erfragen. Die vorliegende Karte Biotoptypen 2024 wird durch terrestrische Kartierungsprojekte schrittweise aktualisiert. Diese Kartierungsprojekte betreffen v.a. die gemeldeten Natura 2000-Gebiete, Natur- und Landschaftsschutzgebiete sowie Gebiete mit aktuellen Planungsvorhaben.

Lokale Radarbilder aus dem RX-Komposit für den internationalen Flughafen EDDM (München) - Local rx radar images of the international Airport EDDM (Munich)

Radarkomposit RX (Radardaten ohne Korrektur) des operationellen DWD-Radarverbundes - Radardata RX (Radardata without scaling) from the operational DWD radar composite

Verursachen niederfrequente Magnetfelder Erkrankungen des Nervensystems?

Verursachen niederfrequente Magnetfelder Erkrankungen des Nervensystems? Neurodegenerative Erkrankungen bedeuten einen zunehmenden Verlust von Zellen im Nervensystem. Die Erkrankungen sind meist langsam fortschreitend und führen häufig zu Störungen motorischer Funktionen oder der geistigen Leistungsfähigkeit. Zu den neurodegenerativen Erkrankungen gehören Parkinson, Alzheimer, Multiple Sklerose (MS) und Amyotrophe Lateralsklerose ( ALS ). Ob ein Zusammenhang zwischen elektromagnetischen Feldern und solchen Erkrankungen besteht, wird wissenschaftlich seit vielen Jahren untersucht. Das Bundesamt für Strahlenschutz ( BfS ) beobachtet die Studienlage und betreibt eigene Forschung dazu. Aktueller Stand: Epidemiologische Hinweise für ALS und Alzheimer-Demenz Frühere Studien legen nahe, dass Menschen, die beruflich niederfrequenten Magnetfeldern ausgesetzt sind (Magnetfeldexposition), ein leicht erhöhtes Risiko haben könnten, an ALS oder Alzheimer-Demenz zu erkranken. Für Parkinson oder Multiple Sklerose wurde hingegen kein erhöhtes Risiko festgestellt. Größere Übersichtsarbeiten deuten darauf hin, dass das Risiko für ALS und Alzheimer-Demenz durch berufliche Magnetfeldexposition um etwa zehn Prozent erhöht sein könnte [1] . Was ist Amyotrophe Lateralsklerose ( ALS )? ALS ist eine seltene, meist schnell fortschreitende Erkrankung der Motoneurone – also Nervenzellen, die die Muskulatur steuern. Ihr Absterben führt zu zunehmenden Lähmungen. Die genauen Ursachen und molekularen Abläufe sind noch nicht vollständig verstanden. Nur etwa 5 bis 10 Prozent der ALS -Fälle sind familiär bedingt – das heißt, sie entstehen durch erbliche Genveränderungen. Hier sind mehrere Gene bekannt: unter anderem das Gen für das Protein TDP-43, das u. a. an der Regulation der Genexpression beteiligt ist, oder auch das Gen für das Protein Superoxiddismutase 1 (SOD1), welches bei der Entstehung von oxidativem Stress eine wichtige Funktion hat. Allerdings ist der überwiegende Teil der ALS -Fälle sporadisch, tritt also ohne erkennbare Ursache oder Vererbung auf, und die Auslöser dieser Erkrankungen sind bislang unklar. Magnetfelder und ALS -Risiko Beobachtungsstudien zeigen Hinweise darauf, dass berufliche Exposition gegenüber niederfrequenten Magnetfeldern das Risiko für ALS leicht erhöhen könnte [2] . Auch Stromschläge, die bei solchen Berufen häufiger vorkommen können, werden als mögliche Risikofaktoren diskutiert [ 3 , 4, 5] . Allerdings ergab eine aktuellere, große britische Studie mit fast 38.000 Personen kein erhöhtes ALS -Risiko durch berufliche Magnetfeldexposition [6] . Auch der Wohnort in der Nähe von Hochspannungsleitungen scheint laut mehreren Übersichtsarbeiten das Risiko nicht zu erhöhen [7] . Was ist Alzheimer-Demenz? Alzheimer ist die häufigste Demenzform und führt zu einem langsamen Verlust geistiger Fähigkeiten über Jahre. Typisch sind Ablagerungen bestimmter Proteine im Gehirn – insbesondere ß-Amyloid und hyperphosphoryliertes Tau-Protein. Familiäre Alzheimer-Fälle sind oft auf genetische Veränderungen zurückzuführen, die zu verstärkten Ablagerungen dieser Proteine führen. Zudem zeigen Betroffene eine verstärkte Aktivierung von Gliazellen und eine Störung im Proteinhaushalt des Gehirns. Magnetfelder und Alzheimer-Risiko Es gibt Hinweise, dass berufliche Exposition gegenüber niederfrequenten Magnetfeldern das Risiko für Alzheimer-Demenz leicht erhöhen könnte [8] . Doch auch die Art der Arbeit und der Grad der körperlichen Aktivität könnten hier eine Rolle spielen [9] . Studien zur Wohnortnähe an Hochspannungsleitungen liefern widersprüchliche Ergebnisse: Einige deuten auf ein erhöhtes Risiko bei längerer Wohndauer hin, andere konnten keinen Zusammenhang feststellen [10, 11] . Insgesamt ist die Datenlage uneinheitlich. Unterstützen experimentelle Laborstudien die epidemiologischen Hinweise? Das BfS förderte von 2008 bis 2013 ein Forschungsvorhaben , um die Auswirkungen niederfrequenter Magnetfelder auf neurodegenerative Erkrankungen in Tiermodellen zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigten keine schädlichen Einflüsse auf ALS oder Alzheimer bei Mäusen [12] . Ähnliche Studien aus Frankreich (2009) und China (2015) kommen zu vergleichbaren Resultaten – sie zeigten keine negativen Effekte auf Gehirnstruktur oder Lernvermögen [13 , 14 ] . Eine kürzlich erschienene systematische Übersichtsarbeit bestätigte, dass gesunde, mit Magnetfeldern exponierte Nagetiere keine Alzheimer-typischen Symptome entwickelten, während erkrankte Tiere sogar vorwiegend eine Symptomverbesserung zeigten [15] . Im Hinblick auf ALS war die Anzahl eingeschlossener Studien hingegen zu gering, um Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Fazit: Die Studienlage zu ALS und Alzheimer-Demenz ist widersprüchlich Die Forschung zu ALS und Alzheimer zeigt unterschiedliche und zum Teil widersprüchliche Ergebnisse. Die meisten epidemiologischen Studien weisen auf ein leicht erhöhtes Risiko bei beruflicher Magnetfeldexposition hin – besonders für ALS . Für Parkinson und Multiple Sklerose wurde kein Zusammenhang gefunden. Experimentelle Tierstudien konnten diese epidemiologischen Hinweise bislang nicht bestätigen. Es ist unklar, ob und wie Magnetfelder neurodegenerative Erkrankungen verursachen könnten. Entzündungen, oxidativer Stress und das Immunsystem spielen eine wichtige Rolle bei ALS und Alzheimer. Weiter vermuten manche Forscher, dass Magnetfelder diese Prozesse beeinflussen könnten – einen sicheren Beleg dafür gibt es bisher nicht [ 16] . Ausblick: Programm „ Strahlenschutz im Stromnetzausbau“ führt Forschung fort Im Zusammenhang mit dem Ausbau der Stromtrassen in Deutschland ist ein mögliches erhöhtes Risiko für neurodegenerative Erkrankungen unter Magnetfeldexposition erneut wichtig. Ein möglicher ursächlicher Zusammenhang soll durch weitere Forschung geklärt werden. Forschung zu neurodegenerativen Erkrankungen ist daher ein Themenschwerpunkt des BfS -Forschungsprogramms „ Strahlenschutz beim Stromnetzausbau“. Dazu fand 2017 in München der internationale Workshop „Zusammenhang zwischen neurodegenerativen Erkrankungen und Magnetfeldexposition – Stand des Wissens und Forschungsperspektiven“ statt. Er hatte zum Ziel, den aktuellen Kenntnisstand zu erfassen, Kenntnislücken zu identifizieren und neue Wege für weitere Forschung aufzuzeigen . Literatur [1] Gunnarsson, L.G. and L. Bodin, Occupational Exposures and Neurodegenerative Diseases-A Systematic Literature Review and Meta-Analyses. Int J Environ Res Public Health, 2019. 16(3). [2] Huss, A., S. Peters and R. Vermeulen, Occupational exposure to extremely low-frequency magnetic fields and the risk of ALS : A systematic review and meta-analysis. Bioelectromagnetics, 2018. 39(2): p. 156-163. [3] Beaudin, M., F. Salachas, P.F. Pradat and N. Dupre, Environmental risk factors for amyotrophic lateral sclerosis: a case-control study in Canada and France. Amyotroph Lateral Scler Frontotemporal Degener, 2022. 23(7-8): p. 592-600. [4] Chen, G.X., A. Mannetje, J. Douwes, L.H. van den Berg, N. Pearce, H. Kromhout, et al., Associations of Occupational Exposures to Electric Shocks and Extremely Low-Frequency Magnetic Fields With Motor Neurone Disease. Am J Epidemiol, 2021. 190(3): p. 393-402. [5] Peters, S., A.E. Visser, F. D'Ovidio, E. Beghi, A. Chio, G. Logroscino, et al., Associations of Electric Shock and Extremely Low-Frequency Magnetic Field Exposure With the Risk of Amyotrophic Lateral Sclerosis. Am J Epidemiol, 2019. 188(4): p. 796-805. [6] Sorahan, T. and L. Nichols, Motor neuron disease risk and magnetic field exposures. Occup Med (Lond), 2022. 72(3): p. 184-190. [7] Roosli, M. and H. Jalilian, A meta-analysis on residential exposure to magnetic fields and the risk of amyotrophic lateral sclerosis. Rev Environ Health, 2018. 33(3): p. 309-313. [8] Jalilian, H., S.H. Teshnizi, M. Roosli and M. Neghab, Occupational exposure to extremely low frequency magnetic fields and risk of Alzheimer disease: A systematic review and meta-analysis. Neurotoxicology, 2018. 69: p. 242-252. [9] Huang, L.Y., H.Y. Hu, Z.T. Wang, Y.H. Ma, Q. Dong, L. Tan, et al., Association of Occupational Factors and Dementia or Cognitive Impairment: A Systematic Review and Meta-Analysis. J Alzheimers Dis, 2020. 78(1): p. 217-227. [10] Huss, A., A. Spoerri, M. Egger, M. Roosli and S. Swiss National Cohort, Residence near power lines and mortality from neurodegenerative diseases: longitudinal study of the Swiss population. Am J Epidemiol, 2009. 169(2): p. 167-75. [11] Gervasi, F., R. Murtas, A. Decarli and A.G. Russo, Residential distance from high-voltage overhead power lines and risk of Alzheimer's dementia and Parkinson's disease: a population-based case-control study in a metropolitan area of Northern Italy. Int J Epidemiol, 2019. 48(6): p. 1949-1957. [12] Liebl, M.P., J. Windschmitt, A.S. Besemer, A.K. Schafer, H. Reber, C. Behl, et al., Low-frequency magnetic fields do not aggravate disease in mouse models of Alzheimer's disease and amyotrophic lateral sclerosis. Sci Rep, 2015. 5: p. 8585. [13] Poulletier de Gannes, F., G. Ruffie, M. Taxile, E. Ladeveze, A. Hurtier, E. Haro, et al., Amyotrophic lateral sclerosis ( ALS ) and extremely-low frequency ( ELF ) magnetic fields: a study in the SOD-1 transgenic mouse model. Amyotroph Lateral Scler, 2009. 10(5-6): p. 370-3. [14] Zhang, Y., X. Liu, J. Zhang and N. Li, Short-term effects of extremely low frequency electromagnetic fields exposure on Alzheimer's disease in rats. Int J Radiat Biol, 2015. 91(1): p. 28-34. [15] Stam, R. (2025). Low frequency magnetic field exposure and neurodegenerative disease: systematic review of animal studies. Electromagn Biol Med, 1-15. [16] Mattsson, M.O. and M. Simko, Is there a relation between extremely low frequency magnetic field exposure, inflammation and neurodegenerative diseases? A review of in vivo and in vitro experimental evidence. Toxicology, 2012. 301(1-3): p. 1-12. Stand: 10.02.2026

Nachhaltigkeitsbericht Augsburg Ö1.4 Wärmeinseleffekt

Der Indikator zeigt die innerstädtische Überwärmung oder Wärmeinseleffekt (UHI = urban heat island) in Augsburg. Der Stadtmarkt-Logger, der in die „Temperatur Stadtmitte“ eingeht, hatte 2024 sehr viele Messausfälle. Dementsprechend ist die „Temperatur Stadtmitte“ für 2024 vermutlich eher etwas unterschätzt (und dementsprechend auch die UHI-Intensität): Quelle: Stadtklimamessnetz Augsburg, betrieben von Helmholtz Zentrum München – Deutsches Forschungszentrum für Gesundheit und Umwelt und Lehrstuhl für Physische Geographie mit Schwerpunkt Klimaforschung - Universität Augsburg) und die Bearbeiter (Auswertung durch Lehrstuhl für Physische Geographie mit Schwerpunkt Klimaforschung - Universität Augsburg

Feinstaubaufnahme anhand von simulierten Radfahrten in München - März/2025

Dieser Datensatz enthält Trajektorien und die entlang dieser Routen berechnete Feinstaubaufnahme durch simulierte Radfahrten. Die vorliegenden Daten stammen aus der virtuellen Inbetriebnahme der im Projekt GOFFI [1] (Gesundheitliche Optimierung der Fußgänger- und Fahrradinfrastruktur zur Reduzierung der Feinstaubbelastung in den Ballungsgebieten) entwickelten Smartphone-App. Diese App dient der Ermittlung der individuellen Feinstaubaufnahme von Fußgängern und Radfahrenden auf Basis des persönlichen Atemvolumens sowie der orts- und zeitabhängigen Feinstaubkonzentration in der Atemluft. Zur Ermittlung der inhalierten Feinstaubmenge zeichnet die App die von den Nutzern zurückgelegte Route in Form von GPS-Koordinaten auf. Für jeden dieser Punkte wird die lokal herrschende Feinstaubkonzentration über einen Luftqualitätsdienst [2] abgerufen. Nach Abschluss der Aufzeichnung wird das individuelle Atemvolumen mithilfe einer im Projekt entwickelten Formel berechnet, die persönliche Parameter wie Körpergröße und Gewicht sowie streckenbezogene Merkmale wie Geschwindigkeit und Steigung berücksichtigt. Durch die Verknüpfung von Atemvolumen, Feinstaubkonzentration und Aufzeichnungsdauer wird schließlich die eingeatmete Feinstaubmenge bestimmt. Die Nutzung der App wurde über einen Zeitraum von einer Woche simuliert. Zu diesem Zweck wurden 100 synthetische Nutzer mit entsprechend generierten Profilen erstellt. Die Routen basieren auf einem Bikesharing-Datensatz aus der Stadt München [3], der für jede Ausleihe den Zeitpunkt sowie den Start- und Zielort enthält. Für jeden Eintrag wurde mithilfe eines Routing-Dienstes eine plausible Route zwischen Start und Ziel berechnet. Diese Routen wurden im Round-Robin-Verfahren auf die 100 synthetischen Nutzer verteilt. Als Startzeitpunkt der jeweiligen Fahrradfahrt wurde der Zeitpunkt der Ausleihe verwendet. Der hier verfügbare Datensatz enthählt dabei diese generierten Routen und die durch die App berechnete Feinstaubaufnahme pro Route sowie einige zusätzliche Parameter. Mögliche Nutzungsszenarien: - Testdaten für Geodaten-Visualisierungstools oder Dashboards zur Darstellung von Routen, zeitlichen Mustern und Belastungen in interaktiven Karten - Entwicklung von Proof-of-Concept-Anwendungen (z. B. Routing, Gesundheitsmonitoring, Verkehrsplanung) - Erstellung von Demo-Dashboards oder Visualisierungen für Kommunen, um die Relevanz von sauberer Luft im Alltag zu veranschaulichen [1] https://www.feinstaub-dosimetrie.de/ [2] Datenquelle: Google Maps Air Quality API. Diese Daten unterliegen den Google Maps Nutzungsbedingungen und sind deshalb nicht im Datensatz enthalten. [3] Datenquelle: dl-de/by-2-0: Landeshauptstadt München – opendata.muenchen.de

Verkehrsmengen DTV 2014

Der Straßenverkehr stellt weiterhin einen entscheidenden Belastungsfaktor der städtischen Umwelt dar. Seine zahlenmäßige Entwicklung wird durch Verkehrszählungen beobachtet, die in den westlichen Bezirken Berlins in regelmäßigen Abständen seit 1951 und seit 1993 für das gesamte Stadtgebiet durchgeführt werden. Für die Durchführung von Verkehrszählungen auf Autobahnen, Bundesstraßen sowie dem übrigen Hauptstraßennetz ist die Verkehrslenkung Berlin ( VLB ) der Senatsverwaltung für Umwelt, Verkehr und Klimaschutz verantwortlich. Die aktuellen Daten beziehen sich auf das Jahr 2014 und schreiben somit die Werte der vorhergehenden Auswertung aus 2009 fort. Der Motorisierungsgrad , also das Verhältnis von Pkw zur Einwohnerzahl, stellte sich 1970 für Ost- und West-Berlin noch sehr unterschiedlich dar. So kamen 1970 in Ost-Berlin 77,5 Pkw auf 1.000 Einwohner, im westlichen Teil der Stadt 175,4, also fast 100 Fahrzeuge mehr auf 1.000 Einwohner. 1995 lagen – auch bedingt durch die Vereinigung – die Zahlen schon deutlich näher beieinander als zuvor: in Ost-Berlin standen nun je 1.000 Einwohner 320, in West-Berlin 375 Pkw zur Verfügung. Seit 2011 kann eine leicht abnehmende Mobilisierungsrate bei Pkw beobachtet werden, die insbesondere auf eine rückläufige Pkw-Verfügbarkeit bei jüngeren Menschen zurückzuführen ist (vgl. Abb. 1 und SenStadtUm 2016). Im Vergleich zu anderen Städten liegt Berlin damit auch 2015 mit 335 Pkw/1.000 Einwohner auf einem sehr günstigen Niveau. So weisen München mit 444 (2015) und Hamburg mit rund 419 Pkw/1.000 Einwohner (2015) weit höhere Werte auf. Der Bundesdurchschnitt lag 2015 bei 540 Pkw/1.000 Einwohnern. “Es besteht jedoch ein deutliches Gefälle zwischen der Berliner Innenstadt (teilweise unter 200 Kfz/1.000 Einwohner) und den äußeren Stadtgebieten (teilweise über 500 Kfz/1.000 Einwohner)” (vgl. StEP Verkehr, SenStadt 2011 ). Für den Ost-Teil der Stadt können für den Zeitraum von 1991 bis 1993 aufgrund der damaligen Kennzeichenumstellung aller Fahrzeuge keine Aussagen über den Motorisierungsgrad getroffen werden. Seit 1996 wird nur noch ein Berliner Gesamtwert ausgewiesen. Die folgenden Übersichten stellen die Jahreszahlen der wichtigen Kenngrößen Streckenlänge und Fahrleistung nach Verkehrsbelastungsklassen in der Entwicklung von 1993 bis 2014 gegenüber. Aufgrund der variierenden Streckenlängen der einzelnen Zähljahre ist die Vergleichbarkeit nur eingeschränkt gegeben. Bemerkenswert bleibt, dass trotz kontiuierlich vergrößertem Umfang an Strecken, die dem Hauptstraßennetz zugeordnet werden, die absolute Höhe der berechneten Tagesfahrleistung aller Abschnitte ebenso wie der Anteil der hochbelasteten Streckenabschnitte (durchschnittliche tägliche Verkehrsstärke (DTV) > 50.000 Kfz) leicht zurückgegangen sind.

Verkehrsmengen DTV 2019

Der Straßenverkehr stellt weiterhin einen entscheidenden Belastungsfaktor der städtischen Umwelt dar. Seine zahlenmäßige Entwicklung wird durch Verkehrszählungen beobachtet, die in den westlichen Bezirken Berlins in regelmäßigen Abständen seit 1951 und seit 1993 für das gesamte Stadtgebiet durchgeführt werden. Für die Durchführung von Verkehrszählungen auf Autobahnen, Bundesstraßen sowie dem übrigen Hauptstraßennetz ist die Abteilung Verkehrsmanagement der Senatsverwaltung für Umwelt, Mobilität, Verbraucher- und Klimaschutz verantwortlich. Die aktuellen Daten beziehen sich auf das Jahr 2019 und schreiben somit die Werte der vorhergehenden Auswertung aus 2014 fort. Der Motorisierungsgrad , also das Verhältnis von Pkw zur Einwohnerzahl, stellte sich 1970 für Ost- und West-Berlin noch sehr unterschiedlich dar. So kamen 1970 in Ost-Berlin 77,5 Pkw auf 1.000 Einwohner, im westlichen Teil der Stadt 175,4, also fast 100 Fahrzeuge mehr auf 1.000 Einwohner. 1995 lagen – auch bedingt durch die Vereinigung – die Zahlen schon deutlich näher beieinander als zuvor: in Ost-Berlin standen nun je 1.000 Einwohner 320, in West-Berlin 375 Pkw zur Verfügung. Seit 2011 kann eine stagnierende Motorisierungsrate bei Pkw beobachtet werden (vgl. Abb. 1). Im Vergleich zu anderen Städten liegt Berlin damit auch 2019 mit 330 Pkw/1.000 Einwohner auf einem sehr günstigen Niveau. So weisen München mit 540 (2018) und Hamburg mit rund 434 Pkw/1.000 Einwohner (2019) weit höhere Werte auf. Der Bundesdurchschnitt lag 2019 bei 569 Pkw/1.000 Einwohnern. Es gibt jedoch deutliche Unterschiede in der Verkehrsteilnahme zwischen der Berliner Innenstadt mit zunehmender Bedeutung des Umweltverbunds und den äußeren Stadtgebieten mit einem nach wie vor hohen Anteil des motorisierten Individualverkehrs (MIV). Für den Ost-Teil der Stadt können für den Zeitraum von 1991 bis 1993 aufgrund der damaligen Kennzeichenumstellung aller Fahrzeuge keine Aussagen über den Motorisierungsgrad getroffen werden. Seit 1996 wird nur noch ein Berliner Gesamtwert ausgewiesen. Die folgenden Übersichten stellen die Jahreszahlen der wichtigen Kenngrößen Streckenlänge und Fahrleistung nach Verkehrsbelastungsklassen in der Entwicklung von 1993 bis 2019 gegenüber. Aufgrund der variierenden Streckenlängen der einzelnen Zähljahre ist die Vergleichbarkeit nur eingeschränkt gegeben. Trotz kontiuierlich vergrößertem Umfang an Strecken, die dem Hauptstraßennetz zugeordnet werden, sind die absolute Höhe der berechneten Tagesfahrleistung aller Abschnitte ebenso wie der Anteil der hochbelasteten Streckenabschnitte (durchschnittliche tägliche Verkehrsstärke (DTV) > 50.000 Kfz) über die Jahre leicht zurückgegangen. Der Trend ist in den letzten Jahren allerdings wieder leicht ansteigend.

1 2 3 4 5 … 249 250 251