[ Derived from parent entry - see the respective metadata entry ] The experiment CLM_B1_ZS contains Northern European regional climate simulations of the years 2070-2099 on a rotated grid (CLM non hydrostatic, 0.44 deg. hor. resolution, see http://www.clm-community.eu ). It is forced by the first (_1_) run of the global IPCC SRES B1 (EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_B1_1_6H), which describes a storyline with rapid change in economic structures toward a service and information economy, with reductions in material intensity and the introduction of clean and resource-efficient technologies. The model region starts at -19.36/-40.48 (lat/lon in rotated coordinates; centre of lower left corner of the domain) with rotated North Pole at 21.3/-175.0 (lat/lon). The number of grid points is 80/146 (lat/lon). The sponge zone (numerically unreliable boundary grid points) consists of 8 gridboxes at each border. EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_B1_1_6H were nudged during the simulations (spectral nudging,von Storch, H., A spectral nudging technique for dynamical downscaling purposes. Mon. Wea. Rev, 2000 ) The regional model variables include two-dimensional near surface fields and atmospheric fields on 6 pressure levels (200, 500, 700, 850, 925 and 1000 hPa) for zonal and meridional wind, temperature and pressure. The time interval of the output fields is 3 hours. Please contact sga"at"dkrz.de for data request details. The output format is netCDF. Experiment with CLM 2.4.6 on HPC Cluster ( blizzard ).
Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks engagiert sich die BAW gemeinsam mit weiteren Ressortforschungseinrichtungen und Fachbehörden des BMVI, um fach- und verkehrsträgerübergreifende Lösungen für die drängenden Verkehrsfragen der Zukunft aufzuzeigen (www.bmvi-expertennetzwerk.de). Ein Fokusgebiet ist dabei der Küstenbereich mit seinen Seehafenzufahrten, denn infolge des zunehmenden Welthandels hat der Seehandel in der heutigen Zeit der Globalisierung eine größere Bedeutung als je zuvor. Internationale Seehäfen, wie zum Beispiel der Hamburger Hafen, bilden im Seehandel wichtige Knotenpunkte. Der Hamburger Hafen ist mit einem Seegüterumschlag von 137 Millionen Tonnen pro Jahr der größte Seehafen Deutschlands. Von hier werden Güter in die ganze Welt verschifft bzw. auf der Schiene, Straße und Wasserstraße nach ganz Deutschland und Europa weitertransportiert. Durch den Klimawandel werden sich für den Betrieb und die Unterhaltung von Seehäfen und Seehafenzufahrten äußere Einflüsse, wie zum Beispiel der Meeresspiegel, ändern. Für strategische und langfristige Investitionsentscheidungen hinsichtlich der Hafeninfrastruktur entstehen dadurch wichtige Fragen. Wie werden sich Meeresspiegelanstieg und andere klimawandelbedingte Änderungen auf die Seehäfen auswirken? Kann die Sicherheit und Leichtigkeit des Schiffsverkehrs sowie die Erreichbarkeit der Häfen in Zukunft gewährleistet werden? Welche Anpassungsmaßnahmen sind gegebenenfalls notwendig und nachhaltig? Mit diesen und anderen Fragen befasst sich die BAW am Standort Hamburg im Rahmen des Expertennetzwerkes. Mithilfe eines hochaufgelösten dreidimensionalen numerischen Modells der Deutschen Bucht werden komplexe Prozesse wie die Tidedynamik sowie der Transport von Salz, Wärme und Sedimenten für heutige und mögliche zukünftige Verhältnisse simuliert. Das Modellgebiet umfasst die gesamte deutsche Nordseeküste und die Ästuare von Ems, Jade-Weser und Elbe. Das Expertennetzwerk ist auch im Hinblick auf die Novellierung des Gesetzes zur Umweltverträglichkeitsprüfung bedeutend. Im Rahmen der Umweltverträglichkeitsprüfung müssen künftig sowohl die Anfälligkeit des geplanten Vorhabens gegenüber den Folgen des Klimawandels als auch die Auswirkungen des Vorhabens auf das Klima auf Basis wissenschaftlicher Erkenntnisse gerichtsfest untersucht werden. Dies kann nur in behördenübergreifender Zusammenarbeit geleistet werden. Wie dringend der Forschungsbedarf für die Seeschifffahrt ist, zeigt die Situation am Hamburger Hafen. Die Zufahrt zum Hamburger Hafen erfolgt entlang des Elbeästuars. Da die Flutstromgeschwindigkeiten in vielen Bereichen des Elbeästuars höher als die Ebbestromgeschwindigkeiten sind, ist der stromaufgerichtete Sedimenttransport im Mittel größer als der stromabgerichtete Sedimenttransport. Es wird mehr Sediment aus der Nordsee in das Elbästuar eingetragen als ausgetragen. (Text gekürzt)
Die EU-Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL) und die EU-Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) erfordern die Erreichung bzw. Erhaltung des guten Umweltzustands von Nord- und Ostsee. Grundsätzlich wird davon ausgegangen, dass ein effektiver Meeresschutz einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz leistet. Dahinter steckt die Annahme, dass gesunde Küsten- und Meeresökosysteme mehr Kohlendioxid und Nährstoffe speichern können als anthropogen beeinträchtige Systeme. So führt z.B. die Eutrophierung zu vermehrtem Algenwachstum und einer Trübung des Wassers, die die Ausbreitung von Seegraswiesen beeinträchtigt, die größere Mengen an Kohlenstoff speichern. Andere Zusammenhänge sind weniger gut erforscht. So könnte es z.B. durch die Reduktion der Nährstoffeinträge und des in Folge abnehmenden Algenwachstums zu einer Reduktion des Transports von Kohlenstoff in die Meeressedimente kommen. Der gute Umweltzustand gemäß MSRL und der gute ökologische/ chemische Zustand gemäß WRRL sind anhand ausgewählter Indikatoren und ihrer Schwellenwerte klar definiert. Ziel des Vorhabens ist es, das Kohlenstoffs- und Nährstoffspeicherpotential im gegenwärtigen Zustand und im guten Umweltzustand auf der Basis von Monitoringdaten und Literaturstudien zu quantifizieren und zu vergleichen. Dies soll an ausgewählten, gut untersuchten Modellgebieten jeweils in den Küsten- und Meeresgewässern und in Nord- und Ostsee erfolgen. Der Fokus liegt zunächst auf der Eutrophierung, es sollen aber soweit auf der Basis der Datenlage möglich auch andere relevante Belastungen wie Schadstoffe und Baggergutentnahme untersucht werden. Auf der Basis der Untersuchungen der Modellgebiete soll eine Prognose des Kohlenstoffs- und des Nährstoffspeicherpotenzials für die gesamte Nord- und Ostsee im aktuellen und im guten Umweltzustand erarbeitet werden. Das Vorhaben soll darüber hinaus Empfehlungen erarbeiten, durch welche Maßnahmen sich das Kohlenstoffspeicherpotential von Nord- und Ostsee weiter stärken lässt.
An zwei Beispielen sollen im Rahmen der Vorstudie regionalplanerische Verfahren und Instrumente zur Mengensteuerung der Flächeninanspruchnahme weiter entwickelt werden. Der interkommunale Austausch von Flächen bzw. Flächenausweisungsrechten soll dabei als Option mit einbezogen werden. Ausgangslage: Nach wie vor sind verstärkte Anstrengungen auf allen Ebenen notwendig, um das 30 ha-Ziel der Bundesregierung bis 2020 zu erreichen. Da die Angebotsplanung der Kommunen eine wichtige Grundlage der Inanspruchnahme von Flächen ist, kommt der Regionalplanung eine wichtige Rolle bei der Begrenzung der Flächeninanspruchnahme für Siedlungsflächen (Wohnbauflächen, gewerblich-industrielle Flächen) zu. Genehmigte Regionalpläne bilden mit ihren Grundsätzen oder Zielen Planungsgrundlagen für die Gemeinden, die im Rahmen ihrer kommunalen Bauleitplanung bei der Abwägung zu berücksichtigen oder strikt zu beachten sind. Gleichzeitig sind bundesweit in allen Regionalplänen Hinweise auf den interkommunalen Austausch oder die interkommunale Zusammenarbeit enthalten. Erste Gespräche mit verschiedenen Regionalplanungsbehörden zeigten, dass der vorgesehene interkommunale Austausch konkreter Flächen in der Regel auf kommunale Vorbehalte stößt und der Vor- und Nachteilsausgleich unauflösbar zu sein scheint. Daher soll der Fokus des Modellvorhabens auch auf andere Instrumente der Regionalplanung (positiv-allokative und negativ-restriktive Standortsteuerung, Mengensteuerung durch Flächenkontingente oder Siedlungsdichten, Steuerung der Eigenentwicklung) erweitert werden. In diesem Zusammenhang werden auch die Verfahren zur Flächenbedarfsermittlung und zur Setzung von Mengenzielen sowie vorhandene Monitoringansätze betrachtet. Die Vorstudie soll die Hauptstudie inhaltlich, methodisch und organisatorisch vorbereiten. Dazu werden die Instrumente der Mengensteuerung in zwei Beispielregionen weiter entwickelt und ihre Übertragbarkeit auf andere Regionalplanungsregionen diskutiert. Erst in der Hauptstudie sollen die entwickelten Instrumente in Modellregionen erprobt und untersucht werden.
Die Ermittlung der Wasserhaushaltsgrößen erfolgte auf Grundlage einer räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Niederschlags-Abfluss-Modellierung. Der Aufbau eines landesweiten Modells wurde im Jahr 2004 mit dem Modellsystem ArcEGMO durchgeführt. Für den vorliegenden Datenbestand wurde das Modellsystem weiterentwickelt sowie die verwendeten Zeitreihen bis 2020 verlängert. Vom Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU) wurden folgende Datengrundlagen für die Aktualisierung bereitgestellt: - Gewässernetz gewnet25 (Version 4.1; Stand: 2015) - Seen (Version 4.1 Stand: 2015) - Oberirdische Einzugsgebiete ezg25 (Version 4.0; Stand: 2014) - REGNIE-Daten (Niederschlagsdaten im Rasterformat) für den Zeitraum 1991 bis 2020 - Fortschreibung der Abflussreihen für insgesamt 135 Pegel im Modellgebiet, davon für 20 weitgehend unbeeinflusste Einzugsgebiete zur Modellvalidierung sowie für 5 Einzugsgebiete zur Modellanpassung für den Zeitraum 1991 bis 2020 Die Wasserhaushaltsgrößen sind in ihrer räumlichen Auflösung auf die hydrologischen Einzugsgebiete und die dazugehörigen Gewässerabschnitte bezogen. Die Ermittlung der Wasserhaushaltsgrößen erfolgte auf Grundlage einer räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Niederschlags-Abfluss-Modellierung. Der Aufbau eines landesweiten Modells wurde im Jahr 2004 mit dem Modellsystem ArcEGMO durchgeführt. Für den vorliegenden Datenbestand wurde das Modellsystem weiterentwickelt sowie die verwendeten Zeitreihen bis 2020 verlängert. Vom Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU) wurden folgende Datengrundlagen für die Aktualisierung bereitgestellt: - Gewässernetz gewnet25 (Version 4.1; Stand: 2015) - Seen (Version 4.1 Stand: 2015) - Oberirdische Einzugsgebiete ezg25 (Version 4.0; Stand: 2014) - REGNIE-Daten (Niederschlagsdaten im Rasterformat) für den Zeitraum 1991 bis 2020 - Fortschreibung der Abflussreihen für insgesamt 135 Pegel im Modellgebiet, davon für 20 weitgehend unbeeinflusste Einzugsgebiete zur Modellvalidierung sowie für 5 Einzugsgebiete zur Modellanpassung für den Zeitraum 1991 bis 2020 Die Wasserhaushaltsgrößen sind in ihrer räumlichen Auflösung auf die hydrologischen Einzugsgebiete und die dazugehörigen Gewässerabschnitte bezogen. Die Ermittlung der Wasserhaushaltsgrößen erfolgte auf Grundlage einer räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Niederschlags-Abfluss-Modellierung. Der Aufbau eines landesweiten Modells wurde im Jahr 2004 mit dem Modellsystem ArcEGMO durchgeführt. Für den vorliegenden Datenbestand wurde das Modellsystem weiterentwickelt sowie die verwendeten Zeitreihen bis 2020 verlängert. Vom Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU) wurden folgende Datengrundlagen für die Aktualisierung bereitgestellt: - Gewässernetz gewnet25 (Version 4.1; Stand: 2015) - Seen (Version 4.1 Stand: 2015) - Oberirdische Einzugsgebiete ezg25 (Version 4.0; Stand: 2014) - REGNIE-Daten (Niederschlagsdaten im Rasterformat) für den Zeitraum 1991 bis 2020 - Fortschreibung der Abflussreihen für insgesamt 135 Pegel im Modellgebiet, davon für 20 weitgehend unbeeinflusste Einzugsgebiete zur Modellvalidierung sowie für 5 Einzugsgebiete zur Modellanpassung für den Zeitraum 1991 bis 2020 Die Wasserhaushaltsgrößen sind in ihrer räumlichen Auflösung auf die hydrologischen Einzugsgebiete und die dazugehörigen Gewässerabschnitte bezogen.
Dieser Web Feature Service (WFS) stellt die Standorte der öffentlich zugänglichen Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge in der Modellregion Elektromobilität Hamburg zum Download bereit. Die zugehörigen Sachinformationen wie z.B. Anzahl der Ladepunkte, Steckertypen und Zugangsmöglichkeiten sind enthalten. Zusätzlich wird in Echtzeit der Betriebsstatus (frei oder belegt) der Ladepunkte angegeben. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Dieser Web Map Service (WMS) stellt die Standorte der öffentlich zugänglichen Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge in der Modellregion Elektromobilität Hamburg dar. Die zugehörigen Sachinformationen wie z.B. Anzahl der Ladepunkte, Steckertypen und Zugangsmöglichkeiten sind enthalten. Zusätzlich wird in Echtzeit der Betriebsstatus (frei oder belegt) der Ladepunkte angegeben. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Der Datensatz enthält die Standorte der öffentlich zugänglichen Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge in der Modellregion Elektromobilität Hamburg. Die zugehörigen Sachinformationen wie z.B. Anzahl der Ladepunkte, Steckertypen und Zugangsmöglichkeiten sind enthalten. Zusätzlich wird in Echtzeit der Betriebsstatus (UNKNOWN, AVAILABLE, OCCUPIED, RESERVED, UNAVAILABLE, FAULTED, PREPARING, CHARGING, SUSPENDEDEV, SUSPENDEDEVSE, FINISHING) der Ladepunkte angegeben. Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der Echtzeitdatendienst enthält die Standorte der öffentlich zugänglichen Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge in der Modellregion Elektromobilität Hamburg im JSON-Format bereitgestellt über die SensorThings API (STA). Für die E-Ladestationen in der SensorThings API (STA) wurde je Station ein Objekt in der Entität "Thing" angelegt. Für jeden Ladepunkt steht ein Objekt in der Entität "Datastreams". Die Echtzeitdaten zum Status des Ladepunktes wird in der STA in der Entität "Observations" veröffentlicht. Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben. In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. { "properties":{ "serviceName": "HH_STA_E-Ladestationen", "layerName": "Status_E-Ladepunkt", "key":"value"} } Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://iot.hamburg.de/v1.1/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_E-Ladestationen' and properties/layerName eq 'Status_E-Ladepunkt' Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden: MQTT-Broker: iot.hamburg.de Topic: v1.1/Datastream({id})/Observations
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1018 |
| Europa | 9 |
| Kommune | 35 |
| Land | 148 |
| Schutzgebiete | 4 |
| Weitere | 64 |
| Wirtschaft | 28 |
| Wissenschaft | 376 |
| Zivilgesellschaft | 43 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 3 |
| Förderprogramm | 920 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Text | 153 |
| unbekannt | 63 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 164 |
| Offen | 936 |
| Unbekannt | 42 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1121 |
| Englisch | 147 |
| andere | 1 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 25 |
| Bild | 19 |
| Datei | 25 |
| Dokument | 95 |
| Keine | 634 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 431 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 698 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1142 |
| Luft | 558 |
| Mensch und Umwelt | 1135 |
| Wasser | 423 |
| Weitere | 1066 |