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WISE WFD Reference Spatial Datasets reported under Water Framework Directive 2022 - INTERNAL VERSION - version 1.8, Mar 2025

The dataset contains information on the European river basin districts, the river basin district sub-units, the surface water bodies and the groundwater bodies delineated for the 3rd River Basin Management Plans (RBMP) under the Water Framework Directive (WFD) as well as the European monitoring sites used for the assessment of the status of the above mentioned surface water bodies and groundwater bodies. This data set is available only for internal use of the European Commission and the European Environment Agency. Please enter the publicly available version to access data: https://sdi.eea.europa.eu/catalogue/srv/eng/catalog.search#/metadata/bce2c4e0-0dad-4c42-9ea8-a0b82607d451 The information was reported to the European Commission under the Water Framework Directive (WFD) reporting obligations. The dataset compiles the available spatial data related to the 3rd RBMPs due in 2022 (hereafter WFD2022). See http://rod.eionet.europa.eu/obligations/780 for further information on the WFD2022 spatial reporting. Note: * This dataset has been reported by the member states. The subsequent QC revealed some problems caused by self-intersections elements. Data in GPKG-format should be processed using QGIS.

Netzwerk erneuerbare Energien, Konkrete Einbeziehung erneuerbarer Energiequellen in die Energieversorgung von Kommunen

Umsetzungsstrategien fuer erneuerbare Energien in sechs europaeischen Staedten: Ziel dieses Forschungsprojektes war es, die nutzbaren Potentiale von erneuerbaren Energien auf kommunaler Ebene zu analysieren und konkrete Handlungsvorschlaege und Anlagenkonzepte zu deren verstaerkten Integration zu entwickeln. Die Untersuchung erstreckte sich auf sechs Staedte/ Stadtwerke in drei EU-Laendern (Deutschland: Pforzheim, Ettlingen; Frankreich: Besancon, Rochefort; Portugal: Funchal, Braganca). Fuer jede Stadt wurde ein umfassendes integratives Konzept zur maximalen Nutzung der erneuerbaren Energiequellen bis zum Jahre 2010 entwickelt. Darin wurde das konkrete Ziel gesetzt, bis zum Jahre 2010 15 Prozent des dann zu erwartenden Primaerenergiebedarfes durch erneuerbare Energien bereitzustellen. Besonderes Augenmerk lag auf dem lokalen Energiemarkt und den 'Makro-Akteuren', die bei der Foerderung der erneuerbaren Energien eine wichtige Rolle spielen. Diese Akteure wurden gezielt angesprochen und in die Entwicklung des Konzeptes einbezogen, um die Umsetzungschancen zu verbessern.

Model Output Statistics for SANTA MARIA AEROPORTO (08515)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for HORTA (CASTELO BRANCO) (08505)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for VIANA DO CASTELO (CHAFE) (08551)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

EU27_2020 basemap for EEA internal use

This Discomap web map service provides an EU-27 (2020) basemap for internal EEA use as a background layer in viewers or any other web application. It is provided as REST and as OGC WMS services, dynamic and cached. The cached service has a custom cache at the following scales: 1/50.000.000 1/42.000.000 1/36.000.000 (Europe's size) 1/30.000.000 1/20.000.000 1/10.000.000 1/5.000.000 1/2.500.000 1/1.000.000.

NECPR: Additional Reporting Obligations in the area of Renewable Energy (Annex XVI) dataset, 2023

Additional reporting in the area of renewable energy is a dataset under the National Energy and Climate Progress Reports (NECPRs), which is reported every second year (starting in 2023) by EU Member States. The dataset provides information regarding Member States functioning system for guarantees of origin (GO), renewable energy surplus/deficits, biomass use and impacts, and renewable energy usage in buildings. The EEA collects and quality checks this data. The dataset links to data from Eurostat. This reporting obligation comes from the Governance Regulation 2018/1999, Implementing Regulation (EU) 2022/2299 (Annex XVI).

Nitrate in groundwater (2000-2022)

This indicator shows concentrations of nitrate in groundwater bodies. The indicator can be used to illustrate geographical variations in current nutrient concentrations and temporal trends.

Population trend of bird species: datasets from Article 12, Birds Directive 2009/147/EC reporting (2013-2018) - INTERNAL VERSION - Oct. 2020

All EU Member States are requested to monitor birds listed in the Birds Directive (2009/147/EC) and send a report about the progress made with the implementation of the Directive every 6 years following an agreed format. The assessment of breeding population short-term trend at the level of country is here presented. The spatial dataset contains gridded birds distribution data (10 km grid cells) as reported by EU Member States for the 2013-2018 period. The dataset is aggregated by species code and country in the attribute CO_MS. By use of the aggregated attribute [CO_MS], the tabular data can be joined to the spatial data to obtain e.g. the EU population status and trend. This metadata refers to the INTERNAL dataset as it includes species flagged as sensitive by Member States. Therefore, its access is restricted to only internal use by EEA.

Vertikale Verteilung von Wolkenkondensationskernen in marinen und kontinentalen Luftmassen in Europa und ihre Verbindung zur Wolkentropfenanzahlkonzentration in warmen Wolken

Die Anzahl der verfügbaren Wolkenkondensationskerne (CCN) beeinflusst maßgeblich die mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften, wie z.B. die Wolkentropfenanzahlkonzentration (CDNC) und deren Größenverteilung. CDNC und die Tropfengröße steuern sowohl die Strahlungseigenschaften als auch die Lebensdauer von Wolken. Dies wirkt sich komplex auf die Energiebilanz der Erde aus. Aktuelle Klimamodelle basieren häufig auf Annahmen über CCN Anzahlkonzentrationen und andere CCN bezogene Eigenschaften (z.B. Hygroskopizität), da für viele Regionen auf der Erde repräsentative Daten fehlen. Wenn vorhanden, handelt es sich bei diesen CCN Daten um bodengebundene Messungen, welche somit nicht - mit Ausnahme von Bergstationen - in der für Wolkenbildungsprozesse relevanten Höhe durchgeführt wurden. Für die Karibikregion wurde gezeigt, dass die bodengebundenen CCN Messungen für die gesamte marine Grenzschicht repräsentativ zu sein scheinen also auch für die Wolkenbildungsregionen. Im hier vorgeschlagenen Projekt wollen wir überprüfen, ob bodengebundene CCN Messungen auch in anderen Erdregionen repräsentativ sind für die CCN Anzahl in der Wolkenbildungsregion, und wenn ja, unter welchen Bedingungen. Dies würde die Anwendung von CCN Daten in Modellen stark vereinfachen. Dazu wird die Gültigkeit der Beobachtungen in der Karibik, in zwei gegensätzlichen Umgebungen getestet werden, einmal in einer marinen und einmal in einer kontinentalen Umgebung. Die Messkampagne zu marinen CCN soll auf den Azoren (Portugal) durchgeführt werden. Wir werden kontinuierlich verfügbare CCN Daten von der Azoren Eastern Nordatlantik (ENA) Station auf der Insel La Graciosa (auf Meereshöhe) mit Daten von der Bergstation Pico (Pico Island, 2225 m ü.d.M.) kombinieren. Ergänzend werden CCN und CDNC Messungen auf der Helikopter-Messplattform (ACTOS) durchgeführt, um die vertikale Lücke zwischen den Meeresspiegel- und Bergmessungen zu schließen. Die kontinentalen bodengebundenen CCN Messungen werden kontinuierlich an der ACTRIS Station Melpitz durchgeführt. Die vertikale CCN und CDNC Verteilung wird in Melpitz mit Hilfe eines Ballons in mehreren einwöchigen Kampagnen einmal pro Jahreszeit gemessen werden. Darüber hinaus werden wir mit Hilfe der Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsmetrik (ACI) die in der Wolke in-situ gemessen CCN Eigenschaften (das heißt Anzahl und Hygroskopizität) mit den CDNC quantitativ verbinden. Es wird außerdem eine Sensitivitätsstudie mit einem Cloud-Parcel Model durchgeführt, welches durch die realen Messungen in der Atmosphäre angetrieben werden wird. Dies wird einen Einblick in das Übersättigungsregime von frisch gebildeten Wolken gewähren.Die CCN Daten selbst, die Erkenntnisse zu CCN Eigenschaften und ihrer vertikalen Verteilung sowie die quantitative Verbindung zwischen CCN und CDNC werden im Hinblick auf das Verständnis und die Modellierung der Wolkentropfenaktivierung sowie der mikrophysikalischen Wolkeneigenschaften von außerordentlichem Wert sein.

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