Für die Risikoabschätzung der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurde die Landnutzung des Digitalen Landschaftsmodells (Basis-DLM) Niedersachsen des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) in sechs Klassen reklassifiziert. In den Hochwasserrisikokarten werden diese Daten im Bereich der Risikogebiete dargestellt. Je nach Szenario, HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low), ergeben sich unterschiedliche Ausdehnungen und Risiken.Die Neuklassifizierung enthält folgende Zusammenfassungen:- Wohnbauflächen, Flächen gemischter Nutzung- Industrie- und Gewerbeflächen; Flächen mit funktionaler Prägung- Verkehrsflächen- Landwirtschaftlich genutzte Flächen; Wald, Forst- Sonstige Vegetations- und Freiflächen- Gewässer
Überflutungsgebiete gemäß Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 mit zu erwartenden signifikanten Schäden für ein Hochwasser mit hoher Wahrscheinlichkeit (HQhäufig).Im Zuge der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) wurden Risikogebiete ermittelt, für die ein potentiell signifikantes Hochwasserrisiko besteht oder für wahrscheinlich gehalten werden kann. Hierbei waren insbesondere die relevanten Risiken für die Schutzgüter menschliche Gesundheit, Umwelt, Kulturerbe und wirtschaftliche Tätigkeiten zu erfassen und zu beurteilen.Diese Daten sind auch im INSPIRE Datenmodell „Annex 3: Gebiete mit naturbedingten Risiken“ erhältlich. Die Bereitstellung erfolgt über die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) per Darstellungs- und Downloaddienst, deren URLs in den Transferoptionen angegeben sind.
Überflutungsgebiete gemäß Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 mit zu erwartenden signifikanten Schäden für ein Hochwasser mit niedriger Wahrscheinlichkeit (HQextrem).Im Zuge der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) wurden Risikogebiete ermittelt, für die ein potentiell signifikantes Hochwasserrisiko besteht oder für wahrscheinlich gehalten werden kann. Hierbei waren insbesondere die relevanten Risiken für die Schutzgüter menschliche Gesundheit, Umwelt, Kulturerbe und wirtschaftliche Tätigkeiten zu erfassen und zu beurteilen.Diese Daten sind auch im INSPIRE Datenmodell „Annex 3: Gebiete mit naturbedingten Risiken“ erhältlich. Die Bereitstellung erfolgt über die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) per Darstellungs- und Downloaddienst, deren URLs in den Transferoptionen angegeben sind.
Die jahreszeitliche Variabilität der globalen Meereisbedeckung ist eine wichtige Komponente des globalen Klimas. Jedoch ist der kleinskalige Einfluss des Meereises in globalen Klimamodellen bis heute nur unzureichend beschrieben. Dieser Antrag hat daher das Ziel, die physikalischen (P) und bio-geo-chemischen (BGC) Schlüsselprozesse im Meereis mit einem hochaufgelösten Zweiskalenmodell mathematisch zu beschreiben. Die Ergebnisse können dann parametrisiert in globale Klimamodelle (GCMs) einfließen, sodass eine verbesserte Prognosefähigkeit erreicht wird.Die Ozeanerwärmung wird die Mikrostruktur des Meereises erheblich verändern. Wir entwickeln daher ein P-BGC-Modell einer antarktischen Meereisscholle, um die komplexen gekoppelten Zusammenhänge zwischen Eisbildung, Nährstofftransport, Salinität und Solekanalverteilung, Photosynthese und Karbonatchemie mathematisch zu beschreiben. Damit simulieren wir verschiedene Szenarien der Meereisbildung und ihrer Auswirkungen auf das Wachstum von Meereisalgen, die einen großen Einfluss auf den vertikalen Kohlenstoff-Export (biologische Kohlenstoffpumpe) besitzen.Damit leistet dieses Projekt einen wesentlichen Beitrag zum Forschungsschwerpunkt ‘3.2.D - Verbessertes Verständnis der polaren Prozesse und Mechanismen’ bei. Im Einzelnen gehen wir auf drei übergeordnete Ziele ein:Schritt 1: Beschreibung der Meereisstruktur Wir verwenden ein gekoppeltes Zweiskalenmodell, mit dem relevante Aspekte des Gefrierens und Schmelzens im Zusammenhang mit Deformation, Salinität und Soletransport beschrieben werden. Auf der Makroebene dient dafür eine kontinuumsmechanische Beschreibung im Rahmen der erweiterten Theorie poröser Medien (eTPM). Damit können über einen gekoppelten Gleichungssatz partieller Differentialgleichungen (PDE) Deformations-, Transport und Reaktionsprozesse beschrieben werden. Für das physikalische Phänomen der Phasentransformation zwischen Wasser und Eis dient das Phasenfeldmodell (PF) als Mikromodell, welches ebenfalls aus gekoppelten PDEs besteht. Daraus resultiert eine PDE-PDE Kopplung.Schritt 2: Kopplung mit dem erweiterten RecoM2 Modul als Mikromodell Damit können die BGC Phänomene beschrieben werden. Das RecoM2 Modul besteht aus einem Gleichungssystem gewöhnlicher Differentialgleichungen, sodass hier eine PDE-ODE Kopplung zu einem P-BGC Modell erfolgt. Schritt 3: Bewertung der Modellansätze Dies beinhaltet die Verifizierung und Validierung des kombinierten P-BGC-Modells mittels Literatur- sowie experimenteller Daten. Für die Verwendung des hochaufgelösten zweiskaligen P-BGC Modells in globalen Klimamodellen muss die Berechnungseffizienz gesteigert werden. Zu diesem Zweck werden Reduzierte-Basis-Modell (ROM) zur Erzeugung von Surrogaten des Vollen-Basis-Modells (FOM) eingesetzt, die die Modellkomplexität verringern, z.B. durch datengetriebene Machine-Learning (ML)-Techniken oder “Generalized Proper Decomposition” (GPD).
Überflutungsgebiete gemäß Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 mit zu erwartenden signifikanten Schäden für ein Hochwasser mit mittlerer Wahrscheinlichkeit (HQ100).Im Zuge der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) wurden Risikogebiete ermittelt, für die ein potentiell signifikantes Hochwasserrisiko besteht oder für wahrscheinlich gehalten werden kann. Hierbei waren insbesondere die relevanten Risiken für die Schutzgüter menschliche Gesundheit, Umwelt, Kulturerbe und wirtschaftliche Tätigkeiten zu erfassen und zu beurteilen.Diese Daten sind auch im INSPIRE Datenmodell „Annex 3: Gebiete mit naturbedingten Risiken“ erhältlich. Die Bereitstellung erfolgt über die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) per Darstellungs- und Downloaddienst, deren URLs in den Transferoptionen angegeben sind.
Das Projekt soll untersuchen, welche Ertragsszenarien aus der gegenwärtigen Bandbreite an Klimaszenarien folgen und welche pflanzenzüchterischen Anpassungsmaßnahmen, beispielsweise eine angepasste Standortwahl oder die Integration von indirekten Selektionsmerkmalen, geeignet sind, negativen Entwicklungen entgegenzuwirken. Dies dient direkt der Entscheidungsfindung in der Zuckerrübenzüchtung, um hier besser auf zukünftige Klimaänderungen reagieren zu können. Methodisch wird dabei auf einer bisher kaum eingesetzten Kombination von Phänotypisierungstechnik im Feldversuch, modellgestützter Analyse und Interpretation der Phänotypisierungsdaten sowie Szenarienrechnungen unter Einbeziehung von relevanten Klimaszenarien gesetzt. State-of-the-art Ensembles regionaler Klimamodelle werden zur Evaluierung der Effekte des Klimawandels eingesetzt. Der räumliche Fokus des Projektes liegt auf den für Deutschland relevanten Anbau- und Zuchtgebieten in Mitteleuropa. Es wird ausschließlich der heutige und zukünftige mit dem Klimawandel assoziierte abiotische Stress betrachtet.
Ein Betrieb ist ueber vielfaeltige Beziehungen mit seiner Umwelt verbunden. Zu dieser Umwelt zaehlen neben Beschaffungs-, Absatz- und Finanzmaerkten auch die Oeffentlichkeit, der Gesetzgeber und die natuerliche Umwelt. Zunehmendes Umweltbewusstsein der Bevoelkerung, Diskussionen um Nachhaltigkeitsansaetze in Unternehmen und Regionen sowie im zeitlichen Verlauf verschaerfte Umweltschutzgesetze ruecken dabei die Beziehungen eines Betriebes zur natuerlichen Umwelt weiter in das Blickfeld der Unternehmenspolitik. Ausdruck hierfuer sind etwa Umweltschutzleitlinien und Umweltprogramme. Zu deren Umsetzung bedarf es einer mit der allgemeinen Unternehmenspolitik harmonisierten Massnahmenplanung. Beurteilungskriterien fuer diese Massnahmenplanung und -auswahl umfassen etwa neben traditionellen investitionsrechnerischen Groessen auch Groessen zur Quantifizierung des Risikos (oder der Chance) einer Zielabweichung. Ziel ist in diesem Zusammenhang die Entscheidungsunterstuetzung bei der Massnahmenauswahl und die Anwendung modifizierter Investitionsrechenverfahren zur Beurteilung von produktionsintegrierten Massnahmen als notwendigem Teil des betrieblichen Risikomanagements.
The over all objective of PO3PLAR is to complement the Level II ozone injury assessment program of the ICP-Forests WG on Ambient Air Quality with a well known and already investigated ozone sensitive bio-indicator species such a Populus spp. A successful establishment of the indicated bio-indicator on the Light Exposed Sampling Sites (LESS; see Manual for Assessment of Ozone Injury) will allow us to collect additional data on plant responses to ambient ozone concentrations on the very same species and variety across Europe. Excluding the disturbing factor of differing species composition of forest ecosystems and differing species specific responses to ozone (under the given microclimatic conditions) a harmonized bio-indicator network may allow us to gain additional valuable information to be implemented in regional as well as European efforts on ozone risk assessment. The 2007 season will serve as a test phase providing the participating countries to gain experience with the optimal planting procedure (soil, water availability, growth rate, etc.) hopefully leading to first successful phenological and physiological measurements and observations throughout the 2007 season. Currently the following 12 countries are participating in the PO3PLAR bio-indicator survey: Spain, Italy, France, Lithuania, Hungary, Germany, Sweden, Czech Republic, Cyprus, Belgium, USA and Switzerland whereas Switzerland is serving as the coordinator and data manager. From an organizational point of view, this project is not an official part of the ozone injury assessment program of the ICP-Forests WG on Ambient Air Quality. However, if successful we may be able to attract more interest in the respective community and hopefully generate some funding in the near future.
Für die Risikoabschätzung der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurde die Landnutzung des Digitalen Landschaftsmodells (Basis-DLM) Niedersachsen des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) in sechs Klassen reklassifiziert. In den Hochwasserrisikokarten werden diese Daten im Bereich der Risikogebiete dargestellt. Je nach Szenario, HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low), ergeben sich unterschiedliche Ausdehnungen und Risiken.Die Neuklassifizierung enthält folgende Zusammenfassungen:- Wohnbauflächen, Flächen gemischter Nutzung- Industrie- und Gewerbeflächen; Flächen mit funktionaler Prägung- Verkehrsflächen- Landwirtschaftlich genutzte Flächen; Wald, Forst- Sonstige Vegetations- und Freiflächen- Gewässer
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1672 |
| Europa | 138 |
| Global | 3 |
| Kommune | 15 |
| Land | 293 |
| Weitere | 44 |
| Wirtschaft | 6 |
| Wissenschaft | 455 |
| Zivilgesellschaft | 14 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 3 |
| Ereignis | 13 |
| Förderprogramm | 1205 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Taxon | 28 |
| Text | 287 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 292 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 540 |
| Offen | 1282 |
| Unbekannt | 11 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1416 |
| Englisch | 502 |
| andere | 74 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 25 |
| Bild | 29 |
| Datei | 63 |
| Dokument | 227 |
| Keine | 948 |
| Unbekannt | 7 |
| Webdienst | 46 |
| Webseite | 763 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1291 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1669 |
| Luft | 1302 |
| Mensch und Umwelt | 1826 |
| Wasser | 1297 |
| Weitere | 1815 |