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s/raum/Baum/gi

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Flächenpotenziale für dezentrale Versickerungsmaßnahmen (Umweltatlas)

Die negativen Auswirkungen klimawandelbedingter Wetterextreme sind besonders in Städten zu spüren. Hohe Flächenversiegelungsgrade und Bebauungsdichten verschärfen das Überflutungsrisiko durch Starkregen und die Bildung sommerlicher Hitzeinseln. Das Projekt AMAREX, kurz für "Anpassung des Managements von Regenwasser an Extremereignisse", untersucht Möglichkeiten zur Anpassung des Regenwassermanagements an die zunehmenden Extrembelastungen Starkregen und Trockenheit als Schlüsselbeitrag zur Klimafolgenanpassung. In diesem Rahmen wurden von den Berliner Wasserbetrieben Flächenpotentialkarten entwickelt, die durch die Verschneidung und Analyse öffentlich zugänglicher Daten, grundstücksscharfe Umsetzungspotentiale im Berliner Raum für unterschiedliche dezentrale Versickerungsmaßnahmen aufzeigt. Die Machbarkeitsanalyse von insgesamt sechs untersuchten Versickerungsmaßnahmen basiert auf geohydrologischen Gegebenheiten, die sich in der Versickerungsfähigkeit, Wasserdurchlässigkeit und dem einzuhaltendem Grundwasserflurabstand widerspiegeln, sowie für alle Versickerungsmaßnahmen allgemein geltende Planungshilfen. Allgemein geltende Planungshilfen: Für eine grobe Ersteinschätzung der Machbarkeit dezentraler Versickerungsmaßnahmen werden verschiedene Karten mit Bedingungen und Richtwerten aus geltenden Regelwerken, Richtlinien und Hinweisblättern in den allgemein geltenden Planungshilfen aufgeführt. Betrachtet wurden Abstandsregelungen zu Gebäudeflächen und Bäumen, bestehender Denkmalschutz, Wasserschutzzonen, Schutzgebiete und die Hangneigung. Diese ist für unterirdische Maßnahmen, wie Rigolen, vernachlässigbar. Eine Besonderheit bildet die vereinfachte Abschätzung des Verschmutzungsgrades oberflächig ablaufendem Niederschlagswassers von Verkehrs- und Gebäudeflächen nach geltendem Regelwerk. Die Betrachtung von Altlasten und unterirdisch liegenden Infrastrukturen wie Leitungsnetzen konnten in der Anlayse nicht aufgenommen werden. Versickerungsfähigkeit: Für eine grobe Ersteinschätzung der Machbarkeit dezentraler Versickerungsmaßnahmen wird die Versickerungsfähigkeit nach geltendem Regelwerk und fachlichen Annahmen bewertet. Die Karte der Versickerungsfähigkeit ist ein Verschnitt aus der Analyse der Wasserdurchlässigkeit des Untergrunds und des Grundwasserflurabstands jeweils für alle untersuchten Versickerungsmaßnahmen. Die Wasserdurchlässigkeit des Untergrunds wird über die Mächtigkeit der wasserdurchlässigen Schicht ab Geländeoberkante angegeben. Für unterschiedliche Versickerungsmaßnahmen sind unterschiedliche Mindestanforderungen an die Mächtigkeit der wasserdurchlässigen Schicht festgelegt. Zusätzlich muss für die Umsetzung von dezentralen Versickerungsmaßnahmen ein 1 Meter Abstand von Maßnahmensohle bis Bemessungsgrundwasserstand eingehalten werden. Für die untersuchten Versickerungsmaßnahmen wurden Regeltiefen festgelegt, um die jeweiligen einzuhaltenden Flurabstände flächendeckend auszuwerten. Daten zum Bemessungsgrundwasserstand sind nur für das Panke- und Urstromtal und der Wasserschutzzone III vorhanden. Für die Hochflächen Berlins wurden andere Grundwasserflurabstandsdaten ausgewertet. Häufig auftretendes Schichtenwasser in den Hochflächen erschwert die Umsetzung von Versickerungsmaßnahmen kann jedoch nicht kartenbasiert dargestellt werden, aufgrund saisonaler und örtlicher Schwankungen. Wasserdurchlässigkeit: Für eine grobe Ersteinschätzung der Machbarkeit dezentraler Versickerungsmaßnahmen wird die Wasserdurchlässigkeit des Untergrunds nach geltendem Regelwerk und fachlichen Annahmen bewertet. Die Wasserdurchlässigkeit des Untergrunds wird über die Mächtigkeit der wasserdurchlässigen Schicht ab Geländeoberkante angegeben. Für unterschiedliche Versickerungsmaßnahmen sind unterschiedliche Mindestanforderungen an die Mächtigkeit der wasserdurchlässigen Schicht festgelegt. Grundwasserflurabstand: Für eine grobe Ersteinschätzung der Machbarkeit dezentraler Versickerungsmaßnahmen wird der Grundwasserflurabstand nach geltendem Regelwerk und fachlichen Annahmen bewertet. Für die Umsetzung von dezentralen Versickerungsmaßnahmen muss ein 1 Meter Abstand von Maßnahmensohle bis Bemessungsgrundwasserstand eingehalten werden. Für die untersuchten Versickerungsmaßnahmen wurden Regeltiefen festgelegt, um die jeweiligen einzuhaltenden Flurabstände flächendeckend auszuwerten. Daten zum Bemessungsgrundwasserstand sind nur für das Panke- und Urstromtal und der Wasserschutzzone III vorhanden. Für die Hochflächen Berlins wurden andere Grundwasserflurabstandsdaten ausgewertet. Häufig auftretendes Schichtenwasser in den Hochflächen erschwert die Umsetzung von Versickerungsmaßnahmen kann jedoch nicht kartenbasiert dargestellt werden, aufgrund saisonaler und örtlicher Schwankungen.

ATKIS Basis-DLM (Präsentationsdienst)

Das ATKIS Basis-DLM bildet die topographischen Objekte einer Landschaft in Form von Vektordaten und unterschiedlichen Attributwerten ab. Die vorliegende Präsentation dient der Veranschaulichung der Strukturen dieses komplexen Datenmodells.

Waldschadflächen

Layer enthält Waldflächen, die in Folge der Extremwetterereignisse und nachfolgender Schädlingsbefall im Zeitraum 01.07.2018 bis 31.03.2025 abgestorben oder bereits geräumt sind. Diese Flächen müssen wieder bewaldet und von Wildverbis geschützt werden. Enthalten sind Schadflächen unabhängig von Baumart und Schadensursache (Borkenkäfer bei Fichte und Lärche, Trockenschäden bei Buche, Eschentriebsterben, Diplodia-Pilzbefall bei Kiefer, Eichen-Frassschäden u.v.a.m) Die Daten sind aus der Auswertung der Satellitenbilder der Senthinel-Mission entstanden. Layer enthält Waldflächen, die in Folge der Extremwetterereignisse und nachfolgender Schädlingsbefall im Zeitraum 01.07.2019 bis 31.03.2025 abgestorben oder bereits geräumt sind. Diese Flächen müssen wieder bewaldet und von Wildverbis geschützt werden. Enthalten sind Schadflächen unabhängig von Baumart und Schadensursache (Borkenkäfer bei Fichte und Lärche, Trockenschäden bei Buche, Eschentriebsterben, Diplodia-Pilzbefall bei Kiefer, Eichen-Frassschäden u.v.a.m) Die Daten sind aus der Auswertung der Satellitenbilder der Senthinel-Mission entstanden. Layer enthält Waldflächen, die in Folge der Extremwetterereignisse und nachfolgender Schädlingsbefall im Zeitraum 01.07.2019 bis 31.03.2025 abgestorben oder bereits geräumt sind. Diese Flächen müssen wieder bewaldet und von Wildverbis geschützt werden. Enthalten sind Schadflächen unabhängig von Baumart und Schadensursache (Borkenkäfer bei Fichte und Lärche, Trockenschäden bei Buche, Eschentriebsterben, Diplodia-Pilzbefall bei Kiefer, Eichen-Frassschäden u.v.a.m) Die Daten sind aus der Auswertung der Satellitenbilder der Senthinel-Mission entstanden.

Staatswald Bestände 2011 Saarland

Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm Bodenauflösung digitalisiert. Neben zahlreichen datenbankinternen Attributen ist folgendes Attribut entscheidend: Bestandsname ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel. Felder und ihre Bedeutung: BESTAND: Bestand; ALTSTR: Altersstruktur BALTER: Alter mittel; BALTERMI: Bestandsalter bis; BALTERMA: Bestandsalter von; BEFE: Befundeinheit; BESTLAGE: Lage der Teilfläche; BESTSTR: Bestandesstruktur; ENTWST: Entwicklungsstufe; BESTNAM: Bestandesname; UFLAECHE: Unterfläche; BEFAHRB: Befahrbarkeit in %; DAT: Datum; FLAECHE: Fläche in ha; SEEH: Seehöhe; ARTV_BA: Artenvielfalt der Baumarten; ARTV_BV: Artenvielfalt der Bodenvegetation; BEHVEG1: Behindernde Vegetation 1; BEHVEG2: Behindernde Vegetation 2; BETR_KL: Betriebsklasse; BEST_TYP: Bestandestyp; C: Sonderfeld; D: Driglichkeit; EINZELB: Schützenswerte Einzelbäume; EXPMA: Exposition bis; EXPMI: Exposition von; EXPOS: Exposition; FEINER: Erschließung in %; FORM: Baumform; GATTER: Gatter in %; GELFOMA: Geländeform bis; GELFOMI: Geländeform von; H_PFLZ: Pflegezustand; HOEHLE: Höhlenreichtum; HORIZ: Horizontale Strukturvielfalt; KALK: Kalkung; KONTRNUA: Kontrollnutzungsart; NEIG: Neigung; TOTHOLZ: Totholz stehend; ENTSTEH: Tothol liegend; VERTI: Vertikale Strukturvielfalt; WUCHSB: Wuchsbezirk; WUCHSG: Wuchsgebiet; BESCHRIFT: ; HBA: Dominierende Baumartengruppen; BU: Ateil Buche in %; BL: Anteil Fläche temp. ohne Baumbewuchs in %; DOU: Anteil Douglasie in %; ELB: Anteil Edellaubbäume in %; KI: Anteil Kiefer in %; EI: Anteil Eiche in %; FI: Anteil Fichte in %; LAE: Anteil Lärche in %; SALH: Summe der Laubhölzer in %; SLB: Anteil sonstiger Laubbäume in %; SANH: Summe der Nadelbäume in %; SNB:Anteil sonstiger Nadelbäume in %; UFL: Bestand; SHAPE_Area: Flächengröße ha;

Soil texture, soil physicochemical properties and climatic data from the PhytOakmeter plot DGRL_14 (Greifenhagen, Germany)

PhytOakmeter (www.phytoakmeter.de) is a field platform using the Quercus robur oak clone DF159 outplanted since 2010. This platform is used to monitor the impact of climate change and land use management on the "soil - plant - interactor" complex. Sites from PhytOakmeter are located either in forest or grassland habitats and represent a wide range of environmental contexts with specific stressors. All sites are equipped with loggers measuring air and soil temperature and soil humidity. Soil cores have been collected to analyze their chemical and physical characteristic. The DGRL plot in Greifenhagen (Germany) started in 2015 with 11 oak trees outplanted over a 50m x 10m grassland plot. Soil and air temperature were measured since 2018, soil moisture was measured since 2019, and soil chemistry was assessed in the root-affected zone of trees in 2016, 2020 and 2022. Soil porosity and texture were evaluated in 2020.

Baumart (NLP)

Klassifikation der Baumart Stand 2015 für sämtliche Baumindividuen mit Wuchshöhe >15m. Die Klassen sind Fichte, Tanne, Kiefer, Lärche, Douglasie, Laubbaum (unspezifiziert) und stehendes Totholz. Die flächendeckende Kenntnis der Baumart eines jeden Baumindividuums mit einer Wuchshöhe von >15m ist eine im Vergleich zur in der Forstwirtschaft üblichen über statistische Verfahren geschätzten Baumartenverteilung für größere Flächeneinheiten erheblich genauere Information. Diese höhere Genauigkeit ermöglicht die Ableitung einer Vielzahl von räumlichen Analysen in einer bislang ungewohnten räumlichen Exaktheit, wie z.B. Habitatseignungskarten für bestimmten Tierarten. In Kombination mit der Waldstruktur und Vegetationshöhendaten aus den Folgejahren ermöglicht diese Baumartenklassifikation ein auf Einzelbäumen basiertes Monitoring der natürlichen Waldentwicklung.

Straßenbaumkataster Hamburger Hafen

Das Baumkataster umfasst die flächendeckende Darstellung der Bäume auf öffentlichen Straßenflurstücken als Grundlage der Baumkontrollen zur Verkehrssicherheit und der Planung. Wesentliche Datenfelder: Standort, Gattung/Art, Pflanzjahr, Vitalität (ggf.CIR-Befliegung), biologische Parameter, Schadensmerkmale. Die schnelle grafische Visualisierung der Baumstandorte und Hintergrundkarten leistet eine integrierte GIS-Komponente. Die Sachdaten liegen in einer SQL-Datenbank vor. Erfasst werden sie im Rahmen fortlaufender Vermessungsgänge und Aktualisierungen. Fortschreibung im Rahmen der Baumkontrollen zur Verkehrssicherheit.

Flächenhaftes Naturdenkmal (FND)

Als Naturdenkmal nach § 28 NatSchG können sowohl Einzelgebilde (END, z.B. wertvolle Bäume, Felsen, Höhlen) als auch naturschutzwürdige Flächen bis zu 5 ha Größe (FND, z.B. kleinere Wasserflächen, Moore, Heiden) ausgewiesen werden. Ihr Schutzstatus ist mit dem eines Naturschutzgebietes vergleichbar. In einigen UIS-Werkzeugen werden folgende Geometrien angeboten: - DST Lokal: automatisierte Liegenschaftskarte (ALKIS) als Erfassungsgrundlage. In diesem Layer sind nur die Geodaten enthalten, die von der zuständigen Behörde bearbeitet werden und im monatlichen Datenaustausch stehen. - Dienst landesweit: die komplette Geodaten des Landes liegen als Web Map Service (WMS), ALKIS-konform vor. In diesem Layer sind die Daten landesweit zusammengeführt, können jedoch von den Dienststellen nicht bearbeitet werden. Der Bestand wird monatlich aktualisiert

Bäume als Indikatoren für die urbane Wärmeinsel (BIWi)

Das Projekt 'Bäume als Indikatoren für die urbane Wärmeinsel (BIWi)' ist eine Vorstudie, in der an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten Berlins, der Stadt Deutschlands mit dem größten innerstädtischen Wärmeinseleffekt (urban heat island, UHI), mittels dendroklimatologischer Methoden Chronologien zu verschiedenen Jahrringparametern (Jahrringbreite JRB, Weiserjahrkataloge, holzanatomische Merkmale) erzeugt und analysiert werden. Das Ziel ist es zu untersuchen, mit welcher Güte und Sicherheit welche Wuchsmerkmale auf Einflüsse des UHI-Effektes zurückzuführen sind. Ausgehend von in Dendroklimatologie und Zeitreihenanalytik anerkannten und häufig erfolgreich angewandten Methoden zur Messtechnik, Datenaufbereitung und Datenanalyse soll ein Methodenverbund aus Korrelations-, Regressions-, Hauptkomponenten- und Extremjahranalysen für urbane Räume entwickelt werden, um an verschiedenen Standorten die Wachstumsfaktoren für die im Mittel herrschenden Klimabedingungen, wie auch für extreme Wetterlagen (Trocken- oder Hitzeperioden, Smoglagen) zu bestimmen und zu hierarchisieren. Dazu werden an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten an insgesamt ca. 150 Bäumen Chronologien zur Jahrringbreite wie auch Kataloge zu extremen Wuchsreaktionen und holzanatomischen Merkmalen (Frostringe, Dichteschwankungen, u.a.) generiert. Im Vergleich mit Standorten aus dem Berliner Umland werden die Effekte der UHI abschließend von den allgemeinen klimatischen Wachstumsfaktoren getrennt. Insbesondere für diesen Teilschritt ist neben der Analyse spezifischer Stadtbaumarten (Platane, Ahorn, Winterlinde oder ähnlichen) auch die von sogenannten waldbildenden Baumarten wie etwa Eiche, Buche oder Kiefer in der Stadt von Bedeutung, um die gefundenen Stadt-Umland-Diversitäten nicht durch artspezifische Unterschiede zu verwischen. Die in der Vorstudie gewonnenen Ergebnisse werden im Rahmen zweier Masterarbeiten ausgewertet und interpretiert und überdies in einem international anerkannten Fachjournal veröffentlicht. Bisher vorliegende Studien setzen die Dendroklimatologie erfolgreich ein, um das Wachstum urbaner Bäume zu analysieren. Die Innovation des Projektes BIWi beruht auf der erstmaligen Nutzung der Bäume und der dendroklimatologischen Techniken für die Analyse stadtklimatologischer Fragestellungen, insbesondere der räumlichen und zeitlichen Entwicklung der UHI. Im Erfolgsfalle dient diese Vorstudie dazu, in einem größer angelegten Folgeprojekt das übergeordnete Ziel zu verfolgen, ein Verfahren zur Untersuchung der räumlichen Verbreitung und raumzeitlichen Entwicklung von UHIs mit Hilfe dendroökologischer Datensätze zu entwickeln. Perspektivisch kann so dazu beizutragen werden retrospektiv und projektiv Aussagen zur Entwicklung von UHIs vor dem Hintergrund sich ändernder klimatischer, demographischer und städteplanerischer Entwicklungen zu treffen.

Manuell erfasste Einzelbaum Stammpositionen in einigen Wuppertaler Parkanlagen

<p>Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.</p> <p> </p>

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