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Landnutzung Hochwasserrisikogebiete HQhaeufig 2. Zyklus

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

Hochwasserrisikogebiete HQhäufig 2. Zyklus

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.

Hochwasserrisikogebiete HQextrem 2. Zyklus

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.

Hochwasserrisikogebiete HQ100 2. Zyklus

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.

Betriebswirtschaftliche Analyse und Bewertung von optimalen Entscheidungen fuer integrierten Umweltschutz im Produktionsverbund

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.

Neue Strategien zur Anpassung an zukünftige physikalisch-ozeanografische Extremszenarien an deutschen Küsten, Vorhaben: Hochwasserschutz in urbanen, semi-urbanen und ländlichen Äastuargebieten'

PO3PLAR

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.

Landnutzung Hochwasserrisikogebiete HQextrem 2. Zyklus

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

Algorithmische Vorhersage und Mitbestimmung (AVuM) - Transkripte der Interviews

DE: Der Datensatz enthält Transkripte der qualitativen, teilstrukturierten Experteninterviews mit Erwerbstätigen in Unternehmen, NGOs oder gesetzlichen Interessenvertretungen in Deutschland oder Österreich, zum Einsatz von algorithmischen Verfahren für das Risikomanagement ("Predictive Risk Intelligence" oder PRI) in zunehmend komplexen Wertschöpfungsnetzwerken, welche Ausfallwahrscheinlichkeiten von Maschinen oder Infrastruktur vorhersagen. Das Projekt untersucht, wie und mit welchen Konsequenzen für die betriebliche und überbetriebliche Mitbestimmung Predictive Risk Intelligence (PRI) von Unternehmen bereits eingesetzt wird. Zudem wird untersucht, wie algorithmische Vorhersagesysteme (ähnlich zu PRI oder auch neuartig) von Arbeitnehmer:innenvertretungen genutzt werden können, um Mitbestimmung in Zeiten der Entsolidarisierung weiterzuentwickeln. Hierzu wurden über einen Zeitraum von acht Monaten dreißig Interviewpartner:innen aus drei Stakeholdergruppen (Merchants, Customers und Audience) rund um PRI in Lieferketten mit leitfadengestützten Experteninterviews befragt. Schwerpunkte der Interviews waren die Einordung der eigenen Organisation im Kontext von globalen Lieferketten und Risikomanagement, Erfahrungen oder Einschätzungen zum Einsatz von PRI sowie die Beziehungen zu anderen Stakeholdergruppen. Ein sekundärer Untersuchungsgegenstand war zudem die Auswirkungen des in Deutschland eingeführten Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) auf Praktiken des Risikomanagements. Die Gruppenzuweisung der Interviewten wird im Datensatz durch den Zusatz M (für Merchants), A (für Audience) und C (für Customers) kenntlich gemacht. Als Merchants gelten Vertreter:innen von Softwarelösungen für das Risikomanagement, zur Audience-Gruppe gehören Interessenvertretungen für Risikomanagement in Lieferketten, Customers stellen (potenzielle) Kund:innen von PRI-Anbietern dar, die überwiegend aus den Bereichen des Einkaufs und Supply-Chain-Managements stammen. Von den 30 Interviewteilnehmer:innen haben 18 der Nachnutzung ihrer Daten zugestimmt. EN: The dataset consists of qualitative, semi-structured expert interviews with professionals in companies, NGOs or or legal interest groups in Germany and Austria about the use of algorithmic methods for risk management ("Predictive Risk Intelligence" or PRI) in increasingly complex value networks that predict the failure probabilities of machinery or infrastructure. This project examines how Predictive Risk Intelligence (PRI) is already being used by companies and its consequences for corporate and inter-corporate participation. Furthermore, it explores how algorithmic prediction systems (similar to PRI or new ones) can be utilized by employee representatives to further develop participation in times of decreasing solidarity. For a period of eight months, thirty interviewees from three stakeholder groups (Merchants, Customers and Audience) were questioned about PRI in supply chains through guided expert interviews. These interviews focused on assessing the interviewees' own organizations in the context of global supply chains and risk management, their experiences or expectations of PRI implementation, as well as their relationships with other stakeholder groups. Another incidental subject of investigation was the impact on risk management practices triggered by the introduction of the Supply Chain Due Diligence Act (LkSG) in Germany. Within the dataset, the assignment of the interviewees to the three groups are indicated by the letter M (for Merchants), A (for Audience), and C (for Customers). Merchants refer to representatives of software solutions for risk management, the Audience group includes interest groups for risk management in supply chains, Customers represent (potential) customers of PRI providers, mainly stemming from purchasing departments and supply chain management. Out of the 30 interview participants, 18 have agreed to the reuse of their data.

MV Hochwasserrisikomanagement WFS

Informationen der staatlichen Umweltverwaltung Mecklenburg-Vorpommern: Karten zum Hochwasserrisikomanagement in Mecklenburg-Vorpommern

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