Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.
Derzeit wird das Phytoplankton an 78 Wasserkörpern untersucht. Für die WRRL werden fünf Wasserkörper in der überblicksweisen Überwachung und 67 Wasserkörper im operativen Messnetz anhand des Phytoplanktons untersucht. Weiterhin sind sechs nicht berichtspflichtige Seen kleiner 50 ha im regelmäßigen Monitoring, darunter in SH besonders seltene und schützenswerte Seetypen, wie die karbonatarmen Weichwasserseen sowie Seen, die ökologisch noch weitgehend intakt sind.
Die überblicksweise Überwachung dient der Bewertung des Zustands und langfristiger Veränderungen und wird in Schleswig-Holstein an den fünf großen Seen größer 10 km² Seefläche durchgeführt. Eine überblicksweise chemische Überwachung findet mindestens einmal in sechs Jahren statt. Bei der biologischen Überwachung der Seen liegt das Intervall bei einem bis drei Jahren.
Die operative Überwachung wird an 67 Seen mit einer Seefläche größer 50 ha durchgeführt, welche die geltenden Umweltziele wahrscheinlich nicht erfüllen, um das Ausmaß und die Auswirkung der Belastungen und die Wirkung der durchgeführten Maßnahmen beurteilen zu können, sowie an Wasserkörpern, in die prioritäre Stoffe eingeleitet werden. Hierbei werden solche biologischen Qualitätskomponenten und stoffliche Parameter überwacht, die auf die Belastungen am empfindlichsten bzw. deutlichsten reagieren. Der Untersuchungsumfang wird während des Bewirtschaftungszeitraums den Erfordernissen angepasst.
Zu den Grundlagen der biologischen Bewertung gemäß WRRL gehören das Aufstellen einer Gewässertypologie und die Ausweisung von Gewässertypen. Diese sind elementare Grundlagen für die typspezifische biologische Bewertung, die Ausweisung der Wasserkörper und das Aufstellen eines Monitoring-Netzwerkes. Aber auch die Erstellung der Bewirtschaftungspläne und damit die Maßnahmenplanung erfolgt typspezifisch. In der Ökoregion "Norddeutsches Tiefland" werden insgesamt sieben Seetypen unterschieden, darunter sechs natürliche Typen und ein Sondertyp für künstliche Seen.
This product shows globally the daily snow cover extent (SCE). The snow cover extent is the result of the Global SnowPack processor's interpolation steps and all data gaps have been filled. Snow cover extent is updated daily and processed in near real time (3 days lag). In addition to the near real-time product (NRT_SCE), the entire annual data set is processed again after the end of a calendar year in order to close data gaps etc. and the result is made available as a quality-tested SCE product. There is also a quality layer for each day (SCE_Accuracy), which reflects the quality of the snow determination based on the time interval to the next "cloud-free" day, the time of year and the topographical/geographical location. The “Global SnowPack” is derived from daily, operational MODIS snow cover product for each day since February 2000. Data gaps due to polar night and cloud cover are filled in several processing steps, which provides a unique global data set characterized by its high accuracy, spatial resolution of 500 meters and continuous future expansion. It consists of the two main elements daily snow cover extent (SCE) and seasonal snow cover duration (SCD; full and for early and late season). Both parameters have been designated by the WMO as essential climate variables, the accurate determination of which is important in order to be able to record the effects of climate change. Changes in the largest part of the cryosphere in terms of area have drastic effects on people and the environment. For more information please also refer to: Dietz, A.J., Kuenzer, C., Conrad, C., 2013. Snow-cover variability in central Asia between 2000 and 2011 derived from improved MODIS daily snow-cover products. International Journal of Remote Sensing 34, 3879–3902. https://doi.org/10.1080/01431161.2013.767480 Dietz, A.J., Kuenzer, C., Dech, S., 2015. Global SnowPack: a new set of snow cover parameters for studying status and dynamics of the planetary snow cover extent. Remote Sensing Letters 6, 844–853. https://doi.org/10.1080/2150704X.2015.1084551 Dietz, A.J., Wohner, C., Kuenzer, C., 2012. European Snow Cover Characteristics between 2000 and 2011 Derived from Improved MODIS Daily Snow Cover Products. Remote Sensing 4. https://doi.org/10.3390/rs4082432 Dietz, J.A., Conrad, C., Kuenzer, C., Gesell, G., Dech, S., 2014. Identifying Changing Snow Cover Characteristics in Central Asia between 1986 and 2014 from Remote Sensing Data. Remote Sensing 6. https://doi.org/10.3390/rs61212752 Rößler, S., Witt, M.S., Ikonen, J., Brown, I.A., Dietz, A.J., 2021. Remote Sensing of Snow Cover Variability and Its Influence on the Runoff of Sápmi’s Rivers. Geosciences 11, 130. https://doi.org/10.3390/geosciences11030130
Bis heute existiert keine validierte Alternativmethode, die im Rahmen der Risikobewertung von Chemikalien und Arzneistoffen sowie der toxikologischen Sicherheitsprüfung von Kosmetika den Augenirritations-Test nach Draize am lebenden Kaninchen vollständig ersetzen kann. Für Substanzen mit starkem Augenirritations-Potential kann die Toxizität anhand verschiedener, validierter in vitro Assays im Rahmen einer abgestuften, von der OECD empfohlenen Teststrategie mit hoher Genauigkeit erfasst werden (BCOP-Assay, ICE-Methode). Substanzen mit sehr mildem Augenirritations-Potential können zukünftig möglicherweise durch kommerziell erhältliche, dreidimensionale Cornea-Epithelmodelle identifiziert werden, die sich momentan in der Validierung befinden (EpiOcularTM Modell, SkinEthik HCETM Modell). Dagegen muss insbesondere die Lücke im Bereich der milden bis moderaten Augenirritation durch neue Alternativmethoden geschlossen werden. Die Überprädiktivität/ hohe Sensitivität der dreidimensionalen Epithelmodelle sowie die Forderung nach einem mechanistischen Ansatz, der die Tiefe der cornealen Verletzung durch toxische Substanzen berücksichtigt und damit ermöglicht, die gesamte Bandbreite an Schweregraden okulotoxischer Reaktionen abzudecken (Jester et al., 2001), erfordert die Einbeziehung weiterer cornealer Schichten, Stroma und Endothel, in ein organotypisches in vitro Modell der Cornea. Die vorliegende Arbeit hatte zum Ziel, ein solches, von Zorn-Kruppa et al. etabliertes Komplettmodell der Cornea aus drei humanen, SV40-immortalisierten Zelllinien hinsichtlich des Kulturmediums zu optimieren und diese Endothel (EC)-, Keratocyten (HCK)- und Epithel (HCE)-Zelllinie an ein gemeinsames, möglichst serumfreies Wachstumsmedium zu adaptieren. EC und HCK wurden zudem in Abhängigkeit von Art und Serumgehalt des Kulturmediums hinsichtlich der Frage, ob die organotypischen Merkmale der primären Zellen trotz der SV40-Immortalisierung erhalten geblieben sind, charakterisiert. Die EC-Zelllinie wurde auf ihre Fähigkeit zur interzellulären Kontaktinhibition untersucht, welche nach dem Erlangen der zellulären Konfluenz die Vorraussetzung zur Ausbildung und Aufrechterhaltung eines organotypischen Endothel-Monolayers darstellt (Joyce et al., 2002). Die Keratocytenzelllinie HCK wurde in Monolayer-Kultur und nach Einbettung in die collagenöse Matrix des Stroma-Äquivalents phänotypisch und funktionell sowie in Abhängigkeit von Serum und Wachstumsfaktoren charakterisiert. Insbesondere wurde die Transformation der HCK in fibrotische Phänotypen nach Stimulation mit TGF beta untersucht, welche in vivo an cornealen Wundheilungsreaktionen beteiligt sind (Fini und Stramer, 2005, Jester et al., 1999).
Der Kartendienst (WMS Gruppe) stellt ausgewählte Wasserdaten des Saarlandes dar.:Gewässereinzugsgebiete nach LAWA
Der Kartendienst (WMS Gruppe) stellt ausgewählte Wasserdaten des Saarlandes dar.:Gewässerabschnitte OWK (Oberflächenwasserkörper); Betrachtungsobjekt im GDZ; Aggregation der ATKIS-Gewässer nach OWK-NR, MultiFeatureklasse setzt sich zusammen aus der linienhaften Featureklasse GDZ2010.L_blowk und der flächenhaften Featureklasse GDZ2010.A_blowk und der dazu gehörigen Businessklasse GDZ2010.blowk, exportiert wurden nur die Featureklasse GDZ2010_L_blowk, verknüpft mit der Businesstabelle GDZ2010.w8bwowgz (Handlung Bewertung Gewässerabschnitt OWK Gewässerzustand) in die Filegeodatabase GDZ_GDB.gdb. Oberflächenwasserkörper sind die Gewässer mit Einzugsgebieten größer 10 km² und damit die WRRL (Wasserrahmenrichtlinie) berichtspflichtigen Gewässer. Attribute werden an anderer Stelle erläutert; Aktualisierugszyklus halbjährlich mit dem Export der ATKIS- Daten aus POLYGIS, es werden aber nur Änderungen übernommen, Änderungen der OWK-Nr sind derzeit nicht zu erwarten
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 112 |
| Kommune | 8 |
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| Zivilgesellschaft | 1 |
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|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Förderprogramm | 58 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
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| License | Count |
|---|---|
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|---|---|
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| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
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| Keine | 65 |
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| Wasser | 103 |
| Weitere | 153 |