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Similar terms

s/ti/Ni/gi

WMS MSRL: D8-Schadstoffe (sh-llur), Mittelwert 2005-2010

Der WMS umfasst Schadstoffe im Wasser und im Sediment, die an Messstationen des LLUR erfasst werden. Parameter: Quecksilber, Blei, Kupfer, Nickel, Arsen, Cadmium, Chrom, Zink.

Luftdaten der Station Stralsund-Knieperdamm (DEMV025) in Stralsund

Dieser Datensatz enthält Information zu gas- und partikelförmigen Schadstoffen. Aktuelle Messwerte sind verfügbar für die Schadstoffe: Feinstaub (PM₁₀), Arsen im Feinstaub (As), Kohlenmonoxid (CO), Blei im Feinstaub (Pb), Nickel im Feinstaub (Ni). Verfügbare Auswertungen der Schadstoffe sind: Tagesmittel, Ein-Stunden-Mittelwert, Ein-Stunden-Tagesmaxima, Acht-Stunden-Mittelwert, Acht-Stunden-Tagesmaxima, Tagesmittel (stündlich gleitend). Diese werden mehrmals täglich von Fachleuten an Messstationen der Bundesländer und des Umweltbundesamtes ermittelt. Schon kurz nach der Messung können Sie sich hier mit Hilfe von deutschlandweiten Karten und Verlaufsgrafiken über aktuelle Messwerte und Vorhersagen informieren und Stationswerte der letzten Jahre einsehen. Neben der Information über die aktuelle Luftqualität umfasst das Luftdatenportal auch zeitliche Verläufe der Schadstoffkonzentrationen, tabellarische Auflistungen der Belastungssituation an den deutschen Messstationen, einen Index zur Luftqualität sowie Jahresbilanzen für die einzelnen Schadstoffe.

Tree Species - Sentinel-1/2 - Germany, 2022

The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2022 at a spatial resolution of 10 meters. The map depicts the distribution of ten tree species groups derived from multi-temporal optical Sentinel-2 data, radar data from Sentinel-1, and a digital elevation model. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 80,000 training and test samples were compiled from publicly accessible sources, including urban tree inventories, Google Earth Pro, Google Street View, and field observations. The final classification was generated using an XGBoost machine learning algorithm. The Tree Species Germany product achieves an overall F1-score of 0.89. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.76 to 0.98, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, and fir range from 0.88 to 0.96. The product provides a consistent, high-resolution, and up-to-date representation of tree species distribution across Germany. Its transferable, cost-efficient, and repeatable methodology enables reliable large-scale forest monitoring and offers a valuable basis for assessing spatial patterns and temporal changes in forest composition in the context of ongoing climatic and environmental dynamics.

Field based and laboratory data of sediment cores from the Lower Havel Inner Delta near Lake Gülpe, Brandenburg (Germany)

Sediment cores were recovered using a hand-held Cobra Pro (Atlas Copco) core drilling system with a 60 mm diameter open corer. One-meter segments were retrieved and assessed in the field for sedimentological features, including estimations of grain size, carbonate content, humus content, and redox features (AG Boden 2005, 2024). Colour descriptions were carried out using the Munsell Soil Color Chart. The exact positions of the drilling points were recorded using a differential GPS device (TOPCON HiPer II). The cores were photographed, documented and sampled at 5–10 cm intervals for subsequent laboratory analyses. Bulk samples from five selected cores (RK1, RK3, RK13, RK15, RK17) were freeze-dried, sieved (2 mm), and weighed. Total carbon (TC), total nitrogen (TN), and total sulfur (TS) contents were measured using a CNS analyzer (Vario EL cube, Elementar). Inorganic carbon (TIC) was determined using calcimeter measurements (Scheibler method, Eijkelkamp). Organic carbon (TOC) was calculated as TOC = TC − TIC. For the grain size analyses, sediment samples were first sieved to <2 mm and subsamples of 10 g were treated with 50 ml of 35% hydrogen peroxide (H₂O₂) and gently heated to remove organic matter. Following this, 10 ml of 0.4 N sodium pyrophosphate solution (Na₄P₂O₇) was added to disperse the particles, and the suspension was subjected to ultrasonic treatment for 45 minutes. The sand fraction was analysed by dry sieving and classified into four size classes: coarse sand (2000–630 µm), medium sand (630–200 µm), fine sand (200–125 µm), and very fine sand (125–63 µm). Finer fractions were determined using X-ray granulometry (XRG) with a SediGraph III 5120 (Micromeritics). These included coarse silt (63–20 µm), medium silt (20–6.3 µm), fine silt (6.3–2.0 µm), coarse clay (2.0–0.6 µm), medium clay (0.6–0.2 µm), and fine clay (<0.2 µm).

Open standards for SCALable virtual engineerING and operation, Open standards for SCALable virtual engineerING and operation

PROaktive Steuerung von WAsserVErteilungssystemen

Zielsetzung: Klimatische Veränderungen beeinflussen die verfügbare Wassermenge und -qualität in Talsperren, was deutliche Auswirkungen auf die Sicherheit der Trinkwasserversorgung und auf die Ökosysteme der Stauseen und den Landschaftswasserhaushalt hat. Klimaprognosen deuten für Gebiete wie den Harz auf einen Anstieg von Niederschlägen im Winter und häufigere Trockenperioden im Sommer hin, was stärker schwankende Wasserstände bedeutet. Zur Anpassung im Management der Talsperren und deren Ökosystemen mangelt es jedoch oft an präzisen Vorhersagen und den nötigen Instrumenten, um risikobasierte Entscheidungen über notwendige dynamische Betriebsstrategien zu treffen. Vor diesem Hintergrund soll im Rahmen des Projekts ein vorhersagebasiertes, mengen- und gütegewichtetes Entscheidungsunterstützungssystem für Talsperren entwickelt werden, welches auf datengetriebenen Modellen basiert und am Beispiel des Systems der Harzwasserwerke implementiert wird. Das Projekt konzentriert sich darauf, durch die Nutzung moderner Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), wie LSTM-Netzwerke (Long Short-Term Memory) und Ensemble-Methoden, zuverlässige Vorhersagen des Wasserbedarfs und -dargebots zu erstellen. Diese Vorhersagen werden in ein hydrodynamisches Optimierungsmodell integriert, um eine flexible und belastbare Entscheidungsunterstützung im Ereignisfall zu ermöglichen. Hierdurch sollen die verschiedenen Bewirtschaftungsziele wie Hochwasserschutz, Versorgungssicherheit, Ökosystemleistungen, Landschaftswasserhaushalt und Energieerzeugung bestmöglich erfüllt werden. Die Kombination von Echtzeit-Sensoren, Open-Source-Datensätzen und fortschrittlichen Datenanalyse-Tools ermöglicht es, komplexe und dynamische Prozesse zu simulieren und in Echtzeit Informationen bereitzustellen. Im Sinne der nachhaltigen Klimawandelanpassung werden so proaktive Maßnahmen zur Unterstützung der Versorgungssicherheit, des Hochwasserschutzes sowie des Landschaftswasserhaushaltes ermöglicht. Die Implementierung des Demonstrators im System der Harzwasserwerke soll die Vorteile einer proaktiven Steuerung demonstrieren und eine multikriterielle Bewertung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden ermöglichen. Der Fokus liegt nicht nur auf einem hohen Technology Readiness Level, sondern auch auf der Handhabung von Unsicherheiten und der Berücksichtigung verschiedener Vorhersagehorizonte. Diese sind für die verschiedensten wasserwirtschaftlichen Zielsetzungen von entscheidender Bedeutung.

INSPIRE TH Hydro - Network ATKIS Basis-DLM

Anhang I der INSPIRE-Richtlinie definiert dieses Thema wie folgt: „Elemente des Gewässernetzes, einschließlich Meeresgebieten und allen sonstigen Wasserkörpern und hiermit verbundenen Teilsystemen, darunter Einzugsgebiete und Teileinzugsgebiete. Gegebenenfalls gemäß den Definitionen der Richtlinie 2000/60/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 23. Oktober 2000 zur Schaffung eines Ordnungsrahmens für Maßnahmen der Gemeinschaft im Bereich der Wasserpolitik (2) und in Form von Netzen.“ Die Daten werden halbjährlich aus dem Basis-DLM abgeleitet.

Chemical composition and Sr, Nd, Pb isotope ratios of mafic igneous rocks from the Ordovician Saxothuringian basin east of and within the post-Devonian Müncheberg massif, NE Bavaria, Germany

The sampling area is located east (E-domain) and west (W-domain) of the Münchberg gneiss massif, NE Bavaria. Germany. Major and trace element compositions and Sr, Nd, and Pb isotope composition of a selected subset of Ordovician samples and post- Devonian samples of mafic igneous rocks are documented in the Table 1 'E-domain'. Sr, Nd, and Pb isotope composition of selected mafic igneous rocks from the W-domain of Ordovicician, Silurian, and Devonian age are documented together with the previously analysed Rb-Sr, Sm-Nd, U-Th-Pb concentrations (Höhn et. al., 2018, doi:10.1007/s00531-017-1497-2) in the Table 2 'W-domain'.

INSPIRE TH Hydro - Physische Gewässer ATKIS Basis-DLM

Anhang I der INSPIRE-Richtlinie definiert dieses Thema wie folgt: „Elemente des Gewässernetzes, einschließlich Meeresgebieten und allen sonstigen Wasserkörpern und hiermit verbundenen Teilsystemen, darunter Einzugsgebiete und Teileinzugsgebiete. Gegebenenfalls gemäß den Definitionen der Richtlinie 2000/60/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 23. Oktober 2000 zur Schaffung eines Ordnungsrahmens für Maßnahmen der Gemeinschaft im Bereich der Wasserpolitik (2) und in Form von Netzen.“ Die Daten werden halbjährlich aus dem Basis-DLM abgeleitet.

INSPIRE TH Gebäude - 2D ALKIS

Anhang III der INSPIRE-Richtlinie definiert dieses Thema wie folgt: "Geografischer Standort von Gebäuden." Die Daten werden halbjährlich aus ALKIS abgeleitet.

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