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Floods Reference Spatial Datasets reported under Floods Directive - version 3.0, Mar. 2025

The Floods Directive (FD) was adopted in 2007 (https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex:32007L0060). The purpose of the FD is to establish a framework for the assessment and management of flood risks, aiming at the reduction of the adverse consequences for human health, the environment, cultural heritage and economic activity associated with floods in the European Union. ‘Flood’ means the temporary covering by water of land not normally covered by water. This shall include floods from rivers, mountain torrents, Mediterranean ephemeral water courses, and floods from the sea in coastal areas, and may exclude floods from sewerage systems. This reference spatial dataset, reported under the Floods Directive, includes the areas of potential significant flood risk (APSFR), as they were lastly reported by the Member States to the European Commission, and the Units of Management (UoM).

On-line Messung von Quecksilber in der Messstation Schnackenburg/Elbe

Die Elbe ist einer der mit Quecksilber am staerksten belasteten Fluesse der Erde. Die zuletzt im Projekt Quecksilbermonitor gemessene Konzentration des Quecksilbers im Elbewasser (in der Messstation Schnackenburg) schwankte im Verlauf der Messkampagne vom 24.2. bis 2.3.1999 zwischen ca. 25-100ng/l. 100ng/l liegt um den Faktor 10 unter der erlaubten Konzentration fuer Trinkwasser (1000ng/l). Diese im Vergleich zum Trinkwassergrenzwert geringe Konzentration scheint auf den ersten Blick nicht der Qualitaet einer Belastung zu entsprechen. Zwei Faktoren relativieren die Konzentrationsangabe: Quecksilber wird, wie andere Schwermetalle auch, an Schwebstoffe, insbesondere die Fraktion kleiner 20um gebunden. Daher ist die Konzentration des Quecksilbers im Wasser stark vom Schwebstoffgehalt abhaengig. Ausserdem wird Quecksilber in der Nahrungskette aufkonzentriert, da nur wenig Quecksilber wieder ausgeschieden wird. So wird z.B. Plankton von Kleinkrebsen aufgenommen, die dann wieder von Fischen aus dem Wasser gefiltert werden. Auf diesem Weg kann die chronische Belastung fuer einen Menschen, der regelmaessig Fisch aus der Elbe isst, so stark werden, dass Vergiftungserscheinungen wie metallischer Geschmack im Mund, nervoese Reizbarkeit sowie Zahnausfall auftreten koennen. Ziel sollte es daher sein, die Quecksilberbelastung so weit wie moeglich zu senken und weitere Verschmutzungen zu vermeiden. Die Ursache der Quecksilberbelastung der Elbe liegt primaer bei fehlenden bzw. unzureichenden industriellen und kommunalen Abwasserreinigungsanlagen und bei alten, belasteten Gewaessersedimenten, die hauptsaechlich in den neuen Bundeslaendern und auf dem Gebiet der Tschechischen Republik vorliegen. Aufgrund der Sedimentbelastung waere selbst bei der Eliminierung aller anthropogener Quecksilberquellen nur ein allmaehlicher Rueckgang der Konzentration zu erwarten. Tatsaechlich ist die Belastung der Elbe mit Quecksilber seit 1989 stark zurueckgegangen, die Quecksilbergehalte liegen aber nach wie vor erheblich ueber den Zielvorgaben fuer den Gewaesserschutz. Eine kontinuierliche Ueberwachung der Elbe wird auf Dauer unerlaesslich sein, da die Ursachen der Verschmutzung durch eine staendige Ueberwachung leichter erkennbar werden, wenn zeitlich begrenzte Einleitungen sofort erkannt werden koennen. Auch koennen die Zusammenhaenge zwischen Temperatur, Niederschlagsmenge, Wasserstand, und der Quecksilberkonzentration klarer ermittelt werden. So koennte die Rolle des bei Niedrigwasser von Schiffen aufgewirbelten Sediments beurteilt werden.

Schadstoffablagerungen mit dem Niederschlag -Trends vor und nach der politischen Wende; Effekte der Sanierung der Atmosphaere

Qualitaet und Quantitaet der Regenwasserinhaltsstoffe bestimmen Emissionen der Gebiete, welche die ausregnenden Luftmassen bis zu 24 h vorher ueberquerten. Kurzperiodisch (kleiner gleich 4 h) werden Niederschlagsproben gesammelt, alle Hauptkomponenten analysiert und die Wegstrecke durch Backtrajektorien zurueckverfolgt. Zugbahnen aus Regionen mit aehnlichen Emissionscharakteristika werden zu sogenannten Einzugssektoren (EzS) zusammengefasst, zB die ehemalige DDR -auch mehrfach unterteilt -, Tschechien, Polen, Skandinavien und bestimmte Altbundeslaender (aBL). Zusaetzlich wird die Zuggeschwindigkeit im Wolkenlevel beruecksichtigt. Somit wird eine enge Ursache-/Wirkungsbeziehung zwischen Emissionen und der Nassablagerung hergestellt, die jedoch durch chemische, physikalische und meteorologische Prozesse in der Atmosphaere deutlich beeinflusst werden kann. Erste Arbeiten begannen bereits vor der Wende im Norden der DDR, um den Saeuretransport mit Niederschlag nach Skandinavien zu untersuchen. Zusaetzlich wurde der Schadstofftransport von und nach den aBL erfasst. Wichtigste Probenahmeorte waren Seehausen /Altmark (ab 10/1982) und Greifswald (1/84-6/96). Im Projekt SANA (1991-95) wurde an 7 Stationen die Veraenderung relevanter Ionenarten als Folge von Sanierungsmassnahmen bei Emittenten in der ehemaligen DDR erfasst. Im Projekt OMKAS werden jetzt an 3 Orten die Effekte unterschiedlicher Emissionsreduzierungen in Regionen von der ehemaligen DDR, Tschechien und Polen (Schlesien) untersucht; Probenahmestellen sind Carlsfeld und Mittelndorf/Sebnitz ergaenzt durch Seehausen mit der aeltesten Datenreihe. Der nasse Schadstoffim-/export ueber die suedliche Grenze von Sachsen steht im Vordergrund. Die wichtigsten bisher vorliegenden Ergebnisse sagen aus: Die Verfeuerung stark schwefelhaltiger Braunkohlen in der DDR sowie das weitgehende Fehlen effektiver Entschwefelungsanlagen fuehrte zwar zu 2- bis 3-fach hoeheren Sulfatgehalten im Niederschlag aus der DDR bzw den neuen Bundeslaendern (nBL) -charakterisiert durch den EzS H in Seehausen -gegenueber den aBL (EzS I+J), bis zur Wende war jedoch der Saeuregehalt im Niederschlag auch im Ferntransport nicht erhoeht; die Aziditaet aus den EzS nBL und aBL war annaehernd gleich. Ursache war die meist mangelhafte Entstaubung der industriellen Abgase in der DDR. Dadurch war der Calciumanteil im Niederschlag 3- bis 4-fach hoeher und wirkte neutralisierend auf den Saeurebildner SO2. Damit war bewiesen, dass der 'saure Regen' in Skandinavien nicht vorrangig von der DDR verursacht wurde, (Atm Environm 1998, pp 2707). In der ersten Haelfte der 90er Jahre wurde in den jetzt nBL die Atmosphaere vorrangig durch eine zuegige Verbesserung der ...

Model Output Statistics for LIBEREC (11603)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Überprüfung von Treibhausgasinventaren im Rahmen von Reviews unter der Klimarahmenkonvention: Finnland, Großbritannien, Kanada, Litauen, Niederlande, Norwegen, Schweden, Spanien, Tschechische Republik, Ungarn

EU27_2020 basemap for EEA internal use

This Discomap web map service provides an EU-27 (2020) basemap for internal EEA use as a background layer in viewers or any other web application. It is provided as REST and as OGC WMS services, dynamic and cached. The cached service has a custom cache at the following scales: 1/50.000.000 1/42.000.000 1/36.000.000 (Europe's size) 1/30.000.000 1/20.000.000 1/10.000.000 1/5.000.000 1/2.500.000 1/1.000.000.

Geophysical, Sedimentological and Geochemical Data from the Lower Havel Inner Delta (Gülpe Island), Brandenburg (Germany)

To investigate subsurface features in the Lower Havel River floodplain, we conducted Electrical Resistivity Tomography (ERT) transects and Electromagnetic Induction (EMI) surveys at three different depths in 2023 and 2024. These near surface geophysical methods were complemented by 24 driving core drillings to relate the electrical properties with sedimentological characteristics. Additionally, five selected sediment cores were used for subsequent geochemical lab analyses (grain size, CNS, TOC, TIC). Electromagnetic induction (EMI) was measured with a CMD-Mini Explorer (GF Instruments s.r.o., Brno, Czech Republic) in June 2023 and June 2024. We used the vertical dipole (VDP) at coil spacings of 0.32 m (VDP1), 0.71 m (VDP2) and 1.18 m (VDP3), archieving effective penetration depths of 0.5 m (VDP1), 1.0 m (VDP2) and 1.8 m (VDP3). According to the manufacturer, 70% of the signal originate from above these depths. The EMI sensors measure the apparent electrical conductivity (ECa, in mS/m). Measurements were taken by carrying the instrument about 0.2 m above ground while being directly connected to D-GPS (Leica GPS1200) for positioning. The acquisition rate was five measurements per second. Data quality was checked by measuring a reference line before and after each measurement. The area investigated by EMI in June 2023 is located to the north and northeast of the Gülpe research station. It has a total area of 12.3 ha. The reference line was located in the southern part of the study area. No drift correction had to be applied due to good data quality. Reference lines and single outliers were removed. The area investigated by EMI in June 2024 is located southeast of the research station. The survey area there is 8.1 ha in size. The reference line for the measurements there was located in the north-westernmost area of the site. No drift correction had to be applied due to good data quality. Reference lines and single outliers were removed. The Electrical Resistivity Tomography (ERT) data were acquired by using a PC controlled DC resistivity meter system (RESECS, Geoserve, Kiel, Germany). In total, we measured four ERT transects. Two transects in June 2023, where transect 1 had a total length of 259 m with an electrode spacing of 0.5 m and transect 2 had a total length of 223 m with an electrode spacing of 1 m. The measurements in 2023 were carried out under extreme dry conditions. Two further transects were measured in June 2024 with an electrode spacing of 1m, transect 3 with a total length of 207 m and transect 4 with a total length of 239 m. We applied wenner alpha and dipol-dipol configuration. The coordinates and the height of the electrodes were measured with a D-GPS (2023: TOPCON HiPer II / 2024: Leica GPS1200). 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).

EEA basemap

This Discomap web map service provides an EU-27 (2020) basemap for internal EEA use as a background layer in viewers or any other web application. It is provided as REST and as OGC WMS services, dynamic and cached. The cached service has a custom cache at the following scales: 1/50.000.000 1/42.000.000 1/36.000.000 (Europe's size) 1/30.000.000 1/20.000.000 1/10.000.000 1/5.000.000 1/2.500.000 1/1.000.000.

EEA Reference grid

The grid is based on the recommendation at the 1st European Workshop on Reference Grids in 2003 and later INSPIRE geographical grid systems. For each country three vector polygon grid shape files, 1, 10 and 100 km, are available. The grids cover at least country borders - plus 15km buffer - and, where applicable, marine Exclusive Economic Zones v7.0 - plus 15km buffer - (www.vliz.be/vmdcdata/marbound). Note that the extent of the grid into the marine area does not reflect the extent of the territorial waters.

Population trend of bird species: datasets from Article 12, Birds Directive 2009/147/EC reporting (2013-2018) - INTERNAL VERSION - Oct. 2020

All EU Member States are requested to monitor birds listed in the Birds Directive (2009/147/EC) and send a report about the progress made with the implementation of the Directive every 6 years following an agreed format. The assessment of breeding population short-term trend at the level of country is here presented. The spatial dataset contains gridded birds distribution data (10 km grid cells) as reported by EU Member States for the 2013-2018 period. The dataset is aggregated by species code and country in the attribute CO_MS. By use of the aggregated attribute [CO_MS], the tabular data can be joined to the spatial data to obtain e.g. the EU population status and trend. This metadata refers to the INTERNAL dataset as it includes species flagged as sensitive by Member States. Therefore, its access is restricted to only internal use by EEA.

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