Der Datensatz enthält Lage, Namen und Knotennummer aller Lichtsignalanlagen im Hamburger Stadtgebiet (ohne Hamburg Port Authority [HPA]). Signalisierte Übergänge/Einmündung etc., die als Teilknoten der LSA festgelegt sind, werden nicht als gesonderter Punkt dargestellt.
Die Verordnung über den Bebauungsplan Hausbruch 4/Heimfeld 10 vom 28. Juli 1964 (HmbGVBl. S. 163) wird wie folgt geändert: 1.Die beigefügte "Anlage zur Verordnung zur Änderung der Verordnung über den Bebauungsplan Hausbruch 4/Heimfeld 10" wird der Verordnung hinzugefügt. 2.In § 2 wird folgende Nummer 6 angefügt: "6. Für den in der Anlage schraffiert dargestellten Bereich gilt: 6.1 Im Gewerbegebiet sind Einzelhandelsbetriebe, soweit sie nicht mit Kraftfahrzeugen, Booten, Möbeln, Teppichen und sonstigen flächenbeanspruchenden Artikeln einschließlich Zubehör oder mit Baustoffen, Werkzeugen, Gartengeräten und sonstigem Bau- und Gartenbedarf handeln, diese Artikel ausstellen oder lagern, unzulässig. 6.2 Spielhallen und ähnliche Unternehmen im Sinne von § 33 i der Gewerbeordnung, Wettbüros, Bordelle und bordellartige Betriebe sowie Vorführ- und Geschäfts-räume, deren Zweck auf Darstellungen oder auf Handlungen mit sexuellem Charakter ausgerichtet ist, sind unzulässig."
Das Gesetz über den Bebauungsplan Langenhorn 51 vom 25. Juni 1976 (Hamburgisches Gesetz- und Verordnungsblatt Seite 166), zuletzt geändert am 4. November 1997 (Hamburgisches Gesetz- und Verordnungsblatt Seiten 494, 495, 504), wird wie folgt geändert: 1. Die beigefügte "Anlage zum Gesetz zur Zweiten Änderung des Gesetzes über den Bebauungsplan Langenhorn 51" wird dem Gesetz hinzugefügt. 2. In § 2 werden folgende Nummern 5 bis 10 angefügt: "5. Die mit "D" bezeichnete Fläche wird als Gewerbegebiet festgesetzt. 6. In den Gewerbegebieten sind Einzelhandelsbetriebe unzulässig, soweit sie nicht mit Kraftfahrzeugen, Booten, Möbeln, Teppichen und sonstigen flächenbeanspruchenden Artikeln einschließlich Zubehör oder mit Baustoffen, Werkzeugen, elektronischen Bauteilen, Gartengeräten und sonstigem Bau- und Gartenbedarf handeln, diese Artikel ausstellen oder lagern. Maßgebend ist die Baunutzungsverordnung in der Fassung vom 23. Januar 1990 (Bundesgesetzblatt I Seite 133), zuletzt geändert am 22. April 1993 (Bundesgesetzblatt I Seiten 466,479). 7. Auf der mit "D" bezeichneten Fläche können Läden ausnahmsweise zugelassen werden. 8. Auf den mit "A" und "B" bezeichneten Flächen sind luftbelastende und geruchsbelästigende Betriebe unzulässig. 9. Auf der mit "B" bezeichneten Fläche wird die Zahl der Vollgeschosse als Höchstmaß mit III festgesetzt. 10. Für die Erschließung der mit "D" bezeichneten Fläche sind noch weitere örtliche Verkehrsflächen erforderlich. Ihre genaue Lage bestimmt sich nach der beabsichtigten Bebauung. Sie werden gemäß § 125 Absatz 2 des Baugesetzbuchs hergestellt."
Teil der Statistik "Verkehr und Umwelt" Raum: Land Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
Geräuschbelastung durch den Kfz-Verkehr als Nacht-Lärmindex; Ergebnis der Lärmkartierung 2022 nach der EG-Umgebungslärmrichtlinie
Strahlenschutz-Studie: Untersuchte E‑Autos halten zum Schutz der Gesundheit empfohlene Höchstwerte ein Umfangreiche Magnetfeld -Messungen in und an elektrischen Pkw und Krafträdern Ausgabejahr 2025 Datum 09.04.2025 Quelle: Halfpoint/stock.adobe.com In einer Strahlenschutz -Studie haben alle untersuchten Elektroautos die Empfehlungen zum Schutz vor gesundheitlichen Auswirkungen von Magnetfeldern eingehalten. Außerdem ist man in reinen Elektroautos nicht prinzipiell stärkeren Magnetfeldern ausgesetzt als in Fahrzeugen mit konventionellem oder hybridem Antrieb. Das zeigen aufwendige Messungen und Computersimulationen im Auftrag des Bundesamtes für Strahlenschutz ( BfS ) und des Bundesumweltministeriums ( BMUV ). Unabhängig von der Antriebsart unterschritten alle untersuchten Fahrzeuge die zum Schutz der Gesundheit empfohlenen Höchstwerte. Diese Höchstwerte begrenzen die elektrischen Ströme und Felder, die von Magnetfeldern im menschlichen Körper verursacht werden können, auf ein unschädliches Maß. Für die Untersuchung wurden die Magnetfelder an den Sitzplätzen von vierzehn verschiedenen Pkw-Modellen der Baujahre 2019 bis 2021 in unterschiedlichen Betriebszuständen gemessen und bewertet. "Zwar wurden in einigen Fällen – lokal und zeitlich begrenzt – vergleichsweise starke Magnetfelder festgestellt. Die empfohlenen Höchstwerte für im Körper hervorgerufene Felder wurden in den untersuchten Szenarien aber eingehalten, sodass nach aktuellem wissenschaftlichem Kenntnisstand keine gesundheitlich relevanten Wirkungen zu erwarten sind" , unterstreicht BfS -Präsidentin Inge Paulini. "Die Studienergebnisse sind eine gute Nachricht für Verbraucherinnen und Verbraucher, die bereits ein Elektroauto fahren oder über einen Umstieg nachdenken." Die Studie wurde von einem Projektteam aus Mitarbeitenden der Seibersdorf Labor GmbH , des Forschungszentrums für Elektromagnetische Umweltverträglichkeit (femu) der Uniklinik RWTH Aachen und des Technik Zentrums des ADAC e.V. durchgeführt. Fahrzeughersteller waren an der Untersuchung nicht beteiligt. Magnetfelder treten in allen Kraftfahrzeugen auf Magnetfeldquellen nur in Elektroautos und Hybriden Magnetfelder entstehen, wenn elektrische Ströme fließen. In modernen Kraftfahrzeugen gibt es daher viele Quellen magnetischer Felder. Dazu gehören zum Beispiel Klimaanlagen, Lüfter, elektrische Fensterheber oder Sitzheizungen. Bei Elektrofahrzeugen kommen vor allem eine größere und leistungsstärkere Batterie, die Hochvoltverkabelung und der Inverter (Wechselrichter) für den Antriebsstrom sowie der elektrische Antrieb selbst hinzu. Die Untersuchung nahm alle in den Autos auftretenden Magnetfelder in den Blick und ordnete sie – wo möglich – der jeweiligen Ursache zu. Höchste Werte meist im Fußbereich Hartschaum-Dummy mit zehn Messsonden im Fond eines Elektroautos Die Auswertung der Messungen und Simulationen zeigte, dass die empfohlenen Höchstwerte für im Körper hervorgerufene Felder in allen erfassten Szenarien eingehalten wurden. Im Detail ergab sich allerdings ein differenziertes Bild: Die gemessenen Magnetfeldwerte variierten zwischen den untersuchten Fahrzeugen, räumlich innerhalb der einzelnen Fahrzeuge sowie abhängig vom Betriebszustand deutlich. So traten die stärksten Magnetfelder in erster Linie im Fußbereich vor den Sitzen auf, während die Magnetfelder im Kopf- und Rumpfbereich meist niedrig waren. Motorleistung ist kein Indikator für Magnetfeldstärke Zwischen der Motorisierung und den Magnetfeldern im Innenraum der Elektrofahrzeuge zeigte sich kein eindeutiger Zusammenhang. Größeren Einfluss als die Leistungsstärke des Motors hatte die Fahrweise. Bei einer sportlichen Fahrweise mit starken Beschleunigungs- und Bremsvorgängen waren kurzzeitig deutlich stärkere Magnetfelder zu verzeichnen als bei einem moderaten Fahrstil. Kurzzeitige Spitzenwerte von unter einer Sekunde Dauer traten unter anderem beim Betätigen des Bremspedals, beim automatischen Zuschalten von Motorkomponenten wie auch – unabhängig von der Antriebsart – beim Einschalten der Fahrzeuge auf. Der höchste lokale Einzelwert wurde beim Einschalten eines Hybridfahrzeugs ermittelt. Spitzenwerte senken BfS-Präsidentin Dr. Inge Paulini Quelle: Holger Kohl/ Bildkraftwerk "Die großen Unterschiede zwischen den Fahrzeugmodellen zeigen, dass Magnetfelder in Elektroautos nicht übermäßig stark und auch nicht stärker ausgeprägt sein müssen als in herkömmlichen Pkw" , sagt Paulini. "Die Hersteller haben es in der Hand, mit einem intelligenten Fahrzeugdesign lokale Spitzenwerte zu senken und Durchschnittswerte niedrig zu halten. Je besser es zum Beispiel gelingt, starke Magnetfeld-Quellen mit Abstand von den Fahrzeuginsassen zu verbauen, desto niedriger sind die Felder, denen die Insassen bei den verschiedenen Fahrzuständen ausgesetzt sind. Solche technischen Möglichkeiten sollten bei der Entwicklung von Fahrzeugen von Anfang an mitgedacht werden." Über die Studie Die Studie stellt nach Kenntnisstand des BfS die bislang umfangreichste und detaillierteste Untersuchung zum Auftreten von Magnetfeldern in Elektrofahrzeugen dar. Die erhobenen Daten beruhen auf systematischen Feldstärkemessungen in aktuellen, für den deutschen Straßenverkehr zugelassenen Fahrzeugmodellen auf Rollenprüfständen, auf einer abgesperrten Test- und Versuchsstrecke und im realen Straßenverkehr. Insgesamt wurden elf rein elektrisch angetriebene Pkw, zwei Hybridfahrzeuge sowie ein Fahrzeug mit Verbrennungsmotor untersucht. Mit einem E-Roller, zwei Leichtkrafträdern und einem Elektro-Motorrad wurden erstmals auch elektrische Zweiräder berücksichtigt. Ähnlich wie bei den Pkw traten die stärksten Magnetfelder im Bereich der Füße und der Unterschenkel auf. Die zum Schutz der Gesundheit empfohlenen Höchstwerte für im Körper hervorgerufene Felder wurden in allen untersuchten Szenarien eingehalten. Folglich ist das Auftreten nachgewiesenermaßen gesundheitsrelevanter Feldwirkungen in den untersuchten Fahrzeugen als insgesamt sehr unwahrscheinlich einzuschätzen. Messverfahren Durch die Anwendung ausgefeilter Messtechnik ließen sich in der Studie auch kurzzeitige Magnetfeld -Spitzen von unter 0,2 Sekunden Dauer zuverlässig erfassen und bewerten. Die aktuell gültigen Messvorschriften lassen solche kurzzeitigen Schwankungen, die bei der Aktivierung von elektrischen Fahrzeugkomponenten auftreten können, außer Acht. Die Untersuchung zeigte jedoch, dass sie in relevantem Umfang vorkommen. Eine entsprechende Erweiterung der Messnormen erscheint aus Sicht des BfS deshalb geboten. Der Studienbericht "Bestimmung von Expositionen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität. Ergebnisbericht – Teil 1" ist im Digitalen Online Repositorium und Informations-System DORIS unter der URN https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0221-2025031250843 abrufbar. Weitere Informationen über den Strahlenschutz bei der Elektromobilität gibt es unter https://www.bfs.de/e-mobilitaet . Stand: 09.04.2025
Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.
Die verlustarme Fuellungsregelung zur Leistungssteuerung von Ottomotoren ist insbesondere im Teillastbereich eine sehr wirksame Massnahme zur Verminderung des Kraftstoffverbrauches. Da die zum Antrieb von Kraftfahrzeugen eingesetzten Ottomotoren ueberwiegend im Teillastbereich arbeiten, ist bei Anwendung der o.g. Regelungsart eine erhebliche Kraftstoffersparnis zu erwarten. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, die Auswirkungen von Fuellungsregelungen durch fruehes variables Einlassende mittels verschiedener Steuerungsvorrichtungen auf den ottomotorischen Verbrennungsprozess und das daraus resultierende Verhalten im Hinblick auf Wirkungsgrad und Schadstoffemission experimentell und durch begleitende Rechnung anhand mathematischer Modelle zu untersuchen.
Teil der Statistik "Verkehr und Umwelt" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
Allgemeine Informationen: Der Datensatz umfasst Verkehrsdaten aller Standorte in Hamburg, an denen der Kraftfahrzeugverkehr (Kfz-Verkehr) mittels Infrarotdetektoren an 24h am Tag und allen Tagen des Jahres erfasst wird. Die Daten enthalten Verkehrsstärken in Echtzeit und werden an für den Straßenquerschnitt zusammengefassten Zählstellen in 15-Minuten, 60-Minuten, Tages- und Wochen-Intervallen zur Verfügung gestellt. Die Daten der Zählstellen werden außerdem in den entsprechenden Geoportalen der FHH, z.B. in Geo-Online und dem Verkehrsportal, visualisiert. Neben den Echtzeitdaten sind auch historische Daten in folgendem Umfang verfügbar: alle Daten für die letzten zwei Wochen in 15-Minuten-Intervallen, alle Daten für die letzten zwei Monate für die 60-Minutenintervalle, alle Daten für das aktuelle und das letzte Jahr in Tagesintervallen sowie alle Daten seit Beginn der Erfassung in Wochenintervallen. Informationen zur Technik: Die Infrarotdetektoren sind in der Regel an Lichtsignalanlagen, zu einem geringen Teil aber auch an anderen Masten, installiert. Die Detektoren erfassen und zählen den Verkehr über die Wärmeabstrahlung der einzelnen Verkehrsteilnehmenden. Da ausschließlich Infrarotbilder ausgewertet werden, ist der Datenschutz zu jeder Zeit gewährleistet. Hinweise zur Datenqualität: Die Daten werden in Echtzeit an die Urban Data Platform der FHH übertragen. So sind diese zeitnah für alle Nutzenden und Interessierten verfügbar. Durch die Echtzeitkomponente sind allerdings verschiedene Rahmenbedingungen zu beachten: Die Daten sind nicht umfassend qualitätsgesichert. Ungewöhnliche Abweichungen von den zu erwartenden Daten und Datenlücken werden zwar automatisch vom System erkannt, können aber nicht in Echtzeit korrigiert werden. Lücken, die z.B. durch einen Abriss der Datenübertragung auftreten, können im Nachhinein noch nachgeliefert werden. Unter Umständen und bei längeren Ausfällen können folglich noch nach ein paar Tagen Änderungen in den historischen Daten erfolgen. Die Daten erhalten deswegen täglich eine Aktualisierung für die folgenden Zeiträume: Vortag: 15-Min-Intervalle Tag vor sechs Tagen: 15-Min-Intervalle und Tages-Intervalle Tag vor 28 Tagen: Tages-Intervalle Die Wochenwerte erhalten wöchentlich eine Aktualisierung für die Werte der Vorwoche und der Woche vor vier Wochen. Es handelt sich bei den hier veröffentlichten Daten nicht um amtlich geprüfte Daten der FHH. Werden derartige Daten benötigt, kann z.B. der Datensatz "Verkehrsstärken Hamburg" herangezogen werden, der die „Durchschnittlichen (werk)täglichen Verkehre“ in der Entwicklung der letzten Jahre enthält. Wie bei jeder Verkehrszählung, egal ob automatisiert oder manuell, gibt es gewisse Toleranzen in der Messgenauigkeit. Anspruch an das hier verwendete System sind Genauigkeiten von +/- 5% bei der Erfassung der Kfz-Verkehrsstärken. Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der Echtzeitdatendienst enthält die Standorte der Zählstellen für das Kfz-Aufkommen, das mit Infrarotdetektoren erfasst wird. Die Daten werden im JSON-Format über die SensorThings API (STA) bereitgestellt . Für jede Zählstelle in der SensorThings API (STA) wurde ein Objekt in der Entität "Thing" angelegt. Für jede zeitliche Auflösungsebene bei den Zählstellen bzw. jeder verkehrlichen Bezugsgröße steht ein Objekt in der Entität "Datastreams". Die Echtzeitdaten zur Anzahl Kfz je Zählstelle und Zeitintervall wird in der STA in der Entität "Observations" veröffentlicht. Es werden folgende räumlichen und zeitlichen Ebenen differenziert: -Zählstelle 15-Min, 1-Stunde, 1-Tag, 1-Woche: Anzahl Kfz Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben. In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. Hier ein Beispiel: { "properties":{ "serviceName": "HH_STA_AutomatisierteVerkehrsmengenerfassung", "layerName": "Anzahl_Kfz_Zaehlstelle_15-Min", "key":"value"} } Verfügbare Layer im layerName sind: * Anzahl_Kfz_Zaehlstelle_15-Min * Anzahl_Kfz_Zaehlstelle_1-Stunde * Anzahl_Kfz_Zaehlstelle_1-Tag * Anzahl_Kfz_Zaehlstelle_1-Woche Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://iot.hamburg.de/v1.1/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_AutomatisierteVerkehrsmengenerfassung' and properties/layerName eq 'Anzahl_Kfz_Zaehlstelle_15-Min' Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden: MQTT-Broker: iot.hamburg.de Topic: v1.1/Datastream({id})/Observations
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 2213 |
| Kommune | 12 |
| Land | 309 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 91 |
| Zivilgesellschaft | 33 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 45 |
| Daten und Messstellen | 87 |
| Ereignis | 18 |
| Förderprogramm | 1807 |
| Gesetzestext | 4 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 418 |
| Umweltprüfung | 57 |
| unbekannt | 260 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 351 |
| offen | 2238 |
| unbekannt | 21 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2445 |
| Englisch | 411 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 12 |
| Bild | 11 |
| Datei | 63 |
| Dokument | 203 |
| Keine | 1513 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 4 |
| Webdienst | 62 |
| Webseite | 971 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1681 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1960 |
| Luft | 2494 |
| Mensch und Umwelt | 2605 |
| Wasser | 1371 |
| Weitere | 2550 |