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Kartierungsgebiet

Umsetzung der Richtlinie 2002/49/EG über die Bewertung und Bekämpfung von Umgebungslärm in Sachsen Darstellung des Bestands an kartierungspflichtigen Hauptverkehrsstraßen mit einem Verkehrsaufkommen über 3 Millionen Kfz/Jahr.

Lärmbelastung (Lden/Lnight) in der Umgebung von Haupteisenbahnstrecken zur strategischen Lärmkartierung entsprechend der EU-Umgebungslärmrichtlinie 2002/49/EG - 2022 (INSPIRE Download/WFS)

Lärmbelastung (Lden/Lnight) in der Umgebung von Haupteisenbahnstrecken mit einem Verkehrsaufkommen von mehr als 30.000 Zügen pro Jahr zur strategischen Lärmkartierung entsprechend der EU-Umgebungslärmrichtlinie 2002/49/EC.

Lärmbelastung (Lden/Lnight) in der Umgebung von Haupteisenbahnstrecken zur strategischen Lärmkartierung entsprechend der EU-Umgebungslärmrichtlinie 2002/49/EG - 2022 (INSPIRE View/WMS)

Lärmbelastung (Lden/Lnight) in der Umgebung von Haupteisenbahnstrecken mit einem Verkehrsaufkommen von mehr als 30.000 Zügen pro Jahr zur strategischen Lärmkartierung entsprechend der EU-Umgebungslärmrichtlinie 2002/49/EC.

WFS Radverkehrsmengen (DB Rad+)

Dieser Web Feature Service (WFS) enthält die Radverkehrsmengen, die mit Hilfe der App DB Rad+ im Hamburger Straßennetz erfasst werden. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Lärmkartierung in Brandenburg INSPIRE Download-Service (WFS-LFU-LAERM)

Der INSPIRE Download Service ermöglicht das Herunterladen von Geodaten der Ergebnisse von Lärmkartierungen im Land Brandenburg. Hierzu gehören a) der Lärmschutzbereich sowie die Umgebungslärmkartierung für Großflughäfen, b) Strategische Lärmkarten für Ballungsräume (Potsdam) und c) Strategische Lärmkarten für Straßen. Die Richtlinie 2002/49/EG (Umgebungslärmrichtlinie) zur Bewertung und Bekämpfung von Umgebungslärm fordert von den Mitgliedstaaten der EU, bis zum 30. Juni 2007 und danach alle fünf Jahre strategische Lärmkarten für definierte Untersuchungsräume auszuarbeiten. Die Untersuchungsräume ergeben sich in Umsetzung der EU-Richtlinie in deutsches Recht gemäß § 47a-f des Bundes-Immissionsschutzgesetzes sowie aus der Verordnung über die Lärmkartierung (34. BImSchV). Für das Land Brandenburg wurde der Untersuchungsraum 2012 durch die Kartierungspflicht der Hautverkehrsstraßen mit einem Verkehrsaufkommen von über 3 Millionen Kraftfahrzeugen pro Jahr definiert. Weiterhin umfasst der Untersuchungsraum den Großflughafen Berlin-Schönefeld / Berlin Brandenburg sowie den Ballungsraum Potsdam. (Die Kartierung der Haupteisenbahnstrecken obliegt dem Eisenbahnbundesamt.) Siehe auch: http://www.mlul.brandenburg.de/cms/detail.php/bb1.c.299530.de a) Fluglärm: 1. Lärmschutzbereich für den Flughafen Berlin Brandenburg (EDDB) gemäß Gesetz zum Schutz gegen Fluglärm (FlugLärmG). Der Lärmschutzbereich umfasst die Tag-Schutzzonen 1 und 2 sowie eine Nacht-Schutzzone. Er wird unabhängig vom Tagschutzgebiet bzw. Nachtschutzgebiet gemäß dem Planfeststellungsbeschluss/Planergänzungsbeschluss in Verantwortung des Ministeriums für Ländliche Entwicklung, Umwelt und Landwirtschaft (MLUL) ermittelt und festgesetzt. Siehe auch: http://www.mlul.brandenburg.de/cms/detail.php/bb1.c.299440.de 2. Umgebungslärmkartierung für den Verkehrsflughafen Berlin-Schönefeld (EDDB; zukünftig Flughafen Berlin Brandenburg BER). Die Umgebungslärmkartierung betrachtete in einem ersten Schritt den Ist-Zustand des Verkehrsflughafens Berlin-Schönefeld unter Berücksichtigung der Datenbasis 2010. Nachdem das Bundesaufsichtsamt für Flugsicherung (BAF) zum 26. Januar 2012 die zukünftigen Flugverfahren (Flugrouten) festgelegt hatte und die notwendigen Berechnungsgrundlagen zum 8. November 2012 vollständig vorlagen, erfolgte in einem zweiten Schritt die Kartierung des ausgebauten Zustandes (vorhersehbare Lärmsituation 2015 für BER). Siehe auch: http://www.mlul.brandenburg.de/cms/detail.php/bb1.c.299530.de b) Ballungsraumlärm: Strategische Lärmkarten für Ballungsräume (Potsdam). Die Isophonenkarten werden für die Teilbereiche 1. Straßenverkehrslärm, 2. Industrie- und Gewerbelärm und 3. Schienenverkehrslärm (nur Straßenbahn) bereitgestellt. Darüber hinaus sind die Ergebnisse der Umgebungslärmkartierung als Sachdatenausgabe in Bezug auf a) lärmbelastete Menschen und b) lärmbelastete Flächen, Wohnungen, Schul- und Krankenhausgebäude, differenziert nach den drei Teilbereichen, am Gebiet des Ballungsraumes Potsdam hinterlegt. Die der Berechnung zu Grunde liegenden Daten des Straßennetzes und der Gebäude stehen ebenfalls zur Verfügung. Siehe auch: http://www.mlul.brandenburg.de/cms/media.php/lbm1.a.3310.de/laerm_k.pdf c) Straßenverkehrslärm: Strategische Lärmkarten für Hauptverkehrsstraßen. Untersucht werden alle Gemeinden des Landes Brandenburg mit Straßen > 3 Mio. Kfz/d. Es werden, wie in § 2 der 34. BImSchV gefordert, die beiden Lärmindizes LDEN und LNight dargestellt. Entsprechend § 4 Abs. 4, 34. BImSchV wird die Geräuschsituation für den LDEN in den folgenden Isophonenbändern mit einer Klassenbreite von 5 dB abgebildet. Siehe auch: http://www.mlul.brandenburg.de/cms/media.php/lbm1.a.3310.de/laerm_k.pdf

Verkehrsmengendaten - Verkehrszählstellen des LfS des Saarlandes

Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt die Verkehrsmengendaten vom Jahr 2021 des Saarlandes dar (Quelle: LfS 2025).:Das Saarland verfügt über mehrere Zählstellen auf Bundesstraßen und Landstraßen. Die erhobenen Daten dienen der Hochrechnug des durchschnittlichen täglichen Verkehrs (DTV) und bieten daher eine wichtige Grundlage für verkehrs- oder bautechnische Entscheidungen und Maßnahmen. Attribute: DTV: Gesamtverkehr DTV (Kfz / 24h), DTVSV: Schwerverkehr DTV (kfz / 24h) [Schwerverkehr = Busse, LKW mit mehr als 3,5 t zul. Gesamtgewicht], Zählstell: Zählstellennummer. Zählstellen, von denen Schätzwerte wegen Vollsperrung und nicht repräsentative Werte wegen Baustellen vorliegen, werden im Geoportal mit gelben Hintergrund dargestellt. Maßstabsbeschränkung der Beschriftung Min. 1:150 000.

Wissenschaftliche Unterstützung der Arbeitsgruppe Effizient mobil

In der Verkehrserschließung der Universität Kassel hat sich in der letzen Zeit die Situation zugespitzt: Die Belastung der Straßenbahnlinien zum Holländischen Platz hat stetig zu genommen, starke bis unzumutbare Überfüllung der Bahnen in den Spitzenstunden ist mittlerweile die Regel. Der Übergang der Aus- und Einsteiger von der derzeitigen Haltestelle zur Hochschule ist zudem in der Kapazität an der Grenze bis hin zur Gefährlichkeit. Pläne der Umgestaltung verzögern sich aus verschiedenen Gründen immer wieder. Auch die Situation im Radverkehr ist stark verbesserungswürdig. Der Anteil der Studierenden, die mit dem Rad zur Universität kommen ist im Vergleich zu anderen Hochschulorten immer noch unterdurchschnittlich, die Ursachen sind von der Existenz eines sehr kostengünstigen Zuganges zum ÖV (Semesterticket) bis hin zu der unzureichenden Infrastruktur für Radverkehr in Kassel und einem offenbar fehlenden Bewusstsein der Studierenden vielfältig. Ein höherer Anteil der Studierenden im Fahrradverkehr wäre aber sehr wünschenswert und könnte die Situation im ÖPNV entspannen. Insgesamt muss es darum gehen, die Verkehrserschließung der Universität Kassel so zu gestalten, dass die günstige räumliche Ausganglage der Hochschule auch zu einem nachhaltigen Verkehrsverhalten führt. Dies würde die Universität auch in den Bemühungen um eine insgesamt gute CO2-Bilanz stark stützen. Angesichts der gegenwärtig begrenzten Potenziale der Stadt Kassel (zahlreiche Personalwechsel) und der offensichtlichen Notwendigkeit einer zeitlichen Beschleunigung der naturgemäß durch Planungsverfahren und Bauvorbereitungen langfristigen Prozesse der infrastrukturellen Verbesserung der Hochschulerschließung ist es angebracht, durch wissenschaftliche und organisatorische Unterstützung der Universität einen sinnvollen Beitrag zu leisten. Dabei kommt es darauf an, wissenschaftliches Material anzubieten und durch Unterstützung des Präsidiums im Interesse der Hochschule liegende Maßnahmen frühzeitig zu identifizieren, zu verdeutlichen und ggf. gegenüber der Stadt Kassel zu vertreten. Im Einzelnen werden folgende Aufgaben wahrgenommen: FG Integrierte Verkehrsplanung/Mobilitätsentwicklung (Prof. Holzapfel) - Verbesserte Anbindung aller Standorte an die studentischen Wohnquartiere- Verbindung der verschiedenen Hochschulstandorte über Fahrradstraßen - Überdachte Fahrradstellplätze auf dem Campusgelände - Fahrradhaus/Servicestation mit Meisterwerkstatt (Modell Uni Hamburg) - Förderung von E-Bikes. FG Verkehrsplanung und Verkehrssysteme (Prof. Sommer) - Konkrete Verbesserungsvorschläge im ÖPNV (z. B. Taktung Straßenbahn, verstärkter Einsatz von Bussen, die das Campusgelände direkt anfahren) - Verbesserung von Jobticket/Semesterticket - Intermodale Angebote - Mobilitätsportal im Intranet. Beide Fachgebiete bearbeiten die Aufgaben einer stärkeren Beteiligung der Universität an KONRAD sowie des Aufzeigens von Mobilitätsmöglichkeiten für Mitarbeiter in Form eines Welcome-Pakets. (Text gekürzt)

Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)

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.

Mobilitätsverbund werthaltige ländliche Lebensräume, Teilprojekt: F: Umsetzung Reallabor Zentralklinik Bad Berka

Erforschung von Ansätzen der 'Operations Research' für ein KI-unterstütztes Verkehrsmanagementsystem im Bahnbetrieb

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