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Monthly time series of spatially enhanced relative humidity for Europe at 30 arc seconds resolution (2000 - 2023) derived from ERA5-Land data

Overview: ERA5-Land is a reanalysis dataset providing a consistent view of the evolution of land variables over several decades at an enhanced resolution compared to ERA5. ERA5-Land has been produced by replaying the land component of the ECMWF ERA5 climate reanalysis. Reanalysis combines model data with observations from across the world into a globally complete and consistent dataset using the laws of physics. Reanalysis produces data that goes several decades back in time, providing an accurate description of the climate of the past. Processing steps: The original hourly ERA5-Land air temperature 2 m above ground and dewpoint temperature 2 m data has been spatially enhanced from 0.1 degree to 30 arc seconds (approx. 1000 m) spatial resolution by image fusion with CHELSA data (V1.2) (https://chelsa-climate.org/). For each day we used the corresponding monthly long-term average of CHELSA. The aim was to use the fine spatial detail of CHELSA and at the same time preserve the general regional pattern and fine temporal detail of ERA5-Land. The steps included aggregation and enhancement, specifically: 1. spatially aggregate CHELSA to the resolution of ERA5-Land 2. calculate difference of ERA5-Land - aggregated CHELSA 3. interpolate differences with a Gaussian filter to 30 arc seconds. 4. add the interpolated differences to CHELSA Subsequently, the temperature time series have been aggregated on a daily basis. From these, daily relative humidity has been calculated for the time period 01/2000 - 12/2023. Relative humidity (rh2m) has been calculated from air temperature 2 m above ground (Ta) and dewpoint temperature 2 m above ground (Td) using the formula for saturated water pressure from Wright (1997): maximum water pressure = 611.21 * exp(17.502 * Ta / (240.97 + Ta)) actual water pressure = 611.21 * exp(17.502 * Td / (240.97 + Td)) relative humidity = actual water pressure / maximum water pressure The resulting relative humidity has been aggregated to monthly averages. Resultant values have been converted to represent percent * 10, thus covering a theoretical range of [0, 1000]. File naming scheme (YYYY = year; MM = month): ERA5_land_rh2m_avg_monthly_YYYY_MM.tif Projection + EPSG code: Latitude-Longitude/WGS84 (EPSG: 4326) Spatial extent: north: 82:00:30N south: 18N west: 32:00:30W east: 70E Spatial resolution: 30 arc seconds (approx. 1000 m) Temporal resolution: Monthly Pixel values: Percent * 10 (scaled to Integer; example: value 738 = 73.8 %) Software used: GDAL 3.2.2 and GRASS GIS 8.0.0/8.3.2 Original ERA5-Land dataset license: https://apps.ecmwf.int/datasets/licences/copernicus/ CHELSA climatologies (V1.2): Data used: Karger D.N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R.W., Zimmermann, N.E, Linder, H.P., Kessler, M. (2018): Data from: Climatologies at high resolution for the earth's land surface areas. Dryad digital repository. http://dx.doi.org/doi:10.5061/dryad.kd1d4 Original peer-reviewed publication: Karger, D.N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R.W., Zimmermann, N.E., Linder, P., Kessler, M. (2017): Climatologies at high resolution for the Earth land surface areas. Scientific Data. 4 170122. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122 Processed by: mundialis GmbH & Co. KG, Germany (https://www.mundialis.de/) Reference: Wright, J.M. (1997): Federal meteorological handbook no. 3 (FCM-H3-1997). Office of Federal Coordinator for Meteorological Services and Supporting Research. Washington, DC Data is also available in EU LAEA (EPSG: 3035) projection: https://data.mundialis.de/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/ab06ed25-84af-43c9-b1c3-57e3b6ad8d29 Acknowledgements: This study was partially funded by EU grant 874850 MOOD. The contents of this publication are the sole responsibility of the authors and don't necessarily reflect the views of the European Commission.

Wasserlaufverzeichnis der Flußgebiete

Tabelle über wichtige Parameter aller Wasserläufe der Flussgebiete in Sachsen

Digitale Bundeswasserstraßenkarte 1: 1.000.000 (DBWK1000), PDF-Datei

Die Übersichtskarte Bundeswasserstraßenkarte DBWK1000 enthaelt Bundeswasserstraßen, den Sitz der Ober-, Mittel- und Unterbehörden, Wasserstraßen-Klassifizierung, Angaben über Kilometrierung, freie oder staugeregelte Flußstrecken, Schleusen, Schiffshebewerke, Sperrwerke, Orte, sonstige Gewässer und Grenzen. Abgabe WSVintern als PDF-Datei. Dieser Datensatz ist im Internet frei zugänglich. Download unter: https://gdws.wsv.bund.de/DE/service/karten/01_karten/karten-node.html

DOMWSV - Digitale Oberflächenmodelle (DOMWSV00)

Digitale Oberflächenmodelle (DOM) beschreiben neben der nätürlichen Geländeform auch die Oberfläche aller auf der Erdoberfläche befindlichen Objekte durch die räumlichen Koordinaten einer repräsentativen Menge von unregelmäßig angeordneten Oberflächenpunkten. Die DOM-Daten liegen im XYZ-Datenformat (ASCII) vor und sind blockweise im Blattschnitt der Deutschen Grundkarte 1:5.000 zusammengefaßt. Sie haben eine Kachelgröße von 2 km x 2 km. Die geometrische Genauigkeit liegt bei +/- 0,25 m in der Lage (XY) und +/- 0,10m in der Höhe (Z). Das Datenvolumen der XYZ-Datei (ASCII) beträgt abhängig von der Punktdichte (DOM-00) zwischen 1-80 MB pro Block.

Potentielle natürliche Vegetation (pnV) in Sachsen 1:300 000

Die Daten der "potentiellen natürlichen Vegetation" (pnV) geben Auskunft über den (Schluss)-Zustand der natürlichen Vegetation Sachsens, der unter den gegenwärtigen Standortbedingungen vorherrschen würde, wenn die Landnutzung durch den Menschen ausbliebe. Zur PNV Sachsens liegen Daten für Karten in den Maßstäben 1:50 000, 1:200 000 und 1:300 000 vor. Die pnV 1:300 000 stellt die Weitereinwicklung der "Vegetationslandschaften Sachsens auf standörtlich-vegetationskundlicher Grundlage" (Schmidt et al. 1997) dar und löst diese ab. Der Maßstab 1:300 000 wurde auf der Grundlage der pnV 1:50 000 flächenhaft aggregiert und ist gegenüber den beiden anderen Kartenwerken deutlich abstrahiert. Der höhere Verallgemeinerungsgrad erforderte neben der inhaltlichen auch eine starke räumliche Aggregation der zugrundeliegenden pnV-Karten. Bei der Umsetzung der pnV 1:50 000 zur pnV 1:300 000er wurde die Anzahl der Kartiereinheiten durch Zusammenfassungen von 162 auf 68 reduziert die Namen und Nummerncodes stimmen dadurch nur noch zum Teil überein.

Potentielle natürliche Vegetation (pnV) in Sachsen 1:50 000

Die Daten der "potentiellen natürlichen Vegetation" (pnV) geben Auskunft über den (Schluss)-Zustand der natürlichen Vegetation Sachsens, der unter den gegenwärtigen Standortbedingungen vorherrschen würde, wenn die Landnutzung durch den Menschen ausbliebe. Zur PNV Sachsens liegen Daten für Karten in den Maßstäben 1:50 000, 1:200 000 und 1:300 000 vor. Die pnV 1:50 000 wurde im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsvorhabes "Erstellung einer Karte der Potentiellen Natürlichen Vegetation Sachsens im Maßstab 1:50 000" im Auftrag des Sächsischen Landesamtes für Umwelt und Geologie erhoben und im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsvorhabens "Karte der Potentiellen Natürlichen Vegetation Deutschlands 1:500 000, Teilprojekt Sachsen" im Auftrag des Bundesamtes für Naturschutz weiter vertieft. Der Maßstab 1:200 000 stellt ein Zwischenprodukt dar, das zur Erstellung des Maßstabes 1:500 000 angefertigt wurde.

Monthly time series of spatially enhanced relative humidity for Europe at 1000 m resolution (2000 - 2022) derived from ERA5-Land data

Overview: ERA5-Land is a reanalysis dataset providing a consistent view of the evolution of land variables over several decades at an enhanced resolution compared to ERA5. ERA5-Land has been produced by replaying the land component of the ECMWF ERA5 climate reanalysis. Reanalysis combines model data with observations from across the world into a globally complete and consistent dataset using the laws of physics. Reanalysis produces data that goes several decades back in time, providing an accurate description of the climate of the past. Processing steps: The original hourly ERA5-Land air temperature 2 m above ground and dewpoint temperature 2 m data has been spatially enhanced from 0.1 degree to 30 arc seconds (approx. 1000 m) spatial resolution by image fusion with CHELSA data (V1.2) (https://chelsa-climate.org/). For each day we used the corresponding monthly long-term average of CHELSA. The aim was to use the fine spatial detail of CHELSA and at the same time preserve the general regional pattern and fine temporal detail of ERA5-Land. The steps included aggregation and enhancement, specifically: 1. spatially aggregate CHELSA to the resolution of ERA5-Land 2. calculate difference of ERA5-Land - aggregated CHELSA 3. interpolate differences with a Gaussian filter to 30 arc seconds. 4. add the interpolated differences to CHELSA Subsequently, the temperature time series have been aggregated on a daily basis. From these, daily relative humidity has been calculated for the time period 01/2000 - 12/2023. Relative humidity (rh2m) has been calculated from air temperature 2 m above ground (Ta) and dewpoint temperature 2 m above ground (Td) using the formula for saturated water pressure from Wright (1997): maximum water pressure = 611.21 * exp(17.502 * Ta / (240.97 + Ta)) actual water pressure = 611.21 * exp(17.502 * Td / (240.97 + Td)) relative humidity = actual water pressure / maximum water pressure The resulting relative humidity has been aggregated to monthly averages. Resultant values have been converted to represent percent * 10, thus covering a theoretical range of [0, 1000]. The data have been reprojected to EU LAEA. File naming scheme (YYYY = year; MM = month): ERA5_land_rh2m_avg_monthly_YYYY_MM.tif Projection + EPSG code: EU LAEA (EPSG: 3035) Spatial extent: north: 6874000 south: -485000 west: 869000 east: 8712000 Spatial resolution: 1000 m Temporal resolution: Monthly Pixel values: Percent * 10 (scaled to Integer; example: value 738 = 73.8 %) Software used: GDAL 3.2.2 and GRASS GIS 8.0.0/8.3.2 Original ERA5-Land dataset license: https://apps.ecmwf.int/datasets/licences/copernicus/ CHELSA climatologies (V1.2): Data used: Karger D.N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R.W., Zimmermann, N.E, Linder, H.P., Kessler, M. (2018): Data from: Climatologies at high resolution for the earth's land surface areas. Dryad digital repository. http://dx.doi.org/doi:10.5061/dryad.kd1d4 Original peer-reviewed publication: Karger, D.N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R.W., Zimmermann, N.E., Linder, P., Kessler, M. (2017): Climatologies at high resolution for the Earth land surface areas. Scientific Data. 4 170122. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122 Processed by: mundialis GmbH & Co. KG, Germany (https://www.mundialis.de/) Reference: Wright, J.M. (1997): Federal meteorological handbook no. 3 (FCM-H3-1997). Office of Federal Coordinator for Meteorological Services and Supporting Research. Washington, DC Data is also available in Latitude-Longitude/WGS84 (EPSG: 4326) projection: https://data.mundialis.de/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/b9ce7dba-4130-428d-96f0-9089d8b9f4a5 Acknowledgements: This study was partially funded by EU grant 874850 MOOD. The contents of this publication are the sole responsibility of the authors and don't necessarily reflect the views of the European Commission.

Gewässerverzeichnisse Kreis Segeberg und Nachbarkreise

Darstellung der zu unterhaltenden Gewässer 2. Ordnung im Kreis Segeberg und benachtbarten Gebieten

Fachdaten GST-Umschlagstellen

Im Rahmen des Vorhabens zur Verlagerung von Groß- und Schwerguttransporten auf die Wasserstraße wur-den Infrastrukturdaten von Häfen und von Objekten in der Zuständigkeit der WSV erhoben. Seit Juni 2021 wurden erste Infrastrukturdaten freigegeben, so dass die Daten über eine API-Schnittstelle abgerufen werden können. Bis Ende 2023 sollen weitere potenzielle Umschlagstellen in ganz Deutschland erfasst werden, um ein flächendeckendes Netz zu schaffen.

Bundeswasserstraßenkarte 1: 1.000.000 (BWK1000), A0 Farbplot

Die Übersichtskarte Bundeswasserstraßenkarte BWK1000 enthaelt Bundeswasserstraßen, den Sitz der Ober-, Mittel- und Unterbehörden, Wasserstraßen-Klassifizierung, Angaben über Kilometrierung, freie oder staugeregelte Flussstrecken, Schleusen, Schiffshebewerke, Sperrwerke, Orte, sonstige Gewässer und Grenzen. Abgabe als Farbplot A0.

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