Darstellung der Grundwassereinzugsgebiete der Wasserwerke der öffentlichen Trinkwasserversorgung mit einer Entnahmemenge ab 100.000 Kubikmeter pro Jahr, für die kein Trinkwasserschutzgebiet festgesetzt oder geplant ist. Entnahmen aus unterschiedlichen Grundwasserstockwerken führen in einigen Fällen zu Überlagerungen hydraulisch getrennter Einzugsgebiete. Der in Schleswig-Holstein verwendete Begriff "Trinkwassergewinnungsgebiet" ist rechtlich nicht normiert. Eigene rechtsverbindliche Regelungen für Trinkwassergewinnungsgebiete bestehen daher nicht. Der Begriff "Trinkwassergewinnungsgebiet" ist allerdings als Kategorie in der Regionalplanung eingeführt, da in Trinkwassergewinnungsgebieten neben der Sicherung der öffentlichen Trinkwasserversorgung dem Gesichtspunkt des vorsorgenden Grundwasserschutzes bei der Abwägung mit anderen Nutzungsansprüchen ein besonderes Gewicht zukommt.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Linden stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/74e7c788-0882-4ffe-b0dc-74cb0e0fb782), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/b976e56e-9fbf-42dd-86db-1677c2a5dc91?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Der interoperable INSPIRE-Darstellungsdienst (WMS) Production and Industrial Facilities gibt einen Überblick über die Anlagen nach Industrieemissions-Richtlinie (IED) in Brandenburg. Der Datenbestand beinhaltet die Punktdaten zu den betriebenen und nach IE-Richtlinie relevanten Anlagen aus dem Anlageninformationssystem LIS-A. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation "Production and Industrial Facilities" (D2.8.III.8_v3.0) liegen die Inhalte der IED-Anlagen INSPIREkonform vor. Der WMS beinhaltet 2 Layer: "ProductionFacility" (Betriebsstätte) und "ProductionInstallation" (Anlage). Der ProductionFacility-Layer wird gem. INSPIRE-Vorgaben nach Wirstschaftszweigen (NACE-Kategorien) untergliedert in: - PF.AgricultureForestryAndFishing: Land- und Forstwirtschaft, Fischerei (NACE-Kategorie "A") - PF.MiningAndQuarrying: Bergbau und Gewinnung von Steinen und Erden (NACE-Kategorie "B") - PF.Manufacturing: Verarbeitendes Gewerbe/ Herstellung von Waren (NACE-Kategorie "C") - PF.ElectricityGasSteamAndAirConditioningSupply: Energieversorgung (NACE-Kategorie "D") - PF.WaterSupplySewageWasteManagementAndRemediationActivities: Wasserversorgung, Abwasser- und Abfallentsorgung und Beseitigung von Umweltverschmutzungen (NACEKategorie "E") - PF.Construction: Baugewerbe/Bau (NACE-Kategorie "F") - PF.WholesaleAndRetailTradeRepairOfMotorVehiclesAndMotocycles: Handel, Instandhaltung und Reparatur von Kraftfahrzeugen (NACE-Kategorie "G") - PF.TransportationAndStorage: Verkehr und Lagerei (NACE-Kategorie "H") - PF.AdministrativeAndSupportServiceActivities: Erbringung von sonstigen wirtschaftlichen Dienstleistungen (NACE-Kategorie "N") - PF.OtherServiceActivities: Erbringung von sonstigen Dienstleistungen (NACE-Kategorie "S") Maßstab: 1:500000; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null
Nach § 51 des Wasserhaushaltsgesetzes (WHG) werden Wasserschutzgebiete (WSG) im Interesse der öffentlichen Wasserversorgung durch behördliche Verordnungen festgesetzt. Dies erfolgt in Niedersachsen überwiegend zur Sicherstellung ausreichender Mengen und zum Schutz des zu Trinkwasserzwecken genutzten Grundwassers vor schädlichen Einwirkungen im betreffenden Einzugsgebiet. Daher gelten für die jeweiligen Wasserschutzgebiete gemäß § 52 WHG erforderliche Schutzbestimmungen, durch die bestimmte Handlungen verboten oder nur eingeschränkt zulässig erklärt werden.
Die Interpretation der Messergebnisse eines Cosmic Ray Neutron Sensing (CRNS)-Detektors benötigt ein tiefgreifendes Verständnis der zugrunde liegenden physikalischen Prozesse. In diesem Zusammenhang haben sich Monte-Carlo-basierte Vielteilchensimulationen, z.B. MCNPX, als sehr hilfreich erwiesen. Die allgemein akzeptierten Transferfunktionen um aus einer Neutronendichte die Bodenfeuchte zu berechnen, wurden semi-empirisch für idealisierte Bedingungen ermittelt. Die Effekte von Bodenbeschaffenheit, Vegetation und Schneebeschaffenheit werden teilweise durch Hinzufügen phänomenologisch motivierter Parameter berücksichtigt. Allerdings gibt es dazu bisher keine tiefergreifenden theoretischen Untersuchungen und Validierungen. Wir haben daher das Monte-Carlo Werkzeug namens URANOS entwickelt, welches speziell auf die Anforderungen der Umweltphysik und CRNS zugeschnitten wurde. Der benötigte Rechenaufwand konnte durch effektive, problemspezifische Methoden im Vergleich zu herkömmlichen Vielteilchensimulationen stark reduziert werden. In den letzten Jahren konnten wir damit das Verständnis der Signal-Reichweite-Beziehung deutlich verbessern und eine analytische Beschreibung unter Berücksichtigung von Umweltfaktoren herleiten. Das Hauptziel dieses Teilprojektes ist es, die Änderung des CRNS-Signals, hervorgerufen durch verschiedene Umweltfaktoren und Bodenstrukturen innerhalb des Einflussbereichs, zu verstehen. Dabei handelt es sich um folgende Faktoren: Bodenbeschaffenheit, vertikale Wasserverteilung in Boden und Luft, Landnutzung, Schneebedeckung, Bewuchs, und durch solches abgefangenes Wasser bei Regenfällen sowie generelle räumliche Inhomogenität. Um dies zu erreichen werden wir versuchen, Korrekturfunktion basierend auf physikalischen Modellen zu verwenden, um die wachsende Anzahl von empirischen und standortspezifischen Näherungen überflüssig zu machen. Zusätzlich werden die Neutronensimulationen benötigt, um den Einfluss verschiedener Detektoranordnungen zu untersuchen. Unverzichtbar sind die Neutronensimulationen für die Verbesserung bezüglich energieabhängiger Gewichtung und Weiterentwicklung der Neutronendetektoren sowie energiebereichsspezifischer Abschirmung. Des Weiteren werden sie für konzeptionelle Untersuchungen des Einflusses der Vegetation und weiterer Wasserspeicher benötigt. Für die Großversuchskampagne werden wir 3D-Modelle der Sensor-Standorte erstellen und die simulierten Messsignale den Arbeitsbereichen Großflächiges CRNS-Netzwerk und Mobiles CRNS zu Verfügung stellen. Schließlich können zusammen mit den Arbeitsbereichen Hydrologische Modellierung und Grundwasserneubildung räumlich-zeitliche Modellrechnungen durchgeführt werden um komplexe Zusammenhänge im Wasserhaushalt der Umwelt zu verstehen. Für die Weiterentwicklung des URANOS-Programms für den Einsatz im CRNS-Bereich benötigen wir die Vorschläge und Rückmeldungen der Nutzer.
Im Land Brandenburg stellt das Grundwasser die Grundlage der Trinkwasserversorgung dar und speist zu einem wesentlichen Anteil die Oberflächengewässer. Eine Kenntnis der Grundwasserbeschaffenheit ist daher essenziell für einen nachhaltigen und wirtschaftlichen Umgang mit der Ressource Wasser. Vielfältige anthropogene Einflüsse bedeuten eine Gefährdung für das oberflächennahe Grundwasser, die zu identifizieren und bewerten Aufgabe des Landesamtes für Umwelt (LfU) ist. Zusätzlich erfordern europäische Vorgaben wie die EU-Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) die Kenntnis der natürlichen Hintergrundwerte, der hydrogeochemischen Grundwassereigenschaften sowie der anthropogenen Komponente an den Stoffkonzentrationen. Das LfU untersucht in regelmäßigen Abständen die Grundwasserbeschaffenheit des Landes Brandenburg. Der vorliegende Bericht umfasst Daten des Untersuchungszeitraums 2006 - 2012 von 1.460 Probenahmestellen an 1.287 Standorten. Die Analysen stammen überwiegend von Grundwassermessstellen des Landesmessnetzes sowie zusätzlich von externen und temporären Untersuchungsstandorten,die relativ gleichmäßig über das Land verteilt sind. Der Schwerpunkt bei der Auswertung lag auf dem wasserwirtschaftlich relevanten, oberflächennahen Hauptgrundwasserleiter.
Die Stadtwerke Nienburg / Weser GmbH betreiben und unterhalten die Erdgas- und Wassernetze in der Stadt Nienburg. Darüber hinaus beliefern sie die Stadt und einige Ortsteile mit Wasser, das zum überwiegenden Teil aus dem eigenen Wasserwerk stammt.
Gewinnung von Grund-, Quell- und Oberflächenwasser sowie Bezug und Abgabe von Wasser. Verwendung von Wasser, getrennt nach Einsatzbereichen, Einfach-, Mehrfach- und Kreislaufnutzung. Herkunft, Behandlung und Verbleib des Wassers und Abwassers, im Sinne des Abwasserabgabengesetzes, Art der Abwasserbehandlung, Klärschlamm nach Menge, Behandlung, Beschaffenheit und Verbleib sowie die für das Aufbringen genutzte Fläche nach Nutzungsart, Zahl der beschäftigten Personen.
Der Datensatz umfasst das Trinkwasserleitungsnetz der SWO Netz GmbH für das Versorgungsgebiet der Stadt Osnabrück.
Die EVI Energieversorgung Hildesheim ist ein Tochterunternehmen der Stadtwerke Hildesheim AG. Als modernes und dienstleistungsorientiertes Unternehmen bieten wir Ihnen eine sichere Energie- und Wasserversorgung zu wettbewerbsfähigen Konditionen. Zusätzlich profitieren Sie von unseren Service- und Beratungsleistungen. Trinkwasser gehört zu den am stärksten kontrollierten Lebensmitteln in Deutschland. Und dies gilt natürlich auch für das Trinkwasser in Hildesheim. Über unser Wassernetz werden das Hildesheimer Stadtgebiet und die angrenzenden Ortsteile mit Trinkwasser aus der Grane- und der Sösetalsperre im Harz versorgt.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2769 |
| Europa | 153 |
| Kommune | 80 |
| Land | 1566 |
| Weitere | 306 |
| Wirtschaft | 48 |
| Wissenschaft | 906 |
| Zivilgesellschaft | 108 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Chemische Verbindung | 2 |
| Daten und Messstellen | 311 |
| Ereignis | 18 |
| Förderprogramm | 2430 |
| Hochwertiger Datensatz | 7 |
| Kartendienst | 5 |
| Taxon | 1 |
| Text | 645 |
| Umweltprüfung | 521 |
| WRRL-Maßnahme | 6 |
| unbekannt | 462 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1423 |
| Offen | 2846 |
| Unbekannt | 135 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4095 |
| Englisch | 798 |
| andere | 5 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 45 |
| Bild | 28 |
| Datei | 148 |
| Dokument | 727 |
| Keine | 2197 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 21 |
| Webdienst | 169 |
| Webseite | 1534 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 3222 |
| Lebewesen und Lebensräume | 3803 |
| Luft | 2124 |
| Mensch und Umwelt | 4404 |
| Wasser | 4404 |
| Weitere | 4221 |