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INSPIRE Land Use / InVeKoS Landwirtschaftliche Flächen BB

Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die landwirtschaftlichen Flächen in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodennutzung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the agricultural areas in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Use. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die landwirtschaftlichen Flächen in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodennutzung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the agricultural areas in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Use. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die landwirtschaftlichen Flächen in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodennutzung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the agricultural areas in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Use. The data set is provided via compliant view and download services.

INSPIRE-WMS Land Cover / InVeKoS Landschaftselemente BB

Der interoperable INSPIRE-WMS ist ein Darstellungsdienst, der Daten im Annex-Schema Bodenbedeckungsvektor (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Digitales Feldblock Kataster) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet den folgenden Layer: • LC.LandCoverSurfaces: Ein einzelnes, durch einen Punkt oder eine Fläche dargestelltes Element des Bodenbedeckungsdatensatzes. --- The compliant INSPIRE-WFS is a view service that delivers data in the Annex-Schema Land Cover Vector (derived from the original data set: Land Parcel Information System LPIS). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0). The WMS includes the following layer: • LC.LandCoverSurfaces: An individual element of the LC dataset represented by a point or polygon. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null

INSPIRE-WFS Land Cover / InVeKoS Landschaftselemente BB

Der interoperable INSPIRE-WFS ist ein Downloaddienst, der Daten im Annex-Schema Bodenbedeckungsvektor (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Digitales Feldblock Kataster) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet die folgenden FeatureTypes: • Bodenbedeckungsdatensatz (lcv:LandCoverDataset): Eine Vektordarstellung für Bodenbedeckungsdaten. • Bodenbedeckungseinheit (lcv:LandCoverUnit): Ein einzelnes, durch einen Punkt oder eine Fläche dargestelltes Element des Bodenbedeckungsdatensatzes. --- The compliant INSPIRE-WFS is a download service that delivers data in the Annex-Schema Land Cover Vector (derived from the original data set: Land Parcel Information System LPIS). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0). The WFS includes the following feature types: • Land cover dataset (lcv:LandCoverDataset): A vector representation for Land Cover data. • Land cover unit (lcv:LandCoverUnit): An individual element of the LC dataset represented by a point or polygon. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null

INSPIRE-WFS Land Use / InVeKoS Landwirtschaftliche Parzellen BB

Der interoperable INSPIRE-WFS ist ein Downloaddienst, der Daten im Annex-Schema Existierende Bodennutzung (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Daten aus dem Agrarförderantrag) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Use (D2.8.III.4_v3.0.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet die folgenden FeatureTypes: • Datensatz zur existierenden Bodennutzung (elu:ExistingLandUseDataSet): Ein Datensatz zur existierenden Bodennutzung ist eine Sammlung von Flächen, für die Informationen zur existierenden (gegenwärtigen oder früheren) Bodennutzung angegeben sind. • Objekt zur existierenden Bodennutzung (elu:ExistingLandUseObject): Ein Objekt zur existierenden Bodennutzung beschreibt die Bodennutzung in einem Gebiet mit einheitlicher Bodennutzungskategorie oder homogener Kombination verschiedener Bodennutzungen. --- The compliant INSPIRE-WFS is a download service that delivers data in the Annex-Schema Existing Land Use (derived from the original data set: Data from the agricultural aid application). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Use (D2.8.III.4_v3.0.0). The WFS includes the following feature types: • Existing land use data set (elu:ExistingLandUseDataSet): An existing land use data set is a collection of areas for which information on existing (present or past) land uses is provided. • Existing land use object (elu:ExistingLandUseObject): An existing land use object describes the land use of an area having a homogeneous combination of land use types. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: 2.4m; Scanauflösung (DPI): null

3D-Messdaten (2025)

Die 3D-Messdaten beinhalten originär gemessene Airborne-Laserscanpunkte (3D-Punktwolke) und liegen klassifiziert vor.

Ableitung von Statistiken höherer Ordnung aus Winddaten der unteren und mittleren Atmosphäre (HONDA)

Nichtlineare, stochastische und dissipative geophysikalische Strömungen in Atmosphäre und Ozean sind Teil der Turbulenztheorie. Diese beeinflussen die Dynamik im Bereich von Zentimetern bis zu mehreren hundert Metern sowie die meso- und synoptischen Skalen. Ein Beispiel hierfür ist das Powerspektrum von mesoskaligen horizontalen Winden, das sich statistisch ähnlich wie Meterskalen verhält und mit den Vorhersagen der klassischen isotropen 3D Turbulenz übereinstimmt, wie sie in der Arbeit von Nastrom und Gage von 1984 gefunden wurde. Diese Erkenntnis machte neue Turbulenztheorien nötig, die eine Alternative zur klassischen Erklärung der Schwerewellen bieten könnten, um die Physik hinter der mesoskaligen Dynamik in geophysikalischen Strömungen zu verstehen, wie etwa die Theorie der stratifizierten (geschichteten) Turbulenz (ST). Ein leistungsfähiges Untersuchungsinstrument der ST-Theorie ist die Analyse von Statistikdaten höherer Ordnung von Zustandsvariablen, die das mittlere Strömungsverhalten beschreiben. Dies gilt insbesondere für die Strukturfunktion (SF), die Messungen der gleichen Parameter zu verschiedenen Zeitpunkten und an verschiedenen Orten auf einen einzigen Wert, durch die Schätzung von Ensemble-Mittelwerten, synthetisiert. Eine wesentliche Einschränkung bei der Untersuchung der mesoskaligen Dynamik der Winde durch die Abschätzung von SFs hoher Ordnung für verschiedene atmosphärische Höhen ist jedoch der Mangel an geeigneten Messmöglichkeiten, die die horizontalen Mesoskalen mit ausreichend hoher Auflösung und zeitkontinuierlich erfassen können. Im Bereich der Mesosphäre und der unteren Thermosphäre (MLT) haben multistatische Meteorradarsysteme (SMRs) kürzlich bewiesen, dass sie diese Anforderungen erfüllen. Im Rahmen dieses Projekts werden zwei Hauptthemen verfolgt. Das erste ist die umfassende Analyse und Charakterisierung von SFs zweiter Ordnung der horizontalen mesoskaligen Winde aus multistatischen SMRs Beobachtungen in der MLT-Region. Wir wollen die Gültigkeit der Eigenschaft der horizontalen Isotropie beurteilen und ihre Auswirkungen auf die Dynamik von Rotations- und Divergenzmoden bewerten. Für diese Aufgaben stehen Messungen in mittleren und hohen Breitengraden zur Verfügung. Das zweite Hauptthema ist die Anwendung von Wind-SFs höherer Ordnung, die über die zweite Ordnung hinausgehen, unter Verwendung von MST-Radarwinddaten an einem einzelnen Standort. Die Anwendung der Taylor-Approximation Methode wird die Untersuchung der räumlichen Verschiebungen erleichtern, die aus zeitlichen Verzögerungen bestimmt werden. Die Methode wird anhand von Winden in der oberen Troposphäre und der unteren Stratosphäre implementiert und dann auf die mesosphärischen Winde ausgedehnt. Die Ergebnisse dieses Projekts werden Erkenntnisse über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten im statistischen Verhalten der mesoskaligen Winde in verschiedenen atmosphärischen Höhen liefern.

Pulverlackierung von Automobilkarossen

Durch die Verwendung von Pulverlacken bei der Automobillackierung ist eine Lackierung ohne Emission moeglich. Die Handhabung der feinkoernigen Pulverlackpartikeln ist jedoch aeusserst problematisch. Ein Problem hierbei ist das gleichmaessige Auftragen der Partikeln, also kein Pulsieren des Pulverstromes bei der Applikation und keine Agglomeration der Pulverpartikeln. Eine Moeglichkeit feinkoernigen Pulverlack zu applizieren besteht darin, den Pulverlack in fluessigen Stickstoff zu suspendieren. Nach der Zerstaeubung der Suspension verdampft der fluessige Stickstoff und die Pulverlackpartikeln koennen trocken auf der Automobilkarosse abgeschieden werden. Im Forschungsvorhaben wird ein Verfahren entwickelt, mit dem die Pulverlackpartikeln in duennen Schichten (z.B. 10 Mikrometer) auf Automobilkarossen aufgebracht werden koennen.

Ermittlung der großräumigen Sensitivität von Grundwasserressourcen gegenüber dem Klimawandel

Die Klimakrise verändert zunehmend die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Grundwasser, der wichtigsten globalen Süßwasserressource. Das quantitative Verständnis der Interaktion von Grundwasser und Klima, vor allem auf nationaler und kontinentaler Skala, ist wichtig für ein optimal angepasstes Grundwassermanagement. Bisher ist das Wissen über die großskalige Sensitivität der Grundwasserressourcen auf den Klimawandel jedoch sehr limitiert. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist die Erforschung der Auswirkungen des Klimawandels und der damit einhergehenden Umweltveränderungen auf den quantitativen Zustand von Grundwasserressourcen auf national-kontinentaler Skala. Etablierte prozessbasierte Modelle (PBMs) zur hydro(geo)logischen Modellierung auf großer Skala (meist „Global Hydrological Models“ - GHMs) sind starke Vereinfachungen der Realität und unterliegen daher deutlichen Limitationen und Unsicherheiten. Im Gegensatz zu anderen PBMs, weisen GHMs daher begrenzte physikalische Konsistenz und Interpretierbarkeit auf und ihre Anwendung kann zu irreführenden Schlussfolgerungen über die Verfügbarkeit von Grundwasser vor dem Hintergrund des Klimawandels führen. Vor allem die Übertragbarkeit auf datenarme Regionen ist nur eingeschränkt möglich. In den letzten Jahren haben sich Deep Learning (DL) Modelle als präziser und leicht übertragbarer alternativer Ansatz in der Modellierung von Wasserressourcen etabliert. Für die Modellierung von Oberflächengewässern wurde zudem gezeigt, dass DL auch spezialisierte PBMs übertreffen kann. Das vorgeschlagene Projekt möchte sich die gewonnenen Erkenntnisse zunutze machen und ein DL-Modell zur Untersuchung der Sensitivität von Grundwasser auf den Klimawandel auf kontinentaler Skala aufbauen. Hierfür wird ein „big data“ Ansatz gewählt, der Daten von >2200 Einzugsgebieten in Nordamerika nutzt (Erweiterung denkbar). Ein solches Modell kann lernen, Wissen über verschiedene Regionen zu transferieren, gewinnt somit stark an Generalisierungsfähigkeit (z.B. auf datenarme Regionen) und schlussendlich an Vertrauenswürdigkeit. Weiterhin soll das Problem von fehlenden, interpretierbaren und physikalisch konsistenten Modellen im nationalen Maßstab angegangen werden, indem physikalisches Wissen und Prozesse in die DL-Modelle eingebaut werden. Durch diese Ansätze soll ein plausibles, interpretierbares und vor allem vertrauenswürdiges Modell entstehen, welches sich zur Untersuchung von Klimawandelszenarien eignet. Die genannten Aspekte sind hierbei besonders kritisch, da für Zeiträume in der Zukunft keine Validierung möglich ist. Das entwickelte Modell dient anschließend der Beantwortung der übergeordneten Fragestellung, und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Grundwasserressourcen werden anhand der Daten von Klimamodellen auf Basis von RCP bzw. SSP Szenarien untersucht. Weiterhin werden spezialisierte Untersuchungen (Szenarien) zum Einfluss einzelner Einflussfaktoren (z.B. Landnutzung) durchgeführt.

Lachse in Brandenburg

Wiederansiedlungsprojekt für Großsalmoniden (Lachs, Meerforelle) in Brandenburg als Bestendteil des Projekts 'Elblachs 2000'. - Bisherige Besatzgewässer: Stepenitz, Ucker, Pulsnitz/Schwarze Elster. - Vorkommensrecherchen, Habitatklärugnen, Besatzmaßnahmen, Kontrolluntersuchungen, Rückkehrernachweis, Wiederherstellung, Durchgängigkeit, - Besatz (bis 2005): 370 000 Lachs-Brut, 66500 Junglachse, 240000 Meerforellen-Brut (Stepnitz), 500 000 Meerforellen-Brut (Ucker), 15700 Junglachse (Pulsnitz), - 1. Nachweis-Rückkehr: 2002-50 Lachse, 30 Meerforellen, 2003: 4 Lachse, 5 Meerforellen, 2004: 13 Lachse, 4 Meerforellen.

Historical salmon (Salmo salar) catches in the Elbe catchment since the 16th century according to historical sources and recent catch data

Until the middle of the 20th century, the Atlantic salmon (Salmo salar) was an important migratory fish species in the Elbe River. Its decline and disappearance from the river and its tributaries during the last century can be seen as an indication of changes in the river habitat. Here we provide a georeferenced database on historical and recent Atlantic salmon catches in the Elbe River and its tributaries created by a literature review. The database consists of documented catches from secondary sources between 1432 and 2021 and also includes information about spatio-temporal inaccuracies.

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