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4225 Datensätze

Straßen

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Elektro-Ladestationen in Deutschland

Der Datensatz umfasst Daten zu ca. 12.000 Ladestationen in Deutschland. Für Ladestationen zu denen Live-Belegstatus Daten zur Verfügung stehen, wird jeweils der aktuelle Belegstatus und die durchschnittliche Auslastung in der Vergangenheit angegeben.

Nähere Informationen können der verlinkten API-Dokumentation entnommen werden.

mFUND-Projekt: ChargePlanner, FKZ: 19F1048A

Straßen
Bereitgestellt durch

Bottled Software GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload / API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Aktualisierungsfrequenz

Täglich

Raumbezug

Fahrerlaubnisprüfungen - (FE7)

Die Statistik zu den Fahrerlaubnisprüfungen weist die Anzahl der Prüfungen zur Erlangung einer allgemeinen Fahrerlaubnis beziehungsweise der EU-einheitlichen Fahrerlaubnisklassen A bis E und den nationalen deutschen Klassen M, L, S und T (bis 19.01.2013) beziehungsweise AM, L und T (ab 19.01.2013) aus. Die ausgewiesene Anzahl der Prüfungen darf nicht gleichgesetzt werden mit der Anzahl der Personen, die eine Fahrerlaubnisprüfung absolvieren.

Straßen
Bereitgestellt durch

Kraftfahrt-Bundesamt (KBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload / Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Thu Dec 31 23:00:00 GMT 2015 — Wed Dec 30 23:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

Fahrerlaubnisse auf Probe - (FE1)

Bei erstmaligem Erwerb einer Fahrerlaubnis erhalten Fahranfänger zunächst eine Fahrerlaubnis auf Probe (FaP). Die zweijährige Probezeit beginnt mit dem Zeitpunkt der Erteilung der Fahrerlaubnis. Die Probezeit gilt für alle Personen, die erstmalig die Fahrerlaubnis in den Klassen B, A, C und D erworben haben.
Im Zentralen Fahrerlaubnisregister (ZFER) sind alle seit dem 01. Januar 1999 ausgestellten Führerscheine mit den einheitlichen europäischen Fahrerlaubnisklassen A bis E erfasst. Bei Fahranfängerinnen und Fahranfängern wird zusätzlich die Probezeit gespeichert.
Grundlage der Statistik zu FE1 sind die im ZFER gespeicherten Daten.
Berichtszeitpunkt ist der 1. Januar eines Jahres.

Straßen
Bereitgestellt durch

Kraftfahrt-Bundesamt (KBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload / Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Sat Dec 31 23:00:00 GMT 2016 — Thu Dec 31 23:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

FeGiS

Im Rahmen des Projekts FeGiS wurden Meldungen zu potentiellen Gefahrenstellen durch Nutzer über die Webseite www.gefahrenstellen.de gesammelt mit dem Ziel, Gefahren im Straßenverkehr frühzeitig zu erkennen und Unfallrisiken zukünftig zu reduzieren. Die Testphase/Machbarkeitsstudie wurde in den Regionen Aachen und Bonn durchgeführt.

Die Schnittstelle/API wird im JSON-Format zur Verfügung gestellt und enthält die Meldungen potentieller Gefahrenstellen mit:
- Latitude: Geographische Breite des Gefahrenpunktes
- Longitude: Geographische Länge des Gefahrenpunktes
- URL: Link zu Detailinformationen auf der Projektwebseite

https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/frueherkennung-von-gefahrenstellen-im-strassenverkehr-fegis.html

mFUND-Projekt: FeGiS

Straßen
Bereitgestellt durch

Initiative für sicherere Straßen UG haftungsbeschränkt

Art des Datenzugangs

API

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Apr 30 22:00:00 GMT 2018 — Thu Nov 29 23:00:00 GMT 2018

Raumbezug

hochfein Verkehrsstärken Müllerstraße

Verkehrsstärken am Messquerschnitt Müllerstraße vor Fennstraße (beide Fahrtrichtungen), Tageswerte für 2019 bis 2022

mFUND-Projekt: hochfein, FKZ: 19F2067E

Straßen
Bereitgestellt durch

VMZ Berlin Betreibergesellschaft mbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Dec 31 23:00:00 GMT 2018 — Mon Mar 14 23:00:00 GMT 2022

Aktualisierungsfrequenz

Täglich

Raumbezug

Identifizierte Bremsvorgänge und Erschütterungen in Oldenburg

Identifizierte Bremsvorgänge und Erschütterungen (basierend auf den Sensordaten des Projekts ECOSense).

Der Datensatz gibt keine Aussage über die stärke von Bremsvorgängen und Erschütterungen, zeigt aber Stellen auf, an denen im Oldenburger Raum gebremst wurde bzw. an denen Erschütterungen wahrgenommen wurden.

Daten jeweils:
- Longitude
- Latitude

mFUND-Projekt: ECOSense, FKZ: VB18F1030A

Infrastruktur
Straßen
Bereitgestellt durch

Universität Oldenburg, Abteilung für Wirtschaftsinformatik VLBA

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Thu Oct 31 23:00:00 GMT 2019 — Wed Apr 29 22:00:00 GMT 2020

Raumbezug

IncidentAnalyse

Ziel ist die Entwicklung einer Berechnungsmethode für Emissionen auf Basis von anonymisierten Mobilfunkdaten, die es konkret ermöglichen soll, Vorher-Nachher-Vergleiche im Fall von regionalen Sonderereignissen anzustellen.
Dies soll erlauben, zukünftige Verschiebungen in Bezug auf den Verkehr und die damit assoziierten Emissionen besser einschätzen zu können.
So soll ein umfangreiches und akkurates Bild über Veränderungen im Verkehrs- und resultierendem Emissionsaufkommen bei Anomalien geschaffen werden, um eine entsprechende Handlungsgrundlage für Behörden zu schaffen.

mFUND-Projekt: IncidentAnalyse, FKZ: 19F1049A

Straßen
Bereitgestellt durch

Telefónica Germany NEXT GmbH

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Wed Jul 26 22:00:00 GMT 2017 — Mon Aug 07 22:00:00 GMT 2017

Aktualisierungsfrequenz

Täglich

Raumbezug

KEP-Logistikmodell_Landkreis-Hildesheim

Bei dem vorliegenden Datensatz handelt es sich um ein Logistikmodell, dass basierend auf logistischen KEP-Sendungsdaten aus Q4 2019 sowie Q1 2020 die Sendungsmengen von knapp 10.000 Empfängern in den ländlichen Orten Schulenburg, Nordstemmen und Sarstedt im Kreis Hildesheim quantifiziert und eine Quelle-Ziel-Beziehung zu den drei größten ansässigen KEP-Dienstleistern herstellt. Informationen zu den erwarteten Sendungsmengen pro Zielkoordinate sind auf Tagesbasis aggregiert und sind zieladressenspezifisch. Folgende Felder weist der Datensatz auf:

_tourID [Integer]: Individuelle Identifikationsnummer einer Zustellung
_DCDistrictC1 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCDistrictC2 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCDistrictC3 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCZipC1 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCZipC2 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCZipC3 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCLatC1 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCLatC2 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCLatC3 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCLongC1 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCLongC2 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCLongC3 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_shareC1 [Doube]: Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C1 am Gesamtverteilvolumen
_shareC2 [Doube]: Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C2 am Gesamtverteilvolumen
_shareC3 [Doube]:Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C3 am Gesamtverteilvolumen
_recipientDistrict [String]: Ortsteil des Lieferempfängers
_recipientType [String]: Klassifizierung des Lieferempfängers nach Gebäudekategorie
_recipientZip [Integer]: Postleitzahl des Sendungsempfängers
_recipientLat [Dezimalgrad]: Breitengrad des Sendungsempfängers
_recipientLong [Dezimalgrad]: Längengrad des Sendungsempfängers
_deliveryRate [Double]: Tägliche Belieferungshäufigkeit je Zielkoordinate und Tag in Paketmengen

Die Daten stammen aus dem mFUND-Projekt „Datenmodellierung für den Einsatz von autonomen Kleinbussen im ländlichen Raum zum kombinierten Transport von Personen und Gütern“ (Kombinom), das sich mit der Datenverfügbarkeit für eine simulationsgestützte Abbildung und Analyse kombinierter Verkehre im ländlichen Raum befasst.

Kombinom wird im Rahmen des Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert. Im Rahmen des mFUND fördert das BMVI seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte Digitale Anwendungen für die Mobilität 4.0. Neben der finanziellen Förderung unterstützt der mFUND mit verschiedenen Veranstaltungsformaten die Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft und Forschung sowie den Zugang zum Datenportal mCLOUD. Weitere Informationen finden Sie unter www.mfund.de.

mFUND-Projekt: Kombinom, FKZ: 19F1072A

Straßen
Bereitgestellt durch

Frankfurt University of Applied Sciences

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Sep 30 22:00:00 GMT 2019 — Mon Mar 30 22:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

KEP-Logistikmodell_Landkreis-Lahn_Dill

Bei dem vorliegenden Datensatz handelt es sich um ein Logistikmodell, dass basierend auf logistischen KEP-Sendungsdaten aus Q4 2019 sowie Q1 2020 die Sendungsmengen von knapp 6.000 Empfängern in den ländlichen Orten Mittenaar, Hohenahr, Bischoffen und Siegbach im Kreis Lahn-Dill quantifiziert und eine Quelle-Ziel-Beziehung zu den drei größten ansässigen KEP-Dienstleistern herstellt. Informationen zu den erwarteten Sendungsmengen pro Zielkoordinate sind auf Tagesbasis aggregiert und sind zieladressenspezifisch. Folgende Felder weist der Datensatz auf:

_tourID [Integer]: Individuelle Identifikationsnummer einer Zustellung
_DCDistrictC1 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCDistrictC2 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCDistrictC3 [String]: Ortsteils des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCZipC1 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCZipC2 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCZipC3 [Integer]: Postleitzahl des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCLatC1 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCLatC2 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCLatC3 [Dezimalgrad]: Breitengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_DCLongC1 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem größten Verteilvolumen
_DCLongC2 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem zweitgrößten Verteilvolumen
_DCLongC3 [Dezimalgrad]: Längengrad des für die Belieferung zuständigen Verteilzentrums des KEP-Unternehmens mit dem drittgrößten Verteilvolumen
_shareC1 [Double]: Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C1 am Gesamtverteilvolumen
_shareC2 [Double]: Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C2 am Gesamtverteilvolumen
_shareC3 [Double]:Prozentualer Anteil der Verteilinfrastruktur von C3 am Gesamtverteilvolumen
_recipientDistrict [String]: Ortsteil des Lieferempfängers
_recipientType [String]: Klassifizierung des Lieferempfängers nach Gebäudekategorie
_recipientZip [Integer]: Postleitzahl des Sendungsempfängers
_recipientLat [Dezimalgrad]: Breitengrad des Sendungsempfängers
_recipientLong [Dezimalgrad]: Längengrad des Sendungsempfängers
_deliveryRate [Double]: Tägliche Belieferungshäufigkeit je Zielkoordinate und Tag in Paketmengen

Die Daten stammen aus dem mFUND-Projekt „Datenmodellierung für den Einsatz von autonomen Kleinbussen im ländlichen Raum zum kombinierten Transport von Personen und Gütern“ (Kombinom), das sich mit der Datenverfügbarkeit für eine simulationsgestützte Abbildung und Analyse kombinierter Verkehre im ländlichen Raum befasst.

Kombinom wird im Rahmen des Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert. Im Rahmen des mFUND fördert das BMVI seit 2016 Forschungs- und Entwicklungsprojekte rund um datenbasierte Digitale Anwendungen für die Mobilität 4.0. Neben der finanziellen Förderung unterstützt der mFUND mit verschiedenen Veranstaltungsformaten die Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft und Forschung sowie den Zugang zum Datenportal mCLOUD. Weitere Informationen finden Sie unter www.mfund.de.

mFUND-Projekt: Kombinom, FKZ: 19F1072A

Straßen
Bereitgestellt durch

Frankfurt University of Applied Sciences

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Sep 30 22:00:00 GMT 2019 — Mon Mar 30 22:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

Raumbezug

LKW-Maut-Fahrleistungsindex

Das Bundesamt für Logistik und Mobilität (BALM) erreichen vermehrt Anfragen öffentlicher und privater Stellen sowie der Presse zu den Lkw-Mautdaten. Das Interesse an diesen Daten ist so hoch, da sie sehr zeitnah zur Verfügung stehen und die Entwicklung des Straßengüterverkehrs widergeben und im weiteren Sinne Rückschlüsse über die Entwicklung der industriellen Produktion und der gesamtwirtschaftlichen Konjunktur in Deutschland zulassen. Das BALM hat im Zuge der Lkw-Mauterhebung aus digitalen Prozessdaten einen Lkw-Maut-Fahrleistungsindex entwickelt, der den Verlauf der Fahrleistung für vergleichbare Basismerkmale angibt und strukturelle Änderungen weitestgehend ausschließt. Der Lkw-Maut-Fahrleistungsindex (LMF-Index) gibt frühe Hinweise zur Entwicklung des Straßengüterverkehrs und im Weiteren der Konjunktur in Deutschland und wird spätestens 9 Tage nach Monatsende veröffentlicht. Wegen seiner schnellen Verfügbarkeit und der konjunkturellen Aussagekraft hat das Statistische Bundesamt (StBA) den neuen Index als saisonbereinigten Konjunkturindikator aufbereitet und seit Dezember 2018 in sein Veröffentlichungsprogramm aufgenommen.
Beim LMF-Index handelt es sich um einen unbereinigten Indexwert (Basisjahr 2015), der auf den Fahrleistungen von Lkw mit mindestens vier Achsen auf Bundesautobahnen basiert. Hierdurch können durch Erweiterung der Mautpflicht (Straßennetz und Fahrzeuge) verursachte Änderungen ausgeblendet werden. Aktuell bildet der Index rd. 75 % der mautpflichtigen Fahrleistungen ab.
Zwischen BALM und dem StBA besteht eine Kooperation, um Kalender- und Saisoneffekte zu berücksichtigen und die so bereinigten Daten für die Konjunkturbeobachtung besser verwertbar zu machen.

Die Ergebnisse zum Lkw-Maut-Fahrleistungsindex (unbereinigt und bereinigt) können in der Datenbank GENESIS-Online über die Tabelle (42191-0001), im Bereich der Konjunkturindikatoren und im Konjunkturmonitor des StBA abgerufen werden. Hintergrundinformationen finden sich im gemeinsam vom StBA und BALM verfassten Aufsatz „Digitale Prozessdaten aus der Lkw-Mauterhebung – neuer Baustein der amtlichen Konjunkturstatistiken“ in der Ausgabe 6/2018 des Wissenschaftsmagazins WISTA des StBA.

Nachtrag:
In der Corona-Krise werden noch aktuellere Ergebnisse nachgefragt, um die Auswirkungen auf den Straßengüterverkehr und im Weiteren auf die Konjunkturbeobachtung besser einschätzen zu können. Das BALM hat mit der Deutschen Bundesbank und dem StBA vereinbart, die Daten bis auf weiteres täglich zu erstellen, zu bereinigen und auf den Internetseiten des StBA zu veröffentlichen. Für tagesbezogene Bereinigungen gibt es weltweit keine Blaupause, die Ergebnisse sind daher experimentell.

Straßen
Bereitgestellt durch

Bundesamt für Logistik und Mobilität BALM

Art des Datenzugangs

Dateidownload / Portal

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Dec 31 23:00:00 GMT 2007 —

Aktualisierungsfrequenz

Monatlich

Raumbezug

2031 - 2040 von 4225 Datensätzen

Ergebnisse als CSV oder RDF/XML