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7102 Datensätze

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

Jahresverlauf der prozentualen Niederschlagsänderung für den Zeitraum 2071-2100 gegenüber 1986-2005

Mit MPI-ESM für den Zeitraum 2071-2100 gegenüber 1986-2005 simulierte mittlere prozentuale Änderung der Niederschläge im Jahresverlauf.

Szenarien:
RCP2.6 (2-Grad-Ziel)
RCP4.5 (verzögerter Klimaschutz)
RCP8.5 (Business-as-usual)

Interaktive Visualisierung der Daten: www.dkrz.de/webvis/

mFUND-Projekt: WebEnVisWetter, FKZ: 19F1051A

Klima und Wetter
Bereitgestellt durch

Deutsches Klimarechenzentrum GmbH (DKRZ)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Wed Dec 31 23:00:00 GMT 2070 — Thu Dec 31 23:00:00 GMT 2099

Aktualisierungsfrequenz

Niemals

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

Kontrollen/Überwachungstätigkeit Luftsicherheit des Luftfahrt-Bundesamtes

Statistik zu den vom Luftfahrt-Bundesamt durchgeführten Kontrollen/Überwachungstätigkeit Luftsicherheit.

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Luftfahrt-Bundesamt (LBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Sat Dec 31 23:00:00 GMT 2011 — Wed Dec 30 23:00:00 GMT 2020

Aktualisierungsfrequenz

Jährlich

Raumbezug

Land cover classification using Sentinel data

This land cover map is an intermediate product of the mFUND project INCORA ("Improved monitoring of settlement areas through satellite-supported spatial observation"; FKZ: 19F20579C). The project aims at the automatic extraction of the total built-up area using satellite images. Currently, the land cover map includes 5 classes: trees, built-up, grass, bare soil and water. The city of Dortmund has been chosen as the first pilot city. This map will be improved in the next project year for better accuracy. Later, this product will be used for the calculation of selected urban development indicators.

Infrastruktur
Bereitgestellt durch

ILS – Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung

Art des Datenzugangs

WMS

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Raumbezug

Liste der ausländischen Fluggesellschaften (Nicht-EWR) mit Linienflugrechten von und nach Deutschland

Vom Luftfahrt-Bundesamt veröffentlichte Liste der ausländischen Fluggesellschaften (Nicht-EWR) mit Linienflugrechten von und nach Deutschland.

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Luftfahrt-Bundesamt (LBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Mon Nov 16 23:00:00 GMT 2020 —

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

Liste der fliegerärztlichen Untersuchungsstellen

Liste der fliegerärztlichen Untersuchungsstellen Klasse 1 und 2 in Deutschland.

Luft- und Raumfahrt
Bereitgestellt durch

Luftfahrt-Bundesamt (LBA)

Art des Datenzugangs

Dateidownload

Aktualität der Datensatzbeschreibung

Mon Mar 06 11:04:53 GMT 2023

Zeitbezug der Daten

Wed Apr 28 22:00:00 GMT 2021 —

Aktualisierungsfrequenz

Unregelmäßig

Raumbezug

4481 - 4490 von 7102 Datensätzen

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