Aufbau und Konzeption eines Web-GIS mariner Geodaten zu den

Landschaftsarchitektur, Geoinformatik, Geodäsie und Bauingenieurwesen
Geoinformatik & Geodäsie
Aufbau und Konzeption eines Web-GIS mariner
Geodaten zu den kumulativen Belastungen am
Beispiel der deutschen ausschließlichen
Wirtschaftszone (AWZ) der Ostsee
Masterarbeit
Sebastian Gritzka
Zum Erlangen des akademischen Grades
Master of Engineering“ (M. Eng.)
”
Gutachter:
Prof. Dr. rer. nat. Lutz Vetter (Hochschule Neubrandenburg)
Dr. Roland Pesch (Universität Vechta)
Abgabedatum: 17. 03. 2014
urn:nbn:de:gbv:519thesis-2013-0708-4
Kurzfassung
Diese Arbeit umfasst die Erstellung einer internetfähigen Kartenanwendung, die
die kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme innerhalb der deutschen
ausschließlichen Wirtschaftszone der Ostsee darstellt. Basis für die Arbeit ist
das globale Modell nach Halpern et al. und der Baltic Sea Impact Index der
Helsinki-Kommission. Dazu sind diverse Geodaten auszuwerten und für ein
Web-GIS aufzubereiten. Das Web-GIS hat die Aufgabe die Auswirkungen der
anthropogenen Belastungen zu visualisieren und eine dynamische Veränderung
durch den Nutzer zu ermöglichen. Es sind dafür verschiedene Funktionalitäten
zu implementieren, wie das Entfernen und Hinzufügen von Belastungen und
Ökosystemen oder das Verändern der Gewichtungen.
Abstract
This master thesis includes the software engineering of an internet-based map
application, that represents the cumulative impacts on marine ecosystems
within the German exclusive economic zone of the Baltic Sea. It is based on a
global model of human impacts on marine ecosystems by Halpern et al. and
on the Baltic Sea Impact Index by the Helsinki Commission. The thesis is
based on some spatial data which have to be analyzed and prepared for the
application. This web-based GIS-Application is intended to visualize the impact
of anthropogenic pressures on marine ecosystems. Furthermore the impact
should dynamically change through some user actions like changing weights or
add some driver or ecosytems.
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
iv
Tabellenverzeichnis
vi
Abkürzungsverzeichnis
vii
1 Einleitung
1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2 Ziel der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3 Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
1
2
2
2 Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
2.1 Übereinkommen, Richtlinien und Gesetzesgrundlagen für deutsche Meeresgewässer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2 Umweltindikatoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1 Pressure-State-Response-Ansatz . . . . . . . . . . . . .
2.2.2 Driving-forces-Pressure-State-Impact-Response-Ansatz .
2.3 Marine Ökosysteme und Arten . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.4 Anthropogene Belastungen auf marine Ökosysteme . . . . . . .
2.5 Ostsee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
9
10
11
13
17
22
3 Grundlagen der Geodatenverarbeitung
3.1 Geodaten . . . . . . . . . . . . . .
3.1.1 Rasterdaten . . . . . . . . .
3.1.2 Vektordaten . . . . . . . . .
3.1.3 Marine Datenmodelle . . .
3.2 Geo-Informationssystem . . . . . .
3.3 Web-GIS . . . . . . . . . . . . . .
3.3.1 Client-Server-Architektur .
3.3.2 Serverseitig (Webserver und
3.3.3 Geodatenbanken . . . . . .
3.3.4 Clientseitig . . . . . . . . .
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Kartenserver)
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3
Inhaltsverzeichnis
4 Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
4.1 Globales Modell nach Halpern et al. . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.1 Bewertung und Klassifizierung der Verwundbarkeit der
globalen marinen Ökosysteme durch anthropogene Belastungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.2 Modell und Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2 Baltic Sea Pressure Index und Baltic Sea Impact Index . . . . .
4.2.1 Belastungen in BSPI und BSII . . . . . . . . . . . . . .
4.2.2 Ökosysteme in BSII . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.3 Ergebnisse der Indizes . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3 Ostsee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
42
5 Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
5.1 Bedarfsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . .
5.1.1 Funktionale Anforderungen . . . . .
5.1.2 Technische Anforderungen . . . . . .
5.2 Systementwurf und Systemarchitektur . . .
5.3 Datenbankentwurf . . . . . . . . . . . . . .
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6 Datenverarbeitung
6.1 Vorbetrachtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2 Verwendete Daten . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.2.1 Verwendete Datenlayer der Belastungen .
6.2.2 Verwendete Datenlayer der Ökosysteme .
6.2.3 Zusammenfassung der verwendeten Daten
6.3 Verarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6.4 Ergebnisse der Datenverarbeitung . . . . . . . . .
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68
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73
74
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7 Implementierung
7.1 Webserver . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.2 Datenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3 Client . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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84
84
88
8 Zusammenfassung und Ausblick
98
Literaturverzeichnis
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xi
A Datentabellen
xvii
B Datenverarbeitung
xxviii
ii
Inhaltsverzeichnis
C CD-ROM
xxxi
Erklärung der Selbstständigkeit
xxxii
iii
Abbildungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
2.1
2.2
2.3
Küstenmeer und AWZ der deutschen Ostsee inklusive Meerestiefen 4
Ostsee-Einzugsgebiet, eigene Darstellung . . . . . . . . . . . . .
6
Sämtliche Nutzungen und Schutzgebiete in der deutschen AWZ
der Ostsee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.1
3.2
3.3
Implementierungshierarchie des Arc marine Datenmodells . . .
UML-Sequenzdiagramm Client-Server-Architektur . . . . . . .
Ergebnis eines WMS GetMap-Request . . . . . . . . . . . . . .
31
35
38
4.1
4.2
4.3
4.4
Flussdiagramm des Modellierungsansatzes für die Berechnung
der kumulativen Belastungen der menschlichen Aktivitäten auf
die marinen Ökosysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Anthropogene Einflüsse auf marine Ökosysteme . . . . . . . . .
Baltic Sea Impact Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Baltic Sea Pressure Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
48
49
57
58
5.1
5.2
5.3
Anwendungsfalldiagramm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Systemarchitektur des Web-GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Datenbankmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
63
65
67
6.1
6.2
72
6.4
6.5
Vorkommen von Mytilus ssp. in der Ostsee . . . . . . . . . . . .
Vereinfachte schematische Darstellung für den Ablauf der Datenverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Schematische Darstellung für den Ablauf der Bestimmung von
Ökosystemen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Anzahl der Ökosysteme in der deutschen AWZ der Ostsee . . .
Summe der Belastungen in der deutschen AWZ der Ostsee . . .
79
81
83
7.1
7.2
7.3
7.4
7.5
Rudimentäre JavaScript-Kartenapplikation mit Leaflet
Entwurf Web-GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Web-GIS mit hover-Info . . . . . . . . . . . . . . . . .
Web-GIS mit Pop-Up . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Entwurf Web-GIS mit Sidebar . . . . . . . . . . . . . .
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91
93
93
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6.3
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75
Abbildungsverzeichnis
7.6
7.7
7.8
Datei für den Upload auswählen . . . . . . . . . . . . . . . . .
Namen für die Belastung eingeben . . . . . . . . . . . . . . . .
Auswahl der gewünschten Spalte . . . . . . . . . . . . . . . . .
v
95
96
96
Tabellenverzeichnis
Tabellenverzeichnis
2.1
2.2
Typisierung von Indikatoren nach dem Pressure-State-ResponseAnsatz der OECD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Auszug der Umweltindikatoren der EUA nach dem DPSIR-Ansatz 12
3.1
Benötigte WMS-Parameter eines GetMap-Requests . . . . . . .
4.1
Rangsystem für das Ausmaß der Verletzbarkeit der Ökosysteme
durch anthropogene Belastungen . . . . . . . . . . . . . . . . .
Klassifikation und Wertebereich der kumulativen Belastungen
und Anteil der Meeresgewässer . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2
6.1
6.2
6.3
6.4
Anthropogene Belastungen . . . . . . . . . . . . . . .
Ökosystemkomponenten . . . . . . . . . . . . . . . . .
Zellenanzahl mariner Ökosysteme (5 x 5 km-Gitter) . .
Summe der anthropogenen Belastungen für alle Zellen
(5 x 5 km-Gitter) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
A.1 Ökosystemdaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
A.2 Dateiname und Spalte/Attribut der Ökosysteme .
A.3 Beziehung der Belastungen in dem MSFD und den
HOLAS Datenlayern . . . . . . . . . . . . . . . . .
A.4 Namenszuordnung der Belastungen . . . . . . . . .
A.5 Datenbeschreibung der Belastungen . . . . . . . .
A.6 Dateiname und Spalte der Belastungen . . . . . . .
vi
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44
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. . . . . . .
HELCOM. . . . . . .
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. . . . . . .
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xvii
xviii
xviii
xxi
xxiii
xxvi
Abkürzungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
AJAX
Asynchronous JavaScript and XML
ASCOBANS
Abkommen zur Erhaltung der Kleinwale in der Nordund Ostsee, des Nordostatlantiks und der Irischen See
ASP
Active Server Pages
AWZ
ausschließliche Wirtschaftszone
BNatSchG
Bundesnaturschutzgesetz
BSAP
Baltic Sea Action Plan
BSH
Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie
BSII
Baltic Sea Impact Index
BSPI
Baltic Sea Pressure Index
CITES
Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora
CMS
Convention on Migratory Species
CONTIS
Continental Shelf Information System
CSD
Commission on Sustainable Development
DBMS
Datenbankmanagementsystem
DBS
Datenbanksystem
DDT
Dichlordiphenyltrichlorethan
DPSIR
Driving forces-Pressures-State-Impact-Response
EEA
European Environment Agency
vii
Abkürzungsverzeichnis
EU
Europäische Union
EUA
Europäische Umweltagentur
EUNIS
European Nature Information System
FAO
Food and Agriculture Organization
FFH-RL
Flora-Fauna-Habitat-Richtlinie
GDAL
Geospatial Data Abstraction Library
GIS
Geo-Informationssystem
GML
Geography Markup Language
HELCOM
Helsinki Commission
IHO
International Hydrographic Organization
ISO
International Organization for Standardization
JSON
JavaScript Object Notation
KML
Keyhole Markup Language
MSFD
Marine Strategy Framework Directive
MSRL
Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie
NAUTHIS
Nautisch-Hydrographisches-Informationssystem
OECD
Organisation for Economic Co-operation and Development
OGC
Open Geospatial Consortium
OSPAR
Oslo-Paris-Übereinkommen zum Schutz der Meeresumwelt des Nordostatlantiks
PHP
PHP Hypertext Prozessor
PSR
Pressure-State-Response
viii
Abkürzungsverzeichnis
SLD
Styled Layer Descriptor
SRÜ
Seerechtsübereinkommen
SWE
Salzwassereinbruch
TWSC
Trilateral Wadden Sea Cooperation
VRL
Vogelschutzrichtlinie
WCS
Web Coverage Service
WFS
Web Feature Service
WMS
Web Map Service
WPS
Web Processing Service
WRRL
Wasserrahmenrichtlinie
XML
eXtensible Markup Language
ix
Kapitel 1: Einleitung
1 Einleitung
1.1 Motivation
Über 70 Prozent der Erdoberfläche ist durch Wasser bedeckt. Das Wissen über
dieses Gebiet unterhalb der Wasseroberfläche ist jedoch gering im Vergleich zu
den Landmassen. Der weltweite Bedarf an Energie und Rohstoffen erhöht die
Aktivitäten innerhalb des marinen Raumes erheblich. So unterliegt der Zustand
der marinen Ökosysteme zunehmend anthropogener Aktivitäten. Auch die Meere
der deutschen Küsten werden u. a. durch die Fischerei, die Nährstoffzufuhr,
den Klimawandel, die Einschleppung gebietsfremder Arten oder den Bau von
Offshore-Windanlagen vermehrt belastet. Um die Risiken dieser Entwicklungen
besser abschätzen zu können und eventuelle Gegenmaßnahmen vorzubereiten
und zu planen, bedarf es umfassender Kenntnisse über die Empfindlichkeit
mariner Lebensformen und Ökosystemen.
Eine Form der Darstellung von vergangenen oder noch fortwährenden Umweltverschmutzungen und anderen anthropogenen Belastungen auf die Umwelt
sind Karten. Mit Hilfe thematischer Karten ist es möglich, besonders gefährdete
Gebiete zu lokalisieren. Sie sind somit ein Teil für weitere Planungen von
zukünftigen Schutzmaßnahmen in Hinblick auf den Gesundheitszustand von
marinen Ökosystemen.
Mit der starken Verbreitung von internetfähigen Rechnern und zunehmend
auch von Mobilgeräten werden digitale Karten dynamischer und interaktiver
und bieten somit zusätzliche Funktionen zur Darstellung und Analyse von
Informationen. Auf diese Weise können verschiedene Daten in einem Kontext
visualisiert und darüber hinaus einem breitem Nutzerkreis zur Verfügung gestellt
werden, ohne dass die Nutzer besondere Technik oder Software benötigen.
1
Kapitel 1: Einleitung
1.2 Ziel der Arbeit
Das Ziel der Arbeit besteht in der Analyse, Verarbeitung und Visualisierung
von marinen Geodaten für anthropogene Belastungen innerhalb der deutschen
ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ) der Ostsee. Basierend auf einem globalen Modell nach Halpern et al., ist eine Web-GIS-Anwendung zu erstellen,
die die kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme unmittelbar berechnet und darstellt. Zunächst sind dazu diverse Geodaten für die Anwendung
aufzubereiten, sodass diese innerhalb der Anwendung genutzt werden können.
Mit der Anwendung soll es dem Nutzer möglich sein, weitere Belastungen und
Ökosysteme hinzuzufügen oder zu entfernen und die Gewichtungen zwischen
diesen zu verändern, sodass die Kartenanwendung automatisch aktualisiert
wird.
1.3 Aufbau der Arbeit
Die Arbeit beginnt mit dem Grundlagenteil zu Richtlinien für den maritimen
Raum, behandelt Umweltindikatoren und stellt einige marine Ökosysteme und
anthropogene Belastungen innerhalb der Ostsee vor.
Im dritten Kapitel werden die gängigen Geodatenformate beschrieben und
zudem wird auf die Bestandteile sowohl eines Geo-Informationssystem (GIS),
als auch eines Web-GIS eingegangen.
Das folgende Kapitel analysiert die Methodik des globalen Modells der anthropogenen Belastungen nach Halpern et al. und geht darüber hinaus auf
Indizes zu anthropogenen Belastungen, erarbeitet durch die Helsinki Commission (HELCOM), ein.
Gegenstand des fünften Kapitels ist die Datenanalyse und -verarbeitung.
Diese bildet die Datengrundlage für das zu entwickelnde Web-GIS.
Das sechste Kapitel befasst sich mit der Umsetzung und Implementierung
der Ergebnisse der Datenverarbeitung. Es werden die einzelnen Komponenten
des Web-GIS vorgestellt und zeigt wie diese miteinander interagieren.
Zum Schluss folgt eine Zusammenfassung der Arbeit.
2
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
2 Marine Ökosysteme und
anthropogene Belastungen in der
deutschen Ostsee
In dem Grundlagenteil dieser Arbeit werden die hoheitliche Teilung der See
und weitere Richtlinien für den deutschen marinen Raum vorgestellt. Zudem
folgt eine Nennung von Umweltindikatoren, als auch eine Beschreibung mariner Ökosysteme in der Ostsee sowie anthropogener Belastungen samt einer
Erläuterung des Meeres Ostsee.
2.1 Übereinkommen, Richtlinien und
Gesetzesgrundlagen für deutsche Meeresgewässer
Im Folgenden werden die für die deutschen Gewässer relevanten internationalen
und nationalen Übereinkommen, Richtlinien und Gesetzesgrundlagen vorgestellt.
Diese Konventionen verleihen einem bestimmten Lebensraum oder einer Art
einen Schutzstatus oder bilden den rechtlichen Rahmen für Regelungen zum
Naturschutz.
Das Seerechtsübereinkommen (SRÜ) der Vereinten Nationen vom 10. Dezember 1982 ist am 16. November 1994 in Kraft getreten. Es stellt die bedeutendste
Rechtsgrundlage für menschliche Aktivitäten in den Meeren und Ozeanen
dar. Die Unterzeichnerstaaten verpflichten sich die Meeresumwelt adäquat zu
schützen und zu bewahren. Damit stellt das SRÜ den rechtlichen Rahmen für
Regelungen zum Naturschutz innerhalb des Küstenmeeres, der ausschließlichen
Wirtschaftszone und der Hohen See dar. [Bun12f]
3
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Die deutschen Meeresgewässer unterteilen sich in die 12 Seemeilen-Zone
und die ausschließliche Wirtschaftszone (AWZ). Die 12 Seemeilen-Zone wird
als das sogenannte Küstenmeer“ bezeichnet, ist deutsches Hoheitsgebiet und
”
unterliegt der Zuständigkeit des jeweiligen Bundeslandes. Seewärtig begrenzt ist
das Küstenmeer durch die Linie, auf der jeder Punkt vom nächstgelegenen Punkt
der Basislinie um die Breite des Küstenmeers entfernt ist (Artikel 4 SRÜ). Soweit
in dem SRÜ nichts anderes bestimmt wird, ist die Niedrigwasserlinie entlang der
Küste, wie sie in den vom Küstenstaat amtlich anerkannten Seekarten großen
Maßstabs eingetragen ist, als normale Basislinie für die Messung der Breite des
Küstenmeers heranzuziehen (Artikel 5 SRÜ) [Bunf, S. 4].
Die AWZ erstreckt sich seewärts der 12 Seemeilen-Grenze bis maximal 200
sm entfernt von der Küste. Daran schließt sich die hohe See an. [Bund]
Die Abbildung 2.1 zeigt das Küstenmeer und die AWZ für den deutschen
Teil des Ostseeraumes.
Abbildung 2.1: Küstenmeer und AWZ der deutschen Ostsee inklusive Meerestiefen [Bun06]
4
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Das MARPOL-Übereinkommen, 1973 beschlossen, ist ein internationales,
weltweit geltendes Übereinkommen zur Verhütung der Meeresverschmutzung
durch Schiffe. Die Anlagen I bis VI des Vertragswerkes regeln die Einleitbestimmungen von Öl durch Schiffe, die Transportsicherung von schädlichen, flüssigen
Stoffen, die Beförderung von Schadstoffen in verpackter Form, Abwasser, Müll
und Luftverunreinigungen. [Bune]
Die Berner Konvention von 1979 hat die Erhaltung der wildlebenden Flora
und Fauna und ihrer Lebensräume zum Ziel, sowie eine Zusammenarbeit der
Europäischen Staaten im Naturschutz. [NKB12, S. 30]
Wandernde Tierarten benötigen aufgrund ihrer großen Aktionsradien einen
koordinierten internationalen Schutz. Diesem Ziel zur Erhaltung der wandernden Tierarten (Convention on Migratory Species (CMS)) dient die Bonner
Konvention von 1983. [NKB12, S. 30-31]
Das Washingtoner Artenschutzabkommen (Convention on International Trade
in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (CITES), 1973) dient der
Kontrolle über den internationalen Handel mit gefährdeten Arten freilebender
Tiere und Pflanzen soweit, dass diese nicht gefährdet sind. [NKB12, S. 31]
Seit dem 5. Juni 1992 ist die Flora-Fauna-Habitat-Richtlinie (FFH-RL) der
Europäischen Gemeinschaft (Richtlinie 92/43/EWG des Rates vom 21. Mai 1992
zur Erhaltung der natürlichen Lebensräume sowie der wildlebenden Tiere und
Pflanzen) in Kraft. Durch die Erhaltung der natürlichen Lebensräume sowie der
wildlebenden Tiere und Pflanzen im europäischen Gebiet der Mitgliedsstaaten
soll die Sicherung der Artenvielfalt gewährleistet werden. Gemeinsam mit der
Vogelschutzrichtlinie (VRL) bildet die FFH-RL die Grundlage für den Aufbau
des europäischen Schutzgebietssystem Natura 2000“. [NKB12, S. 31]
”
Durch die Ausweisung besonderer Schutzgebiete soll mit der VRL (Richtlinie
79/409/EWG) eine ausreichende Vielfalt und Flächengröße an Lebensräumen
für die europäischen wildlebenden Vogelarten erhalten oder wiedergewonnen
werden. [Bun08]
Das Ziel der Baltic Marine Environment Protection Commission“ - HELCOM
”
ist der Schutz der Meeresumwelt des Ostseegebietes (Helsinki-Konvention) und
ist durch ein Übereinkommen im Jahr 2000 bindend für die Vertragsstaaten in
Kraft getreten. Mitglieder sind die Ostseeanrainerstaaten und die Europäische
5
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Union (EU). HELCOM erarbeitet Maßnahmen zum Schutz von Schad- und
Nährstoffeinbringungen in die Ostsee, sowie den Erhalt der biologischen Vielfalt.
Die Helsinki-Konvention erstreckt sich auf den gesamten Bereich der Ostsee
einschließlich des Meeresgrundes und der Küstenzonen und darüber hinaus auch
auf das hydrologische Einzugsgebiet. [NKB12, S. 32], [Bun12b]
Das Einzugs- und Meeresgebiet der Ostsee zeigt die Abbildung 2.2.
Abbildung 2.2: Ostsee-Einzugsgebiet, eigene Darstellung
Das Oslo-Paris-Übereinkommen zum Schutz der Meeresumwelt des Nordostatlantiks (OSPAR) von 1992 ist für die 15 Vertragsstaaten und für die
Europäische Gemeinschaft seit 1998 in Kraft. Im Vergleich zu den beiden
Vorgänger-Übereinkommen (Oslo- und Paris-Konvention), welche v. a. Maßnahmen gegen die Schad- und Nährstoffeinbringung ergriffen, wird in dem
OSPAR-Übereinkommen auch der Naturschutz mit einbezogen. Mitglied des
6
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Übereinkommens sind 15 Staaten und die EU. Dabei erstreckt sich das Konventionsgebiet vom Nordpol über Grönland bis zu den Azoren sowie über
die gesamten west- und nordeuropäischen Küstengewässer einschließlich der
Barentssee. [NKB12, S. 32], [Bun12a]
Das Abkommen zur Erhaltung der Kleinwale in Nord- und Ostsee“ wurde im
”
Rahmen der Bonner Konvention im März 1994 in Kraft gesetzt. Dieses regionale
Artenschutzabkommen wurde 2008 in Richtung Westen erweitert und nennt
sich seitan Abkommen zur Erhaltung der Kleinwale in der Nord- und Ostsee,
des Nordostatlantiks und der Irischen See (ASCOBANS). Mit Ausnahme des
Pottwals deckt ASCOBANS alle in dem Gebiet vorkommenden Zahnwalarten ab.
Ziel ist es, die durch Menschen bedingten schädlichen Einflüsse und anhaltende
Lebensraumzerstörung zu minimieren und das Überleben der Kleinwale zu
sichern. [NKB12, S. 32-33]
Basierend auf einer gemeinsamen Erklärung der Umweltminister Dänemarks,
Deutschlands und der Niederlande wurde 1982 die trilaterale Wattenmeerzusammenarbeit (Trilateral Wadden Sea Cooperation (TWSC)) verabschiedet.
Diese enthält Ziele und Eckpunkte für ein gemeinsames Management der drei
Anrainerstaaten für das Wattenmeer. [NKB12, S. 33]
Das Bundesnaturschutzgesetz (BNatSchG) setzt u. a. die europäischen Naturschutzrichtlinien, insbesondere die FFH-RL in nationales Recht um. Mehrere
marine Biotoptypen sind seit 2010 unter § 30 BNatSchG als gesetzlich geschützte
Biotoptypen aufgenommen worden. [NKB12, S. 33]
Die Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) der Europäischen Union aus dem Jahr
2000 setzte erstmalig einen neuen Ansatz. Anhand ausgewählter biologischer
Qualitätselemente (Phytoplankton, Makrophyten sowie Angiospermen, Makrozoobenthos und Fische) erfolgt eine Bewertung des ökologischen Zustandes
von Gewässern. Nährstoffe und andere Parameter werden unterstützend hinzu
gezogen und der chemische Zustand wird gesondert bewertet durch ausgewählte
Schadstoffe. Je nach den Ansprüchen der Gewässerökologie unterscheiden sich
die Anforderungen zwischen den einzelnen Flussgebieten. Diese Regelungen
greift die Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL) auf und setzt diese in
Richtung der offenen See fort. [Umw12]
7
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Die seit 2008 in Kraft getretene MSRL (2008/56/EG) soll ein Gleichgewicht
zwischen der Nutzung und dem Schutz der Meere herstellen. Gemäß Artikel 1
der MSRL soll bis spätestens 2020 ein guter Zustand der Meeresumwelt erreicht
oder erhalten werden.
Zu diesem Zweck werden Meeresstrategien entwickelt und umge”
setzt, um
a) die Meeresumwelt zu schützen und zu erhalten, ihre Verschlechterung zu verhindern oder, wo durchführbar, Meeresökosysteme in
Gebieten, in denen sie geschädigt wurden, wiederherzustellen;
b) Einträge in die Meeresumwelt zu verhindern und zu verringern, um
die Verschmutzung [...] schrittweise zu beseitigen, um sicherzustellen,
dass es keine signifikanten Auswirkungen auf oder Gefahren für die
Artenvielfalt des Meeres, die Meeresökosysteme, die menschliche
Gesundheit und die rechtmäßige Nutzung des Meeres gibt.“ (Art. 1
Abs. 2 MSRL 2008/56/EG)
Das Ziel des Erreichens eines guten Umweltzustandes (Good Environmental
Status - GES) wurde von HELCOM aufgegriffen und mit dem Ostseeaktionsplan
(engl. Baltic Sea Action Plan (BSAP)) verabschiedet. Die darin enthaltenen
Maßnahmen beinhalten als Ziel keiner Beeinträchtigung der Ostsee und der darin
lebenden Organismen durch Eutrophierung und Schadstoffe. Darüber hinaus
erreicht die Biodiversität einen günstigen Erhaltungszustand und maritime
Aktivitäten werden auf umweltfreundliche Weise durchgeführt. [Car12]
8
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
2.2 Umweltindikatoren
Für die Beurteilung des Umweltzustandes und der Nachhaltigkeitsentwicklung
bedarf es einiger Indikatoren. Je nach Anwendung wird zwischen verschiedenen Indikatoren unterschieden. Beispielsweise dienen Umweltindikatoren als
Leitgrößen zur Evaluierung der Umweltentwicklung, ähnlich wie Bruttosozialprodukt, Arbeitslosenzahl oder Inflationsrate als Indikatoren für die wirtschaftliche
Entwicklung herangezogen werden. Zur Konkretisierung und Operationalisierung der nachhaltigen Entwicklung agieren Nachhaltigkeitsindikatoren. Mithilfe
solcher Indikatoren ist es möglich, Nicht-Fachleuten Erfolge und Defizite im
Umweltschutz und der nachhaltigen Entwicklung näher zu bringen. [Nie04, S. 5]
Für die Erfassung, Konkretisierung und Bewertung der Nachhaltigkeit existieren diverse Ansätze auf globaler, nationaler und lokaler Ebene. Zu den
Entwicklern, Testern und Anwendern gehören beispielsweise die Kommission
für Nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (engl. Commission on
Sustainable Development (CSD)), die Organisation für ökonomische Entwicklung und Zusammenarbeit (engl., Organisation for Economic Co-operation
and Development (OECD)) und die Europäische Umweltagentur (EUA, engl.
European Environment Agency (EEA)). [Nie04, S. 7]
Nachhaltigkeitsindikatoren der Vereinten Nationen für den Umweltbereich
sind bspw. Emissionen von Treibhausgasen, Algenkonzentrationen in Küstengewässern, der Gebrauch von landwirtschaftlichen Pestiziden oder der jährliche
Fang von bestimmten Fischarten. [Nie04, S. 8]
HELCOM erarbeitet Kernindikatoren mit Zielwerten für das Erreichen des
guten Umweltzustandes innerhalb der Umsetzung des BSAP. Der HELCOM
CORESET kann ebenso für die Umsetzung der MSRL verwendet werden [Car12,
S. 14]. Zu den Kernindikatoren gehören bspw. Wachstumsraten mariner Säugerpopulationen, Abundanz ausgewählter Fischarten, Zooplankton (Größe, Abundanz), Trends im Auftreten neuer nicht-einheimischer Arten, Pharmazeutika,
radioaktive Stoffe und Metalle. [HEL13, S. 54]
9
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
2.2.1 Pressure-State-Response-Ansatz
Mit dem Pressure-State-Response (PSR)-Ansatz hat die OECD die Diskussion
um Nachhaltigkeits- und Umweltindikatoren wesentlich geprägt. Der Ansatz
sieht eine Unterscheidung in Antriebs-, Zustands- und Maßnahmenindikatoren
vor. [Nie04, S. 9]
Antriebs- bzw. Belastungsindikatoren (pressure indicators) sind Umweltindikatoren, die von menschlichen Aktivitäten ausgehend eine Belastung der
Umwelt wiedergeben. Diese beinhalten zum einem stoffliche Belastungen wie
bspw. Emissionen und zum anderen strukturelle Belastungen wie z. B. Flächennutzung. Damit dienen Belastungsindikatoren im Umweltbereich als Basis für
umweltpolitische Handlungsziele wie z. B. die Emissionsreduzierung in einem
bestimmten Zeitraum. [SB99, S. 2]
Zustandsindikatoren beschreiben den Zustand (State) der Umwelt oder bilden einen Themenbereich in Hinblick auf die Nachhaltigkeit ab. Dabei schließen die Zustandsindikatoren Aspekte der Umweltqualität von Umweltmedien,
Ökosystemen oder Unterteilungen von stofflichen, strukturellen und funktionalen Gesichtspunkten mit ein, ebenso wie die Quantität und Qualität von
Rohstoffen. [SB99, S. 9]
Maßnahmen zum Erreichen von Zielen einer nachhaltigen Entwicklung in
Gesellschaft und Politik werden als Maßnahmenindikatoren (response indicators)
kategorisiert. Unter diesem Begriff fallen alle menschlichen und politischen Maßnahmen, die im Rahmen von Umweltindikatorensystemen zur Verbesserung der
Umweltsituation beitragen. Eigene Reaktionen oder Regulierungen der Umwelt,
wie bspw. die Reduzierung der Schadstoffkonzentration in der Luft, werden
nicht als Maßnahmenindikatoren klassifiziert, sondern als Zustandsindikatoren.
[SB99, S. 6]
Der PSR-Ansatz stellt ein gebräuchliches Konzept dar, um Umweltbelastungen durch menschliche Aktivitäten und ihre Folgen aufzuzeigen und um
Indikatorensysteme zu strukturieren. Anthropogene Belastungen (Pressure)
führen zu einer Änderung der Umweltqualität in Hinsicht auf die Quantität und
Qualität natürlicher Ressourcen (State). Durch entsprechende Maßnahmen (Response) wird auf diese Änderungen reagiert. Ökologische Zusammenhänge und
10
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Wechselwirkungen zwischen Gesellschaft und Umwelt sind jedoch bedeutend
komplexer als diese Darstellung der kausalen Verkettung. Infolgedessen liegt
kein Anspruch auf kausal eindeutige Verknüpfungsmöglichkeiten der einzelnen
Indikatoren zu einem Themenfeld vor. [SB99, S. 7]
Die Tabelle 2.1 zeigt eine mögliche Unterscheidung von Antriebs-, Zustandsund Maßnahmenindikatoren.
Tabelle 2.1: Typisierung von Indikatoren nach dem Pressure-State-ResponseAnsatz der OECD [Nie04, S. 9], leicht modifiziert
Indikatortyp
Beschreibung
Beispiel
AntriebsUmweltbelastungen verursacht durch Stickstoffmenschliche Aktivitäten (verursachen- Einträge in die
indikatoren
(Pressure)
de Faktoren oder Umweltbelastungen) Ostsee
ZustandsBeschreibung der Umweltqualität, pro- Nitratgehalt des
indikatoren
blemorientiert in Bezug auf Zielvorga- Grundwassers
(State)
ben, Grenzwerte und Sollzustände
Maßnahmen- Aktivitäten zur Problemlösung oder de- Ökologische Landindikatoren
ren Erfolg, z. B. Erfüllungsgrad von Re- wirtschaft
(Response)
duktionszielen
2.2.2 Driving-forces-Pressure-State-Impact-Response-Ansatz
Der Driving forces-Pressures-State-Impact-Response (DPSIR)-Ansatz ist eine
Erweiterung des PSR-Ansatzes durch die Einführung zusätzlicher Differenzierungen. Es wird zum einen in verursachende Faktoren (driving forces) und
Belastungen (pressure) und zum anderen in Zustandsindikatoren (state) und
Auswirkungsindikatoren (impact) unterschieden. [SB99, S. 7]
Ein Umweltindikatorsatz nach dem DPSIR-Bewertungsrahmen wird bspw.
durch die Europäische Umweltagentur (EUA) erstellt. Der jährlich erscheinende
Bericht Umweltsignale“ enthält mittlerweile über 200 Umweltindikatoren, die
”
in 12 Umweltthemen kategorisiert sind. [Eur12, S. 27-28]
Die Tabelle 2.2 zeigt beispielhaft einen Auszug von Umweltindikatoren der
EUA zu übergeordneten Umweltthemen inklusive einer Differenzierung nach
dem DPSIR-Ansatz.
11
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Tabelle 2.2: Auszug der Umweltindikatoren der EUA nach
[Eur12, S. 132-138], leicht modifiziert
Umweltindikator
Landwirtschafts-Indikatoren
Ökologischer Landbau
Luftverschmutzungs-Indikatoren
Schwermetallemissionen
Biodiversität-Indikatoren
Häufigkeit und Verteilung ausgewählter Arten
Ökosystem
Nährstoffe in Übergangs-, Küsten- und Meeresgewässer
Klimawandel-Indikatoren
Anstieg des Meeresspiegels
Energie-Indikatoren
Atomenergie und -müll
Ölverschmutzung durch Schiffsunfälle
Transport-Indikatoren
Güterverkehrnachfrage
Verkehrslärm
Abfall-Indikatoren
Kommunale Abfälle
Wasser-Indikatoren
Emissionen organischer Substanzen
Andere-Indikatoren (Fischerei)
Aquakultur
Andere-Indikatoren (Flächennutzung)
Flächenverbrauch
Andere-Indikatoren (Tourismus)
Tourismusintensität
Umweltszenarien-Indikatoren
Gesamtbevölkerung
12
dem DPSIR-Ansatz
Indikatormodus
Maßnahme
Belastung
Zustand
Zustand
Belastung
Auswirkung
Belastung
Ursache
Ursache
Auswirkung
Belastung
Belastung
Belastung
Belastung
Ursache
Ursache
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
2.3 Marine Ökosysteme und Arten
Marine Ökosysteme sind ein Teil des aquatischen Ökosystems der Erde. Sie
bilden einen dynamischen Komplex von Lebensräumen, definiert durch ein
breites Spektrum von physikalischen, chemischen und geologischen Variationen.
Von den hoch produktiven küstennahen Regionen reichen diese bis hin zu den
tiefen Meeresböden, die nur noch durch hoch spezialisierte Organismen bewohnt
sind. Die Lebensräume erstrecken sich von der Wassersäule, in der die Flora und
Fauna den Meeresströmungen folgt, bis hin zum Meeresboden. Der Schutz der
Habitate vor physischen Zerstörungen ist von entscheidender Bedeutung für den
allgemein guten Zustand der marinen Ökosysteme und für das Überleben der
am stärksten bedrohten Arten im Küsten- und Meeresbereich. [Töp09], [Eur10]
Die marinen Ökosysteme sind nicht immer eindeutig voneinander zu trennen.
Mitunter werden diese miteinander verknüpft oder ersetzen sich in anderen
Regionen einander. Aufgrund von physikalischen Faktoren, die die Arbeitsweise
und die Diversität der Habitate beeinflussen, unterscheiden sich die marinen
Ökosysteme. Zu diesen Faktoren zählen Temperatur, Salzgehalt, Gezeiten,
Strömungen, Wind-, Wellen-Aktion, Licht und Substrat. [Töp09]
Ein mariner Biotoptyp stellt durch seine ökologischen Bedingungen überwiegend einheitliche Voraussetzungen für Lebensgemeinschaften im Meer dar, die
sich von anderen Typen unterscheiden. Die Grundlage dafür bilden abiotische
(z. B. Sediment, Nährstoffgehalt) und/oder biotische Merkmale (z. B. Pflanzenund Tierarten). [Bun12e]
Innerhalb der deutschen AWZ ist die Verbreitung von Sandbänken und Riffen
überwiegend bekannt. Für weitere marine Biotoptypen sind die Vorkommen
nicht hinreichend bekannt. [Bun12e]
Innerhalb des Meeres wird zwischen den besonderen und weitverbreiteten
Biotopen gemäß Anh. III Tab. 1 der MSRL unterschieden. Dabei sind die
besonderen Biotope, die im Anh. I der FFH-RL gelisteten Lebensraumtypen
zuzuordnen inklusive der Biotope, die auf den Listen der zurückgehenden
und gefährdeten Biotope der regionalen Meeresübereinkommen (HELCOM,
OSPAR) stehen. Unter den weitverbreiteten Biotopen werden in Deutschland die
flächenmäßig größten marinen Biotope eingestuft. Auf europäischer Ebene wird
13
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
z. T. auch auf die Klassen des European Nature Information System (EUNIS) der
ersten Ebene zurückgegriffen. Neben den beiden genannten marinen Biotopen
gibt es noch eine dritte Klasse, die strategischen Biotope. Diese sind jedoch
bisher nicht definiert. [Bun12e]
Durch § 30 des BNatSchG sind die marinen Biotoptypen sublitorale Sandbänke, Riffe, Seegraswiesen und sonstige marine Makrophytenbestände, Schlickgründe mit bohrender Bodenmegafauna und artenreiche Kies-, Grobsand- und
Schillgründe im Meeres- und Küstenbereich gesetzlich geschützt. [Bun12d]
Im Folgenden werden kurz wesentliche marine Biotoptypen erläutert, die
in der deutschen AWZ der Ostsee vorkommen. Aufgrund der verschiedenen
Ansätze und Klassifikationen von marinen Biotoptypen bzw. Ökosystemen und
deren unzureichende Kenntnis der Verbreitung dient der folgende Text lediglich
als ein grober Überblick der bestehenden marinen Biotoptypen und kann nicht
als vollständig erachtet werden. Zudem werden in der Ostsee vorkommende
marine Arten vorgestellt, die im weiteren Verlauf der Arbeit Anwendung finden.
Sandbänke mit nur schwacher ständiger Überspülung
Sandbänke mit nur schwacher ständiger Überspülung durch Seewasser sind
Erhebungen des Meeresgrundes im Sublitoral. Sublitoral definiert den Bereich
des Litorals unterhalb der Gezeitenzone [NKB12, S. 548]. Die Sandbänke können
sich bis zu mehreren Metern gegenüber ihrer Umgebung erheben. Während der
höchste Punkt der Sandbank i. d. R. bei maximal 20 m Tiefe liegt, können die
Sandbänke sich auch in tiefere Bereiche erstrecken. Ebenso können sie bis knapp
an die Meeresoberfläche reichen, fallen bei Niedrigwasser jedoch nicht frei. Ihre
Bestandteile sind sandige Sedimente inklusive gröbere (bis hin zu Steinblöcken)
und feinere (bis hin zu Schlick) Korngrößen. [NKB12, S. 94]
Riffe
Auf harte oder weiche Meeresböden des Eu- (Gezeitenbereich des Litorals)
und Sublitorals aufragende kompakte Hartsubstrate werden als Riffe bezeichnet.
Der Ursprung ist entweder mineralisch bzw. geogen (inklusive Weichgesteinen,
Felsblöcken und Kopfsteinen mit > 64 mm Durchmesser) oder biogen (von
lebenden Organismen aufgebaut). Felsen, Geschiebe, Blöcke, Mergel- und Krei-
14
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
deschollen, Felswatten, Festgestein oder Blöcke entlang von Felsküsten oder im
offenen Meer aufragende Felsen sowie Geschiebemergelrücken werden als geogene
Riffe bezeichnet. Darüber hinaus sind sublitorale Strukturen wie bspw. Hydrothermalquellen, Überhänge, Felsspitzen, Rinnen, Felsgrate, vertikale Felswände
oder horizontale Felsplatten ebenfalls den Riffen zuzuordnen. Miesmuschelbänke
und Sabellaria-Riffe sowie Bänke der europäischen Auster sind Beispiele für
biogene Riffe. Auf Hart- oder Weichböden bilden die Tiere dichte Kolonien, die
oft mehrschichtige, z. T. feste und massive Bänke darstellen. Die biogenen Riffe
bestehen häufig ebenso aus Sedimenten, Steinen oder Schalen anderer Tiere.
[NKB12, S. 105-108, 545]
Seegraswiesen und Makrophytenbestände
In der deutschen Ostsee werden die Seegraswiesen durch das gewöhnliche
oder große Seegras (Zostera marina) und durch das Zwergseegras (Nanozostera
noltii ) gebildet. Die beiden Arten treten normalerweise nicht gemeinsam in einer
Seegraswiese auf, schließen aber einander an. Dadurch ist eine Vermischung
in Übergangsgebieten möglich. Makroalgen, Aufwuchsorganismen (Epibiota)
und Tiere wie Fische, Krebse und Schnecken leben assoziiert mit Seegräsern.
Wenn die Seegrasbestände mindestens eine Sprossbedeckung von 20 % des
Meeresbodens aufweisen, wird von Seegraswiesen gesprochen. [NKB12, S. 117118]
Aufrecht wachsende Makroalgen (Grün-, Rot- und Blaualgen) oder submerse
(untergetauch lebende) Gefäßpflanzen bilden Makrophytenbestände. Die Makroalgen kommen vorwiegend auf Hartsubstraten vor, während die submersen
Gefäßpflanzen auf Weichsubstraten zu finden sind. Je nach Definition sind auch
Seegräser Teil der Makrophytenbestände. [NKB12, S. 135-137]
Schlickgründe
Der Biotoptype Schlickgründe mit bohrender Bodenmegafauna kommt in der
Nordsee vor. Dabei handelt es sich um feinsubstratige Sedimente, die ab einer
Wassertiefe von 15 m auftreten. Zudem ist der Biotoptyp durch Seefedern und
grabende Krebsarten besiedelt. [Bunc]
15
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Miesmuschelbänke
Durch dicht aneinanderhaftende und übereinanderwachsende Miesmuscheln
wird der Lebensraumtyp Miesmuschelbank gebildet. Dieser Lebensraum ist
unabhängig vom darunterliegendem Substrat. Neben der Art Mytilus trossulus
dominiert in der deutschen Ostsee vor allem M. edulis. [NKB12, S. 151]
Kies-, Grobsand- und Schillgründe
Im westlichen Teil der Ostsee befinden sich Kiesgründe besonders im Bereich
der Abtragungszone der Beltsee. Durch starke Strömungen, die den eiszeitlichen
Untergrund aus Geschiebemergel auswaschen, entsteht die Abtragungszone.
Es werden die feineren Sedimente abgetragen, wodurch nur größere Findlinge,
Steine, grober Sand und Kies vorhanden sind. Auch auf strömungsexponierten
Sandbänken finden sich Kies- und Grobsandbereiche in der Ostsee. [NKB12,
S. 201-202]
Schillgründe sind Flächen des Meeresbodens, die mit Molluskenschalen (Weichtiere) oder deren Fragmenten bedeckt sind. Häufig treten Schillgründe gemeinsam mit Grobsanden auf. Es entsteht ein Lebensraum mit einem komplexen
Lückensystem, der Siedlungsraum für viele Arten bietet, die z. T. aufgrund des
umgebenden Sediments nicht zu erwarten sind. Schillgründe finden sich häufig
in küstenfernen Gebieten mit starker Strömung. An diesen Standorten wird der
Schill geschützt durch die Bedeckung mit Sediment. Im Verglich dazu sind die
flacheren küstennahen Schillgründe durch die lokalen Strömungsbedingungen
dynamischer in ihrem Standort. [NKB12, S. 192-193]
Kabeljau/Dorsch
Die Art Gadus morhua kommt sowohl in der Nordsee (Kabeljau), als auch
in der Ostsee (Dorsch) vor. Dabei kann der Fisch eine Gesamtlänge von bis
zu 200 cm erreichen. In deutschen Gewässern sind Exemplare mit mehr als
100 cm jedoch selten geworden. Der Fisch ist weit verbreitet und kommt in
verschiedenen Lebensräumen vor. Zudem ist er in bis zu 600 m Tiefe zu finden.
[NKB12, S. 428-429, 435]
16
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Schweinswal
Der Schweinswal (Phocoena phocoena) oder auch kleiner Tümmler ist eine
der kleinsten Walarten. Er gehört zur Unterordnung der Odontoceti (Zahnwale)
und bewohnt die Küsten und Schelfgewässer der Nordhalbkugel einschließlich
der Nord- und Ostsee. Als einzige Walart kommt der Schweinswal in größerer
Anzahl neben der Nordsee auch in der Ostsee vor. [NKB12, S. 488-490]
Seevögel
Neben den genannten Arten gibt es noch diverse See- und Wasservögel in
der deutschen Nord- und Ostsee. Im Winter gibt es in der Ostsee relativ flache
Gebiete, die von Seevögeln bevorzugt als Habitate genutzt werden. Diese Gebiete
sind besonders im Bereich der offenen See anzutreffen und reflektieren relativ
gut Belastungen in pelagischen Bereichen. [HEL10b, S. 43]
Zu diesen Seevögeln gehören u. a. diverse Entenarten wie die Eisente (Clangula
hyemalis) und die Samtente (Melanitta fusca), Ohrentaucher (Podiceps auritus),
Tordalk (Alca torda), sowie verschiedene Möwenarten, darunter die Mantelmöwe
(Larus marinus) und die Silbermöwe (Larus argentatus) (vgl. [Men08]).
2.4 Anthropogene Belastungen auf marine Ökosysteme
Ozeane und Meere werden intensiv genutzt, jedoch nur gering geschützt. Viele
Nutzungen des Meeres durch den Menschen stehen damit dem Meeresschutz
entgegen und belasten auch die deutschen Meeresgewässer. Es bedarf umfangreicher Managementpläne um die natürliche Lebensgrundlage für Flora und Fauna
in den Meeren nicht zu gefährden, aber gleichzeitig die anthropogene Nutzung
des Meeres sicher zu stellen. Alle Akteure aus Politik, Wirtschaft, Wissenschaft
und Gesellschaft sind aufgefordert, um ökologische, ökonomische und soziale
Gesichtspunkte in Einklang zu bringen. [Kra11, S. 4]
Die Belastung auf das Ökosystem oder die Ökosystemkomponenten ist dabei
der physikalische, chemische oder biologische Einfluss, der durch eine menschliche Aktivität direkt oder indirekt ausgeübt wird. Dazu gehören bspw. physische
Störungen des Meeresbodens, Kontamination durch gefährliche Stoffe, Anreicherung mit Nährstoffen und biologische Störungen. Letztere kommen durch
17
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
den Eintrag mikrobieller Pathogene, das Vorkommen nicht einheimischer Arten
oder die selektive Entnahme von Arten zustande. [Kra11, S. 9]
Während in küstennahen Gebieten die Auswirkungen von Tourismus, Küstenschutz und wasserbaulichen Maßnahmen in Häfen und Flussmündungen eine
bedeutsame Rolle spielen, sind diese im offenen Meer von geringerer Bedeutung.
Hier stehen andere Belastungen im Vordergrund. Durch Schadstoffeinleitungen
aus Industrie, Gewerbe und Haushalten, sowie durch hohe Nährstoffeinträge
aus Landwirtschaft, Haushalten und Verkehr sind die marinen Lebensräume
beeinflusst bzw. gefährdet. Durch den Eintrag über die Flüsse und den Luftweg gelangen u. a. Schadstoffe in die Meere. Darüber hinaus gibt es weitere
Nutzungsformen die marine Ökosysteme beeinflussen. [Buna]
Im Folgenden werden einige Gefahren und anthropogene Belastungen auf
marine Ökosysteme erläutert.
Eutrophierung
Eutrophierung bezeichnet den Prozess der Nährstoffanreicherung. Dieser
kann sowohl natürlich als auch anthropogen bedingt sein. Infolgedessen wachsen
Algen und höhere pflanzliche Lebensformen schneller und es kommt zu einer
unerwünschten Störung für die Lebensgemeinschaften im Wasser, sowie die
Qualität des Wassers beeinflusst wird. [Cla07, S. 6]
Im Meeresbereich treten die Nährstoffe Phosphor und Stickstoff natürlicherweise meist in niedrigen Konzentrationen auf. Da diese Nährstoffe lebensnotwendige Elemente für Flora und Fauna darstellen, sind diese ein limitierender Faktor
für die Produktivität. Liegen folglich niedrige Konzentrationen vor, ist die Produktivität des Phytoplanktons (einzellige Algenarten) und der Makroalgen (wie
Seetang und Grünalgen) begrenzt. [Cla07, S. 6]
Bei einer hohen Zufuhr an Nährstoffen kann es zu verstärktem Algenwachstum
und Verschiebungen in der Artenzusammensetzung kommen. Darüber hinaus
ist der Sauerstoffmangel am Meeresboden, aufgrund des bakteriellen Abbaus
abgestorbener Algen, eine mögliche Folge der Eutrophierung. Dieser Mangel an
Sauerstoff zieht mitunter ein Massensterben von bodenlebenden Organismen
bis hin zu Fischen nach sich. Mit dem verstärkten Algenwachstum verringert
18
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
sich auch die Wassertiefe, die durchleuchtet wird und als Folge dessen kommt
es zu einer Einschränkung des Lebensraumes von Makrophyten. [Cla07, S. 7]
Gefährliche Stoffe
Meeresverunreinigungen durch gefährliche Stoffe stellen eine ernsthafte Bedrohung der Umwelt dar und können mitunter auch die Gesundheit künftiger
Generationen bedrohen. Zudem ist das Wissen über Wirkungen dieser Schadstoffe und der im Meer vorkommenden Kombinationen gering. Zusätzlich können
solche Stoffe ihre Struktur und ihre reaktiven Eigenschaften verändern. Die in
der Ostsee vorkommenden Verunreinigungen stammen besonders aus Industrieabwässern, die durch Flüsse in die Meere gelangen sowie von Industrieabgasen.
Zu den gefährlichsten Abwassergiften gehören insbesondere Quecksilber, Blei,
Cadmium, Kupfer und Zink. Diese Schwermetalle sind unterschiedlich löslich
und reichern sich in der marinen Nahrungskette an. [Hup10, S. 160-161]
Toxische Substanzen haben z. T. eine lange Verweilzeit im Wasser, bei der
die Eigenschaften der Stoffe bestehen bleiben und nicht durch physikalische,
chemische oder biologische Prozesse abgebaut werden, also eine hohe Persistenz
haben. Diese Substanzen können sich in Organismen bis zu toxischen Konzentrationen anreichern, womit sie zulässige Konzentrationswerte überschreiten
und damit zum Verzehr ungeeignet sind. Bei diesen Stoffen handelt es sich um
Pflanzenschutzmittel (wie z. B. Pestizide), anorganische Substanzen, chlorierte
Terpene und Dioxine. Zu einer signifikanten Abnahme der Stoffe Dichlordiphenyltrichlorethan (DDT) und polychlorierter Biphenyle im Meer hat ein Verbot
dieser Stoffe seit 1974 geführt. [Hup10, S. 163]
Eine weitere Belastung stellen Ölverschmutzungen dar. Neben Ölteppichen,
durch Seeunfälle verursacht, stellt auch das illegale Ablassen von Altöl eine Verschmutzung dar. Je nach Ölart und dicke der Ölschicht gelangt das Öl in tiefere
Wasserschichten bis hin zum Meeresboden. Das Öl schädigt Lebewesen direkt,
dessen Giftigkeit wirkt sich auf Organismen aus und die Photosynthese der
Pflanzen wird beeinträchtigt. Auswirkungen eines Ölunfalls an den Bohrinseln,
Pipelines oder Transportschiffen wären gravierend für alle Meeresorganismen
und die Schäden sind irreparabel. [Hup10, S. 164-165]
19
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Schifffahrt
Die Schifffahrt macht den größten Teil des weltweiten Transportes von Gütern
aus. Nur noch wenige Meeresgebiete sind überwiegend frei vom Schiffsverkehr
und werden zunehmend durch die wachsende Anzahl, Größe und Schnelligkeit
der Schiffe in Anspruch genommen. Aufgrund von Schifffahrtsrouten zwischen
großen Häfen und geographischen Gegebenheiten werden einige Meeresgebiete
besonders stark genutzt. So sind bspw. in der Ostsee der Fehmarnbelt und die
Kadetrinne stark befahren. [Bunb]
Neben den Auswirkungen von Schiffsunfällen belastet die Schifffahrt die
Meeresumwelt durch Scheucheffekte, Motorenlärm oder durch die Einschleppung
fremder Arten. Zusätzlich sind die Schadstoffemissionen belastend, bspw. durch
Motorenabgase, illegale Einleitungen oder wenn sich Giftstoffe im Wasser lösen,
die als Schutzanstriche für die Schiffsrümpfe Anwendung finden. [Bunb]
Fischerei
Global gesehen kann die Fischerei nicht als nachhaltig betrachtet werden.
Laut der Welternährungsorganisation Food and Agriculture Organization (FAO)
sind 28 % der weltweit kommerziell genutzten Fischbestände überfischt und 52 %
befinden sich an den Grenzen ihrer biologischen Kapazität. In europäischen
Gewässern befinden sich laut EU Kommission 30 % der Bestände außerhalb
”
sicherer biologischer Grenzen“ aufgrund ihrer geringen Bestandsbiomasse und
88 % gelten als überfischt. Mit dieser übermäßigen kommerziellen Fischerei kann
es in den Ökosystemen der Meere zu einer Verschiebung der Artenzusammensetzung und Nahrungsbeziehungen kommen. [Bun09, S. 6]
Seit Beginn der modernen Fischerei sind besonders große Fischarten, die an der
Spitze der Nahrungspyramide stehen, wie bspw. Thunfische, Kabeljaue und Haie,
um bis zu 90 % zurückgegangen. Mit der fortlaufenden hohen Fischereiintensität
kommt es zu einer Verschiebung der Artenzusammensetzung, die sich durch
eine Abnahme der Alters- und Größenstruktur kennzeichnet. Damit werden
viele der kommerziell übernutzten Fischbestände von Jungfischen dominiert.
Dies ist in soweit problematisch, dass größere Fische eine wesentlich höhere
Fortpflanzungskapazität besitzen. Ein entsprechend hoher Anteil großer Fische
ist damit ein Indikator für ein gesundes Ökosystem. Zudem ist dies wichtig für
20
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
den Fischbestand und das Ökosystem, damit zum einen die Widerstandsfähigkeit
gegen Überfischung oder klimatische Veränderungen erhalten bleibt und zum
anderen um eine negative genetische Selektion in Richtung einer geringeren
Maximalgröße aufzuhalten. [Bun09, S. 8]
Eine weitere negative Auswirkung der Fischerei besteht in dem Beifang. In
den Netzen verfangen sich neben den Zielfischarten auch geschützte Fischarten,
marine Säugetiere, Seevögel, Reptilien (Schildkröten) und wirbellose Organismen. Diese gehen nach dem Einholen des Netzes tot oder schwer beschädigt
über Bord. Dadurch können opportunistische Arten, wie bspw. Großmöwenpopulationen, einseitig gefördert werden und belasten somit zusätzlich das marine
Ökosystem. [Bun09, S. 10]
Der Einsatz von Grundschleppnetzen wirkt sich zerstörerisch auf den Meeresboden aus. Infolgedessen verändert sich die Artenzusammensetzung der
am Meeresboden lebenden Arten. Auch kann es zur Lebensraumzerstörung in
sensiblen Bereichen wie z. B. Riffgebieten kommen. [Bun09, S. 12]
Ein weiteres Problem stellt die illegale, unregulierte und undokumentierte
Fischerei dar. Damit ist der Fischfang ohne Fangerlaubnis, mit verbotenen
Fanggeräten, in Ausschlussgebieten oder das Nichteinhalten gesetzlicher Mindestanlandegrößen gemeint. [Bun09, S. 12]
Weitere Belastungen
Es gibt eine Reihe weiterer Belastungen auf die marinen Ökosysteme. OffshoreWindkraftanlagen verursachen, bspw. wie die Schifffahrt, Scheuchwirkungen
auf Schweinswale oder verdrängen Seevögel, da diese die Umgebung z. T. nach
der Inbetriebnahme meiden. Unterwasserlärm bzw. Unterwasserschall führt zu
einer Beeinträchtigung von Kommunikationslauten oder bedingt Verhaltensänderungen von Meerestieren. Großflächige Sand- und Kiesentnahmen verändern
stark die Besiedlungsstruktur und Artenzusammensetzung am Meeresboden.
Militärische Aktivitäten führen zu Lärmbelästigungen und Munitionsaltlasten
gefährden maritime Aktivitäten und sind somit indirekt eine Gefahr für die
Meeresumwelt. Der Flugverkehr verursacht Störungen (Lärmbelästigungen,
Stressauswirkungen, Scheucheffekte) in Abhängigkeit von der Flughöhe und den
21
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
betroffenen Seevogelarten. Weitere Belastungen stellen u. a. Pipelines, Seekabel
und Bohrinseln dar.
Diese vielen menschlichen Aktivitäten in den Meeren führen zu hohen Belastungen auf die marinen Ökosysteme. Dabei besteht ein hohes Konfliktpotenzial
zwischen konkurrierenden Nutzungen und Schutzansprüchen. Es bedarf geeigneter Planungsmethoden, die sowohl wirtschaftliche Interessen, als auch den
Meeresumweltschutz zusammenführen und darüber hinaus künftigen Generationen Raum für weitere Entwicklungen lässt. Die Abbildung 2.3 zeigt die
Nutzungen und Schutzgebiete in der deutschen Ostsee.
2.5 Ostsee
Mit einer Wasserfläche von rund 415.000 km2 und einem Volumen von ca.
20.000 km3 ist die Ostsee das größte Brackwasser der Welt. Das Einzugsgebiet
der Ostsee (siehe Abb. 2.2) umfasst 1,74 Mio. km2 und dessen Süßwasserzufuhr
beträgt jährlich ca. 470 km3 . Über die Hälfte des Einzugsgebietes ist mit Wald
bedeckt, ein Drittel entfällt auf landwirtschaftliche Anbauflächen und ein Fünftel
sind Feuchtgebiete. Für 59 % des Zuflusses in die Ostsee sorgen die zehn größten
Flüsse. [NKB12, S. 14]
Die Lage der Ostsee befindet sich in nördlichen gemäßigten Breiten. Charakteristische Jahreszeiten prägen das generelle Klima, variieren aber innerhalb
des Ostseegebietes. Es lassen sich zwei Klimazonen unterscheiden. In den mittleren und nördlichen Gebieten ist der größte Teil geprägt durch eine gemäßigte
Nadel-Mischwald-Zone. Dessen Winter sind gekennzeichnet durch lange kalte
und nasse Perioden und gehören damit zur kontinental-gemäßigten Klimazone.
Lang anhaltende Westwindlagen, die Feuchtigkeit transportieren und für eher
milde Winter sorgen, prägen große Teile des Südens und Südwestens. Damit
ist dieser Teil der Ostsee geprägt durch ozeanisches Westküstenklima. [NKB12,
S. 14]
Mit der Nordsee ist die Ostsee lediglich durch einige flache und enge Sunde
und Belte verbunden. Der Meeresboden der Ostsee ist charakterisiert durch
ausgedehnte, flache Küstengebiete und einige tiefe Becken. Zu den tiefen Becken
von Südwest nach Nordost gehören das Arkonabecken, das Bornholmbecken, das
22
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Abbildung 2.3: Sämtliche Nutzungen und Schutzgebiete in der deutschen AWZ
der Ostsee [Bun14]
23
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Danziger Tief, das Gotlandbecken mit dem Landsorttief sowie die Bootnische
See. Dabei sind die Becken jeweils durch flache Rinnen getrennt. Neben dem
Süßwassereintrag durch Niederschlag und durch die einmündenden Flüsse, ist die
Beschaffenheit des Meeresboden einer der Gründe für die starke Abnahme des
Salzgehaltes an der Oberfläche. Durch den Salzwassereintrag aus der Nordsee
liegt der Salzgehalt im Kattegat bei ca. 30 PSU (Practical Salinity Unit) und ist
damit typisch ozeanisch. In der Kieler Bucht verringert sich der Salzgehalt jedoch
auf 25 bis 20 PSU und nimmt weiter nach Ost und Nordost bis zu einem Wert
unter 2 PSU im Bottnischen und Finnischen Meerbusen ab. Der Einstrom von
salz- und sauerstoffreichem Nordseewasser findet aufgrund der geringen Dichte
des salzarmen Oberflächenwassers in der Tiefe statt. Lediglich bei bestimmten
Kombinationen von Wind- und Wasserstandsverhältnissen erfolgt der Wassereinstrom aus der Nordsee und dies auch nur in unregelmäßigen Abständen. In
den tiefen Becken der Ostsee findet sich eine permanente Halokline mit einer
typisch vertikalen Schichtung. Darunter ist eine Salzgehaltssprungschicht zu
verstehen, die durch die Unterschichtung von salzarmen Oberflächenwasser mit
salzreichem Wasser entsteht. Ein intensiver Austausch der oberen und unteren
Wassermassen wird durch die permanente Halokline verhindert. Zudem wird
zusätzlich im Sommer eine Temperaturschicht ausgebildet, die sich erst ab
dem Herbst oder Winter durch die Abkühlung und Durchmischung der oberen
Wasserschichten auflöst. Im Winter kann es in vielen Gebieten der Ostsee zu Eisbildungen kommen. Darüber hinaus kann es in den tieferen Becken zur Bildung
von Schwefelwasserstoff kommen, da am Meeresboden der gelöste Sauerstoff
verbraucht wird. Auch hier zeigt sich die Abhängigkeit der Salzwassereinströme
aus der Nordsee, durch welche lediglich das Wasser erneuert und damit der
Sauerstoffgehalt angehoben werden kann. Größe Meeresspiegelschwankungen
können kurzzeitig durch resonante Beckenschwingungen und küstennahe Windtiden hervorgerufen werden. Der Einfluss der Gezeiten kann in der Ostsee
hingegen vernachlässigt werden. [NKB12, S. 14-15]
Von der Wasserfläche entfallen 15.475 km2 auf den deutschen Teil der Ostsee.
Die deutsche AWZ nimmt davon 4.452 km2 ein, was 28,8 % entspricht. [Bun12c]
Weniger als 30 Meter beträgt die Tiefe in dem größten Teil der deutschen AWZ.
24
Kapitel 2: Marine Ökosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Lediglich Teile des Arkonabeckens im Norden von der Insel Rügen weisen eine
Tiefe von über 45 Meter auf. [NKB12, S. 15]
25
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
3 Grundlagen der
Geodatenverarbeitung
Das folgende Kapitel befasst sich mit Geodaten, definiert die Rolle eines GIS
und beschreibt die Bestandteile und Funktionsweise eines Web-GIS.
3.1 Geodaten
Geodaten sind Daten, die einen Raumbezug enthalten. Sie beschreiben einzelne
Objekte, die eine konkrete physische, geometrische oder fachlich begrenzte
Einheit der Erde darstellen. Über den Raumbezug, auch Georeferenzierung
genannt, lassen sich Geodaten miteinander verknüpfen. Durch die Verwendung
von GIS-Funktionen können neue Informationen gewonnen werden. Die Geoobjekte sind direkt durch eine Position im Raum (z. B. durch Koordinaten)
oder indirekt (z. B. durch Beziehungen) referenzierbar. Geodaten können sowohl quantitative (z. B. geometrische) als auch qualitative (z. B. thematische)
Eigenschaften ausweisen. Eine besondere Herausforderung in der klassischen
Informationsverarbeitung stellen Geodaten durch ihren hohen Erfassungsaufwand, die großen Datenmengen, die Verarbeitung nach räumlichen Kriterien
und die Komplexität der Beziehungen der Objekte zueinander dar. Als Ware
im Geodatenmarkt sind Geodaten anzusehen, die sich in Geobasisdaten und
Geofachdaten unterteilen lassen. [Bil10, S. 20, 263-264], [Bil01]
Geobasisdaten
Geobasisdaten beschreiben die Landschaft (Topographie) und die Liegenschaften der Erdoberfläche interessensneutral. Dazu zählen vor allem die Daten
26
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
der Vermessungsverwaltung, Daten zu Bezugssystemen, Grundlagennetze und
Verwaltungsgrenzen, sowie Bilddaten (z. B. Orthophotos). [Bil10, S. 264]
Geofachdaten
Geofachdaten beschreiben die erhobenen Daten verschiedener Fachdisziplinen,
die einen Raumbezug haben. Dabei handelt es sich um Fachdaten, die bspw. in
der Verwaltung von Bund und EU geführt werden oder um anwendungsspezifische Daten wie Leitungs- oder Kundendaten eines Versorgungsunternehmen.
[Bil10, S. 264-265]
3.1.1 Rasterdaten
Rasterdaten beziehen sich auf Flächen und deren geometrisches Grundelement
ist das Pixel (Bildelement). Die Pixel sind zeilen- und spaltenweise in einer
Matrix angeordnet, wobei die Elemente i. d. R. in quadratischer oder rechteckiger
Form vorliegen. Zwischen den einzelnen Bildelementen bei den Rasterdaten gibt
es keine logische Verbindung. In Form von Nachbarschaftsbeziehungen besitzt
die Rasterzellenanordnung hingegen direkt topologische Informationen. Die
Rasterdaten speichern Informationen der Pixel wie bspw. Grau- oder Farbwerte
oder Höhen. Eine logische Datenstrukturierung und ein Objektbezug liegt nur
begrenzt vor und durch die großen Datenmengen entsteht ein hoher Rechenaufwand. Hingegen sind Rasterdaten durch eine einfache Datenerfassung und
durch kurze Erfassungszeiten gekennzeichnet. [Bil10, S. 31-32]
Beispiele für Rasterdatenformate sind JPEG, GeoTIFF, PNG oder das ECW
Format.
3.1.2 Vektordaten
Raumbezogene Objekte, die auf Basis von Punkten beschrieben werden, bezeichnen Vektordaten. Die Basisdatentypen oder auch geometrische Primitive
sind Punkt, Linie und Fläche. Die graphischen Grundstrukturen sind Punkte
und Linien, wobei die Linien als Verbindung von zwei Endpunkten (Knoten)
angesehen werden können. Die Flächen (Polygone) können als geschlossene Linienzüge dargestellt werden. Somit lassen sich aus den Koordinaten von Punkten
27
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
höhere geometrische Strukturen abbilden. Mit Vektordaten können Daten logisch strukturiert werden und es ist leicht möglich ein Objektbezug herzustellen.
Durch die geringen Datenmengen wird wenig Speicherplatz benötigt und die
Rechenzeiten sind kurz. [Bil10, S. 30-31]
Verbreitete Vektordaten sind bspw. das Shapefile von ESRI, die XML-basierten Formate Geography Markup Language (GML) und Keyhole Markup
Language (KML), GeoJSON, sowie im marinen Bereich das S-57 Format.
GeoJSON
GeoJSON basiert auf JavaScript Object Notation (JSON) und erweitert
dieses um Geometrien, Objekte (engl. features) oder Objektsammlungen (engl.
feature collection). JSON ist ein schlankes, textbasiertes Datenaustauschformat,
das für Mensch und Maschine einfach lesbar ist. Dabei ist es unabhängig von
der Programmiersprache und definiert einen Rahmen für die Darstellung von
strukturierten Daten. JSON ist zum einem gekennzeichnet durch die Zuweisung
von Namen/Werte Paaren und zum anderen durch eine geordnete Liste. Es
werden die Datentypen object, array, number, string, true, false, oder null
unterstützt. [Ecm13]
Das GeoJSON Format unterstützt die Geometrietypen Point, LineString,
Polygon, MultiPoint, MultiLineString und MultiPolygon sowie Kombinationen
dieser mit einer GeometryCollection. [But08] Das Listing 3.1 zeigt ein simples
Beispiel für einen Punkt kodiert in GeoJSON.
Listing 3.1: Feature [But08], leicht modifiziert
1
{
2
" type ": " Feature " ,
" geometry ": {
" type ": " Point " ,
" coordinates ": [13.154 , 55.007]
},
" properties ": {
" name ": " FINO 2"
}
3
4
5
6
7
8
9
10
}
28
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
In dem Listing 3.2 wird eine GeoJSON kodierte FeatureCollection mit einem
LineString und einem Polygon aufgezeigt.
Listing 3.2: FeatureCollection [But08], leicht modifiziert
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
{ " type ": " FeatureCollection " ,
" features ": [
{ " type ": " Feature " ,
" geometry ": {
" type ": " LineString " ,
" coordinates ": [
[12.0 , 0.0] , [13.0 , 1.0] , [14.0 , 0.0] , [15.0 , 1.0]
]
},
" properties ": {
" prop0 ": " value0 " ,
" prop1 ": 0.0
}
},
{ " type ": " Feature " ,
" geometry ": {
" type ": " Polygon " ,
" coordinates ": [
[ [100.0 , 0.0] , [101.0 , 0.0] , [101.0 , 1.0] ,
[100.0 , 1.0] , [100.0 , 0.0] ]
]
},
" properties ": {
" prop0 ": " value0 " ,
" prop1 ": {" this ": " that "}
}
}
]
}
Die Koordinaten einer Geometrie sind beschrieben durch eine Position (Point),
einem Array von Positionen (LineString, MultiPoint) oder durch Verschachtelungen von Arrays mit Positionen (Polygons, MultiLineStrings, MultiPolygon).
Die Reihenfolge der Angabe der Koordinaten erfolgt in einem projizierten
29
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
Kordinatensystem in x, y, z (Ost, Nord, Höhe) und in einem geographischen
Koordinatensystem in Länge, Breite, Höhe. [But08]
Ein Koordinatenreferenzsystem (engl. coordinate reference system (CRS))
wird über das CRS-Objekt definiert, welches optional ist. Ist kein CRS-Objekt
angegeben, wird das CRS des Eltern-Elements angenommen, sofern dieses
vorhanden ist. Standardmäßig wird das geografische Koordinatensystem mit
dem WGS84-Datum verwendet, das auch zur Anwendung kommt, wenn kein
CRS-Objekt angegeben ist. [But08]
3.1.3 Marine Datenmodelle
Datenmodelle dienen der Vereinfachung von Sachverhalten durch eine Reduzierung von Informationen. Dies ist bspw. bei marinen Daten und deren
Darstellung von Nöten, die aufgrund ihrer Komplexität spezielle Konzepte
benötigen. Um den verschiedenen Anforderungen der Nutzergemeinschaften
von Meeresdaten gerecht zu werden, gibt es verschiedene Datenmodelle. Neben
institutionellen und industriellen marinen Datenmodellen, gibt es eine Menge
weiterer Datenmodelle, die den jeweiligen Anforderungen versuchen zu entsprechen. Zum institutionellen Bereich gehört bspw. der IHO-S-Standard der
International Hydrographic Organization (IHO). Dieser ist die Basis für die
Standard-Datenmodelle IHO-S57 und IHO-S100, die als Navigationssysteme
in der kommerziellen Schifffahrtsindustrie eingesetzt werden. Das Arc marine Datenmodell der Firma ESRI gehört z. B. zu den industriellen marinen
Datenmodellen. [Vet12, S. 749]
Da die Arbeitsfelder der Nutzergemeinschaften von marinen Daten sehr vielfältig sind, ist es vorteilhaft, wenn ein Datenmodell auswählbar ist und durch
Erweiterungen an die jeweiligen Anforderungen angepasst werden kann. Mit
einem Datenmodell, das die gängigen Datentypen für marine Anwendungen
integriert, besteht eine Basis für marine Datenmodelle. Dieses Kernmodell fungiert als Ausgangsmodell für weitere Teilmodelle. Die benthischen Habitate in
der deutschen AWZ werden bspw. durch geostatistische Verfahren klassifiziert
und kartographiert, in dem ein Kerndatenmodell um weitere Datentypen erweitert wird. Das daraus entstandene Teilmodell, oder auch Submodell, kann von
30
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
anderen Nutzern an seine spezifischen Anforderungen angepasst werden. Die
Abbildung 3.1 verdeutlicht die Hierarchie des Arc marine Datenmodells. [Vet12,
S. 749]
Abbildung 3.1: Implementierungshierarchie des Arc marine Datenmodells
[Vet12, S. 749]
Das IHO-S100 ist ein allgemeines hydrograhisches Datenmodell, das auf
gängigen GIS-Normungen der International Organization for Standardization
(ISO) basiert, die durch das Technische Komitee 211 als ISO-191xx-Serie definiert
und veröffentlicht werden.
Im weiteren Sinne stellt auch das in Kapitel 4.1 vorgestellte Modell der
kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme ein marines Datenmodell dar.
Dieses wird je nach Untersuchungsgebiet und Datenverfügbarkeit angepasst,
wie dies bspw. für den Kalifornienstrom1 und für die Ostsee durch HELCOM
geschehen ist (siehe Kapitel 4.2).
1
http://www.nceas.ucsb.edu/globalmarine/ca_current
31
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
3.2 Geo-Informationssystem
Die Verarbeitung von Geodaten erfolgt häufig mit Hilfe eines Geo-Informationssystems (GIS). Bestehend aus Hardware, Software und Daten ist ein GIS ein
rechnergestütztes System, mit dem sich raumbezogene Problemstellungen in
verschiedenen Anwendungsgebieten modellieren und bearbeiten lassen. Dafür
benötigte raumbezogene Daten/Informationen können digital erfasst und redigiert, verwaltet und reorganisiert, analysiert sowie alphanumerisch und graphisch
präsentiert werden. Ein GIS kann sowohl eine Technologie, ein Produkt oder
auch ein Vorhaben zur Bereitstellung und Behandlung von Geoinformationen
sein. [Bil10, S. 8]
Dieser Spezialfall eines Informationssystems, die der raumbezogenen Informationen, verknüpft direkt oder indirekt Informationen zu Phänomenen mit
einer Position/Gegebenheit auf der Erde. Geo-Informationssysteme sind objektbezogen ausgelegt und integrieren geometrische Primitive, graphische und
thematische sowie administrative Beschreibungen (Attribute) zu den raumbezogenen Objekten. Module zur Modellierung, Analyse und Entscheidungsfindung
sind dabei wesentliche Werkzeuge in einem GIS. [Bil10, S. 9]
Ein GIS besteht aus den vier Komponenten Erfassung, Verwaltung, Analyse
und Präsentation (EVAP). [Bil10, S. 36]
Unter der Erfassung oder auch der Eingabe wird eine Vielzahl von Methoden zur Erhebung raumbezogener Daten verstanden. Dazu gehören neben der
unmittelbaren Eingabe am Rechner Verfahren zur Erfassung von primär geometrischen Daten durch Tachymetrie, Photogrammetrie und Fernerkundung
oder die sekundäre Erfassung von bereits in verarbeiteter Form vorliegenden
Daten z. B. durch Digitalisierung oder Scannen von analogen Karten. [Bil10,
S. 38, 265]
Die Verwaltung und Modellierung der eingegebenen Daten in einem GIS
erfolgt in digitaler Form, damit interaktive Manipulationen möglich sind und
Verarbeitungsschritte vorgenommen werden können. Je nach vorhandenem
Datenvolumen und benötigten Zugriffsgeschwindigkeit wird über die jeweils
geeigneten Datentypen (Vektor-, Raster- und Sachdaten) entschieden. Geeignete
Datenmodelle sind dafür festzulegen, die in Datenbanken abgebildet werden
32
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
müssen. Die Geodatenbank mit ihrem zugehörigen Datenbankmanagementsystem (DBMS) bildet den Kern des Softwareteils zur Verwaltung von raumbezogenen Daten. Die Daten werden bezüglich ihrer Geometrie, Topologie, Thematik
(Sachdaten) und Dynamik (Zeit) geordnet und durch Metainformationen ergänzt.
[Bil10, S. 39]
Bei der Analyse von Daten sind GIS gekennzeichnet durch vielfältige Funktionalitäten, mit denen neue Informationen gewonnen werden, die als Basis
für Entscheidungsgrundlagen dienen. Die Methodik bedient sich sowohl geometrischen, logischen und relationalen Verknüpfungen von Daten als auch
statistischen Verfahren. Analysemethoden besitzen ein mathematisches Grundgerüst, wobei die Leistungsfähigkeit und die Art und Weise der Verwendung
der Methoden durch den Benutzer eine wesentliche Rolle spielt. Zudem müssen
sich die Analysemethoden in die gängigen Arbeitsläufe integrieren lassen. Die
Algorithmen in der Datenverarbeitung sind bezüglich der Geometrie, Topologie,
Thematik und der Dynamik geordnet. Die Vektorverarbeitung bedient sich
bspw. anderer Algorithmen als jener, die bei der Verarbeitung von Rasterdaten
zum Einsatz kommen. [Bil10, S. 39-40]
Die Komponente Präsentation meint die Ausgabekomponente eines GIS als
Teil der Verarbeitungskette. Dabei steht die Visualisierung der Ergebnisse
im Zusammenspiel mit der Kartographie und der Computergraphik im Vordergrund. Die Präsentation wird auch Geovisualisierung genannt und deckt
neben kartographischen Produkten verschiedene Formen wie bspw. multimediale
Darstellungen, Animationen, Virtual- und Augmented Reality ab. [Bil10, S. 40]
Einige Beispiele für GIS-Software sind ArcGIS der Firma ESRI sowie die
Open-Source Produkte QGIS, GrassGIS, uDig, GvSIG und OpenJUMP.
33
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
3.3 Web-GIS
Ein Web-GIS oder InternetGIS stellt GIS-Funktionalitäten über das World
Wide Web oder das Intranet im Webbrowser zur Verfügung. Dabei wird auf
benutzerfreundliche und gängige PC-Technik zurückgegriffen, so dass der Nutzer
ohne weitere Software plattformunabhängig und an jedem Ort Zugriff auf die
Informationen hat [KZ08].
Im Kontext der Darstellung und Verarbeitung von Geodaten über das Internet
wird auch der Begriff des Web-Mapping verwendet. Web-Mapping bezeichnet
die Erstellung, Gestaltung, Umsetzung und Bereitstellung von Internetkarten.
Mitunter werden die Begriffe Web-GIS und Web-Mapping synonym verwendet.
Dabei liegt der Schwerpunkt bei einem Web-GIS auf der Analyse und Verarbeitung von Geofachdaten, während beim Web-Mapping die Präsentation von
Daten mit einem Raumbezug im Vordergrund steht. [Neu12, S. 567]
Ein Web-GIS kennzeichnet sich dadurch aus, dass das System von jedem
internetfähigen Rechner und mobilen Client genutzt werden kann. Zudem sind
die Anforderungen an den Client gering und der Zugang zu raumbezogenen
Informationen wird wesentlich vereinfacht. Darüber hinaus entstehen nur geringe
oder gar keine Kosten für den Nutzer. Durch Standardisierungen ist ein einfacher
Datenaustausch von räumlichen Informationen über das Internet möglich. [KZ08,
S. 8-9]
Die Komponenten eines Web-GIS sind die grafische Präsentation, die Benutzeroberfläche (engl. Graphical User Interface - GUI), die Datenverarbeitung, das
Datenmanagement und die persistente Datenspeicherung. Diese Komponenten
bilden ein verteiltes System, die in einer Client-Server-Beziehung zueinander
stehen und Funktionalitäten realisieren, die die einzelnen Komponenten nicht
alleine erbringen können. [KZ08, S. 35-36]
3.3.1 Client-Server-Architektur
Die gängige Kommunikation über das Internet erfolgt über die Client-ServerArchitektur. Dabei stellt der Client, der bei einem Web-GIS meist ein Browser
ist, eine Anfrage an den Server. Die entgegengenommene Anfrage wird vom
Server bearbeitet und das Ergebnis an den Client gesendet. Die Anwendungen
34
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
und Daten, die der Server bereithält, werden vom Client dargestellt. Ein Server
ist dabei in der Lage, gleichzeitig mit mehreren Clients zu kommunizieren.
[KZ08]
Die Abbildung 3.2 zeigt einen gängigen Ablauf der Kommunikation zwischen
Client und Server samt Datenbankabfrage, dargestellt in Form eines UMLSequenzdiagrammes.
Client
Webserver
Datenbank
request
request
response
response
Abbildung 3.2: UML-Sequenzdiagramm Client-Server-Architektur
3.3.2 Serverseitig (Webserver und Kartenserver)
Der Server nimmt eingehende Anfragen entgegen, arbeitet diese ab und sendet
das Ergebnis zurück an den jeweiligen Client. In einem Web-GIS dient der
Server z. T. dem Vorhalten der Clientsoftware, die bspw. in Form von HTML
und JavaScript an den Client übertragen wird. Neben der Auslieferung von
Dokumenten dient der Server auch als Schnittstelle zum Zugriff auf Datenbanksysteme. Dabei kommen serverseitige Skriptsprachen wie bspw. PHP Hypertext
Prozessor (PHP) oder Active Server Pages (ASP) zum Einsatz. Verbreitete
Webserver sind u. a. Apache, nginx oder der IIS (Internet Information Services).
[KZ08, S. 38, 155-156]
Neben dem Webserver ist ein Kartenserver ein häufiger Bestandteil einer WebGIS-Anwendung. Ein Kartenserver stellt Geoinformationen zur Visualisierung
oder Verarbeitungsdienste für Geodaten bereit. Beispiele für Kartenserver sind
der MapServer (ehemals UMN-MapServer), GeoServer, Deegree oder ArcIMS
35
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
(Internet Mapping Server). Diese bieten verschiedene standardisierte Webdienste
des Open Geospatial Consortium (OGC) zum Austausch von Geodaten an.
Ein Web Map Service (WMS) beschreibt eine Schnittstelle, über die georeferenzierter Karten bereit gestellt werden können. Der WMS definiert drei
Operationen. Mit GetCapabilities-Anfragen werden Metadaten eines Dienstes
angefordert, die dessen Inhalte und akzeptierte Anfrage-Parameter beschreiben, wie bspw. Informationen zu verfügbaren Layern, Projektionssysteme und
Koordinatenausschnitt. [Mit08, S. 240], [KZ08, S. 179]
Das Listing 3.3 zeigt einen GetCapabilities-Request am Beispiel des Continental Shelf Information System (CONTIS) vom Bundesamt für Seeschifffahrt
und Hydrographie (BSH).
Listing 3.3: WMS GetCapabilities-Request
http: // gdisrv.bsh.de / arcgis / services / CONTIS / Administration /
MapServer / WMSServer ? request = getCapabilities & service = wms &
version =1.3.0
Als Antwort auf eine GetCapabilities-Anfrage wird ein eXtensible Markup
Language (XML)-Dokument zurückgeliefert, dass auszugsweise in dem Listing
3.4 abgebildet wird.
Listing 3.4: Auszug eines WMS GetCapabilities-Dokumentes
...
< Service >
< Name > OGC:WMS </ Name >
< Title > BSH WMS CONTIS Administration </ Title >
...
< Layer queryable ="1" >
< Name >7 </ Name >
< Title > Boundaries </ Title >
...
<CRS > EPSG:4326 </ CRS >
< BoundingBox CRS =" EPSG:4326 " minx ="41.261960" miny =" -14.063040"
maxx ="66.045660" maxy ="30.278020"/ >
...
</ Layer >
...
36
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
Mit den Informationen aus dem GetCapabilities-Dokument lassen sich GetMapRequests ableiten. Die GetMap-Operation liefert dynamisch erzeuge Karten in
Form eines Bildes. Die Tabelle 3.1 zeigt die benötigten WMS-Parameter für eine
GetMap-Anfrage. Weitere optionale Parameter sind bspw. TRANSPARENT,
Tabelle 3.1: Benötigte WMS-Parameter eines GetMap-Requests [Mit08, S. 239240], leicht modifiziert
Parameter
Beschreibung
SERVICE=WMS
Art des Dienstes
REQUEST=GetMap
Karte anfordern
VERSION=1.3.0
Angabe der WMS-Version, die verwendet werden
soll
SRS=EPSG:4326
Projektion des Kartenbildes über Angabe eines
EPSG-Codes
FORMAT=image/jpeg Ausgabeformat
LAYERS=roads,cities
Layernamen, die über eine kommaseparierte Liste
angegeben werden
WIDTH=800
Breite des Kartenbildes in Pixel
HEIGHT=600
Höhe des Kartenbildes in Pixel
BBOX=10,0,50,40
Bounding Box-Koordinaten (links, unten, rechts,
oben) in der Einheit des Referenzsystems
STYLE=
Falls Styles unterstützt werden, können die Layer
in unterschiedlicher Darstellung angefordert werden. Ohne Angabe wird der Default-Style verwendet.
BGCOLOR, oder EXCEPTIONS, mit denen die grafische Darstellung angepasst
werden kann bzw. das Format von Fehlermeldungen definiert wird. Das Listing
3.5 zeigt wie ein Kartenaufruf über einen GetMap-Request realisiert wird.
Listing 3.5: WMS GetMap-Request
http: // gdisrv.bsh.de / arcgis / services / CONTIS / Administration /
MapServer / WMSServer ? request = getMap & service = wms & version =1.3.0&
layers =7& crs = EPSG:4326 & bbox =53.5 ,9.2 ,55.5 ,15& styles =& format =
image / png & width =600& height =300
37
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
Der WMS GetMap-Request liefert als Antwort ein Kartenbild in Abhängigkeit
der gewählten Parameter. In Abbildung 3.3 ist das Ergebnis zu sehen, welches
die Grenzen aus dem Kartendienst CONTIS des BSH darstellt.
Abbildung 3.3: Ergebnis eines WMS GetMap-Request
Die GetFeatureInfo-Operation ist im Gegensatz zu den ersten beiden Operationen optional bei einem WMS. D. h. der Service muss diese Operation nicht
implementieren. Mit GetFeatureInfo können Sachinformationen zu einzelnen
Geometrien einer Karte angefragt werden. [Mit08, S. 239], [KZ08, S. 179]
Weitere verbreitete OGC-Webdienste sind z. B. der Web Feature Service
(WFS), Web Coverage Service (WCS), Web Processing Service (WPS), Styled
Layer Descriptor (SLD) oder GML.
Diese raumbezogenen Webdienste basieren auf Geodaten oder anderen Geodiensten, die häufig und in zunehmenden Maße in Geodatenbanken gespeichert
sind bzw. durch diese berechnet werden. [Bri13, S. 5]
3.3.3 Geodatenbanken
Geodatenbanken sind räumliche Datenbanksysteme. Der Raumbezug wird in
einem Datenbanksystem (DBS) über eine Erweiterung hergestellt. Ein DBS
regelt die Datenverwaltung für eine effiziente, widerspruchsfreie und dauerhafte Speicherung von großen Datenmengen. Benötigte Teilmengen werden in
verschiedenen, bedarfsgerechten Darstellungsformen für Nutzer und Software
bereitgestellt. Ein DBS besteht aus einem DBMS und den zu verwaltenden
38
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
Daten, die in der Datenbank abgelegt sind. Das DBMS organisiert intern die
strukturierte Speicherung der Daten und überwacht alle lesenden und schreibenden Datenbankzugriffe. Für die Abfrage und Verwaltung der Daten wird
eine Datenbanksprache durch das DBS zur Verfügung gestellt. [Bil10, S. 6]
Sind Datenbanken aus Tabellen bzw. Relationen aufgebaut, werden diese
als relationale Datenbanken bezeichnet. Jede Spalte steht für ein Attribut
und speichert die verschiedenen Eigenschaften der Datensätze (Attributwerte).
Datensätze liegen in Form von Zeilen bzw. Tupeln vor. Die Tupel der einzelnen
Attribute können über Schlüssel (engl. key) miteinander in Beziehung gesetzt
werden. [Bri13, S. 11]
Eine Erweiterung der relationalen Datenbanken um objektorientierte Konzepte stellen die objektrelationalen Datenbanken dar. In objektrelationalen
Datenbanken können eigene Datentypen definiert werden und Methoden zu den
Datentypen oder Funktionen zur Bearbeitung der Attribute ergänzt werden.
[Bri13, S. 20]
Räumliche Datenbanksysteme werden auch als Geodatenbanksysteme (engl.
Spatial Database Systems) bezeichnet. Ihnen unterliegt die Aufgabe der Speicherung von Geodaten und Geoobjekten sowie der Bearbeitung von räumlichen
Anfragen. Geometrische und topologische Datentypen müssen von Geodatenbanksystemen angeboten werden, wie bspw. für Punkte (Knoten), Linienzüge
(Kanten), Polygone und Mengen von Polygonen (Maschen). Zudem müssen
Methoden zum Ausführen geometrischer und topologischer Funktionen bereitstehen. Exemplarisch sei die Berechnung des Schnittes zweier Flächen, die
Längenbestimmung eines Streckenzuges oder das Prüfen des Enthaltenseins
innerhalb von Flächen genannt. Eine weitere Anforderung an Geodatenbanksysteme besteht in der Aufteilung von Anfragen. Dabei wird eine Anfrage auf
eine oder eine Folge von räumlichen Basisanfragen zurückgeführt, sofern die
Anfragebedingung eine oder mehrere Operationen beinhaltet, die einen Raumbezug besitzen. Zum Beispiel bestimmt die Rechteckanfrage (Clipping) alle
Geoobjekte, die ein gegebenes Anfragerechteck schneiden. Nicht zuletzt müssen
die geometrischen und topologischen Datentypen und Funktionen anerkannte
Standards einhalten, so dass sie außerhalb von Geodatenbanksystemen ohne
Probleme genutzt werden können. [Bil10, S. 435]
39
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
Gängige Geodatenbanken bzw. Datenbanksysteme mit räumlichen Erweiterungen sind nach T. BRINKHOFF (2008) bspw. DB 2 (DB 2 Spatial Datablade und
Geodetic Datablade), SQL Server und Oracle Spatial. Auf Open-Source-Seite
ist dies neben MySQL vor allem PostgreSQL mit PostGIS.
Die objektrelationale Datenbank PostgreSQL erhält mit PostGIS die Unterstützung für räumliche Objekte. PostGIS implementiert die Geometrietypen
der räumlichen Funktionen des OGC-Standards Simple Features for SQL und
die ISO-Norm SQL/MM Spatial (ISO/IEC 13249-3:2006). Mit der PostGISErweiterung kann der PostgreSQL-Server als räumliches Datenbank-Backend in
einem GIS oder Web-GIS eingesetzt werden. [Mit08, S. 312], [OH11, S. 14]
Bei einer Datenbankabfrage verarbeitet der Server die Anfrage (Request)
und übermittelt das Ergebnis an den Client. Somit werden die Anfragen direkt
auf dem Server berechnet und der Client wird entlastet. PostGIS nutzt diesen
Vorteil und stellt auf dem Server verschiedene GIS-Funktionen bereit. [Mit08,
S. 314]
3.3.4 Clientseitig
Neben Flash sind besonders JavaScript-Clients für Web-GIS-Anwendungen
weitverbreitet. Flash-basierte Anwendungen setzen ein installiertes Plug-In
voraus, damit die Anwendungen funktionieren können. Hingegen JavaScript in
den gängigen Browsern standardmäßig zur Verfügung steht. JavaScript dient
auf dem Client besonders der Interaktion um dynamische Web-Anwendungen
zu ermöglichen. Unter Verwendung von Asynchronous JavaScript and XML
(AJAX) ist es dem Client möglich im Hintergrund Anfragen an den Server
zu stellen. Die vom Server zurückkommende Antwort kann in die bestehende
Webseite integriert werden, ohne dass diese neu geladen werden muss. Dadurch
können Bandbreite und Ladezeiten gespart werden. Zudem ist diese Technologie
besonders für Web-GIS-Clients von Vorteil, die bei jedem Aufruf erst aufwendig
erzeugt werden müssen. [KZ08, S. 233]
Eine der bekanntesten JavaScript-Kartenbibliotheken ist Google Maps. Daneben gibt es eine Vielzahl an Clients, die Karten- und GIS-Funktionen zur
Verfügung stellen, sowie auf AJAX basieren. Bspw. gehören dazu die ArcGIS
40
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
API for JavaScript von ESRI, Leaflet, OpenLayers oder die auf OpenLayers
basierenden Bibliotheken GeoExt und der Heron Mapping Client.
Neben den reinen JavaScript basierten Web-GIS-Anwendungen gibt es auch
hybride Ansätze, die neben JavaScript als Benutzeroberfläche auch auf serverseitige Programmmodule zugreifen. Dazu zählen bspw. ka-Map und Mapbender.
[Mit08, S. 273]
41
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
4 Analyse der kumulativen
Belastungen auf marine Ökosysteme
Das folgende Kapitel analysiert bestehende Modelle der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme. Hauptgegenstand ist dabei das globale Modell nach
Halpern et al., das auch die Grundlage für den Baltic Sea Pressure Index (BSPI)
und den Baltic Sea Impact Index (BSII) darstellt. Die beiden Ostsee-Indizes
stammen von HELCOM und beinhalten und beschreiben den Großteil der verwendeten Daten in dieser Arbeit. Darüber hinaus hat das Modell nach Halpern
et al. auch u. a. Anwendung für den Kalifornienstrom1 und für das Mittelmeer2
gefunden. Im Weiteren behandelt das Kapitel anthropogene Belastungen auf
die marinen Ökosysteme der Ostsee und beschreibt die Software-Anforderungen
an das Web-GIS.
4.1 Globales Modell nach Halpern et al.
Das Ziel des hier vorgestellten Modells ist es, die durch Menschen verursachten
globalen Auswirkungen auf die Ökosysteme der Meere und Ozeane zu bestimmen
und zu visualisieren. Dazu werden die Methodik der Klassifizierung für die
Belastungen und Ökosysteme, das Berechnungsmodell und die Ergebnisse des
Modells vorgestellt.
1
2
http://www.nceas.ucsb.edu/globalmarine/ca_current
http://www.nceas.ucsb.edu/globalmarine/mediterranean
42
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
4.1.1 Bewertung und Klassifizierung der Verwundbarkeit der
globalen marinen Ökosysteme durch anthropogene
Belastungen
Nahezu alle marinen Ökosysteme werden durch menschliche Aktivitäten beeinflusst. Die Vielzahl von unterschiedlichen Bedrohungen erschwert das Management und den Schutz der marinen Ökosysteme. Die Auswirkungen auf
die Ökosysteme können variieren und hängen von verschiedenen Faktoren wie
Ausdehnung, Lage und Geologie ab. Kenntnisse über die unterschiedlichen
Reaktionen von Ökosystemen auf Belastungen und welche Gefahren die größten
Auswirkungen darstellen, ist Teil für die Bewertung von kumulativen Belastungen. Zudem ist es wichtig zu wissen, wie die Unterschiede in verschiedenen
Maßstäben am besten zu lokalisieren sind. Eine Quantifizierung der genannten
Unterschiede erlaubt es, diese basierend auf der Schwere der Auswirkungen zu
klassifizieren. [Hal07, S. 2]
Die Methodik des Modells nach Halpern et al. untersucht das Ausmaß der anthropogenen Bedrohungen auf einzelne Arten bis hin zum gesamten Ökosystem.
Es wurden sämtliche marine Ökosystemtypen und potenzielle Bedrohungen
integriert, als auch ein Maß an Sicherheit für die Belastungsklassifikation berücksichtigt. Zudem wurden die Experten-Meinungen und veröffentlichten Studien
transparent gehalten und die Ergebnisse für eine Weiterverwendung und einfache
Modifizierung aufbereitet. Zweck des Modells ist es, herauszufinden welche die
wichtigsten und aktuellen Bedrohungen innerhalb und zwischen Ökosystemen
sind. Zudem soll mithilfe des Modells herausgefunden werden, welche Ökosysteme besonders durch menschliche Aktivitäten bedroht sind und welche
Faktoren Unterschiede in der Anfälligkeit von Ökosystemen verursachen. [Hal07,
S. 2]
Es wurden 23 verschiedene Ökosysteme identifiziert und 20 Kategorien an
Belastungen auf marine Ökosysteme, die auf bis dahin veröffentlichten Listen
basierten. Die Bedrohungen lassen sich z. T. differenzieren, wodurch sich 18
weitere Unterkategorien ergeben. Zu den Ökosystemen zählen bspw. Strände,
Mangroven, Korallenriffe, Seegraswiesen, Seetangwälder, Felsenriffe, Eis, weicher
und fester Schelf, Oberflächenwasser und Tiefenwasser. An Bedrohungen wurden
43
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
z. B. der Süßwasser- und Sedimenteintrag mit den Unterteilungen Zunahme
und Abnahme, die Entwicklung der Küstengebiete, Aquakulturen, Fischerei
mit mehreren Unterteilungen, Klimawandel und invasive Arten identifiziert.
Der Grund für die Unterteilung beim Fischfang sind bspw. die unterschiedlichen Auswirkungen der verschiedenen Arten des Fischfanges auf das marine
Ökosystem in Hinblick auf die Zerstörung des Meeresbodens, den Beifang oder
ob es sich um einen illegalen, für den Aquarium-Handel bestimmten Fischfang
oder um Sportfischerei handelt. Ebenso wird der Eintrag von Süßwasser und
Nährstoffen jeweils aufgesplittet, da dies anthropogen bedingt erhöht als auch
verringert werden kann, z. B. durch den Bau von Dämmen oder Kanälen. [Hal07,
S. 3] Es wurden jedoch nicht alle Bedrohungen in das Modell integriert, da die
Daten keine ausreichende globale Datenabdeckung besaßen. Dazu gehören u. a.
schädliche Algenblüten, Hypoxie, Meeresbergbau, Offshore-Entwicklung und
Ökotourismus. [Hal08b, S. 1]
In wie weit die Auswirkungen einer Bedrohung auf eine Spezies oder ein
Ökosystem besteht, wird durch die Anfälligkeit des Ökosystems zu dieser Bedrohung bestimmt. Die Verletzbarkeit berücksichtigt die räumliche Ausdehnung,
die Häufigkeit und die funktionelle Auswirkung von jeder Bedrohung in jedem
marinen Ökosystem (von einer Art bis hin zum gesamten Ökosystem). Der Widerstand des Ökosystems bezieht sich auf die Störung durch die Belastungen und
die Widerstandsfähigkeit definiert die Wiederherstellungszeit des Ökosystems
auf den Zeitpunkt vor der jeweiligen Belastung. Diese genannten Faktoren dienen als Grundlage für die Bestimmung der Gewichtungen durch die befragten
Experten. Die Tabelle 4.1 gibt einen Überblick über das Bewertungsverfahren
für das Ausmaß der Verletzbarkeit. [Hal07, S. 3]
Tabelle 4.1: Rangsystem für das Ausmaß der Verletzbarkeit der Ökosysteme
durch anthropogene Belastungen [Hal07, S. 6], leicht modifiziert
Veletzbarkeitsmaß
Räumliche Ausdehnung
Kategorie
Rang
keine Belastung
0
<1
1
1 – 10
2
(km2 )
44
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Rangsystem für das Ausmaß der Verletzbarkeit der Ökosysteme durch anthropogene Belastungen [Hal07, S. 6] (fortgesetzt)
Veletzbarkeitsmaß
Häufigkeit
Funktionelle Auswirkungen
Widerstandsfähigkeit
Wiederherstellungszeit (Jahre)
Sicherheit
Kategorie
Rang
10 – 100
3
100 – 1,000
4
1,000 – 10,000
5
> 10, 000
6
nie
0
selten
1
gelegentlich
2
jährlich oder regelmäßig
3
persistent
4
keine Belastung
0
Art (eine oder mehrere)
1
eine Trophie
2
mehrere Trophien
3
gesamte Artengemeinschaft
4
keine Belastung
0
hoch
1
mittel
2
gering
3
keine Belastung
0
<1
1
1 – 10
2
10 – 100
3
> 100
4
keine
0
gering
1
mittel
2
hoch
3
sehr hoch
4
45
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Es konnten die Umfrageergebnisse von 135 Experten aus 19 Ländern zu den 23
Ökosystemen verwendet werden. Für zehn Ökosysteme hingegen gab es weniger
als fünf vollständige Umfragen, weswegen weitere Literaturrecherchen integriert
wurden. Nichtsdestotrotz blieben 14,5 % der Verletzbarkeits-Rankings für die
Belastungs-Ökosystem-Kombinationen ohne Wert. Aus den vorhandenen Werten
wurde ein Gesamtmittelwert gebildet, um einen einzelnen Rang (Gewichtung)
zu erhalten, der die Belastung auf ein einzelnes Ökosystem widerspiegelt. [Hal07,
S. 7]
Als Ergebnis der Umfrage sind der Anstieg der Meerestemperatur, der zerstörerische Grundfischfang, die Entwicklung des Küstenraumes, die punktuelle und
nicht punktuelle organische Belastung, die Erhöhung des Sedimenteintrages, der
Sauerstoffmangel und der direkte menschliche Eingriff die größten Belastungen.
Die geringsten Auswirkungen auf marine Ökosysteme sind der Handel mit
Aquariumfischen, der Rohstoffabbau am Meeresboden und der Ozonschwund.
Nichtsdestotrotz können auch diese schwere Schäden verursachen. Bei den
Ökosystemen sind fester Schelf, Felsenriffe, Oberflächenwasser und felsige Gezeitenzonen am stärksten gefährdet. Die Ökosysteme der Tiefsee (hydrothermale
Schlote, Tiefseeberge und Tiefenwasser) wurden zumeist als gering belastet
eingestuft. Hingegen der Großteil der Ökosysteme als hoch belastet eingestuft
wurde, da diese durch viele Belastungen, insbesondere durch die vielfältigen
Formen des Fischfanges, bedroht sind. [Hal07, S. 9]
4.1.2 Modell und Ergebnisse
Das Modell für die kumulativen Auswirkungen der anthropogenen Belastungen
auf marine Ökosysteme beinhaltet Datenlayer zu 17 verschiedenen Belastungen
und 20 Ökosystemen. Das Ergebnis des prognostizierten kumulativen Einflusses
IC stellt die Gleichung 4.1 dar. Angewendet wurden die Berechnungen auf einem
Gitter mit 1 km2 - Zellen für die Ozeane.
IC =
m
n Di ∗ Ej ∗ μ i,j
i=1 j=1
46
(4.1)
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Di ist der Logarithmus-transformierte und normalisierte Wert (Skala 0 bis 1)
einer anthropogenen Ursache an der Stelle i. Die An- oder Abwesenheit des
Ökosystems j (entweder 1 oder 0) wird mit Ej definiert. Und u i,j stellt die
Gewichtung der Belastung durch anthropogene Ursachen i und Ökosysteme j
mit n = 17 und m = 20 dar. [Hal08a, S. 3]
Die globalen Auswikungen einer Belastung ID zeigt die Gleichung 4.2. Die
Summe aller Belastungen auf ein bestimmtes Ökosystem IE wird durch die
Gleichung 4.3 definiert. [Hal08a, S. 3]
ID =
n
Di ∗ Ej ∗ μ i,j
(4.2)
Di ∗ Ej ∗ μ i,j
(4.3)
i=1
IE =
m
j=1
Die gewichteten Kombinationen von Belastungen und Ökosystemen bilden in der
Summe das Ergebnis der kumulativen Belastungen. Eine grafische Darstellung
des Modells zeigt die Abbildung 4.1.
Im Ergebnis des globalen Modells liegen die prognostizierten kumulativen
Belastungen IC im Bereich von 0,01 bis 90,1. Der Bereich wurde in sechs
Kategorien eingeteilt. Diese Kategorien der anthropogenen Belastungen auf
marine Ökosysteme reichen von sehr geringer Belastung (IC < 1, 4) bis zu sehr
hoher Belastung (IC > 15, 5). Die Tabelle 4.2 listet die Kategorien mit den
jeweiligen kumulativen Belastungswerten und dem prozentualen Anteil an den
Weltmeeren auf. [Hal08a, S. 3]
Mit dem Modell zeigt sich, dass keine Gebiete unberührt von anthropogenen
Aktivitäten sind. Über ein Drittel (41 %) der Weltmeere sind stark betroffen
von mehreren Auswirkungen (IC > 8, 5). Nur ein Bruchteil (0, 5 %) der marinen
Ökosysteme werden als sehr stark belastet kategorisiert (IC > 15, 5), jedoch
decken diese eine relativ große Fläche (ca. 2,2 Millionen km2 ) ab. In Gebieten
des Kontinentalschelfs und -hangs finden sich am häufigsten sehr hohe Belastungen, da an diesen Stellen sowohl Land-basierte, als auch Ozean-basierte
anthropogene Belastungen auftreten. Zu den Gebieten mit hohen Belastungen
47
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Abbildung 4.1: Flussdiagramm des Modellierungsansatzes für die Berechnung
der kumulativen Belastungen der menschlichen Aktivitäten auf
die marinen Ökosysteme [Hal08b, S. 25]
Tabelle 4.2: Klassifikation und Wertebereich der kumulativen Belastungen und
Anteil der Meeresgewässer [Hal08b, S. 44], leicht modifiziert
Zustand des Meeres % degraded
IC
Zellenanzahl
% der
(∼ km2 ) Meere
no impact
0
0
0
very low impact
< 10
0,00 - 1,42
15.300.901
3,7
low impact
10 - 30
1,42 - 4,95
101.942.172
24,5
medium impact
30 - 50
4,95 - 8,47
130.429.789
31,3
medium high impact
50 - 70
8,47 - 12,00
159.117.800
38,2
high impact
70 - 90
12,00 - 15,52
7.514.421
1,8
very high impact
> 90
15,53 - 90,07
2.240.935
0,5
gehören bspw. die Nord- und Norwegische See, das Ost- und Südchinesische
Meer, der Persische Golf und die Beringsee. In Regionen die saisonal oder ständig
vom Eis bedeckt sind und damit die anthropogenen Aktivitäten eingeschränkt
48
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
werden, befindet sich die Mehrheit der sehr gering belasteten Ökosysteme. Dies
sind 3, 7 % der Ozeane. Der Klimawandel und das damit einhergehende Abschmelzen des Polareises wird die kumulativen Belastungen in den arktischen
Regionen kontinuierlich erhöhen. Zudem beinhaltet das Modell keine Daten zur
Luftverschmutzung oder zu illegalen, nicht regulierten und nicht gemeldeten
Fischfängen, die die Belastungen in den arktischen Regionen ebenso vergrößern.
[Hal08a, S. 3-4]
Anthropogene Belastungen die im Zusammenhang mit dem globalen Klimawandel stehen, sind sehr weitverbreitet. Damit sind diese ein wichtiger
Bestandteil der Berechnungen der kumulativen Belastungen, besonders für die
Offshore-Ökosysteme. Auch der Fischfang ist global verbreitet, hat jedoch durch
seine ungleichmäßigere Verteilung einen geringeren Einfluss auf den IC . [Hal08a,
S. 4]
Die Abbildung 4.2 zeigt das globale Modell für die kumulativen Belastungen
auf marine Ökosysteme nach Halpern et al.
Abbildung 4.2: Anthropogene Einflüsse auf marine Ökosysteme [Nat]
49
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
4.2 Baltic Sea Pressure Index und Baltic Sea Impact
Index
Das HELCOM HOLAS (Holistic assessment) Projekt ist eine erste ganzheitliche
Bestimmung des Status der marinen Umwelt in der Ostsee. Ziel des Projektes
ist neben der Bestimmung des Umweltstatus auch die Bestimmung der anthropogenen Einflüsse. Zwei Indizes wurden dazu entwickelt. Der BSPI stellt eine
räumliche Repräsentation der anthropogenen Einflüsse auf die Ostsee dar. Ohne
den Einfluss auf das marine Ökosystem in Betracht zu ziehen, stellt der BSPI
lediglich die Summe der Belastungen dar. Das Ziel der HELCOM Arbeit ist
jedoch die Beurteilung von menschlichen Einflüssen auf die marine Umwelt.
Diesem Ansatz dient der BSII. Basierend auf der oben beschriebenen Halpern
et al. Methode beinhaltet der BSII auch biologische Eigenschaften zu der marinen Umwelt. Dies ist unerlässlich um die negativen Effekte der anthropogenen
Einflüsse auf ein Meeresgebiet verstehen zu können.
4.2.1 Belastungen in BSPI und BSII
Die von HELCOM verwendeten Daten innerhalb der o. g. Indizes basieren auf
dem in Kapitel 4.1 beschriebenen Ansatz von Halpern et al. Es wurden 42
anthropogene Belastungen auf die Ostsee durch HELCOM identifiziert. Diese
lassen sich nach dem Marine Strategy Framework Directive (MSFD) zu 18
übergeordneten Belastungen klassifizieren, die in Bezug zu den menschlichen
Aktivitäten Auswirkungen auf die marine Umwelt zeigen. Das MSFD der EU
verpflichtet die Mitgliedsstaaten Strategien zu entwickeln, die sicherstellen,
dass der Zustand der marinen Umwelt sich nicht verschlechtert. Einige der
HELCOM HOLAS Datenlayer wurden innerhalb der MSFD-Klassifizierung
mehrfach verwendet, sodass diese 52 mal Anwendung finden (vgl. [HEL10b,
S. 14-15]). Auf Basis der Datenverfügbarkeit, Datenqualität und Relevanz auf
das marine Ökosystem wurden die Belastungen gewählt. Die Datenverfügbarkeit
umfasst beinahe vollständig die gesamte Ostsee. Die Qualität der Daten variiert
hingegen innerhalb der einzelnen Regionen und Datenlayern. Wie bei dem
Halpern-Ansatz wurden die Daten auf einen Wertebereich von null bis eins
50
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
normalisiert. Ist eine Belastung innerhalb einer Zelle vorhanden, gilt diese
Belastung für die gesamte Zelle. Das entstandene Gitternetz besteht aus 1383
Zellen mit einer Zellengröße von 20 km2 . [HEL10a, S. 1-2]
Im folgenden werden die von HELCOM verwendeten Belastungen und deren
Definitionen vorgestellt. Die Daten beziehen sich überwiegend auf den Zeitraum
von 2003 bis 2007 (vgl. [HEL10a], [HEL10b]).
Entnahme oder Zuführung verschiedener Stoffe und Arten von und
in das Meer
Es wurden verschiedene Belastungen identifiziert, die durch die Entnahme
oder Zuführung von Stoffen oder Arten sich negativ auf die marine Umwelt
auswirken. Die Belastung wird durch die Menge des entnommenen/zugeführten
Materials/Arten in Tonnen definiert. Dazu gehören Disposal of dredged material,
Dredging, Commercial bottom-trawling fishery, Commercial surface and midwater fishery, Commercial gillnet fishery und Commercial coastal and stationary
fishery.
Windturbinen als Indikator für Unterwasserlärm
Für die Datensätze Wind farms, bridges and oil platforms under construction
und Operational wind farms wurde die Anzahl der Windturbinen als Belastung
festgelegt. Die Turbinen verursachen Lärm und wirken sich somit störend auf
die marine Umwelt aus.
Menschliche Bauten und Bauwerke
Die von Menschen geschaffenen Bauten und Bauwerke im oder Rande der
Meere haben verschiedene Belastungen auf die marine Umwelt. Dazu gehören
bspw. Veränderungen des Salzgehaltes, Unterwasserlärm und Auswirkungen
auf den Meeresboden. Da nicht eindeutig definiert werden kann, wie stark sich
diese Belastungen auswirken oder aufgrund von mangelnden Daten, wurde die
Belastung jeweils durch die An- oder Abwesenheit der Bauten definiert. Die
folgenden Datensätze wurden von HELCOM innerhalb der beiden genannten
Indizes verwendet. Dies sind Cables and pipelines, which are under construction,
Bridges and coastal dams, Operational oil platforms und Coastal wastewater
treatment plants.
51
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Häfen
Häfen (engl. Harbours) beinhalten Wellenbrecher und andere Bauten, die
Auswirkungen auf den Meeresboden haben und darüber hinaus kommt es
in Häfen zu Ölverschmutzungen und Einleitungen anderer Substanzen. Als
Belastungswert wird das Jahresgesamtfrachtvolumen der Häfen in Tonnen
definiert. Sind keine Daten zum Frachtumsatz vorhanden, wurden 10 000 Tonnen
festgelegt.
Küstenschutzbauten und Badestellen
Bei den Datensätzen Coastal defence structures und Bathing sites, beaches and
beach replenishment wurde die Gesamtlänge bzw. Gesamtanzahl pro Zelle als
Belastung definiert. Überschneidungen mit dem jeweils anderen Datensatz wurden entfernt. Zu den Auswirkungen zählen die Reduzierung von Überflutungen,
natürlichen Erosionen sowie der Wellendynamik im Küstenbereich.
Einleitungen über das Wasser
Die Einleitungen verschiedener Stoffe über das Wasser erfolgt zumeist über
Flüsse in das Meer. Dabei kann es sich um eine diffuse Zufuhr (z. B. Landwirtschaft) oder um eine punktuelle Zufuhr (z. B. Industrie, Kommune) handeln.
Bei diesen Datensätzen handelt es sich um Riverine input of organic matter,
Waterborne inputs of heavy metals (jeweils einzeln für Blei, Kadmium, Quecksilber, Zink und Nickel), Waterborne inputs of nitrogen und Waterborne inputs of
phosphorus. Schwermetalle können sich in der Nahrungskette akkumulieren und
somit marine Lebensformen gefährden bzw. vergiften. Von der Flussmündung
bis zum offenen Meer wurde für die Datensätze ein langsam abnehmender
Gradient erstellt. Innerhalb der Zellen wurde ein Mittelwert des in dieser Zelle
vorkommenden Gradienten gebildet, der als Belastungswert verwendet wurde.
Abfluss belasteter Abwasser
Die Belastungen der folgenden Datensätze sind charakterisiert durch den
durchschnittlichen Abfluss von Abwässern. Dazu gehören Nuclear power plants,
Coastal wastewater treatment plants, Coastal industry, oil terminals, oil platforms and refineries, Discharges of radioactive substances und Aquaculture.
52
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Auswirkungen sind bspw. Veränderungen im Wärmehaushalt der Gewässer oder
die Verursachung von mikrobiellen Krankheitserregern.
Verkehrsintensität auf dem Wasser als Belastungsindikator
Die relative Verkehrsintensität dient als Belastungswert für die Datensätze
Coastal shipping, Coastal and offshore shipping und Passenger ships outside 12 nm. Neben dem Unterwasserlärm hat der Schiffsverkehr auch weitere
Auswirkungen auf die marine Umwelt. Dazu gehören die Küstenerosion und
die Sedimentauflockerung am Meeresboden, sowie das Ablassen von Abwasser
innerhalb der AWZ.
Bevölkerungsdichte
Die Bevölkerungsdichte ist die Basis als Belastungswert für die Datensätze
Recreational boating and sports und Population density. Die Sport- und Freizeitschifffahrt verursacht Unterwasserlärm und deren Belastung wird geschätzt
in Relation zur Bevölkerungsdichte. Dies basiert auf der Annahme, dass die
menschlichen Aktivitäten höher sind, je größer die Bevölkerungsdichte am
Wasser ist. Zudem wird eine Beziehung zwischen Bevölkerungsdichte und dem
Ablassen von Abwässer als Annahme getroffen, die eine erhöhte Verschmutzung
durch synthetische Stoffe zur Folge hat.
Atmosphärische Belastungen
Die marine Umwelt wird nicht nur durch Schadstoffe über die Wasserzufuhr
belastet, sondern auch durch Schadstoffe, die in die Atmosphäre entlassen
werden. Zu diesen Belastungen gehören Atmospheric deposition of dioxins, Atmospheric deposition of metals (jeweils einzeln Blei, Kadmium und Quecksilber)
und Atmospheric deposition of nitrogen. Die Schadstoffe sammeln sich in den Organismen, akkumulieren sich bis hin zu einer hohen Toxizität und gefährden die
Nahrungskette. Über den atmosphärischen Ausfall gelangen die Schadstoffe in
das Meereswasser. Als Belastungswert wurde die durchschnittliche Ablagerung
der Schadstoffe festgelegt.
53
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Jagd
Die mittlere Anzahl der gejagten Seevögel, Seehunde und Robben über fünf
Jahre dient als Belastungswert für die beiden Datensätze Hunting of seabirds
und Hunting of seals.
Öl und andere Gefahrenstoffe
Zum einen wurde der Datensatz Polluting ship accidents als Belastung identifiziert, da sich die Freisetzung von Öl oder anderen gefährlichen Stoffen sehr
stark auf die marine Umwelt auswirken. Die Größe der Verschmutzung dient
als Belastungswert, wobei die Anzahl der Verschmutzungen über den Zeitraum
von 2004 bis 2007 summiert wurden. Der Datensatz Oil slicks and spills basiert
auf illegalen Öleinleitungen in das Meer und wurde summiert für den Zeitraum
von 2003 bis 2007.
4.2.2 Ökosysteme in BSII
Innerhalb der Arbeiten von HELCOM an dem BSII wurden 14 Ökosysteme identifiziert. Dabei handelt es sich um marine Arten, Biotope und Biotopkomplexe
die im Sinne des Datenmodells als Ökosysteme bezeichnet werden.
Harbour porpoise und seals
Dazu gehören die Datensätze der marinen Säugetiere Harbour porpoise und
seals. Die marinen Säugetiere sind ein wichtiger Bestandteil der marinen Nahrungskette. Zudem sind die Auswirkungen der anthropogenen Belastungen auf
diese Tiere relativ gut bekannt. Bei dem erstgenannten Datensatz handelt es sich
um den Schweinswal und der zweite Datensatz umfasst den gemeinen Seehund
und um die Ringel- und Kegelrobbe. [HEL10b, S. 44]
54
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Seabird wintering grounds
In der Ostsee gibt es einige relativ flache Gebiete, die bevorzugte Habitate
für Seevögel im Winter darstellen. Da diese sich auf dem offenen Meer befinden,
beschreibt dieser Datensatz relativ gut anthropogene Belastungen in pelagischen
Gewässern. [HEL10b, S. 43]
Spawning and nursery areas of cod
Der Dorsch ist der wichtigste große Raubfisch in der Ostsee. Damit nimmt der
Dorsch eine besondere Rolle für das Gleichgewicht im Nahrungsnetz der Ostsee
ein. Der Fisch laicht pelagisch in Wasserschichten von 12 PSU Salzgehalt und
dessen Jungfische wandern in flache Gebiete, um dort nach Futter zu suchen.
[HEL10b, S. 45]
Photic water und Non-photic water
Die beiden Datensätze sehen eine Unterscheidung der Wassersäule in euphotische und aphotische Zone vor. Unter der euphotischen Zone ist der Bereich zu verstehen, in dem genügend Licht einfällt, damit die Photosynthese
stattfinden kann. [Sto] Als Grenze zwischen beiden Zonen wurde ein Prozent
Lichtdurchlässigkeit festgelegt. [HEL10b, S. 41]
Zostera meadows und Mussel beds
Es sind nur wenige Datensätze zu benthischen Biotopen vorhanden, die das
gesamte Ostseegebiet abdecken. Der Datensatz der Seegraswiesen (engl. Zostera
meadows) basiert auf dem World Atlas of Sea grasses (Green and Short 2003)
und wurde durch diverse nationale Daten der Ostseeanrainer erweitert. Die
Miesmuschelbänke (engl. Mussel beds) repräsentieren den Zeitraum von 2000
bis 2007. [HEL10b, S. 42-43]
Benthic biotope complexes
Die benthischen Biotopkomplexe basieren auf dem BALANCE Projekt. Mit
der Kombination von Sedimentdaten, Lichtdurchlässigkeit und Salzgehalt wurden 60 Habitate identifiziert. Der Benthal wird unterteilt in fünf Sedimentklassen
nach Al-Hamdani & Reker (2007). Dies sind felsiger Untergrund, Hartböden
(inklusive ungleichmäßige harte Oberflächen, grober Sand und Felsbrocken),
55
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
feiner bis grober Sand (z. T. mit Kies), feste Lehme (mitunter bedeckt durch
eine dünne Schicht aus Sand oder Kies) und Schlamm. [HEL10b, S. 40]
Innerhalb der Arbeit von HELCOM HOLAS an dem BSII wurde die Anzahl
der Biotope aus praktischen Gründen reduziert. Es wurden weniger Lebensräume
im Vergleich zum BALANCE Projekt verwendet. Die vollständige Integration
der Daten aus dem BALANCE Projekt hätte weitere 60 Ökosystem-Datenlayer
zur Folge. Für die entsprechend umfangreiche Beurteilung der Gewichtungen
wurden einige Änderungen vorgenommen. Die Salinität wurde nicht einbezogen
und für den Benthal wurden felsiger Untergrund und Hartböden, sowie Lehme
und Schlamm zusammengefügt. Es bleiben damit drei Sedimentklassen für den
Benthos über. [HEL10a, S. 28]
In Kombination der Lichtdurchlässigkeit mit den drei verbleibenden Sedimentklassen sind sechs benthische Biotopkomplexe für den BSII entstanden.
Diese sind Photic sand, Non-photic sand, Photic mud and clay, Non-photic mud
and clay, Photic hard bottom und Non-photic hard bottom. [HEL10a, S. 28]
4.2.3 Ergebnisse der Indizes
Die Gewichtungen wurden, wie bei der Methode nach Halpern et al. (siehe
Kapitel 4.1.1), durch eine Expertenumfrage ermittelt (vgl. [HEL10a, S. 31-33],
[HEL10b, S. 52-55]).
Der BSII (siehe Abbildung 4.3) und der BSPI (siehe Abbildung 4.4) zeigen
ähnliche Ergebnisse. Geringe Werte treten im Bottnischen Meerbusen auf und
im Küstenbereich sind die Index-Werte größer als in Offshore-Gebieten. Zudem
zeigen die Indizes unmittelbar den Einfluss der Offshore-Schifffahrt (Fahrrouten)
und der Fischerei (Rechtecke) in der zentralen Ostsee und in der Bornholmsee.
[HEL10b, S. 46]
Besonders in der Beltsee und im Kattegat zeigt der BSII höhere Index-Werte
als der BSPI, da an diesen Orten die Anzahl der Ökosysteme besonders hoch
ist. Diese Tatsache spiegelt sich auch in einem Großteil der Küstengebiete im
Vergleich zu den Offshore-Gebieten wider. Die Dänische, Schwedische, Estnische
und Südfinnische Küste, sowie die Kieler und Mecklenburger Bucht und die
Bottnische See weisen im BSII höhere Index-Werte auf. Im Vergleich zum BSPI,
56
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Abbildung 4.3: Baltic Sea Impact Index [HEL10b, S. 46]
weist der BSII geringere Werte in der Danziger Bucht und den südöstlichen
Regionen, durch die niedrigere Anzahl von Ökosystemen an diesen Stellen,
auf. Die Integration der Ökosysteme und Gewichtungen in dem BSII, führt zu
detaillierteren Unterscheidungen bei den Index-Werten. [HEL10b, S. 47]
57
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Abbildung 4.4: Baltic Sea Pressure Index [HEL10b, S. 47]
Im Ergebnis zeigt der BSPI, wie sich die anthropogenen Belastungen auf die
Ostsee verteilen und stellt eine Methode dar, wenn keine Daten über Ökosysteme vorhanden sind. Um zu ermitteln, inwieweit sich die Belastungen auf die
Ökosysteme auswirken und wie anfällig die Ökosysteme reagieren, bedarf es der
58
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Integration der Ökosysteme und Gewichtungen, damit nicht die Gefahr besteht
die Auswirkungen der anthropogenen Belastungen zu unterschätzen. [HEL10b,
S. 47]
Unabhängig der Indizes, ist der limitierende Faktor für die Beurteilung die
Verfügbarkeit und Genauigkeit der zugrunde liegenden Daten. Auch wenn die
Indizes nicht exakt die realen Auswirkungen aufzeigen, verdeutlichen diese die
menschlichen Einflüsse auf die marine Umwelt. [HEL10b, S. 49]
59
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
4.3 Ostsee
Ein natürliches Problem stellt die geographische Lage der Ostsee dar. Diese
ist fast ausschließlich von Land umgeben und lediglich über die Meerengen
kleiner und großer Belt und dem Öresund mit der Nordsee verbunden. Der
Salzwasseraustausch kommt in der Ostsee größtenteils durch sogenannte Salzwassereinbrüche (SWE) zustande. Diese SWE kommen fast ausschließlich in der
kalten Jahreszeit vor. Während mäßige Ereignisse zwischen September und März
vorkommen, wurden starke SWE bisher zwischen November und Januar beobachtet. Diese belebenden Salzwasseraustauschvorgänge hängen wesentlich von
der in der kalten Jahreszeit verstärkten atmosphärischen Dynamik ab [Hup10,
S. 62] Nur extreme SWE erreichen eine Dichte, die es ermöglichen bis in grundnahe Schichten der zentralen Ostsee vorzudringen. Damit kommt es zu einer
Erhöhung des Salz- und Sauerstoffgehaltes und zur Umschichtung des Wassers
in der Ostsee, womit die Lebensbedingungen für die am und im Meeresgrund
lebende Flora und Fauna verbessert werden. Somit tragen die SWE besonders
in den tieferen Gewässern zu einer Wiederbesiedlung des Meeresbodens nach
längeren sauerstoffarmen oder sauerstofflosen Perioden bei. [Fei06]
Darüber hinaus ist die Ostsee einer Vielzahl anthropogener Aktivitäten
ausgesetzt, wie bspw. der Fischerei, dem Schiffs- und Bootsverkehr, Fahrrinnenvertiefung, Verlegung von Pipelines und Kabeln, Offshore-Installationen,
Sedimentabbau und chemischen Belastungen. [NKB12]
Nach dem globalen Modell der kumulativen Belastungen nach Halpern et al.,
erreicht die Ostsee im Mittel je Zelle (1 km x 1 km) einen Wert von 9, 1. Das
entspricht einer mittelhohen Belastung. Der geringste Wert für die Ostsee liegt
bei 0, 4 und der höchste Wert bei 68, 2. [Hal08b, S. 38]
Die kumulativen Belastungen in der deutschen AWZ der Ostsee werden nach
dem globalen Modell größtenteils mit einem geringen Einfluss (IC mit 1,4 bis
4,95) klassifiziert. Die AWZ im Fehmarnbelt unterliegt einem mittleren Einfluss
(IC mit 4,95 bis 8,47). Einige kleinere Gebiete der deutschen AWZ sind durch
einen mittelhohen Einfluss (IC mit 8,47 bis 12) bis zu einem hohen Einfluss (IC
mit 12 bis 15,52) gekennzeichnet, wie z. B. zwischen Rügen und dem südlichen
60
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme
Schweden und im Adlergrund. Sehr geringe Belastungen sind in der deutschen
AWZ der Ostsee nicht zu finden (vgl. [HEL10b, S. 46], [Nat]).
Im Gegensatz zum BSII zeigt das globale Modell in dem Großteil der Küstengebiete geringe Belastungen und in der zentralen Ostsee und im Bottnischen
Meerbusen z. T. hohe Belastungen. An dieser Stelle zeigt sich, wie sehr das
zugrunde liegende Modell von den Daten abhängt. Gemeinsamkeiten zeigen sich
vor allem in der Kieler, Lübecker und Danziger Bucht mit sehr hohen IndexWerten sowie mit hohen Werten rund um Bornholm (vgl. [HEL10b, S. 46],
[Nat]).
61
Kapitel 5: Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
5 Analyse der Systemanforderungen
und Entwurf
Das Kapitel beschreibt die Anforderungen an das zu entwickelnde Web-GIS.
Zunächst werden in einer Bedarfsanalyse die funktionalen und technischen
Anforderungen an das System beschrieben. Weiterhin wird der Systementwurf
und die Systemarchitektur vorgestellt. Abschließend erfolgt eine Darstellung
des Datenbankentwurfs.
5.1 Bedarfsanalyse
5.1.1 Funktionale Anforderungen
Die funktionalen Anforderungen an das System werden im folgenden näher
beschrieben und sind in der Abbildung 5.1 in Form eines Anwendungsfall
Diagramms zusammengefasst.
Darstellung der Geodaten
Zu den Standardaufgaben eines Web-GIS gehören neben der Visualisierung
von Geoinformationen auch Interaktionen, die es dem Nutzer ermöglichen, den
Kartenausschnitt nach eigenen Wünschen anzupassen. Es soll daher möglich
sein, den Kartenausschnitt zu verkleinern, zu vergrößern und die Karte zu
verschieben.
Veränderung der Gewichtung
Um die kumulativen Belastungen auf marine Ökosysteme nicht ausschließlich
zu visualisieren, sondern auch zu verändern, bedarf es einer Eingabemaske, die
durch den Benutzer geändert werden kann. Die Eingabemaske in Form einer
62
Kapitel 5: Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
Navigieren
Zoomen
kumulative
Belastungen darstellen
Gewichtung
verändern
Gewichtung
speichern
Nutzer
Belastung
hinzufügen
Belastung
entfernen
Ökosystem
hinzufügen
Ökosystem
entfernen
Abbildung 5.1: Anwendungsfalldiagramm
Tabelle stellt in den Zeilen die Belastungen und in den Spalten die Ökosysteme
dar. In den einzelnen Zellen der Tabelle können die Gewichtungen modifiziert
werden. Um Änderungen durch den Nutzer bei einem erneuten Aufruf der Seite
zur Verfügung zu stellen, sollten diese nach Möglichkeit gespeichert werden.
63
Kapitel 5: Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
Auswahl der Belastungen und Ökosysteme
Die ähnlichen, jedoch nicht identischen Ansätze für Klassifizierungen von
Belastungen und Ökosystemen (BSII, BSPI und MSFD) und vor allem die
abweichende Datenverfügbarkeit erfordern ein dynamisches System für eine
Beurteilung der kumulativen Belastungen auf das marine Ökosystem Ostsee. Es
soll dem Nutzer möglich sein, die Auswahl von Belastungen und Ökosystemen
einzeln entweder zu aktivieren oder zu deaktivieren.
Möglichkeit des Uploads weiterer Datensätze
Dem Nutzer soll es außer der bisher genannten Funktionen auch möglich sein,
eigene Datensätze dem System hinzuzufügen.
Für den Upload wird ein Programm benötigt, dass vom Nutzer hochgeladene Geodaten auslesen und in die Datenbank schreiben kann. Das Programm
shp2pgsql, das mit der Installation der PostgreSQL-Datenbank installiert wird,
kann Shapedaten in die Datenbank schreiben, beschränkt sich jedoch auf das
Shapeformat. Die Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) kann verschiedene Geodaten von einem in ein anderes Format konvertieren. Zudem ist es
Open-Source lizenziert und für die gängigen Betriebssysteme verfügbar. Das
Programm ogr2ogr von GDAL ist somit als ein Werkzeug für den Datenupload geeignet. Dieses kann Daten nach PostgreSQL/PostGIS schreiben und
verschiedene Vektordaten einlesen.
5.1.2 Technische Anforderungen
Die Anwendung soll über das Internet zugänglich und frei von zusätzlich zu
installierender Software anwendbar sein. Nach Möglichkeit sollen nur OpenSource lizenzierte Komponenten eingesetzt werden.
JavaScript ist in allen gängigen Browsern implementiert und standardmäßig
in den gegenwärtig aktuellen Versionen aktiviert. Damit werden keine BrowserPlugins oder weitere Software benötigt.
64
Kapitel 5: Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
5.2 Systementwurf und Systemarchitektur
Ein Systementwurf, der den geschilderten Anforderungen gerecht wird, zeigt
die Abbildung 5.2. Zu sehen ist eine Drei-Schichten-Architektur für das Web-
Abbildung 5.2: Systemarchitektur des Web-GIS
GIS. Der Client ist ein Browser, auf dem die grafische Nutzeroberfläche zu
sehen ist. Die Kommunikation mit dem Server erfolgt über das Internet. Als
Webserver kommt der Apache zum Einsatz und als serverseitige Skriptsprache
dient PHP. Ebenso auf der Serverseite werden sämtliche externe Daten wie bspw.
die JavaScript-Bibliotheken Leaflet und jQuery, Stylesheets und dazugehörige
Grafiken vorgehalten. Um neue Datensätze in das System integrieren zu können,
muss auf der Clientseite auf lokal gespeicherte Daten zugegriffen werden können.
Damit diese neuen Daten auf dem Server verarbeitet werden können, ist es
notwendig, dass auf das Programm ogr2ogr von GDAL zugegriffen werden kann.
Dies hat den Vorteil, dass gängige Geodatenformate verarbeitet werden können,
ohne dass umfangreiche Datenverarbeitungsschritte in das System integriert
werden müssen. Denn ogr2ogr kann auf PostgreSQL/PostGIS-Datenbanken
zugreifen. Die Datenbank ist das zentrale Element des Systems, da an dieser
Stelle sämtliche Geodaten und zugehörige Sachdaten gespeichert sind.
65
Kapitel 5: Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
5.3 Datenbankentwurf
Um die Daten des Portals zu verwalten und dauerhaft zu speichern, wird eine
Datenbank benötigt.
In der Datenbank sollen zum einen die Nutzer und zum anderen die Ökosysteme
und Belastungen sowie deren Gewichtung gespeichert werden.
Für die Nutzer wird eine Tabelle benötigt, die den Benutzernamen speichert.
Das Speichern von Informationen wie Benutzername ist keine direkte Anforderung an das System. Dies wird jedoch vorgenommen um die Basis für ein
eventuelles Nutzermanagement zu schaffen, dass ggf. im weiteren Verlauf einer
Entwicklung integriert werden könnte.
Um die Belastungen und Ökosysteme verwalten zu können, werden jeweils zwei
Tabellen angelegt. In der ersten Tabelle werden der Name und der Kurzname,
sowie ein Status hinterlegt. Mit Hilfe der Status-Spalte können bestimmte
Datensätze für den Nutzer des Web-GIS unsichtbar gesetzt werden. Die zweite
Tabelle enthält für jede Geometrie Angaben darüber, ob diese ein Ökosystem
bzw. eine Belastung enthalten.
Für die Speicherung der Gewichtung ist eine weitere Tabelle erforderlich.
Für jede Gewichtung müssen das Ökosystem, die Belastung und der Nutzer
eingegeben werden.
Das Datenbankmodell ist in der Abb. 5.3 dargestellt.
Datenformat
Als Datenformat eignet sich das auf JSON basierende GeoJSON. JSON ist
ein geeignetes Datenaustauschformat, da es ein schlankes Datenformat besitzt
und von nahezu allen Programmiersprachen unterstützt wird.
GeoJSON wird neben diversen Client-Bibliotheken auch von PostGIS unterstützt und stellt dadurch ein geeignetes Datenaustauschformat für Vektordaten in Web-GIS Anwendungen dar.
66
Kapitel 5: Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
Abbildung 5.3: Datenbankmodell
67
Kapitel 6: Datenverarbeitung
6 Datenverarbeitung
Dieses Kapitel beschreibt die verwendeten Geodaten für das Web-GIS, deren
Herkunft und Aufbereitung für die spätere Verwendung.
6.1 Vorbetrachtung
Die verwendeten Daten stammen allesamt vom HELCOM Map and Data
Service1 . Dabei handelt es sich um die Geodaten, die sowohl im BSPI als auch
im BSII Anwendung gefunden haben. Für das gesamte Ostsee-Gebiet liegen die
in Kapitel 4.2.1 und 4.2.2 beschriebenen Daten im Vektor- und Rasterformat
vor. Die Daten sind in Lambert-Azimuthal Equal Area projiziert und liegen im
Shape- oder TIFF-Format vor.
Die Daten stammen sowohl von HELCOM selbst, als auch von dessen Vertragspartner und weiteren Quellen wie bspw. der EU oder der EUA.
6.2 Verwendete Daten
Daten zu dem Belastungen und Ökosystemen innerhalb der Ostsee liegen zum
großen Teil als Shape-Dateien vor. In wenigen Fällen jedoch sind keine Daten
vorhanden. Im Fall der Belastungen wurde für diese entsprechenden Datensätze
jeweils auf den BSII zurückgegriffen. Der BSII wurde nicht vollständig verwendet,
um ein detaillierteres Gitternetz als das des BSII (20 km2 Zellen) zu ermöglichen.
Aus einigen Punktdaten wurden durch HELCOM Flächendaten bestimmt, wie
bspw. bei dem Eintrag an organischen Material durch Flüsse in die Ostsee, da
keine ausreichende Datenmenge vorhanden war. Die aus den Punkten ermittelte
Fläche wurde durch eine Dichtefunktion mithilfe des ArcGIS Spatial Analyst
1
http://maps.helcom.fi/website/mapservice/index.html
68
Kapitel 6: Datenverarbeitung
bestimmt. Jedoch liegen diese Flächendaten nicht vor und es gibt ebenso keine
weiteren Angaben zu den Dichtefunktionen, weshalb in den Fällen ebenso
jeweils auf den BSII zurück gegriffen wurde. Einige weitere Datensätze wurden
entfernt, da die vorhandenen Daten nicht den Raum der deutschen AWZ der
Ostsee abdecken. Die Tabelle 6.1 gibt dazu einen Überblick der verwendeten
Belastungen und enthält dazu Informationen zu den Datenquellen von HELCOM,
sowie den Zeitraum, den die Daten abdecken, welcher sich fast ausschließlich
auf die Jahre 2003 bis 2007 beschränkt. In Tabelle 6.2 sind die verwendeten
Ökosysteme aufgelistet.
6.2.1 Verwendete Datenlayer der Belastungen
Im Folgenden werden die verwendeten anthropogenen Belastungen nach HELCOM und deren räumliche Abdeckung der deutschen AWZ der Ostsee beschrieben. Wie die Belastungen jeweils per Datenlayer genau definiert sind, ist in
Kapitel 4.2.1 beschrieben.
Daten zu Windparks, Brücken und Ölplattformen im Bau befindlich liegen
innerhalb der AWZ und für den Zeitraum von 2003 bis 2007 vor. Dies trifft
jedoch nur auf Windparks zu, Brücken und Ölplattformen sind in dieser Zeit
nicht in Bau befindlich [HEL10b, S. 17].
Die Tabelle 6.1 listet die verwendeten anthropogenen Belastungen auf. Decken
die vorliegenden Geodaten nicht die deutsche AWZ der Ostsee ab, jedoch das
Gitter des BSPI, wird der durch HELCOM definierte Index verwendet. Finden
die Belastungen mehrfach Anwendung, so sind in Klammern die Nummern der
Belastungen angegeben (vgl. Anhang Tabelle A.4).
Tabelle 6.1: Anthropogene Belastungen [HEL10b, S. 16-36]
Datenlayer
Zeitraum Datenaufzeichnung
Disposal of dredged spoils/BSPI
2005 - 2007
Wind farms, bridges, oil platforms under construction (2, 2003 - 2007
17)
Riverine runoff of organic matter/BSPI (7, 43)
69
2003 - 2006
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Anthropogene Belastungen [HEL10b, S. 16-36]
Datenlayer
Zeitraum Datenaufzeichnung
Dredging (8, 12, 13)
2003 - 2007
Commercial bottom-trawling fishery (11, 50)
2007
Coastal and offshore shipping/BSPI
2008
Atmospheric deposition of dioxins
2005 - 2007
Polluting ship accidents
2004 - 2007
Oil slicks and spills
2003 - 2007
Waterborne load of cadmium/BSPI
2003 - 2006
Waterborne load of lead/BSPI
2003 - 2006
Waterborne load of mercury/BSPI
2003 - 2006
Riverine load of nickel/BSPI
2003 - 2006
Riverine load of zinc/BSPI
2003 - 2006
Atmospheric deposition of cadmium
2005 - 2007
Atmospheric deposition of lead
2005 - 2007
Atmospheric deposition of mercury
2005 - 2007
Discharges of radioactive substances/BSPI
2003 - 2007
Atmospheric deposition of nitrogen/BSPI
2003 - 2006
Waterborne discharges of nitrogen/BSPI
2003 - 2006
Waterborne discharges of phosphorus/BSPI
2003 - 2006
Passenger ships outside 12 nm/BSPI
2008
Hunting of birds
2003 - 2007
Commercial surface and mid-water fishery
2007
Commercial gillnet fishery
2007
Commercial trap and pot fishery
2007
Für die Belastung Bathing sites, beaches and beach replenishment liegt ein
Objekt in der AWZ. Jedoch sagt die Attributtabelle aus, das es sich dabei um
den Neuklostersee in der Kommune Neukloster in Mecklenburg-Vorpommern
handelt. Zudem ist das Objekt als unzureichende Stichprobe klassifiziert und
70
Kapitel 6: Datenverarbeitung
daher wird der Datensatz nicht in die verwendeten Belastungen innerhalb der
AWZ mit aufgenommen.
Die Belastung cables and pipelines under contruction enthält nur ein Objekt
in der AWZ, dass jedoch nicht im Bau befindlich war in dem Zeitraum von 2003
bis 2007. Als Konsequenz wird diese Belastung nicht verwendet.
Weitere Belastungen wurden ebenso nicht mit in die verwendeten Daten
übernommen, da diese weder die deutsche AWZ der Ostsee oder den Zeitraum
von 2003 bis 2007 ab.
6.2.2 Verwendete Datenlayer der Ökosysteme
Von den Daten die die biologischen Ökosystemkomponenten repräsentieren,
deckt der Datensatz zu Kegelrobben, Ringelrobben und Seehunden nicht die
deutsche AWZ der Ostsee ab. Laut HELCOM hingegen ist die Verbreitung der
drei Arten für den Großteil der Ostsee gegeben und deckt nördlich und westlich
von der Insel Rügen die gesamte deutsche AWZ ab (vgl. [HEL10b, S. 44]). Für
die Verbreitung der Schweinswale (Phocoena phocoena) sind Daten vorhanden.
Diese decken größtenteils die AWZ ab, jedoch nicht komplett wie dies nach
HELCOM der Fall ist (vgl. [HEL10b, S. 44]). Datensätze zum Kabeljau (Gadus
morhua) liegen ebenso vor. Die Daten über Seegraswiesen (Zostera spp.) liefern
nur Vorkommnisse im Küstenmeer, nicht jedoch in der deutschen AWZ der
Ostsee (vgl. [NKB12, S. 121]). Zudem gibt es keine Daten zur unmittelbaren
Verbreitung von Muschelbänken, sondern nur indirekt über vereinzelte Datensätze zu gefährlichen Stoffen in Muscheln. Konkret jeweils ein Vorkommen
in der Kadetrinne und im Adlergrund. Hingeben laut HELCOM und weiterer
Literatur (vgl. [NKB12, S. 155]) die Muschelverbreitung in der deutschen AWZ
der Ostsee deutlich größer ist (siehe Abb. 6.1). Daten zur Ausdehnung von
Überwinterungsgebieten von Seevögeln liegen vor und decken einen Teil der
deutschen AWZ der Ostsee ab. Die Datensätze über die verschiedenden Arten
und benthischen Biotope sind relativ unvollständig. An dieser Stelle bedarf
es der Integration weiterer Beobachtungen und Datensätze für eine genauere
Beurteilung der anthropogenen Belastungen auf marine Ökosysteme, da durch
eine zu geringe Anzahl an Ökosystemen der Impact unterbewertet wird.
71
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Abbildung 6.1: Vorkommen von Mytilus ssp. in der Ostsee [HEL10b, S. 43]
Für die von HELCOM ausgearbeiteten Daten zu den Ökosystemkomponenten
der Wassersäule und der benthischen Biotopkomplexe liegen für die gesamte
Ostsee vor. Bei der Wassersäule wird unterschieden in euphotisch und aphotisch,
wobei die Grenze definiert wird, wenn maximal ein Prozent des Lichtes den
Meeresboden erreicht.
72
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Die in Kapitel 4.2.2 beschriebenen sechs Biotopkomplexe decken zusammen
die gesamte Ostsee ab. Auch in der deutschen AWZ der Ostsee ist jeder dieser
Biotopkomplexe vorhanden.
In der Summe ergeben sich 12 Ökosysteme, für die Daten innerhalb der
deutschen AWZ der Ostsee vorhanden sind. Die Tabelle 6.2 zeigt die verwendeten
Ökosystemdaten und den Zeitraum der Datenaufzeichnung.
Tabelle 6.2: Ökosystemkomponenten [HEL10b, S. 37,40-47]
Datenlayer
Zeitraum Datenerfassung
Harbour porpoise
1963 - 2009
Species
Seabird wintering grounds
2007
data
Spawning and nursery areas of cod
1994
Water
Photic water
March, October from
Non-photic water
column
2000 - 2008
Mussel beds
2000 - 2007
Benthic
biotopes
Photic sand
Non-photic sand
Benthic
Photic mud and clay
2007
biotope
Non-photic mud and clay
complexes
Photic hard bottom
Non-photic hard bottom
6.2.3 Zusammenfassung der verwendeten Daten
Aus den von HELCOM erarbeiteten Daten bleiben 32 Belastungen und 12
Ökosysteme für die deutsche AWZ der Ostsee übrig. Die sich daraus ergebende Matrix beinhaltet 384 Gewichtungen zwischen den Belastungen und
Ökosystemen. Die Gewichtungen μ für die kumulativen Belastungen nach der
Gleichung 4.1 sind vom BSII übernommen (vgl. [HEL10b, S. 54-55]).
73
Kapitel 6: Datenverarbeitung
6.3 Verarbeitung
Im Folgenden wird der Ablauf für die Datenverarbeitung vorgestellt. In der
Abbildung 6.2 ist ein stark vereinfachter schematischer Ablauf der Datenverarbeitung zu sehen. Die einzelnen Schritte werden im Folgenden beschrieben
und beinhalten z. T. einen umfangreicheren Ablauf wie bspw. setEcosystem und
setDriver. Die mit Stern gekennzeichneten Arbeitsschritte sind optional oder
können ebenso in einer anderen Reihenfolge ausgeführt werden. Dabei wird
Python in der Version 2.6.5 als Programmiersprache verwendet und ArcGIS
Desktop 10 (unter Verwendung der ArcInfo-Lizenz) kommt mit dem Site-Paket
ArcPy zum Einsatz. Mittels ArcPy wird ein Skript erstellt, welches auf ein
Gitter die Belastungen und Ökosysteme schreibt. Es werden im Folgenden die
einzelnen Schritte der Datenverarbeitung beschrieben.
Vor der Datenverarbeitung ist darauf zu achten, dass ggf. die Umgebungsvariablen, wie der Workspace und das Ausgabekoordinatensystem gesetzt sind.
Letzteres wird für den marinen Raum als WGS84 definiert.
createGrid
Input: outputFile, lowerleft, orientation, noRows, noCols, upperright
Output: outputFile
Mit der Funktion createGrid wird ein regelmäßiges Gitter erstellt, welches
ein Rechteck aus Polygonen bestehend beschreibt und das Zielgebiet abdeckt.
Dabei wird innerhalb von ArcPy auf die Funktion CreateFishnet management
zurückgegriffen. Als Eingabe werden, neben dem Ausgabe-Shapefile, Angaben
der Ausdehnung (untere linke Ecke und obere rechte Ecke), der Orientierung
(Basis ist die untere linke Ecke) und die Anzahl der Zeilen und Spalten erwartet.
Das erstellte Gitter dient als Basis, auf welche die Belastungen und Ökosysteme
geschrieben werden. Falls ein solches Gitter schon besteht, kann auch dieses für
die weitere Verarbeitung verwendet werden. Dabei ist jedoch sicher zu stellen,
das es sich ausschließlich um ein Gitter bestehend aus Polygonen handelt.
74
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Abbildung 6.2: Vereinfachte schematische Darstellung für den Ablauf der
Datenverarbeitung
clip
Input: inputFile, inputClip, outputFile
Output: outputFile
Das Gitter wird anschließend mittels Clipping auf das Zielgebiet begrenzt.
Dadurch ergibt sich eine geringere Rechenzeit für die folgenden Berechnungen,
75
Kapitel 6: Datenverarbeitung
da weniger Features auf das Gitter geschrieben werden müssen. Beispielhaft
sei der Punkt-in-Polygon-Test an dieser Stelle genannt. Punkte die außerhalb
des kleinsten umschließenden Rechtecks des Polygons liegen, werden für weitere
Berechnungen ausgeschlossen und verringern auf diese Weise die Rechenzeit.
Nichtsdestotrotz kann das Clipping auch als letzter Arbeitsschritt erfolgen, falls
bspw. das Unterschungsgebiet für spätere Untersuchungen größerer gewählt
wird. Für diesen Fall bedarf es sonst einer erneuten Ausführung der folgenden
Arbeitsschritte. Das Clipping verwendet Clip analysis von ArcPy und erwartet
als Eingabe das Gitternetz, die Region auf welche das Gitter zu begrenzen ist
wird und die Ausgabedatei.
Darauffolgend sind die weiteren Daten für die Verarbeitung ggf. vorzubereiten.
Bei Bedarf sind die Daten zu transformieren und Daten zusammenzufügen, die
jeweils eine Belastung oder ein Ökosystem definieren.
toWGS84
Input: inputFile, outputFile, outCS, transformMethod
Output: outputFile
Die Transformation verwendet von ArcPy Project management und erwartet die
Eingabe- und Ausgabe-Features, das Ausgabekoordinatensystem und die Transformationsmethode. Die beiden letzt-genannten werden auf WGS84 und für die
von HELCOM vorliegenden Daten auf ETRS 1989 To WGS 1984 eingestellt.
mergeData
Input: outputFile, *inputs, field mappings
Output: outputFile
Das Zusammenfügen von mehreren Daten ist notwendig, wenn mehrere Dateien
die Verbreitung einer Belastung oder eines Ökosystems beschreiben. Bspw.
liegen mehrere Dateien zur Verbreitung von Muscheln und in ihnen vorkommende chemische Substanzen vor. Dabei beinhalten die Daten Vorkommen an
verschiedenen Orten, die zusammengefügt werden. Merge management ist die
76
Kapitel 6: Datenverarbeitung
von ArcPy verwendete Funktion. Der Ausgabe-Datensatz und die zusammenzufügenden Daten werden als Eingabe erwartet. Optional können weitere Feldzuordnungen angegeben werden. Da innerhalb der Datenverarbeitung lediglich
Ökosystemdaten zusammengeführt werden, bedarf es keiner Feldzuordnungen,
da die Ökosysteme durch ihre An- oder Abwesenheit an einer Stelle definiert
sind und nur dies für die weitere Verarbeitung von Interesse ist.
addFields
Input: outputFile, field, fieldType
Output: outputFile
Bevor die Belastungs- und Ökosystemdaten auf das Gitternetz geschrieben
werden können, müssen entsprechende Felder angelegt werden. Dazu stellt
ArcPy die Funktion AddField management bereit, die neben der EingabeTabelle, auf die das Feld hinzugefügt wird, den Spaltenname und dessen Typ
erwartet. Für die Ökosysteme wird der Spaltentyp als SHORT definiert (0 oder
1) und für die Belastungen wird DOUBLE gesetzt (0 bis 1).
setEcosystem
Input: outputFile, outputField, inputFile, where
Output: outputFile
Die marinen Ökosysteme sind durch ihre An- oder Abwesenheit an dem jeweiligen Untersuchungsort definiert. Tritt ein Ökosystem an einer Stelle auf, wird die
gesamte Gitterzelle auf eins gesetzt. Für das Schreiben eines Ökosystems wird
als Eingabe das Gitternetz, die Ausgabespalte, der Feature-Layer und optional eine where-Klausel benötigt. Ist eine where-Klausel gesetzt, wird zunächst
der Eingabe-Layer über SelectLayerByAttribute management nach Attributen
ausgewählt. Aus der Selektierung wird ein neuer Layer mit Hilfe der Funktion MakeFeatureLayer management erstellt. Der erstellte Layer ist die Basis
für die lagebezogene Auswahl des Ökosystems. Dies wird realisiert über die
Funktion SelectLayerByLocation management von ArcPy. Für die räumliche
77
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Beziehung wird die Standardeinstellung INTERSECT verwendet. Wenn keine
where-Klausel gesetzt ist, wird direkt das Ausgabegitter mit dem EingabeFeature-Layer geschnitten. Falls die lagebezogene Auswahl zu Treffern führte,
wird die Verarbeitung fortgesetzt. Auf die ausgewählten Daten wird mit einem
Cursor zugegriffen. Die von ArcPy bereitgestellte Funktion UpdateCursor wird
genutzt, um auf die ausgewählten Daten zugreifen zu können und diese im
Anschluss mit setValue auf das Gitternetz zu schreiben. Dabei erhält setValue
den Wert eins, was der Anwesenheit des Ökosystems an der Stelle entspricht.
Am Ende ist noch ggf. der bei der where-Klausel erstellte Layer zu löschen.
Die Abbildung 6.3 zeigt eine schematische Darstellung für den Ablauf der
Ökosystembestimmung.
setDriver
Input: outputFile, outputField, inputFile, inputField, where
Output: outputFile
Das Schreiben einer Belastung erwartet die gleichen Eingabeparameter wie
setEcosystem und zusätzlich noch die Spalte des Eingabe-Layers. Im Unterschied
zu setEcosystem erfolgt vor der lagebezogenen Auswahl eine attributbezogene
Auswahl (SelectLayerByAttribute management). Ist die Auswahl mit Treffern
abgeschlossen, wird zunächst eine leere Liste angelegt. An diese Liste werden die
Werte der Eingabe-Spalte angehängt, nachdem auf die zuvor getätigte Auswahl
mit SearchCursor zugegriffen wurde. Zudem wird mithilfe des SearchCursor
in einer Schleife das Maximum der Werte der Eingabe-Spalte ermittelt. Im
Anschluss werden die Daten der Liste, nachdem diese normiert wurden, mit
UpdateCursor und setValue auf das Gitternetz geschrieben.
78
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Abbildung 6.3: Schematische Darstellung für den Ablauf der Bestimmung von
Ökosystemen
79
Kapitel 6: Datenverarbeitung
6.4 Ergebnisse der Datenverarbeitung
In dem Ergebnis der Datenverarbeitung liegen die in der deutschen AWZ
vorhandenen Daten auf einem Gitter mit einer Zellengröße von 5 x 5 km vor.
Die im Folgenden dargestellten Daten sind auf die AWZ zugeschnitten, sodass
die Zellen an den Rändern kleiner sind und nicht über die Grenzen der AWZ
hinausragen.
Die Anzahl der Ökosysteme bei einem Gitter mit 5 x 5 km-Zellen liegt im
Durchschnitt bei 4,137. Es treten im Minimum zwei Ökosysteme und maximal
11 Ökosysteme pro Zelle auf. Neben einem Teil der Kadetrinne finden sich
besonders im westlichen Teil der AWZ eine hohe Anzahl an Ökosystemen.
Im Adlergrund sind darüber hinaus Zellen mit acht oder mehr Ökosystemen
vorhanden. Die restlichen Zellen enthalten maximal 7 Ökosysteme, wobei am
häufigsten 3 Ökosysteme pro Zelle auftreten. Die Tabelle 6.3 listet für die
jeweiligen Ökosysteme deren Vorkommen in der AWZ auf. Im Vergleich dazu
Tabelle 6.3: Zellenanzahl mariner Ökosysteme (5 x 5 km-Gitter)
Zellenanzahl prozentualer Anteil
Ökosystem
cod
221
47,425
porpoise
110
23,605
birds
227
48,712
mussels
2
0,429
photic sand
163
34,979
photic mud & clay
25
5,365
photic rock
47
10,086
non photic sand
242
51,931
non photic mud & clay
243
52,146
non photic rock
71
15,236
photic water
180
38,627
non photic water
397
85,193
liegt die Anzahl der Ökosysteme bei einem Gitter mit 10 x 10 km-Zellen bei
5,359. Ist das Gitter mit 2 x 2 km-Zellen festgelegt, verringert sich die Summe der
Ökosysteme im Mittel auf 3,298. Bei Zellen von 1 x 1 km beträgt der Durchschnitt
80
Kapitel 6: Datenverarbeitung
der Summe noch 3,064. In der Abbildung 6.4 sind die Anzahl der Ökosysteme
pro Gitterzelle 5 x 5 km für die deutsche AWZ der Ostsee zu sehen.
Abbildung 6.4: Anzahl der Ökosysteme in der deutschen AWZ der Ostsee
Die Belastungen innerhalb der AWZ variieren relativ stark. Die einzelnen
Belastungen summiert für die gesamte deutsche AWZ der Ostsee sind in der
Tabelle 6.4 gelistet. Riverine runoff of organic matter, Commercial Surface and
mid-water fishery stellen insgesamt die größten Belastungen dar. Commercial
Gillnet fishery, Dredging (Changes in siltation, Abrasion, Selective Extration),
Wind farms, bridges, oil platforms under construction (Underwater noise) und
Commercial Trap and pot fishery beinhalten die geringsten Belastungen. Die
Abbildung 6.5 zeigt die Summe der Belastungen in der AWZ. Die Belastungen
die vom BSII entnommen sind, wurden nicht durchgehend den entsprechenden
Gitter-Zellen zugeordnet. Dadurch tritt insbesondere im nördlichen und östlichen
Teil der AWZ ein Schachbrettmuster auf. Die Belastungen die nicht vom BSII
stammen wurden entsprechend ihres Vorkommens zugeordnet.
81
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Tabelle 6.4: Summe der anthropogenen Belastungen für alle Zellen
(5 x 5 km-Gitter)
Belastung
Summe
Disposal of dredged spoils
0,92175
Wind farms, bridges, oil platforms under construction
1,47500
Riverine runoff of organic matter
148,49343
Dredging
0,02730
Bathing sites, beaches and beach replenishment
76,90925
Bottom-trawling fishery
43,36187
Dredging
0,02730
Dredging
0,02730
Coastal and offshore shipping
53,25120
Wind farms, bridges, oil platforms under construction
0,43750
Atmospheric deposition of dioxins
17,18958
Oil slicks and spills
1,28571
Waterborne load of Cd
1,97628
Waterborne load of Pb
5,07088
Waterborne load of Hg
2,31300
Riverine load of Ni
8,95528
Riverine load of Zn
15,47830
Atmospheric deposition of Cd
36,92040
Atmospheric deposition of Pb
56,56388
Atmospheric deposition of Hg
65,01421
Radioactive substances
0,00000
Atmospheric deposition of N
44,66266
Waterborne discharges of N
83,91962
Waterborne discharges of P
53,50503
Riverine runoff of org. matter
74,14892
Passenger ships outside 12 nm
7,30156
Hunting of birds
16,76933
Commercial Surface and mid-water fishery
102,73597
Commercial Bottom-trawling fishery
56,87477
Commercial Gillnet fishery
0,00517
Commercial Trap and pot fishery
0,49839
82
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Abbildung 6.5: Summe der Belastungen in der deutschen AWZ der Ostsee
83
Kapitel 7: Implementierung
7 Implementierung
Dieses Kapitel beschreibt die Umsetzung der Web-GIS-Applikation. Im Folgenden werden die verwendeten Software-Komponenten vorgestellt und welche
einzelnen Bestandteile das Web-GIS nutzt. Die zu entwickelnde Web-GIS Anwendung basiert ausschließlich auf Open-Source-Komponenten.
7.1 Webserver
Als Webserver wird der Apache (Version 2.2.22) verwendet und PHP (Version
5.3.2) dient als serverseitige Skriptsprache zur Datenbankabfrage und Datenspeicherung. Zudem wird GDAL auf dem Server benötigt. Das Programm
ogr2ogr aus GDAL (Version 1.10.1) wird verwendet um die durch den Nutzer
hochgeladenen Geodaten in die Datenbank zu überführen.
7.2 Datenbank
Als Datenbank kommt PostgreSQL (Version 9.3) mit PostGIS (Version 2.1.0)
zum Einsatz. Es wird der Standard-Nutzer postgres verwendet, der im Rahmen
der Einrichtung festzulegen ist.
Erzeugen der Tabellen
Die Tabellen für die Datenbank wurden gemäß dem Datenbank-Modell (siehe
Abb. 5.3) erstellt. In allen Tabellen ist die Spalte id der Primärschlüssel der
Tabelle und wird automatisch vergeben. Der SQL-Code zum Erstellen der
Tabellen ist im Listing 7.1 dargestellt.
84
Kapitel 7: Implementierung
Zunächst wurde eine Tabelle user angelegt, diese enthält zunächst nur die
Spalten id und name. Zum jetzigen Zeitpunkt ist nur ein User (default) in der
Tabelle hinterlegt.
Für die Ökosysteme und Belastungen wurden die zwei Tabellen ecosystem name und driver name erzeugt. Die Tabellen beinhalten jeweils die Spalten:
id, name, shortname und active. Über die Spalte active kann der Systemadministrator zu einem späteren Zeitpunkt die Datensätze für das Web-GIS deaktivieren.
Die Daten der Ökosysteme und Belastungen werden in den Tabellen ecosystem data und driver data gespeichert. Für jedes Ökosystem bzw. für jede
Belastung wird eine Spalte angelegt. Die Geometrie wird in der Spalte geom hinterlegt. Über die Fremdschlüssel ecosystem name id bzw. driver name id wird
eine Beziehung mit der Tabelle ecosystem name bzw. driver name hergestellt.
In der Tabelle weight user werden die Gewichtungen gespeichert. Neben der
Spalte id werden die Spalten id user, id ecosystem name und id driver name
erstellt. Die drei zuletzt aufgeführten Spalten sind Fremdschlüssel und beziehen
sich auf die Tabellen user, ecosystem name und driver name. In einer fünften
Spalte weight erfolgt die Speicherung der jeweiligen Gewichtung.
Listing 7.1: Erstellen der Tabellen in der Datenbank
CREATE TABLE public.user (
id serial PRIMARY KEY ,
name varchar (80)
);
CREATE TABLE p u b l i c . e c o s y ste m_nam e (
id serial PRIMARY KEY ,
name varchar (80) ,
shortname varchar (25) ,
active smallint
);
CREATE TABLE p u b l i c . e c o s y ste m_dat a (
id serial PRIMARY KEY ,
id_ecosystem_name integer REFERENCES p u b l i c . e c o s y s t e m _ n a m e (
id ) ,
eco01 smallint ,
85
Kapitel 7: Implementierung
eco.. smallint ,
ecoN smallint
);
CREATE TABLE p ub li c. dr iv er_name (
id serial PRIMARY KEY ,
name varchar (80) ,
shortname varchar (25) ,
active smallint
);
CREATE TABLE p ub li c. dr iv er _name (
id serial PRIMARY KEY ,
id_driver_name integer REFERENCES public.driver_name ( id ) ,
driver01 smallint ,
driver.. smallint ,
driverN smallint
);
CREATE TABLE p ub li c. we ig ht_user (
id serial PRIMARY KEY ,
id_user integer REFERENCES public.user ( id ) ,
id_ecosystem_name integer REFERENCES p u b l i c . e c o s y s t e m _ n a m e (
id ) ,
id_driver_name integer REFERENCES public.driver_name ( id ) ,
weight double precision
);
PostGIS
Die Installation von PostGIS enthält zwei Kommandozeilenwerkzeuge namens
pgsql2shp und shp2pgsql. Mit diesen ist es möglich, Tabellen aus PostGIS in
das Shape-Format und umgekehrt zu konvertieren. Das Werkzeug shp2pgsql
wird verwendet, um die in Kapitel 6 beschriebenen Daten in PostGIS zu laden.
Mit der Konvertierung werden die Daten aus einer Shape-Datei in eine Reihe
von SQL-Anweisungen überführt. Die Anweisungen können direkt an psql
weitergereicht oder in einer Textdatei gespeichert werden. [Mit08, S. 333] Das
Listing 7.2 zeigt in zwei Schritten den Import der Daten in die Datenbank.
86
Kapitel 7: Implementierung
Listing 7.2: Datenbankimport (shp2pgsql und psql separat)
shp2pgsql -s 4326 eco_awz.shp ecosystem_data > ecosystem.sql
psql -p 5433 -U postgres -d impact -f ecosystem.sql
Mit Hilfe einer Pipe (Verkettung von Anweisungen) können die Daten direkt
in die Datenbank geladen werden (siehe Listing 7.3).
Listing 7.3: Datenbankimport (shp2pgsql und psql verkettet)
shp2pgsql -s 4326 eco_awz.shp ecosystem_data | psql -d impact
Über den Parameter -s wird der SRID (spatial referencing identifier) der
Daten definiert. Für die erstellten Daten ist dies der EPSG-Code 4326 des
WGS84. Bei keiner Angabe wird der Wert standardmäßig auf -1 gesetzt. Es
folgt der Dateiname (ggf. mit der Pfadangabe) und der Tabellenname für die
Datenbank. Nach dem Pipe-Operator erfolgt die psql-Anweisung. Der Parameter
-d dient der Auswahl der entsprechenden Datenbank, -f der in einer Textdatei
gespeicherten SQL-Anweisungen, -U des Datenbanknutzers und -p der Angabe
des Ports, auf dem der Datenbankserver läuft, sofern dies nicht der PostgreSQL
Standard-Port 5432 ist. Weitere Parameter können der Hilfe entnommen werden,
die mit shp2pgsql --help bzw. mit psql --help aufgerufen wird.
Alternativ können die Daten auch über den grafischen Datenbankclient
shp2pgsql-gui (Plug-In für pgAdmin) in die Datenbank geladen werden.
Für den Upload der Daten kommt ogr2ogr, ein Programm der GDAL, zum
Einsatz. Das Listing 7.4 zeigt ein Beispielaufruf von ogr2ogr, um Daten in die
Datenbank zu schreiben.
Listing 7.4: Datenimport mit ogr2ogr
ogr2ogr -f " PostgreSQL " " PG:host = localhost port =5433 dbname =
impact user = postgres password = password " inputfile.shp - nln
columnname - t_srs " EPSG:4326 " - lco GEOMETRY_NAME = geom
87
Kapitel 7: Implementierung
7.3 Client
Auf dem Client dient HTML für das Grundgerüst, CSS für die Layoutdefinitionen
und JavaScript für die Interaktionen. Zudem werden die JavaScript-Bibliotheken
Leaflet (Version 0.7) und jQuery (1.10.2) zum Client übertragen. Leaflet dient
der Darstellung des Kartenmaterials sowie der Geoobjekte und ist für die
Kartennavigation verantwortlich. Diese JavaScript-Bibliothek ist besonders
klein in der Größe und benötigt damit eine geringe Übertragungszeit. Leaflet
funktioniert auf allen Browsern einschließlich der Version 8 des Internet Explorers
und ist Open-Source lizenziert. JQuery wird vor allem für AJAX-Requests zum
Server genutzt.
Nach der erfolgreichen Übertragung der HTML-Datei arbeitet der Client
diese ab, lädt vom Server die weiteren Stylesheets, Grafiken, Skriptdateien sowie
sonstige externe Verweise auf Daten herunter.
Das Listing 7.5 zeigt ein minimales Beispiel für eine Kartenapplikation mit
Leaflet. Dazu wird ein div-Element angelegt, welches mit einer id versehen wird,
auf der im folgenden die Karte initialisiert wird. Zudem benötigt diese id (map
container) eine definierte Höhe, die in der CSS-Datei (siehe Listing 7.6) definiert
ist. Innerhalb von JavaScript ist ein Objekt anzulegen, das auf den map container
(auch target div genannt) verweist (siehe Listing 7.7). Dieses Kartenobjekt wird
mit einer Startansicht, bestehend aus geographischen Koordinaten und einer
Zoomstufe, versehen. Als Kartenmaterial dient bspw. OpenStreetMap1 , welche
als Kacheln (Tilelayer) dem Kartenobjekt hinzugefügt werden.
Die Abbildung 7.1 zeigt das Ergebnis im Browser. Standardmäßig sind wie
bei fast allen JavaScript-Kartenbibliotheken Buttons zum Hinein- und Hinauszoomen integriert. Das Zoomen per Mausrad und mit Touchgesten ist ebenso
als default eingestellt. Zusätzlich ist es möglich, mit der Shift-Taste ein Rechteck
aufzuziehen, in das hineingezoomt wird um den Kartenausschnitt zu vergrößern.
Basierend auf diesem Grundgerüst erfolgt die Integration der weiteren Funktionalitäten.
1
http://www.openstreetmap.org
88
Kapitel 7: Implementierung
Listing 7.5: index.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
<!DOCTYPE html >
<html lang= " en " >
<head >
<meta charset= " utf-8 " / >
<title > Cumulative impact score on german baltic exclusive
economic zone </title >
<link rel= " stylesheet " href= " css / leaflet.css " / >
< ! - - [ if lte IE 8] > <link rel= " stylesheet " href= " css /
leaflet.ie.css " / > < ![ endif ] -- >
<link rel= " stylesheet " href= " css / styles.css " / >
<noscript > Your browser doesn ’t support JavaScript or isn ’t
enabled ! </noscript >
</head >
<body >
<div id= " map " > </div >
<script src= " js / leaflet.js " > </script >
<script src= " js / script.js " > </script >
</body >
</html >
Listing 7.6: styles.css
1
2
3
# map {
height: 300 px;
}
Listing 7.7: script.js
1
2
3
4
5
6
7
8
var map = L.map ( ’ map ’ , {
center: new L.LatLng (54.8 , 13.2) ,
zoom: 8
}) ;
var osm = L.tileLayer ( ’ http: //{ s }. www.toolserver.org / tiles /
bw-mapnik /{ z }/{ x }/{ y }. png ’ , {
attribution: ’& copy; <a href= " http: // openstreetmap.org " >
OpenStreetMap< / a > contributors , <a href= " http: //
creativecommons.org / licenses / by-sa /2.0/" > CC-BY-SA< / a > ’
}) . addTo ( map ) ;
89
Kapitel 7: Implementierung
Abbildung 7.1: Rudimentäre JavaScript-Kartenapplikation mit Leaflet
HTML-Tabelle für die Gewichtungen
Um die Beziehung von Belastungen und Ökosystemen gegenüberzustellen
wurde die Form der Tabelle gewählt. Die Belastungen werden in den Zeilen der
Tabelle abgebildet und die Ökosysteme bilden die Spalten. In den jeweiligen
Zellen steht die Gewichtung, die durch den Nutzer geändert werden kann. Als
Dezimaltrennzeichen für die Gewichtungen werden sowohl Punkt, als auch
Komma verarbeitet.
Die Tabelle wird unterhalb der Karte erstellt. Die Werte für die Gewichtungen
sind in der Datenbank hinterlegt und werden per Select-Abfrage direkt in die
Tabelle geschrieben.
In der HTML-Tabelle sind die Belastungen und Ökosysteme mit checkboxElementen versehen, die standardmäßig aktiviert sind. Diese dienen der einfachen
Manipulierung der kumulativen Belastungen. Damit ist es dem Nutzer möglich,
zu sehen wie sich die Auswirkungen verändern, wenn bspw. eine Belastung oder
ein Ökosystem nicht mit in die Berechnung einbezogen wird. Ein Löschen der
Datensätze bzw. die entsprechenden Werte mit Null zu versehen, ist somit nicht
nötig.
90
Kapitel 7: Implementierung
GeoJSON Layer
Aus der Datenbank werden die Daten der Belastungen und Ökosysteme
abgefragt. Die Geometriespalte wird in der Datenbank mithilfe der Funktion ST AsGeoJSON in das GeoJSON-Format überführt. Die Spalten der
Ökosysteme und Belastungen werden in PHP über ein assoziatives Array,
welches Namen anstatt Zahlen als Index-Werte verwendet, ausgelesen. Die
Namen/Werte Paare werden JSON-kodiert und können zusammen mit der Geometriespalte im GeoJSON-Format an den Client übertragen. Auf dem Client
werden die Daten als GeoJSON-Layer dem Kartenobjekt hinzugefügt. Dabei
greift der GeoJSON-Layer vor der Darstellung auf weitere Funktionen hinzu, die
für die Berechnung der kumulativen Belastungen und deren Visualisierungen
nötig sind. Es werden die kumulativen Belastungen (Impact) nach der Gleichung
4.1 berechnet. Dazu werden für jedes Polygon-Feature die Belastungen und
Ökosysteme zueinander gewichtet, summiert und in eine dafür vorgesehene
Spalte auf dem GeoJSON-Datensatz geschrieben. Darauf basierend folgt die
Visualisierung der kumulativen Belastungen auf die marinen Ökosysteme. Das
Ergebnis ist in Abbildung 7.2 zu sehen.
Abbildung 7.2: Entwurf Web-GIS
91
Kapitel 7: Implementierung
Farbgestaltung
Die farbliche Darstellung und die Einteilung der kumulativen Belastungen
lehnt sich an das globale Modell nach Halpern et al. an (vgl. Abb. 4.2). Die in
blau dargestellten Polygone (Features) weisen geringe kumulative Belastungen
auf, hingegen rot-eingefärbte Polygone auf sehr hohe kumulative Belastungen
hinweisen. Die Farbskala verläuft von Blau über Grün, Gelb und zwei Stufen
von Orangen nach Rot. Eine Legende der Farbskala befindet sich im unteren
Teil der Karte und ist immer sichtbar (siehe Abbildung 7.2).
hover-Element und Pop-Up
Wenn der Nutzer mit dem Mauszeiger über die farblich gekennzeichneten Polygone (den Bereich der AWZ) fährt, öffnet sich im rechten Bereich der Karte ein
hover-Element, das eine Zusammenfassung für das Polygon liefert. Der Nutzer
erfährt, welchen genauen Impact das Polygon aufweist und welche Ökosysteme
und Belastungen vorliegen. Während die Ökosysteme nur aufgelistet werden,
erfolgt für die Belastungen auch eine Ausgabe der Werte. Die Farbkodierung
orientiert sich auch in diesem Fall an das globale Modell nach Halpern et al.
(vgl. Abb. 4.2).
Sobald der Nutzer eine Aktion mit der Maus ausführt, wird das hoverElement auf das aktuelle Polygon angepasst oder unsichtbar, wenn keine weiteren
Polygone ausgewählt werden.
Wählt der Nutzer per Mausklick ein Polygon aus, erscheint direkt über dem
ausgewählten Polygon ein Pop-Up Fenster, das die gleichen Informationen wie
das hover-Element beinhaltet.
Eine Darstellung der beiden Informationselemente für unterschiedliche Polygone erfolgt in den Abbildungen 7.3 und 7.4.
92
Kapitel 7: Implementierung
Abbildung 7.3: Web-GIS mit hover-Info
Abbildung 7.4: Web-GIS mit Pop-Up
93
Kapitel 7: Implementierung
Weitere Kartenelemente
In der oberen rechten Ecke befindet sich ein Auswahlelement für verschiedene
Hintergrundkarten. Neben einer schwarz-weißen Variante von OpenStreetMapKacheln ist auch ein WMS vom Nautisch-Hydrographisches-Informationssystem
(NAUTHIS) des BSH integriert. Entsprechende rechtliche Hinweise sind unten
rechts in der Karte zufinden.
In der unteren linken Ecke werden die aktuellen Koordinaten des Mauszeigers
und ein Maßstab angezeigt.
Oben links befindet sich ein Button über den eine Sidebar geöffnet werden
kann. Diese Sidebar basiert auf dem Leaflet-Plugin leaflet-sidebar
2
(Version
0.1.4) und dient als grafische Nutzeroberfläche für die weiteren Funktionalitäten
(siehe Abb. 7.5).
Abbildung 7.5: Entwurf Web-GIS mit Sidebar
2
https://github.com/turbo87/leaflet-sidebar/
94
Kapitel 7: Implementierung
Upload Daten
Über ein Formular kann der Nutzer Daten in die bestehende Anwendung
laden. Dazu werden die Daten nach dem Absenden des Formulars an den Server
gesendet. Handelt es sich dabei um ein ZIP-Archiv, wird dieses entpackt und
eine darin enthaltene Shape-Datei über ogr2ogr in die Datenbank geschrieben.
Zum gegenwärtigen Zeitpunkt muss die Shape- bzw. .dbx-Datei UTF-8 kodiert
sein und in WGS84 vorliegen. Handelt es sich bei dem Upload um eine Belastung, erhält der Nutzer darauf eine Liste der Spalten des Datensatzes, der
zuvor hochgeladen wurde. Nach der Auswahl der Belastungsspalte, wird diese
normalisiert und über eine Verschneidung mit den bestehenden Datensätzen in
einer neuen Spalte in den Belastungen gespeichert. Noch nicht implementiert
ist die Übertragung des neuen GeoJSON-Layers. Auf dem Client soll der bestehende GeoJSON-Layer durch den neuen ersetzt werden, damit unmittelbar die
Veränderungen der kumulativen Belastungen sichtbar werden.
Abbildung 7.6: Datei für den Upload auswählen
95
Kapitel 7: Implementierung
Abbildung 7.7: Namen für die Belastung eingeben
Abbildung 7.8: Auswahl der gewünschten Spalte
Gewichtung speichern und auswählen
Ein Benutzermanagement für das Portal wurde im Rahmen der Arbeit nicht
erstellt. Eine benutzerspezifische Speicherung der Gewichtungen ist somit zur
Zeit noch nicht möglich.
96
Kapitel 7: Implementierung
Für eine Speicherung und spätere Wiederverwendung der geänderten Gewichtungen muss zunächst ein Nutzer in der Tabelle user in der Datenbank
angelegt werden. Nach erfolgreicher Identifizierung ist es anschließend möglich,
die geänderten Gewichtungen in die Tabelle weight user zu schreiben.
Wenn sich der Nutzer zukünftig einloggt, soll dann eine Auswahl seiner
gespeicherten Gewichtungen erscheinen.
97
Kapitel 8: Zusammenfassung und Ausblick
8 Zusammenfassung und Ausblick
Im Rahmen der Masterarbeit wurde ein Modell der kumulativen Belastungen
auf marine Ökosysteme vorgestellt. In dem Zusammenhang wurden verschiedene Daten an Belastungen und Ökosysteme für die deutsche ausschließliche
Wirtschaftszone der Ostsee ausgewertet. Diese Daten bilden die Grundlage für
das entwickelte Web-GIS. Das Web-GIS bildet die kumulativen Belastungen auf
marine Ökosysteme ab und dessen Datengrundlage kann dynamisch verändert
werden. Es lassen sich die Gewichtungen verändern, mit denen die Belastungen
und Ökosysteme in Relation gesetzt werden und es können sowohl Belastungen
als auch Ökosysteme abgewählt und wieder hinzugefügt werden.
Das Web-GIS basiert auf gängigen Open-Source-Komponenten und nutzt
jeweils deren Stärken der Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung von
Geodaten. Damit wurde ein Werkzeug geschaffen, mit dem es möglich ist
aufzuzeigen, wie stark sich die Aktivitäten des Menschen in der AWZ der Ostsee
akkumulieren und an welchen Standorten ggf. weitere Maßnahmen geplant oder
verstärkt werden müssen, um einen guten Zustand der Meeresumwelt im Sinne
der MSRL zu erreichen.
Entscheidend für eine kritische Beurteilung des Zustandes der Meeresumwelt
der AWZ sind jedoch der Umfang, die Aktualität und die Genauigkeit der Daten.
Hier setzt das Web-GIS an und ermöglicht es, dynamisch auf neue Datensätze
oder Klassifikationen von Belastungen und Ökosystemen reagieren zu können,
damit Änderungen unmittelbar sichtbar werden.
Dem Web-GIS mangelt es an Daten zu indirekten Belastungen wie bspw.
Klimawandel und damit einhergehende Ursachen wie der Anstieg des Meeresspiegels. Darüber hinaus spiegeln einige Belastungen nicht deren reale Verbreitung
wider bzw. konnten nur näherungsweise in das System integriert werden.
98
Kapitel 8: Zusammenfassung und Ausblick
Das Web-GIS verarbeitet zum gegenwärtigen Zeitpunkt Geodaten des Shapeund GeoJSON-Formates. Voraussetzung ist, dass die Daten UTF-8 kodiert sind
und im WGS-84 vorliegen. Weitere Vektorformate können ebenso integriert
werden, wurden jedoch im Rahmen der Arbeit nicht hinreichend getestet. An
dieser Stelle kann es zu unerwarteten Ereignissen kommen und daher sollte zum
gegenwärtigen Entwicklungsstand auf die Integration anderer Datenformate
verzichtet werden. Die hinzugefügten Daten werden bisher in die Datenbank
geschrieben und mit den bestehenden Geometrien verschnitten. Es fehlt die
Integration in die HTML-Tabelle und die Neuberechnung der kumulativen
Belastungen. Für die weitere Entwicklung könnte die Integration eines Nutzermanagements im Mittelpunkt stehen. Dies ist im Zusammenhang mit dem
Hinzufügen weiterer Daten und dem Verändern von Gewichtungen, im Form
der besseren Benutzerfreundlichkeit des Systems und im Sinne des Datenschutzes empfehlenswert. Ein weiterer Optimierungsbedarf besteht hinsichtlich der
Darstellung auf mobilen Endgeräten. Der derzeitige Stand des Web-GIS wurde
in den gängigen Desktop-Browsern in den aktuellen Versionen getestet. Dabei
zeigten sich keine Kompatibilitätsprobleme.
Zusammenfassend wurde das Modell der kumulativen Belastungen auf marine
Ökosysteme nach Halpern et al. auf ein dynamisches und interaktives Web-GIS
übertragen. Das Web-GIS liefert damit einen Überblick über anthropogene
Aktivitäten für den Bereich der deutschen AWZ der Ostsee.
99
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xvi
Kapitel 1: Datentabellen
A Datentabellen
Tabelle A.1: Ökosystemdaten
Nr. Ökosystem
Daten in
Zeitraum
dt. AWZ
1
Spawning and nursery areas of cod
yes
1994
2
Grey seals, ringed seals and harbour seals
no
3
Harbour porpoise
yes
4
Seabird wintering grounds
yes
2007
5
Zostera meadows
no
2011
6
Mussel beds
yes
2000 - 2007
7
Photic sand
yes
2007
8
Photic mud and clay
yes
2007
9
Photic hard bottom
yes
2007
10 Non-photic sand
yes
2007
11 Non-photic mud and clay
yes
2007
12 Non-photic hard bottom
yes
2007
13 Photic water
yes
March,
Octo-
ber 2000 - 2008
14 Non-photic water
yes
March,
Octo-
ber 2000 - 2008
xvii
Kapitel 1: Datentabellen
Tabelle A.2: Dateiname und Spalte/Attribut der Ökosysteme
Ökosystem- Dateiname(n)
Spalte/Attribut
Nr.
1
ags balticcod olebagge etrs 1
ags Bycatch25112010
ags EffortSightings25112010
ags HuntedKilled25112010
3
ags IncidentalSightings25112010
ags Strandings25112010
ags Unknown25112010
4
ags wintering bird grounds 1
61
ags Haz BaP Bivalves
7
ags HOLAS BALANCE Sediment 1
GRIDCODE = 1
8
ags HOLAS BALANCE Sediment 1
GRIDCODE = 3
9
ags HOLAS BALANCE Sediment 1
GRIDCODE = 5
10
ags HOLAS BALANCE Sediment 1
GRIDCODE = 2
11
ags HOLAS BALANCE Sediment 1
GRIDCODE = 4
12
ags HOLAS BALANCE Sediment 1
GRIDCODE = 6
13
ags HOLAS EUSeaMap Photic bottoms 1
GRIDCODE = 1
14
ags HOLAS EUSeaMap Photic bottoms 1
GRIDCODE = 2
ags Haz DDE Status mussels
Tabelle A.3: Beziehung der Belastungen in dem MSFD und den HELCOMHOLAS Datenlayern [HEL10a, S. 4-5]
Belastungen in MSFD, Anhang
HELCOM-HOLAS Datenlayer
III, Tabelle 2
Physical loss
Smothering
0
Disposal of dredged spoils
Weitere Dateien vorhanden, bilden aber nicht die deutsche AWZ der Ostsee ab
xviii
Kapitel 1: Datentabellen
Beziehung der Belastungen in dem MSFD und den HELCOM-HOLAS Datenlayern [HEL10a, S. 4-5] (fortgesetzt)
Wind farms, bridges, oil platforms under
construction
Cables and pipelines, which are under
construction
Sealing
Harbours
Coastal defence structures
Bridges and coastal dams
Physical damage
Changes in siltation
Riverine runoff of organic matter
Dredging
Bathing sites, beaches and beach replenishment
Coastal shipping
Abrasion
Commercial bottom-trawling fishery
Dredging
Selective extraction
Dredging
Other physical disturbance
Underwater noise
Coastal and offshore shipping
Recreational boating and sports
Operational wind farms
Wind farms, bridges, oil platforms, which
are under construction
Cables and pipelines, which are under
construction
Oil rigs (operational)
Marine litter
No indicators
Interference with hydrological
processes
Changes in thermal regime
Nuclear power plants
xix
Kapitel 1: Datentabellen
Beziehung der Belastungen in dem MSFD und den HELCOM-HOLAS Datenlayern [HEL10a, S. 4-5] (fortgesetzt)
Changes in salinity regime
Bridges and coastal dams
Coastal wastewater treatment plants
Contamination by hazardous substances
Introduction of synthetic com- Atmospheric deposition of dioxins
pounds
Polluting ship accidents
Oil slicks and spills
Coastal industry, oil terminals, oil platforms and refineries
Harbours
Population density
Introduction of non-synthetic sub- Waterborne load of heavy metals (lead,
stances and compounds
cadmium, mercury, zinc and nickel, separately)
Atmospheric deposition of metals (lead,
cadmium and mercury, separately)
Introduction of radionuclides
Discharges of radioactive substances
Systematic and/or intentional release of substances
Introduction of other substances
No indicator
Nutrient and organic matter enrichment
Inputs of fertilizers
Aquaculture
Atmospheric deposition of nitrogen
Waterborne discharges of nitrogen
Waterborne discharges of phosphorus
Inputs of organic matter
Aquaculture
Riverine runoff of organic matter
xx
Kapitel 1: Datentabellen
Beziehung der Belastungen in dem MSFD und den HELCOM-HOLAS Datenlayern [HEL10a, S. 4-5] (fortgesetzt)
Introduction of non-indigenous
species
Introduction of non-indigenous
No indicator
species
Biological disturbance
Introduction of microbial patho- Aquaculture
gens
Coastal wastewater treatment plants
Passenger ships outside 12 nm
Selective extraction of species
Hunting of birds
Hunting of seals
Commercial surface and mid-water fishery
Commercial bottom-trawling fishery
Commercial gillnet fishery
Commercial trap and pot fishery
Tabelle A.4: Namenszuordnung der Belastungen
Nr.
Belastung (HELCOM HOLAS Datenlayer)
Benennung in BSII
1
Disposal of dredged spoils
SMOTH Dump
2
Wind farms, bridges, oil platforms under con- SMOTH WFco
struction
3
Cables and pipelines, which are under construc- SMOT Cable
tion
4
Harbours
SEALI Harb
5
Coastal defence structures
SEAL CoDef
6
Bridges and coastal dams
SEAL Dams
7
Riverine runoff of organic matter
SILT OM
xxi
Kapitel 1: Datentabellen
Namenszuordnung der Belastungen (fortgesetzt)
Nr.
Belastung (HELCOM HOLAS Datenlayer)
Benennung in BSII
8
Dredging
SILT Dred
9
Bathing sites, beaches and beach replenishment
SILT Beach
10
Coastal shipping
SIL CoShip
11
Commercial bottom-trawling fishery
ABR Btrawl
12
Dredging
ABRAS Dred
13
Dredging
EXTRA Dred
14
Coastal and offshore shipping
NOIS AlShi
15
Recreational boating and sports
RecBoating
16
Operational wind farms
NOISE WFop
17
Wind farms, bridges, oil platforms, which are
NOISE WFco
under construction
18
Cables and pipelines, which are under construc- NOIS Cable
tion
19
Oil rigs (operational)/ Operational oil platforms
NOISE Oilr
20
Nuclear power plants
Nuclpowerp
21
Coastal wastewater treatment plants
SALI MWWT
22
Bridges and coastal dams
SALIN Dams
23
Atmospheric deposition of dioxins
Diox Depos
24
Polluting ship accidents
ShipAccide
25
Oil slicks and spills
OilSpills
26
Coastal industry, oil terminals, oil platforms and
Industries
refineries
27
Harbours
SYNTH Harb
28
Population density
SYNTH Pop
29
Waterborne load of cadmium
Waterb Cd
30
Waterborne load of lead
Waterb Pb
31
Waterborne load of mercury
Waterb Hg
32
Riverine load of nickel
WATERB Ni
33
Riverine load of zinc
WATERB Zn
xxii
Kapitel 1: Datentabellen
Namenszuordnung der Belastungen (fortgesetzt)
Nr.
Belastung (HELCOM HOLAS Datenlayer)
Benennung in BSII
34
Atmospheric deposition of cadmium
Cd Deposit
35
Atmospheric deposition of lead
Pb Deposit
36
Atmospheric deposition of mercury
Hg Deposit
37
Discharges of radioactive substances
RadioacSub
38
Aquaculture
FERTILIZ A
39
Atmospheric deposition of nitrogen
N Deposit
40
Waterborne discharges of nitrogen
WATERB N
41
Waterborne discharges of phosphorus
WATERB P
42
Aquaculture
OM Aq
43
Riverine runoff of organic matter
OM RiverOM
44
Aquaculture
MICR Aq
45
Coastal wastewater treatment plants
MICR MWW
46
Passenger ships outside 12 nm
MICR PShip
47
Hunting of birds
BirdHunt
48
Hunting of seals
SealHunt
49
Commercial surface and mid-water fishery
SurfTrawl
50
Commercial bottom-trawling fishery
EXTR Btraw
51
Commercial gillnet fishery
GillneFish
52
Commercial trap and pot fishery
StatCoFish
Tabelle A.5: Datenbeschreibung der Belastungen
Nr.
Beschreibung der Belastung
1
quantity of disposed material (in tonnes)
2
number of wind turbines
3
presence/absence
4
total annual cargo volume
5
total length of the defence structures per cell
6
presence/absence
xxiii
Kapitel 1: Datentabellen
Datenbeschreibung der Belastungen (fortgesetzt)
Nr.
Beschreibung der Belastung
7
phosphorus background load percentage
8
amount of dredged material (in tonnes)
9
total number of bathing sites per cell
10
relative traffic intensity value serves as the pressure value
11
total landings/catches (tonnes) per cell
12
amount of dredged material (in tonnes)
13
amount of dredged material (in tonnes)
14
quantification was based on the relative traffic intensity data in the
year 2008
15
based on the population density; pressure = summed number of
marinas each cell
16
number of wind turbines
17
number of wind turbines
18
presence/absence
19
presence/absence
20
number of active reactors serves as the pressure value corresponding
to the quantity of warm-water outflow
21
presssure is quantified according to the average outflow of treated
waste water
22
presence/absence
23
average deposition of dioxin per year
24
amount of pollution (in m3 )
25
amount of oil discharged was classified according to three classes: 1,
2, and 3. The class values were summed over the assessment period
2003 to 2007 for each cell
26
average outflow of discharge water*
27
total annual cargo volume
28
summed population density per cell
29
annual pressure of heavy metal loads
xxiv
Kapitel 1: Datentabellen
Datenbeschreibung der Belastungen (fortgesetzt)
Nr.
Beschreibung der Belastung
30
annual pressure of heavy metal loads
31
annual pressure of heavy metal loads
32
annual pressure of heavy metal loads
33
annual pressure of heavy metal loads
34
average atmospheric deposition of cadmium (in g/km2 )
35
average atmospheric deposition of lead (in g/km2 )
36
average atmospheric deposition of mercury (in g/km2 )
37
average discharges of the radioactive substances
38
total phosphorus load
39
average deposition of nitrogen
40
annual pressure
41
annual pressure
42
total phosphorus load
43
phosphorus background load percentage
44
total phosphorus load
45
presence or absence of MWWTPs in a cell
46
quantification was based on the relative traffic intensity data in the
year 2008
47
number of hunted birds per county was given to all coastal cells within
the county and within 15 km from the coastline
48
average number of hunted seals over the five years
49
pressure value is the total amount of the landings or catches in tonnes
50
total landings/catches (tonnes) per cell
51
total landings/catches (tonnes) per cell
52
total landings/catches (tonnes) per cell
xxv
Kapitel 1: Datentabellen
Tabelle A.6: Dateiname und Spalte der Belastungen
Nr.
Spalte
1
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
ags WindFarms 1
2
SMOTH Dump
NoTurbines
2
7
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
8
ags Dredging sites
Amount ton
9
ags Bath sites 1km from sea 1
y2007
11
ags Com BottomTrawling 1
TOTAL
12
ags Dredging sites
Amount ton
13
ags Dredging sites
SILT OM
Amount ton
2
14
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
17
ags WindFarms 1
NoTurbines
23
ags Deposition05 07 Dioxins EMEP 1
DioxinAvrg
24
ags HOLAS PollutingShipAccidents
PolConv m3
25
ags IllegalOilDischarges 1
NOIS AlShi
Category
29
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
30
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
Waterb Pb
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
Waterb Hg
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
WATERB Ni
33
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
WATERB Zn
34
ags Deposition05 07 Cd EMEP 1
CdAvrg
35
ags Deposition05 07 Pb EMEP 1
PbAvrg
36
ags Deposition05 07 Hg EMEP 1
31
32
37
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
39
ags Deposition05 07 N EMEP 1
Waterb Cd
HgAvrg
2
SUM
N Avrg
40
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
41
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
WATERB P
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
OM RiverOM
ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1
2
MICR PShip
43
46
2
Dateiname
WATERB N
Datensatz aus Punktdaten mittels Gradienten erstellt. Eine Beschreibung des Gradienten
liegt jedoch nicht vor, weswegen für den Datensatz auf den BSPI zurück gegriffen wurde.
xxvi
Kapitel 1: Datentabellen
Dateiname und Spalte der Belastungen (fortgesetzt)
Nr.
Dateiname
Spalte
47
ags HOLAS Hunting Birds 1
SUM
49
ags Com SurfaceMidWaterGear 1
TOTAL
50
ags Com BottomTrawling 1
TOTAL
51
ags Com Gillnet 1
Total
52
ags Com TrapsPots 1
Total
xxvii
Kapitel 2: Datenverarbeitung
B Datenverarbeitung
Listing B.1: ecosystem.py
1 def ecosystem ( output , out_column , input , where = None ) :
2
"""
3
set ecosystem to target layer
4
usage:
5
ecosystem (" grid4 " , " np_sand " , " _ a g s _ H O L A S _ B A L A N C E _ S e d i m e n t _ 1
" , ' " GRIDCODE " = 2 ' )
6
"""
7
if where:
8
print ( ' where select ' )
9
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y A t t r i b u t e _ m a n a g e m e n t ( input , '
NEW_SELECTION ' , where )
10
a r c p y . M a k e F e a t u r e L a y e r _ m a n a g e m e n t ( input , ' copy_lyr ' )
11
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y L o c a t i o n _ m a n a g e m e n t ( output , ' INTERSECT '
, " copy_lyr " )
12
matchcount = int ( a r c p y . G e t C o u n t _ m a n a g e m e n t ( ' copy_lyr ' ) .
getOutput ( 0 ) )
13
else:
14
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y L o c a t i o n _ m a n a g e m e n t ( output , ' INTERSECT '
, input )
15
matchcount = int ( a r c p y . G e t C o u n t _ m a n a g e m e n t ( input ) .
getOutput ( 0 ) )
16
if matchcount == 0 :
17
print ( ' no features matched spatial and / or attribute
criteria ' )
18
else:
19
print ( ' {0} matched criterias ' . format ( matchcount ) )
20
# set values to ' 1 '
21
rows = a rc py .U pd at eCursor ( output )
22
row = rows.next ()
23
while row:
xxviii
Kapitel 2: Datenverarbeitung
24
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26
27
28
29
30
31
row.setValue ( out_column , ' 1 ' )
rows.updateRow ( row )
row = rows.next ()
del row , rows
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y A t t r i b u t e _ m a n a g e m e n t ( input , "
CLEAR_SELECTION " )
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y A t t r i b u t e _ m a n a g e m e n t ( output , "
CLEAR_SELECTION " )
if where:
a r c p y . D e l e t e _ m a n a g e m e n t ( " copy_lyr " )
Listing B.2: driver.py
1 def driver ( output , out_column , input , in_column , where = None ) :
2
"""
3
set driver to target layer
4
usage:
5
driver (" driver " , " NOISE_WFco " , " _ags_WindFarms_1 " , "
NoTurbines " , ' " WindfarmSt " = \ ' Under Construction \ ' ' )
6
"""
7
if where:
8
print ( ' where select ' )
9
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y A t t r i b u t e _ m a n a g e m e n t ( input , '
NEW_SELECTION ' , where )
10
a r c p y . M a k e F e a t u r e L a y e r _ m a n a g e m e n t ( input , ' copy_lyr ' )
11
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y A t t r i b u t e _ m a n a g e m e n t ( ' copy_lyr ' , '
NEW_SELECTION ' )
12
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y L o c a t i o n _ m a n a g e m e n t ( output , ' INTERSECT '
, " copy_lyr " )
13
matchcount = int ( a r c p y . G e t C o u n t _ m a n a g e m e n t ( ' copy_lyr ' ) .
getOutput ( 0 ) )
14
else:
15
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y A t t r i b u t e _ m a n a g e m e n t ( input , '
NEW_SELECTION ' )
16
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y L o c a t i o n _ m a n a g e m e n t ( output , ' INTERSECT '
, input )
17
matchcount = int ( a r c p y . G e t C o u n t _ m a n a g e m e n t ( input ) .
getOutput ( 0 ) )
18
if matchcount == 0 :
19
print ( ' no features matched spatial and / or attribute
criteria ' )
xxix
Kapitel 2: Datenverarbeitung
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else:
print ( ' {0} matched criterias ' . format ( matchcount ) )
values = []
max = 0
rows = arcpy.SearchCur sor ( input )
for row in rows:
if row.getValue ( in_column ) > max:
max = row.getValue ( in_column )
values.append ( row.getValue ( in_column ) )
del rows , row
# set values
norm = 0
rows = a rc py .U pd at eCursor ( output )
row = rows.next ()
for value in values:
for row in rows:
norm = value / max
row.setValue ( out_column , norm )
rows.updateRow ( row )
row = rows.next ()
del row , rows , norm , max , values
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y A t t r i b u t e _ m a n a g e m e n t ( input , "
CLEAR_SELECTION " )
a r c p y . S e l e c t L a y e r B y A t t r i b u t e _ m a n a g e m e n t ( output , "
CLEAR_SELECTION " )
if where:
a r c p y . D e l e t e _ m a n a g e m e n t ( " copy_lyr " )
xxx
Kapitel 3: CD-ROM
C CD-ROM
Inhalt der beiliegenden CD-ROM
/
Abschlussarbeit/
Masterarbeit Gritzka 2014.pdf
Datenbankskripte/
Datenverarbeitung/
python/
result/
driver/
ecosystem/
www/
index.html
css/
img/
js/
php/
tmp/
xxxi
Erklärung der Selbstständigkeit
Erklärung der Selbstständigkeit
Hiermit versichere ich, die vorliegende Masterarbeit ohne Hilfe Dritter und
nur mit den angegebenen Quellen und Hilfsmitteln angefertigt zu haben. Alle
Stellen, die aus den Quellen entnommen wurden, sind als solche kenntlich
gemacht worden. Diese Arbeit hat in gleicher oder ähnlicher Form noch keiner
Prüfungsbehörde vorgelegen.
Neubrandenburg, den 17. 03. 2014
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