Landschaftsarchitektur, Geoinformatik, Geodasie und Bauingenieurwesen
Geoinformatik & Geodasie
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 (Universitat Vechta)
Abgabedatum: 17. 03. 2014
urn:nbn:de:gbv:519thesis-2013-0708-4
Kurzfassung
Diese Arbeit umfasst die Erstellung einer internetfahigen Kartenanwendung, diedie kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme innerhalb der deutschenausschließlichen Wirtschaftszone der Ostsee darstellt. Basis fur die Arbeit istdas globale Modell nach Halpern et al. und der Baltic Sea Impact Index derHelsinki-Kommission. Dazu sind diverse Geodaten auszuwerten und fur einWeb-GIS aufzubereiten. Das Web-GIS hat die Aufgabe die Auswirkungen deranthropogenen Belastungen zu visualisieren und eine dynamische Veranderungdurch den Nutzer zu ermoglichen. Es sind dafur verschiedene Funktionalitatenzu implementieren, wie das Entfernen und Hinzufugen von Belastungen undOkosystemen oder das Verandern der Gewichtungen.
Abstract
This master thesis includes the software engineering of an internet-based mapapplication, that represents the cumulative impacts on marine ecosystemswithin the German exclusive economic zone of the Baltic Sea. It is based on aglobal model of human impacts on marine ecosystems by Halpern et al. andon the Baltic Sea Impact Index by the Helsinki Commission. The thesis isbased on some spatial data which have to be analyzed and prepared for theapplication. This web-based GIS-Application is intended to visualize the impactof anthropogenic pressures on marine ecosystems. Furthermore the impactshould dynamically change through some user actions like changing weights oradd some driver or ecosytems.
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis iv
Tabellenverzeichnis vi
Abkurzungsverzeichnis vii
1 Einleitung 11.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Ziel der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.3 Aufbau der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2 Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschenOstsee 32.1 Ubereinkommen, Richtlinien und Gesetzesgrundlagen fur deut-
sche Meeresgewasser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.2 Umweltindikatoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2.1 Pressure-State-Response-Ansatz . . . . . . . . . . . . . 102.2.2 Driving-forces-Pressure-State-Impact-Response-Ansatz . 11
2.3 Marine Okosysteme und Arten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.4 Anthropogene Belastungen auf marine Okosysteme . . . . . . . 172.5 Ostsee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3 Grundlagen der Geodatenverarbeitung 263.1 Geodaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.1.1 Rasterdaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.1.2 Vektordaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.1.3 Marine Datenmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.2 Geo-Informationssystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.3 Web-GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.3.1 Client-Server-Architektur . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.3.2 Serverseitig (Webserver und Kartenserver) . . . . . . . . 353.3.3 Geodatenbanken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.3.4 Clientseitig . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
i
Inhaltsverzeichnis
4 Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme 424.1 Globales Modell nach Halpern et al. . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.1.1 Bewertung und Klassifizierung der Verwundbarkeit derglobalen marinen Okosysteme durch anthropogene Belas-tungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.1.2 Modell und Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464.2 Baltic Sea Pressure Index und Baltic Sea Impact Index . . . . . 50
4.2.1 Belastungen in BSPI und BSII . . . . . . . . . . . . . . 504.2.2 Okosysteme in BSII . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.2.3 Ergebnisse der Indizes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.3 Ostsee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5 Analyse der Systemanforderungen und Entwurf 625.1 Bedarfsanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5.1.1 Funktionale Anforderungen . . . . . . . . . . . . . . . . 625.1.2 Technische Anforderungen . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
5.2 Systementwurf und Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . 655.3 Datenbankentwurf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
6 Datenverarbeitung 686.1 Vorbetrachtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 686.2 Verwendete Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
6.2.1 Verwendete Datenlayer der Belastungen . . . . . . . . . 696.2.2 Verwendete Datenlayer der Okosysteme . . . . . . . . . 716.2.3 Zusammenfassung der verwendeten Daten . . . . . . . . 73
6.3 Verarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 746.4 Ergebnisse der Datenverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
7 Implementierung 847.1 Webserver . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 847.2 Datenbank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 847.3 Client . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
8 Zusammenfassung und Ausblick 98
Literaturverzeichnis xi
A Datentabellen xvii
B Datenverarbeitung xxviii
ii
Inhaltsverzeichnis
C CD-ROM xxxi
Erklarung der Selbststandigkeit xxxii
iii
Abbildungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
2.1 Kustenmeer und AWZ der deutschen Ostsee inklusive Meerestiefen 42.2 Ostsee-Einzugsgebiet, eigene Darstellung . . . . . . . . . . . . . 62.3 Samtliche Nutzungen und Schutzgebiete in der deutschen AWZ
der Ostsee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.1 Implementierungshierarchie des Arc marine Datenmodells . . . 313.2 UML-Sequenzdiagramm Client-Server-Architektur . . . . . . . 353.3 Ergebnis eines WMS GetMap-Request . . . . . . . . . . . . . . 38
4.1 Flussdiagramm des Modellierungsansatzes fur die Berechnungder kumulativen Belastungen der menschlichen Aktivitaten aufdie marinen Okosysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.2 Anthropogene Einflusse auf marine Okosysteme . . . . . . . . . 494.3 Baltic Sea Impact Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.4 Baltic Sea Pressure Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
5.1 Anwendungsfalldiagramm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635.2 Systemarchitektur des Web-GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655.3 Datenbankmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
6.1 Vorkommen von Mytilus ssp. in der Ostsee . . . . . . . . . . . . 726.2 Vereinfachte schematische Darstellung fur den Ablauf der Da-
tenverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 756.3 Schematische Darstellung fur den Ablauf der Bestimmung von
Okosystemen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 796.4 Anzahl der Okosysteme in der deutschen AWZ der Ostsee . . . 816.5 Summe der Belastungen in der deutschen AWZ der Ostsee . . . 83
7.1 Rudimentare JavaScript-Kartenapplikation mit Leaflet . . . . . 907.2 Entwurf Web-GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 917.3 Web-GIS mit hover-Info . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 937.4 Web-GIS mit Pop-Up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 937.5 Entwurf Web-GIS mit Sidebar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
iv
Abbildungsverzeichnis
7.6 Datei fur den Upload auswahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . 957.7 Namen fur die Belastung eingeben . . . . . . . . . . . . . . . . 967.8 Auswahl der gewunschten Spalte . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
v
Tabellenverzeichnis
Tabellenverzeichnis
2.1 Typisierung von Indikatoren nach dem Pressure-State-Response-Ansatz der OECD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 Auszug der Umweltindikatoren der EUA nach dem DPSIR-Ansatz 12
3.1 Benotigte WMS-Parameter eines GetMap-Requests . . . . . . . 37
4.1 Rangsystem fur das Ausmaß der Verletzbarkeit der Okosystemedurch anthropogene Belastungen . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.2 Klassifikation und Wertebereich der kumulativen Belastungenund Anteil der Meeresgewasser . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
6.1 Anthropogene Belastungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 696.2 Okosystemkomponenten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 736.3 Zellenanzahl mariner Okosysteme (5x 5 km-Gitter) . . . . . . . 806.4 Summe der anthropogenen Belastungen fur alle Zellen
(5x 5 km-Gitter) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
A.1 Okosystemdaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xviiA.2 Dateiname und Spalte/Attribut der Okosysteme . . . . . . . . xviiiA.3 Beziehung der Belastungen in dem MSFD und den HELCOM-
HOLAS Datenlayern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xviiiA.4 Namenszuordnung der Belastungen . . . . . . . . . . . . . . . . xxiA.5 Datenbeschreibung der Belastungen . . . . . . . . . . . . . . . xxiiiA.6 Dateiname und Spalte der Belastungen . . . . . . . . . . . . . . xxvi
vi
Abkurzungsverzeichnis
Abkurzungsverzeichnis
AJAX Asynchronous JavaScript and XML
ASCOBANS Abkommen zur Erhaltung der Kleinwale in der Nord-und Ostsee, des Nordostatlantiks und der Irischen See
ASP Active Server Pages
AWZ ausschließliche Wirtschaftszone
BNatSchG Bundesnaturschutzgesetz
BSAP Baltic Sea Action Plan
BSH Bundesamt fur Seeschifffahrt und Hydrographie
BSII Baltic Sea Impact Index
BSPI Baltic Sea Pressure Index
CITES Convention on International Trade in Endangered Spe-cies 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
Abkurzungsverzeichnis
EU Europaische Union
EUA Europaische 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 Develop-ment
OGC Open Geospatial Consortium
OSPAR Oslo-Paris-Ubereinkommen zum Schutz der Meeresum-welt des Nordostatlantiks
PHP PHP Hypertext Prozessor
PSR Pressure-State-Response
viii
Abkurzungsverzeichnis
SLD Styled Layer Descriptor
SRU Seerechtsubereinkommen
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
Uber 70 Prozent der Erdoberflache ist durch Wasser bedeckt. Das Wissen uber
dieses Gebiet unterhalb der Wasseroberflache ist jedoch gering im Vergleich zu
den Landmassen. Der weltweite Bedarf an Energie und Rohstoffen erhoht die
Aktivitaten innerhalb des marinen Raumes erheblich. So unterliegt der Zustand
der marinen Okosysteme zunehmend anthropogener Aktivitaten. Auch die Meere
der deutschen Kusten werden u. a. durch die Fischerei, die Nahrstoffzufuhr,
den Klimawandel, die Einschleppung gebietsfremder Arten oder den Bau von
Offshore-Windanlagen vermehrt belastet. Um die Risiken dieser Entwicklungen
besser abschatzen zu konnen und eventuelle Gegenmaßnahmen vorzubereiten
und zu planen, bedarf es umfassender Kenntnisse uber die Empfindlichkeit
mariner Lebensformen und Okosystemen.
Eine Form der Darstellung von vergangenen oder noch fortwahrenden Um-
weltverschmutzungen und anderen anthropogenen Belastungen auf die Umwelt
sind Karten. Mit Hilfe thematischer Karten ist es moglich, besonders gefahrdete
Gebiete zu lokalisieren. Sie sind somit ein Teil fur weitere Planungen von
zukunftigen Schutzmaßnahmen in Hinblick auf den Gesundheitszustand von
marinen Okosystemen.
Mit der starken Verbreitung von internetfahigen Rechnern und zunehmend
auch von Mobilgeraten werden digitale Karten dynamischer und interaktiver
und bieten somit zusatzliche Funktionen zur Darstellung und Analyse von
Informationen. Auf diese Weise konnen verschiedene Daten in einem Kontext
visualisiert und daruber hinaus einem breitem Nutzerkreis zur Verfugung gestellt
werden, ohne dass die Nutzer besondere Technik oder Software benotigen.
1
Kapitel 1: Einleitung
1.2 Ziel der Arbeit
Das Ziel der Arbeit besteht in der Analyse, Verarbeitung und Visualisierung
von marinen Geodaten fur anthropogene Belastungen innerhalb der deutschen
ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ) der Ostsee. Basierend auf einem glo-
balen Modell nach Halpern et al., ist eine Web-GIS-Anwendung zu erstellen,
die die kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme unmittelbar berech-
net und darstellt. Zunachst sind dazu diverse Geodaten fur die Anwendung
aufzubereiten, sodass diese innerhalb der Anwendung genutzt werden konnen.
Mit der Anwendung soll es dem Nutzer moglich sein, weitere Belastungen und
Okosysteme hinzuzufugen oder zu entfernen und die Gewichtungen zwischen
diesen zu verandern, sodass die Kartenanwendung automatisch aktualisiert
wird.
1.3 Aufbau der Arbeit
Die Arbeit beginnt mit dem Grundlagenteil zu Richtlinien fur den maritimen
Raum, behandelt Umweltindikatoren und stellt einige marine Okosysteme und
anthropogene Belastungen innerhalb der Ostsee vor.
Im dritten Kapitel werden die gangigen 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 an-
thropogenen Belastungen nach Halpern et al. und geht daruber hinaus auf
Indizes zu anthropogenen Belastungen, erarbeitet durch die Helsinki Commissi-
on (HELCOM), ein.
Gegenstand des funften Kapitels ist die Datenanalyse und -verarbeitung.
Diese bildet die Datengrundlage fur 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 Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
2 Marine Okosysteme und
anthropogene Belastungen in der
deutschen Ostsee
In dem Grundlagenteil dieser Arbeit werden die hoheitliche Teilung der See
und weitere Richtlinien fur den deutschen marinen Raum vorgestellt. Zudem
folgt eine Nennung von Umweltindikatoren, als auch eine Beschreibung ma-
riner Okosysteme in der Ostsee sowie anthropogener Belastungen samt einer
Erlauterung des Meeres Ostsee.
2.1 Ubereinkommen, Richtlinien und
Gesetzesgrundlagen fur deutsche Meeresgewasser
Im Folgenden werden die fur die deutschen Gewasser relevanten internationalen
und nationalen Ubereinkommen, Richtlinien und Gesetzesgrundlagen vorgestellt.
Diese Konventionen verleihen einem bestimmten Lebensraum oder einer Art
einen Schutzstatus oder bilden den rechtlichen Rahmen fur Regelungen zum
Naturschutz.
Das Seerechtsubereinkommen (SRU) der Vereinten Nationen vom 10. Dezem-
ber 1982 ist am 16. November 1994 in Kraft getreten. Es stellt die bedeutendste
Rechtsgrundlage fur menschliche Aktivitaten in den Meeren und Ozeanen
dar. Die Unterzeichnerstaaten verpflichten sich die Meeresumwelt adaquat zu
schutzen und zu bewahren. Damit stellt das SRU den rechtlichen Rahmen fur
Regelungen zum Naturschutz innerhalb des Kustenmeeres, der ausschließlichen
Wirtschaftszone und der Hohen See dar. [Bun12f]
3
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Die deutschen Meeresgewasser unterteilen sich in die 12 Seemeilen-Zone
und die ausschließliche Wirtschaftszone (AWZ). Die 12 Seemeilen-Zone wird
als das sogenannte”Kustenmeer“ bezeichnet, ist deutsches Hoheitsgebiet und
unterliegt der Zustandigkeit des jeweiligen Bundeslandes. Seewartig begrenzt ist
das Kustenmeer durch die Linie, auf der jeder Punkt vom nachstgelegenen Punkt
der Basislinie um die Breite des Kustenmeers entfernt ist (Artikel 4 SRU). Soweit
in dem SRU nichts anderes bestimmt wird, ist die Niedrigwasserlinie entlang der
Kuste, wie sie in den vom Kustenstaat amtlich anerkannten Seekarten großen
Maßstabs eingetragen ist, als normale Basislinie fur die Messung der Breite des
Kustenmeers heranzuziehen (Artikel 5 SRU) [Bunf, S. 4].
Die AWZ erstreckt sich seewarts der 12 Seemeilen-Grenze bis maximal 200
sm entfernt von der Kuste. Daran schließt sich die hohe See an. [Bund]
Die Abbildung 2.1 zeigt das Kustenmeer und die AWZ fur den deutschen
Teil des Ostseeraumes.
Abbildung 2.1: Kustenmeer und AWZ der deutschen Ostsee inklusive Meeres-tiefen [Bun06]
4
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Das MARPOL-Ubereinkommen, 1973 beschlossen, ist ein internationales,
weltweit geltendes Ubereinkommen zur Verhutung der Meeresverschmutzung
durch Schiffe. Die Anlagen I bis VI des Vertragswerkes regeln die Einleitbestim-
mungen von Ol durch Schiffe, die Transportsicherung von schadlichen, flussigen
Stoffen, die Beforderung von Schadstoffen in verpackter Form, Abwasser, Mull
und Luftverunreinigungen. [Bune]
Die Berner Konvention von 1979 hat die Erhaltung der wildlebenden Flora
und Fauna und ihrer Lebensraume zum Ziel, sowie eine Zusammenarbeit der
Europaischen Staaten im Naturschutz. [NKB12, S. 30]
Wandernde Tierarten benotigen aufgrund ihrer großen Aktionsradien einen
koordinierten internationalen Schutz. Diesem Ziel zur Erhaltung der wandern-
den 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 uber den internationalen Handel mit gefahrdeten Arten freilebender
Tiere und Pflanzen soweit, dass diese nicht gefahrdet sind. [NKB12, S. 31]
Seit dem 5. Juni 1992 ist die Flora-Fauna-Habitat-Richtlinie (FFH-RL) der
Europaischen Gemeinschaft (Richtlinie 92/43/EWG des Rates vom 21. Mai 1992
zur Erhaltung der naturlichen Lebensraume sowie der wildlebenden Tiere und
Pflanzen) in Kraft. Durch die Erhaltung der naturlichen Lebensraume sowie der
wildlebenden Tiere und Pflanzen im europaischen Gebiet der Mitgliedsstaaten
soll die Sicherung der Artenvielfalt gewahrleistet werden. Gemeinsam mit der
Vogelschutzrichtlinie (VRL) bildet die FFH-RL die Grundlage fur den Aufbau
des europaischen Schutzgebietssystem”Natura 2000“. [NKB12, S. 31]
Durch die Ausweisung besonderer Schutzgebiete soll mit der VRL (Richtlinie
79/409/EWG) eine ausreichende Vielfalt und Flachengroße an Lebensraumen
fur die europaischen 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 Ubereinkommen im Jahr 2000 bindend fur die Vertragsstaaten in
Kraft getreten. Mitglieder sind die Ostseeanrainerstaaten und die Europaische
5
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Union (EU). HELCOM erarbeitet Maßnahmen zum Schutz von Schad- und
Nahrstoffeinbringungen 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 Kustenzonen und daruber 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-Ubereinkommen zum Schutz der Meeresumwelt des Nord-
ostatlantiks (OSPAR) von 1992 ist fur die 15 Vertragsstaaten und fur die
Europaische Gemeinschaft seit 1998 in Kraft. Im Vergleich zu den beiden
Vorganger-Ubereinkommen (Oslo- und Paris-Konvention), welche v. a. Maß-
nahmen gegen die Schad- und Nahrstoffeinbringung ergriffen, wird in dem
OSPAR-Ubereinkommen auch der Naturschutz mit einbezogen. Mitglied des
6
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Ubereinkommens sind 15 Staaten und die EU. Dabei erstreckt sich das Kon-
ventionsgebiet vom Nordpol uber Gronland bis zu den Azoren sowie uber
die gesamten west- und nordeuropaischen Kustengewasser einschließlich der
Barentssee. [NKB12, S. 32], [Bun12a]
Das”Abkommen zur Erhaltung der Kleinwale in Nord- und Ostsee“ wurde im
Rahmen der Bonner Konvention im Marz 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 schadlichen Einflusse und anhaltende
Lebensraumzerstorung zu minimieren und das Uberleben der Kleinwale zu
sichern. [NKB12, S. 32-33]
Basierend auf einer gemeinsamen Erklarung der Umweltminister Danemarks,
Deutschlands und der Niederlande wurde 1982 die trilaterale Wattenmeerzu-
sammenarbeit (Trilateral Wadden Sea Cooperation (TWSC)) verabschiedet.
Diese enthalt Ziele und Eckpunkte fur ein gemeinsames Management der drei
Anrainerstaaten fur das Wattenmeer. [NKB12, S. 33]
Das Bundesnaturschutzgesetz (BNatSchG) setzt u. a. die europaischen Natur-
schutzrichtlinien, insbesondere die FFH-RL in nationales Recht um. Mehrere
marine Biotoptypen sind seit 2010 unter � 30 BNatSchG als gesetzlich geschutzte
Biotoptypen aufgenommen worden. [NKB12, S. 33]
Die Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) der Europaischen Union aus dem Jahr
2000 setzte erstmalig einen neuen Ansatz. Anhand ausgewahlter biologischer
Qualitatselemente (Phytoplankton, Makrophyten sowie Angiospermen, Makro-
zoobenthos und Fische) erfolgt eine Bewertung des okologischen Zustandes
von Gewassern. Nahrstoffe und andere Parameter werden unterstutzend hinzu
gezogen und der chemische Zustand wird gesondert bewertet durch ausgewahlte
Schadstoffe. Je nach den Anspruchen der Gewasserokologie 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 Okosysteme 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. Gemaß Artikel 1
der MSRL soll bis spatestens 2020 ein guter Zustand der Meeresumwelt erreicht
oder erhalten werden.
”Zu diesem Zweck werden Meeresstrategien entwickelt und umge-
setzt, um
a) die Meeresumwelt zu schutzen und zu erhalten, ihre Verschlech-
terung zu verhindern oder, wo durchfuhrbar, Meeresokosysteme in
Gebieten, in denen sie geschadigt wurden, wiederherzustellen;
b) Eintrage in die Meeresumwelt zu verhindern und zu verringern, um
die Verschmutzung [...] schrittweise zu beseitigen, um sicherzustellen,
dass es keine signifikanten Auswirkungen auf oder Gefahren fur die
Artenvielfalt des Meeres, die Meeresokosysteme, die menschliche
Gesundheit und die rechtmaßige 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 Beeintrachtigung der Ostsee und der darin
lebenden Organismen durch Eutrophierung und Schadstoffe. Daruber hinaus
erreicht die Biodiversitat einen gunstigen Erhaltungszustand und maritime
Aktivitaten werden auf umweltfreundliche Weise durchgefuhrt. [Car12]
8
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
2.2 Umweltindikatoren
Fur die Beurteilung des Umweltzustandes und der Nachhaltigkeitsentwicklung
bedarf es einiger Indikatoren. Je nach Anwendung wird zwischen verschiede-
nen Indikatoren unterschieden. Beispielsweise dienen Umweltindikatoren als
Leitgroßen zur Evaluierung der Umweltentwicklung, ahnlich wie Bruttosozialpro-
dukt, Arbeitslosenzahl oder Inflationsrate als Indikatoren fur die wirtschaftliche
Entwicklung herangezogen werden. Zur Konkretisierung und Operationalisie-
rung der nachhaltigen Entwicklung agieren Nachhaltigkeitsindikatoren. Mithilfe
solcher Indikatoren ist es moglich, Nicht-Fachleuten Erfolge und Defizite im
Umweltschutz und der nachhaltigen Entwicklung naher zu bringen. [Nie04, S. 5]
Fur die Erfassung, Konkretisierung und Bewertung der Nachhaltigkeit exis-
tieren diverse Ansatze auf globaler, nationaler und lokaler Ebene. Zu den
Entwicklern, Testern und Anwendern gehoren beispielsweise die Kommission
fur Nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (engl. Commission on
Sustainable Development (CSD)), die Organisation fur okonomische Entwick-
lung und Zusammenarbeit (engl., Organisation for Economic Co-operation
and Development (OECD)) und die Europaische Umweltagentur (EUA, engl.
European Environment Agency (EEA)). [Nie04, S. 7]
Nachhaltigkeitsindikatoren der Vereinten Nationen fur den Umweltbereich
sind bspw. Emissionen von Treibhausgasen, Algenkonzentrationen in Kusten-
gewassern, der Gebrauch von landwirtschaftlichen Pestiziden oder der jahrliche
Fang von bestimmten Fischarten. [Nie04, S. 8]
HELCOM erarbeitet Kernindikatoren mit Zielwerten fur das Erreichen des
guten Umweltzustandes innerhalb der Umsetzung des BSAP. Der HELCOM
CORESET kann ebenso fur die Umsetzung der MSRL verwendet werden [Car12,
S. 14]. Zu den Kernindikatoren gehoren bspw. Wachstumsraten mariner Sauger-
populationen, Abundanz ausgewahlter Fischarten, Zooplankton (Große, Abun-
danz), Trends im Auftreten neuer nicht-einheimischer Arten, Pharmazeutika,
radioaktive Stoffe und Metalle. [HEL13, S. 54]
9
Kapitel 2: Marine Okosysteme 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 gepragt. Der Ansatz
sieht eine Unterscheidung in Antriebs-, Zustands- und Maßnahmenindikatoren
vor. [Nie04, S. 9]
Antriebs- bzw. Belastungsindikatoren (pressure indicators) sind Umweltin-
dikatoren, die von menschlichen Aktivitaten ausgehend eine Belastung der
Umwelt wiedergeben. Diese beinhalten zum einem stoffliche Belastungen wie
bspw. Emissionen und zum anderen strukturelle Belastungen wie z. B. Flachen-
nutzung. Damit dienen Belastungsindikatoren im Umweltbereich als Basis fur
umweltpolitische Handlungsziele wie z. B. die Emissionsreduzierung in einem
bestimmten Zeitraum. [SB99, S. 2]
Zustandsindikatoren beschreiben den Zustand (State) der Umwelt oder bil-
den einen Themenbereich in Hinblick auf die Nachhaltigkeit ab. Dabei schlie-
ßen die Zustandsindikatoren Aspekte der Umweltqualitat von Umweltmedien,
Okosystemen oder Unterteilungen von stofflichen, strukturellen und funktio-
nalen Gesichtspunkten mit ein, ebenso wie die Quantitat und Qualitat 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 Maß-
nahmen, 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 gebrauchliches Konzept dar, um Umweltbelas-
tungen durch menschliche Aktivitaten und ihre Folgen aufzuzeigen und um
Indikatorensysteme zu strukturieren. Anthropogene Belastungen (Pressure)
fuhren zu einer Anderung der Umweltqualitat in Hinsicht auf die Quantitat und
Qualitat naturlicher Ressourcen (State). Durch entsprechende Maßnahmen (Re-
sponse) wird auf diese Anderungen reagiert. Okologische Zusammenhange und
10
Kapitel 2: Marine Okosysteme 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 Verknupfungsmoglichkeiten der einzelnen
Indikatoren zu einem Themenfeld vor. [SB99, S. 7]
Die Tabelle 2.1 zeigt eine mogliche Unterscheidung von Antriebs-, Zustands-
und Maßnahmenindikatoren.
Tabelle 2.1: Typisierung von Indikatoren nach dem Pressure-State-Response-Ansatz der OECD [Nie04, S. 9], leicht modifiziert
Indikatortyp Beschreibung Beispiel
Antriebs-indikatoren(Pressure)
Umweltbelastungen verursacht durchmenschliche Aktivitaten (verursachen-de Faktoren oder Umweltbelastungen)
Stickstoff-Eintrage in dieOstsee
Zustands-indikatoren(State)
Beschreibung der Umweltqualitat, pro-blemorientiert in Bezug auf Zielvorga-ben, Grenzwerte und Sollzustande
Nitratgehalt desGrundwassers
Maßnahmen-indikatoren(Response)
Aktivitaten zur Problemlosung oder de-ren Erfolg, z. B. Erfullungsgrad von Re-duktionszielen
Okologische Land-wirtschaft
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 Einfuhrung zusatzlicher Differenzie-
rungen. 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 Europaische Umweltagentur (EUA) erstellt. Der jahrlich erscheinende
Bericht”Umweltsignale“ enthalt mittlerweile uber 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 ubergeordneten Umweltthemen inklusive einer Differenzierung nach
dem DPSIR-Ansatz.
11
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Tabelle 2.2: Auszug der Umweltindikatoren der EUA nach dem DPSIR-Ansatz[Eur12, S. 132-138], leicht modifiziert
Umweltindikator Indikatormodus
Landwirtschafts-Indikatoren
Okologischer Landbau Maßnahme
Luftverschmutzungs-Indikatoren
Schwermetallemissionen Belastung
Biodiversitat-Indikatoren
Haufigkeit und Verteilung ausgewahlter Arten Zustand
Okosystem Zustand
Nahrstoffe in Ubergangs-, Kusten- und Meeresgewasser Belastung
Klimawandel-Indikatoren
Anstieg des Meeresspiegels Auswirkung
Energie-Indikatoren
Atomenergie und -mull Belastung
Olverschmutzung durch Schiffsunfalle Ursache
Transport-Indikatoren
Guterverkehrnachfrage Ursache
Verkehrslarm Auswirkung
Abfall-Indikatoren
Kommunale Abfalle Belastung
Wasser-Indikatoren
Emissionen organischer Substanzen Belastung
Andere-Indikatoren (Fischerei)
Aquakultur Belastung
Andere-Indikatoren (Flachennutzung)
Flachenverbrauch Belastung
Andere-Indikatoren (Tourismus)
Tourismusintensitat Ursache
Umweltszenarien-Indikatoren
Gesamtbevolkerung Ursache
12
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
2.3 Marine Okosysteme und Arten
Marine Okosysteme sind ein Teil des aquatischen Okosystems der Erde. Sie
bilden einen dynamischen Komplex von Lebensraumen, definiert durch ein
breites Spektrum von physikalischen, chemischen und geologischen Variationen.
Von den hoch produktiven kustennahen Regionen reichen diese bis hin zu den
tiefen Meeresboden, die nur noch durch hoch spezialisierte Organismen bewohnt
sind. Die Lebensraume erstrecken sich von der Wassersaule, in der die Flora und
Fauna den Meeresstromungen folgt, bis hin zum Meeresboden. Der Schutz der
Habitate vor physischen Zerstorungen ist von entscheidender Bedeutung fur den
allgemein guten Zustand der marinen Okosysteme und fur das Uberleben der
am starksten bedrohten Arten im Kusten- und Meeresbereich. [Top09], [Eur10]
Die marinen Okosysteme sind nicht immer eindeutig voneinander zu trennen.
Mitunter werden diese miteinander verknupft oder ersetzen sich in anderen
Regionen einander. Aufgrund von physikalischen Faktoren, die die Arbeitsweise
und die Diversitat der Habitate beeinflussen, unterscheiden sich die marinen
Okosysteme. Zu diesen Faktoren zahlen Temperatur, Salzgehalt, Gezeiten,
Stromungen, Wind-, Wellen-Aktion, Licht und Substrat. [Top09]
Ein mariner Biotoptyp stellt durch seine okologischen Bedingungen uberwie-
gend einheitliche Voraussetzungen fur Lebensgemeinschaften im Meer dar, die
sich von anderen Typen unterscheiden. Die Grundlage dafur bilden abiotische
(z. B. Sediment, Nahrstoffgehalt) und/oder biotische Merkmale (z. B. Pflanzen-
und Tierarten). [Bun12e]
Innerhalb der deutschen AWZ ist die Verbreitung von Sandbanken und Riffen
uberwiegend bekannt. Fur weitere marine Biotoptypen sind die Vorkommen
nicht hinreichend bekannt. [Bun12e]
Innerhalb des Meeres wird zwischen den besonderen und weitverbreiteten
Biotopen gemaß 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 zuruckgehenden
und gefahrdeten Biotope der regionalen Meeresubereinkommen (HELCOM,
OSPAR) stehen. Unter den weitverbreiteten Biotopen werden in Deutschland die
flachenmaßig großten marinen Biotope eingestuft. Auf europaischer Ebene wird
13
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
z. T. auch auf die Klassen des European Nature Information System (EUNIS) der
ersten Ebene zuruckgegriffen. 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 Sand-
banke, Riffe, Seegraswiesen und sonstige marine Makrophytenbestande, Schlick-
grunde mit bohrender Bodenmegafauna und artenreiche Kies-, Grobsand- und
Schillgrunde im Meeres- und Kustenbereich gesetzlich geschutzt. [Bun12d]
Im Folgenden werden kurz wesentliche marine Biotoptypen erlautert, die
in der deutschen AWZ der Ostsee vorkommen. Aufgrund der verschiedenen
Ansatze und Klassifikationen von marinen Biotoptypen bzw. Okosystemen und
deren unzureichende Kenntnis der Verbreitung dient der folgende Text lediglich
als ein grober Uberblick der bestehenden marinen Biotoptypen und kann nicht
als vollstandig erachtet werden. Zudem werden in der Ostsee vorkommende
marine Arten vorgestellt, die im weiteren Verlauf der Arbeit Anwendung finden.
Sandbanke mit nur schwacher standiger Uberspulung
Sandbanke mit nur schwacher standiger Uberspulung durch Seewasser sind
Erhebungen des Meeresgrundes im Sublitoral. Sublitoral definiert den Bereich
des Litorals unterhalb der Gezeitenzone [NKB12, S. 548]. Die Sandbanke konnen
sich bis zu mehreren Metern gegenuber ihrer Umgebung erheben. Wahrend der
hochste Punkt der Sandbank i. d. R. bei maximal 20 m Tiefe liegt, konnen die
Sandbanke sich auch in tiefere Bereiche erstrecken. Ebenso konnen sie bis knapp
an die Meeresoberflache reichen, fallen bei Niedrigwasser jedoch nicht frei. Ihre
Bestandteile sind sandige Sedimente inklusive grobere (bis hin zu Steinblocken)
und feinere (bis hin zu Schlick) Korngroßen. [NKB12, S. 94]
Riffe
Auf harte oder weiche Meeresboden des Eu- (Gezeitenbereich des Litorals)
und Sublitorals aufragende kompakte Hartsubstrate werden als Riffe bezeichnet.
Der Ursprung ist entweder mineralisch bzw. geogen (inklusive Weichgesteinen,
Felsblocken und Kopfsteinen mit > 64mm Durchmesser) oder biogen (von
lebenden Organismen aufgebaut). Felsen, Geschiebe, Blocke, Mergel- und Krei-
14
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
deschollen, Felswatten, Festgestein oder Blocke entlang von Felskusten oder im
offenen Meer aufragende Felsen sowie Geschiebemergelrucken werden als geogene
Riffe bezeichnet. Daruber hinaus sind sublitorale Strukturen wie bspw. Hydro-
thermalquellen, Uberhange, Felsspitzen, Rinnen, Felsgrate, vertikale Felswande
oder horizontale Felsplatten ebenfalls den Riffen zuzuordnen. Miesmuschelbanke
und Sabellaria-Riffe sowie Banke der europaischen Auster sind Beispiele fur
biogene Riffe. Auf Hart- oder Weichboden bilden die Tiere dichte Kolonien, die
oft mehrschichtige, z. T. feste und massive Banke darstellen. Die biogenen Riffe
bestehen haufig ebenso aus Sedimenten, Steinen oder Schalen anderer Tiere.
[NKB12, S. 105-108, 545]
Seegraswiesen und Makrophytenbestande
In der deutschen Ostsee werden die Seegraswiesen durch das gewohnliche
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 Ubergangsgebieten moglich. Makroalgen, Aufwuchsorganismen (Epibiota)
und Tiere wie Fische, Krebse und Schnecken leben assoziiert mit Seegrasern.
Wenn die Seegrasbestande mindestens eine Sprossbedeckung von 20 % des
Meeresbodens aufweisen, wird von Seegraswiesen gesprochen. [NKB12, S. 117-
118]
Aufrecht wachsende Makroalgen (Grun-, Rot- und Blaualgen) oder submerse
(untergetauch lebende) Gefaßpflanzen bilden Makrophytenbestande. Die Ma-
kroalgen kommen vorwiegend auf Hartsubstraten vor, wahrend die submersen
Gefaßpflanzen auf Weichsubstraten zu finden sind. Je nach Definition sind auch
Seegraser Teil der Makrophytenbestande. [NKB12, S. 135-137]
Schlickgrunde
Der Biotoptype Schlickgrunde 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 Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Miesmuschelbanke
Durch dicht aneinanderhaftende und ubereinanderwachsende Miesmuscheln
wird der Lebensraumtyp Miesmuschelbank gebildet. Dieser Lebensraum ist
unabhangig vom darunterliegendem Substrat. Neben der Art Mytilus trossulus
dominiert in der deutschen Ostsee vor allem M. edulis. [NKB12, S. 151]
Kies-, Grobsand- und Schillgrunde
Im westlichen Teil der Ostsee befinden sich Kiesgrunde besonders im Bereich
der Abtragungszone der Beltsee. Durch starke Stromungen, die den eiszeitlichen
Untergrund aus Geschiebemergel auswaschen, entsteht die Abtragungszone.
Es werden die feineren Sedimente abgetragen, wodurch nur großere Findlinge,
Steine, grober Sand und Kies vorhanden sind. Auch auf stromungsexponierten
Sandbanken finden sich Kies- und Grobsandbereiche in der Ostsee. [NKB12,
S. 201-202]
Schillgrunde sind Flachen des Meeresbodens, die mit Molluskenschalen (Weich-
tiere) oder deren Fragmenten bedeckt sind. Haufig treten Schillgrunde gemein-
sam mit Grobsanden auf. Es entsteht ein Lebensraum mit einem komplexen
Luckensystem, der Siedlungsraum fur viele Arten bietet, die z. T. aufgrund des
umgebenden Sediments nicht zu erwarten sind. Schillgrunde finden sich haufig
in kustenfernen Gebieten mit starker Stromung. An diesen Standorten wird der
Schill geschutzt durch die Bedeckung mit Sediment. Im Verglich dazu sind die
flacheren kustennahen Schillgrunde durch die lokalen Stromungsbedingungen
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 Gesamtlange von bis
zu 200 cm erreichen. In deutschen Gewassern sind Exemplare mit mehr als
100 cm jedoch selten geworden. Der Fisch ist weit verbreitet und kommt in
verschiedenen Lebensraumen vor. Zudem ist er in bis zu 600 m Tiefe zu finden.
[NKB12, S. 428-429, 435]
16
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Schweinswal
Der Schweinswal (Phocoena phocoena) oder auch kleiner Tummler ist eine
der kleinsten Walarten. Er gehort zur Unterordnung der Odontoceti (Zahnwale)
und bewohnt die Kusten und Schelfgewasser der Nordhalbkugel einschließlich
der Nord- und Ostsee. Als einzige Walart kommt der Schweinswal in großerer
Anzahl neben der Nordsee auch in der Ostsee vor. [NKB12, S. 488-490]
Seevogel
Neben den genannten Arten gibt es noch diverse See- und Wasservogel in
der deutschen Nord- und Ostsee. Im Winter gibt es in der Ostsee relativ flache
Gebiete, die von Seevogeln 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 Seevogeln gehoren u. a. diverse Entenarten wie die Eisente (Clangula
hyemalis) und die Samtente (Melanitta fusca), Ohrentaucher (Podiceps auritus),
Tordalk (Alca torda), sowie verschiedene Mowenarten, darunter die Mantelmowe
(Larus marinus) und die Silbermowe (Larus argentatus) (vgl. [Men08]).
2.4 Anthropogene Belastungen auf marine Okosysteme
Ozeane und Meere werden intensiv genutzt, jedoch nur gering geschutzt. Viele
Nutzungen des Meeres durch den Menschen stehen damit dem Meeresschutz
entgegen und belasten auch die deutschen Meeresgewasser. Es bedarf umfangrei-
cher Managementplane um die naturliche Lebensgrundlage fur Flora und Fauna
in den Meeren nicht zu gefahrden, aber gleichzeitig die anthropogene Nutzung
des Meeres sicher zu stellen. Alle Akteure aus Politik, Wirtschaft, Wissenschaft
und Gesellschaft sind aufgefordert, um okologische, okonomische und soziale
Gesichtspunkte in Einklang zu bringen. [Kra11, S. 4]
Die Belastung auf das Okosystem oder die Okosystemkomponenten ist dabei
der physikalische, chemische oder biologische Einfluss, der durch eine mensch-
liche Aktivitat direkt oder indirekt ausgeubt wird. Dazu gehoren bspw. physische
Storungen des Meeresbodens, Kontamination durch gefahrliche Stoffe, Anrei-
cherung mit Nahrstoffen und biologische Storungen. Letztere kommen durch
17
Kapitel 2: Marine Okosysteme 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]
Wahrend in kustennahen Gebieten die Auswirkungen von Tourismus, Kus-
tenschutz und wasserbaulichen Maßnahmen in Hafen und Flussmundungen 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 Nahrstoffeintrage
aus Landwirtschaft, Haushalten und Verkehr sind die marinen Lebensraume
beeinflusst bzw. gefahrdet. Durch den Eintrag uber die Flusse und den Luft-
weg gelangen u. a. Schadstoffe in die Meere. Daruber hinaus gibt es weitere
Nutzungsformen die marine Okosysteme beeinflussen. [Buna]
Im Folgenden werden einige Gefahren und anthropogene Belastungen auf
marine Okosysteme erlautert.
Eutrophierung
Eutrophierung bezeichnet den Prozess der Nahrstoffanreicherung. Dieser
kann sowohl naturlich als auch anthropogen bedingt sein. Infolgedessen wachsen
Algen und hohere pflanzliche Lebensformen schneller und es kommt zu einer
unerwunschten Storung fur die Lebensgemeinschaften im Wasser, sowie die
Qualitat des Wassers beeinflusst wird. [Cla07, S. 6]
Im Meeresbereich treten die Nahrstoffe Phosphor und Stickstoff naturlicher-
weise meist in niedrigen Konzentrationen auf. Da diese Nahrstoffe lebensnotwen-
dige Elemente fur Flora und Fauna darstellen, sind diese ein limitierender Faktor
fur die Produktivitat. Liegen folglich niedrige Konzentrationen vor, ist die Pro-
duktivitat des Phytoplanktons (einzellige Algenarten) und der Makroalgen (wie
Seetang und Grunalgen) begrenzt. [Cla07, S. 6]
Bei einer hohen Zufuhr an Nahrstoffen kann es zu verstarktem Algenwachstum
und Verschiebungen in der Artenzusammensetzung kommen. Daruber hinaus
ist der Sauerstoffmangel am Meeresboden, aufgrund des bakteriellen Abbaus
abgestorbener Algen, eine mogliche Folge der Eutrophierung. Dieser Mangel an
Sauerstoff zieht mitunter ein Massensterben von bodenlebenden Organismen
bis hin zu Fischen nach sich. Mit dem verstarkten Algenwachstum verringert
18
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
sich auch die Wassertiefe, die durchleuchtet wird und als Folge dessen kommt
es zu einer Einschrankung des Lebensraumes von Makrophyten. [Cla07, S. 7]
Gefahrliche Stoffe
Meeresverunreinigungen durch gefahrliche Stoffe stellen eine ernsthafte Be-
drohung der Umwelt dar und konnen mitunter auch die Gesundheit kunftiger
Generationen bedrohen. Zudem ist das Wissen uber Wirkungen dieser Schadstof-
fe und der im Meer vorkommenden Kombinationen gering. Zusatzlich konnen
solche Stoffe ihre Struktur und ihre reaktiven Eigenschaften verandern. Die in
der Ostsee vorkommenden Verunreinigungen stammen besonders aus Industrie-
abwassern, die durch Flusse in die Meere gelangen sowie von Industrieabgasen.
Zu den gefahrlichsten Abwassergiften gehoren insbesondere Quecksilber, Blei,
Cadmium, Kupfer und Zink. Diese Schwermetalle sind unterschiedlich loslich
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 konnen sich in Organismen bis zu toxischen Konzen-
trationen anreichern, womit sie zulassige Konzentrationswerte uberschreiten
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 Dichlordiphe-
nyltrichlorethan (DDT) und polychlorierter Biphenyle im Meer hat ein Verbot
dieser Stoffe seit 1974 gefuhrt. [Hup10, S. 163]
Eine weitere Belastung stellen Olverschmutzungen dar. Neben Olteppichen,
durch Seeunfalle verursacht, stellt auch das illegale Ablassen von Altol eine Ver-
schmutzung dar. Je nach Olart und dicke der Olschicht gelangt das Ol in tiefere
Wasserschichten bis hin zum Meeresboden. Das Ol schadigt Lebewesen direkt,
dessen Giftigkeit wirkt sich auf Organismen aus und die Photosynthese der
Pflanzen wird beeintrachtigt. Auswirkungen eines Olunfalls an den Bohrinseln,
Pipelines oder Transportschiffen waren gravierend fur alle Meeresorganismen
und die Schaden sind irreparabel. [Hup10, S. 164-165]
19
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Schifffahrt
Die Schifffahrt macht den großten Teil des weltweiten Transportes von Gutern
aus. Nur noch wenige Meeresgebiete sind uberwiegend frei vom Schiffsverkehr
und werden zunehmend durch die wachsende Anzahl, Große und Schnelligkeit
der Schiffe in Anspruch genommen. Aufgrund von Schifffahrtsrouten zwischen
großen Hafen 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 Schiffsunfallen belastet die Schifffahrt die
Meeresumwelt durch Scheucheffekte, Motorenlarm oder durch die Einschleppung
fremder Arten. Zusatzlich sind die Schadstoffemissionen belastend, bspw. durch
Motorenabgase, illegale Einleitungen oder wenn sich Giftstoffe im Wasser losen,
die als Schutzanstriche fur die Schiffsrumpfe Anwendung finden. [Bunb]
Fischerei
Global gesehen kann die Fischerei nicht als nachhaltig betrachtet werden.
Laut der Welternahrungsorganisation Food and Agriculture Organization (FAO)
sind 28% der weltweit kommerziell genutzten Fischbestande uberfischt und 52%
befinden sich an den Grenzen ihrer biologischen Kapazitat. In europaischen
Gewassern befinden sich laut EU Kommission 30% der Bestande”außerhalb
sicherer biologischer Grenzen“ aufgrund ihrer geringen Bestandsbiomasse und
88% gelten als uberfischt. Mit dieser ubermaßigen kommerziellen Fischerei kann
es in den Okosystemen der Meere zu einer Verschiebung der Artenzusammen-
setzung 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% zuruckgegangen. Mit der fortlaufenden hohen Fischereiintensitat
kommt es zu einer Verschiebung der Artenzusammensetzung, die sich durch
eine Abnahme der Alters- und Großenstruktur kennzeichnet. Damit werden
viele der kommerziell ubernutzten Fischbestande von Jungfischen dominiert.
Dies ist in soweit problematisch, dass großere Fische eine wesentlich hohere
Fortpflanzungskapazitat besitzen. Ein entsprechend hoher Anteil großer Fische
ist damit ein Indikator fur ein gesundes Okosystem. Zudem ist dies wichtig fur
20
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
den Fischbestand und das Okosystem, damit zum einen die Widerstandsfahigkeit
gegen Uberfischung oder klimatische Veranderungen erhalten bleibt und zum
anderen um eine negative genetische Selektion in Richtung einer geringeren
Maximalgroße aufzuhalten. [Bun09, S. 8]
Eine weitere negative Auswirkung der Fischerei besteht in dem Beifang. In
den Netzen verfangen sich neben den Zielfischarten auch geschutzte Fischarten,
marine Saugetiere, Seevogel, Reptilien (Schildkroten) und wirbellose Organis-
men. Diese gehen nach dem Einholen des Netzes tot oder schwer beschadigt
uber Bord. Dadurch konnen opportunistische Arten, wie bspw. Großmowenpo-
pulationen, einseitig gefordert werden und belasten somit zusatzlich das marine
Okosystem. [Bun09, S. 10]
Der Einsatz von Grundschleppnetzen wirkt sich zerstorerisch auf den Mee-
resboden aus. Infolgedessen verandert sich die Artenzusammensetzung der
am Meeresboden lebenden Arten. Auch kann es zur Lebensraumzerstorung 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
Fanggeraten, in Ausschlussgebieten oder das Nichteinhalten gesetzlicher Min-
destanlandegroßen gemeint. [Bun09, S. 12]
Weitere Belastungen
Es gibt eine Reihe weiterer Belastungen auf die marinen Okosysteme. Offshore-
Windkraftanlagen verursachen, bspw. wie die Schifffahrt, Scheuchwirkungen
auf Schweinswale oder verdrangen Seevogel, da diese die Umgebung z. T. nach
der Inbetriebnahme meiden. Unterwasserlarm bzw. Unterwasserschall fuhrt zu
einer Beeintrachtigung von Kommunikationslauten oder bedingt Verhaltensan-
derungen von Meerestieren. Großflachige Sand- und Kiesentnahmen verandern
stark die Besiedlungsstruktur und Artenzusammensetzung am Meeresboden.
Militarische Aktivitaten fuhren zu Larmbelastigungen und Munitionsaltlasten
gefahrden maritime Aktivitaten und sind somit indirekt eine Gefahr fur die
Meeresumwelt. Der Flugverkehr verursacht Storungen (Larmbelastigungen,
Stressauswirkungen, Scheucheffekte) in Abhangigkeit von der Flughohe und den
21
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
betroffenen Seevogelarten. Weitere Belastungen stellen u. a. Pipelines, Seekabel
und Bohrinseln dar.
Diese vielen menschlichen Aktivitaten in den Meeren fuhren zu hohen Belas-
tungen auf die marinen Okosysteme. Dabei besteht ein hohes Konfliktpotenzial
zwischen konkurrierenden Nutzungen und Schutzanspruchen. Es bedarf geeig-
neter Planungsmethoden, die sowohl wirtschaftliche Interessen, als auch den
Meeresumweltschutz zusammenfuhren und daruber hinaus kunftigen Genera-
tionen Raum fur weitere Entwicklungen lasst. Die Abbildung 2.3 zeigt die
Nutzungen und Schutzgebiete in der deutschen Ostsee.
2.5 Ostsee
Mit einer Wasserflache von rund 415.000 km2 und einem Volumen von ca.
20.000 km3 ist die Ostsee das großte Brackwasser der Welt. Das Einzugsgebiet
der Ostsee (siehe Abb. 2.2) umfasst 1,74 Mio. km2 und dessen Sußwasserzufuhr
betragt jahrlich ca. 470 km3. Uber die Halfte des Einzugsgebietes ist mit Wald
bedeckt, ein Drittel entfallt auf landwirtschaftliche Anbauflachen und ein Funftel
sind Feuchtgebiete. Fur 59 % des Zuflusses in die Ostsee sorgen die zehn großten
Flusse. [NKB12, S. 14]
Die Lage der Ostsee befindet sich in nordlichen gemaßigten Breiten. Charak-
teristische Jahreszeiten pragen das generelle Klima, variieren aber innerhalb
des Ostseegebietes. Es lassen sich zwei Klimazonen unterscheiden. In den mitt-
leren und nordlichen Gebieten ist der großte Teil gepragt durch eine gemaßigte
Nadel-Mischwald-Zone. Dessen Winter sind gekennzeichnet durch lange kalte
und nasse Perioden und gehoren damit zur kontinental-gemaßigten Klimazone.
Lang anhaltende Westwindlagen, die Feuchtigkeit transportieren und fur eher
milde Winter sorgen, pragen große Teile des Sudens und Sudwestens. Damit
ist dieser Teil der Ostsee gepragt durch ozeanisches Westkustenklima. [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 Kustengebiete und einige tiefe Becken. Zu den tiefen Becken
von Sudwest nach Nordost gehoren das Arkonabecken, das Bornholmbecken, das
22
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Abbildung 2.3: Samtliche Nutzungen und Schutzgebiete in der deutschen AWZder Ostsee [Bun14]
23
Kapitel 2: Marine Okosysteme 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
Sußwassereintrag durch Niederschlag und durch die einmundenden Flusse, ist die
Beschaffenheit des Meeresboden einer der Grunde fur die starke Abnahme des
Salzgehaltes an der Oberflache. 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 Oberflachenwassers in der Tiefe statt. Lediglich bei bestimmten
Kombinationen von Wind- und Wasserstandsverhaltnissen erfolgt der Wasser-
einstrom aus der Nordsee und dies auch nur in unregelmaßigen Abstanden. 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 Oberflachenwasser mit
salzreichem Wasser entsteht. Ein intensiver Austausch der oberen und unteren
Wassermassen wird durch die permanente Halokline verhindert. Zudem wird
zusatzlich im Sommer eine Temperaturschicht ausgebildet, die sich erst ab
dem Herbst oder Winter durch die Abkuhlung und Durchmischung der oberen
Wasserschichten auflost. Im Winter kann es in vielen Gebieten der Ostsee zu Eis-
bildungen kommen. Daruber hinaus kann es in den tieferen Becken zur Bildung
von Schwefelwasserstoff kommen, da am Meeresboden der geloste Sauerstoff
verbraucht wird. Auch hier zeigt sich die Abhangigkeit der Salzwassereinstrome
aus der Nordsee, durch welche lediglich das Wasser erneuert und damit der
Sauerstoffgehalt angehoben werden kann. Große Meeresspiegelschwankungen
konnen kurzzeitig durch resonante Beckenschwingungen und kustennahe Wind-
tiden hervorgerufen werden. Der Einfluss der Gezeiten kann in der Ostsee
hingegen vernachlassigt werden. [NKB12, S. 14-15]
Von der Wasserflache 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 betragt die Tiefe in dem großten Teil der deutschen AWZ.
24
Kapitel 2: Marine Okosysteme und anthropogene Belastungen in der deutschen
Ostsee
Lediglich Teile des Arkonabeckens im Norden von der Insel Rugen weisen eine
Tiefe von uber 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. Uber den Raumbezug, auch Georeferenzierung
genannt, lassen sich Geodaten miteinander verknupfen. Durch die Verwendung
von GIS-Funktionen konnen neue Informationen gewonnen werden. Die Geo-
objekte sind direkt durch eine Position im Raum (z.B. durch Koordinaten)
oder indirekt (z. B. durch Beziehungen) referenzierbar. Geodaten konnen so-
wohl quantitative (z. B. geometrische) als auch qualitative (z. B. thematische)
Eigenschaften ausweisen. Eine besondere Herausforderung in der klassischen
Informationsverarbeitung stellen Geodaten durch ihren hohen Erfassungsauf-
wand, die großen Datenmengen, die Verarbeitung nach raumlichen Kriterien
und die Komplexitat 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 Liegen-
schaften der Erdoberflache interessensneutral. Dazu zahlen 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 gefuhrt werden oder um anwendungsspezifi-
sche Daten wie Leitungs- oder Kundendaten eines Versorgungsunternehmen.
[Bil10, S. 264-265]
3.1.1 Rasterdaten
Rasterdaten beziehen sich auf Flachen 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 Hohen. Eine logische Datenstrukturierung und ein Objektbezug liegt nur
begrenzt vor und durch die großen Datenmengen entsteht ein hoher Rechen-
aufwand. Hingegen sind Rasterdaten durch eine einfache Datenerfassung und
durch kurze Erfassungszeiten gekennzeichnet. [Bil10, S. 31-32]
Beispiele fur Rasterdatenformate sind JPEG, GeoTIFF, PNG oder das ECW
Format.
3.1.2 Vektordaten
Raumbezogene Objekte, die auf Basis von Punkten beschrieben werden, be-
zeichnen Vektordaten. Die Basisdatentypen oder auch geometrische Primitive
sind Punkt, Linie und Flache. Die graphischen Grundstrukturen sind Punkte
und Linien, wobei die Linien als Verbindung von zwei Endpunkten (Knoten)
angesehen werden konnen. Die Flachen (Polygone) konnen als geschlossene Lini-
enzuge dargestellt werden. Somit lassen sich aus den Koordinaten von Punkten
27
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
hohere geometrische Strukturen abbilden. Mit Vektordaten konnen Daten lo-
gisch strukturiert werden und es ist leicht moglich ein Objektbezug herzustellen.
Durch die geringen Datenmengen wird wenig Speicherplatz benotigt und die
Rechenzeiten sind kurz. [Bil10, S. 30-31]
Verbreitete Vektordaten sind bspw. das Shapefile von ESRI, die XML-ba-
sierten 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 fur Mensch und Maschine einfach lesbar ist. Dabei ist es unabhangig von
der Programmiersprache und definiert einen Rahmen fur 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
unterstutzt. [Ecm13]
Das GeoJSON Format unterstutzt die Geometrietypen Point, LineString,
Polygon, MultiPoint, MultiLineString und MultiPolygon sowie Kombinationen
dieser mit einer GeometryCollection. [But08] Das Listing 3.1 zeigt ein simples
Beispiel fur einen Punkt kodiert in GeoJSON.
Listing 3.1: Feature [But08], leicht modifiziert
1 {
2 "type": "Feature",
3 "geometry ": {
4 "type": "Point",
5 "coordinates ": [13.154 , 55.007]
6 },
7 "properties ": {
8 "name": "FINO 2"
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 { "type": "FeatureCollection",
2 "features ": [
3 { "type": "Feature",
4 "geometry ": {
5 "type": "LineString",
6 "coordinates ": [
7 [12.0 , 0.0], [13.0, 1.0], [14.0, 0.0], [15.0, 1.0]
8 ]
9 },
10 "properties ": {
11 "prop0 ": "value0",
12 "prop1 ": 0.0
13 }
14 },
15 { "type": "Feature",
16 "geometry ": {
17 "type": "Polygon",
18 "coordinates ": [
19 [ [100.0 , 0.0], [101.0 , 0.0], [101.0 , 1.0],
20 [100.0 , 1.0], [100.0 , 0.0] ]
21 ]
22 },
23 "properties ": {
24 "prop0": "value0",
25 "prop1": {"this": "that"}
26 }
27 }
28 ]
29 }
Die Koordinaten einer Geometrie sind beschrieben durch eine Position (Point),
einem Array von Positionen (LineString, MultiPoint) oder durch Verschachte-
lungen 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, Hohe) und in einem geographischen
Koordinatensystem in Lange, Breite, Hohe. [But08]
Ein Koordinatenreferenzsystem (engl. coordinate reference system (CRS))
wird uber das CRS-Objekt definiert, welches optional ist. Ist kein CRS-Objekt
angegeben, wird das CRS des Eltern-Elements angenommen, sofern dieses
vorhanden ist. Standardmaßig 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 Re-
duzierung von Informationen. Dies ist bspw. bei marinen Daten und deren
Darstellung von Noten, die aufgrund ihrer Komplexitat spezielle Konzepte
benotigen. 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 ent-
sprechen. Zum institutionellen Bereich gehort bspw. der IHO-S-Standard der
International Hydrographic Organization (IHO). Dieser ist die Basis fur die
Standard-Datenmodelle IHO-S57 und IHO-S100, die als Navigationssysteme
in der kommerziellen Schifffahrtsindustrie eingesetzt werden. Das Arc mari-
ne Datenmodell der Firma ESRI gehort z. B. zu den industriellen marinen
Datenmodellen. [Vet12, S. 749]
Da die Arbeitsfelder der Nutzergemeinschaften von marinen Daten sehr viel-
faltig sind, ist es vorteilhaft, wenn ein Datenmodell auswahlbar ist und durch
Erweiterungen an die jeweiligen Anforderungen angepasst werden kann. Mit
einem Datenmodell, das die gangigen Datentypen fur marine Anwendungen
integriert, besteht eine Basis fur marine Datenmodelle. Dieses Kernmodell fun-
giert als Ausgangsmodell fur weitere Teilmodelle. Die benthischen Habitate in
der deutschen AWZ werden bspw. durch geostatistische Verfahren klassifiziert
und kartographiert, in dem ein Kerndatenmodell um weitere Datentypen erwei-
tert 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
gangigen GIS-Normungen der International Organization for Standardization
(ISO) basiert, die durch das Technische Komitee 211 als ISO-191xx-Serie definiert
und veroffentlicht werden.
Im weiteren Sinne stellt auch das in Kapitel 4.1 vorgestellte Modell der
kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme ein marines Datenmodell dar.
Dieses wird je nach Untersuchungsgebiet und Datenverfugbarkeit angepasst,
wie dies bspw. fur den Kalifornienstrom1 und fur die Ostsee durch HELCOM
geschehen ist (siehe Kapitel 4.2).
1http://www.nceas.ucsb.edu/globalmarine/ca_current
31
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
3.2 Geo-Informationssystem
Die Verarbeitung von Geodaten erfolgt haufig mit Hilfe eines Geo-Informations-
systems (GIS). Bestehend aus Hardware, Software und Daten ist ein GIS ein
rechnergestutztes System, mit dem sich raumbezogene Problemstellungen in
verschiedenen Anwendungsgebieten modellieren und bearbeiten lassen. Dafur
benotigte raumbezogene Daten/Informationen konnen digital erfasst und redi-
giert, verwaltet und reorganisiert, analysiert sowie alphanumerisch und graphisch
prasentiert 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 Infor-
mationen, verknupft direkt oder indirekt Informationen zu Phanomenen mit
einer Position/Gegebenheit auf der Erde. Geo-Informationssysteme sind ob-
jektbezogen ausgelegt und integrieren geometrische Primitive, graphische und
thematische sowie administrative Beschreibungen (Attribute) zu den raumbezo-
genen 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 Prasentation (EVAP). [Bil10, S. 36]
Unter der Erfassung oder auch der Eingabe wird eine Vielzahl von Metho-
den zur Erhebung raumbezogener Daten verstanden. Dazu gehoren neben der
unmittelbaren Eingabe am Rechner Verfahren zur Erfassung von primar geo-
metrischen Daten durch Tachymetrie, Photogrammetrie und Fernerkundung
oder die sekundare 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 moglich sind und
Verarbeitungsschritte vorgenommen werden konnen. Je nach vorhandenem
Datenvolumen und benotigten Zugriffsgeschwindigkeit wird uber die jeweils
geeigneten Datentypen (Vektor-, Raster- und Sachdaten) entschieden. Geeignete
Datenmodelle sind dafur festzulegen, die in Datenbanken abgebildet werden
32
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
mussen. Die Geodatenbank mit ihrem zugehorigen Datenbankmanagementsys-
tem (DBMS) bildet den Kern des Softwareteils zur Verwaltung von raumbezoge-
nen Daten. Die Daten werden bezuglich ihrer Geometrie, Topologie, Thematik
(Sachdaten) und Dynamik (Zeit) geordnet und durch Metainformationen erganzt.
[Bil10, S. 39]
Bei der Analyse von Daten sind GIS gekennzeichnet durch vielfaltige Funk-
tionalitaten, mit denen neue Informationen gewonnen werden, die als Basis
fur Entscheidungsgrundlagen dienen. Die Methodik bedient sich sowohl geo-
metrischen, logischen und relationalen Verknupfungen von Daten als auch
statistischen Verfahren. Analysemethoden besitzen ein mathematisches Grund-
gerust, wobei die Leistungsfahigkeit und die Art und Weise der Verwendung
der Methoden durch den Benutzer eine wesentliche Rolle spielt. Zudem mussen
sich die Analysemethoden in die gangigen Arbeitslaufe integrieren lassen. Die
Algorithmen in der Datenverarbeitung sind bezuglich 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 Prasentation meint die Ausgabekomponente eines GIS als
Teil der Verarbeitungskette. Dabei steht die Visualisierung der Ergebnisse
im Zusammenspiel mit der Kartographie und der Computergraphik im Vor-
dergrund. Die Prasentation 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 fur 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-Funktionalitaten uber das World
Wide Web oder das Intranet im Webbrowser zur Verfugung. Dabei wird auf
benutzerfreundliche und gangige PC-Technik zuruckgegriffen, so dass der Nutzer
ohne weitere Software plattformunabhangig und an jedem Ort Zugriff auf die
Informationen hat [KZ08].
Im Kontext der Darstellung und Verarbeitung von Geodaten uber 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 Verar-
beitung von Geofachdaten, wahrend beim Web-Mapping die Prasentation von
Daten mit einem Raumbezug im Vordergrund steht. [Neu12, S. 567]
Ein Web-GIS kennzeichnet sich dadurch aus, dass das System von jedem
internetfahigen Rechner und mobilen Client genutzt werden kann. Zudem sind
die Anforderungen an den Client gering und der Zugang zu raumbezogenen
Informationen wird wesentlich vereinfacht. Daruber hinaus entstehen nur geringe
oder gar keine Kosten fur den Nutzer. Durch Standardisierungen ist ein einfacher
Datenaustausch von raumlichen Informationen uber das Internet moglich. [KZ08,
S. 8-9]
Die Komponenten eines Web-GIS sind die grafische Prasentation, die Benut-
zeroberflache (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 Funktionalitaten realisieren, die die einzelnen Komponenten nicht
alleine erbringen konnen. [KZ08, S. 35-36]
3.3.1 Client-Server-Architektur
Die gangige Kommunikation uber das Internet erfolgt uber die Client-Server-
Architektur. 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 bereithalt, werden vom Client dargestellt. Ein Server
ist dabei in der Lage, gleichzeitig mit mehreren Clients zu kommunizieren.
[KZ08]
Die Abbildung 3.2 zeigt einen gangigen Ablauf der Kommunikation zwischen
Client und Server samt Datenbankabfrage, dargestellt in Form eines UML-
Sequenzdiagrammes.
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 zuruck 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 ubertragen wird. Neben der Auslieferung von
Dokumenten dient der Server auch als Schnittstelle zum Zugriff auf Datenbank-
systeme. 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 haufiger Bestandteil einer Web-
GIS-Anwendung. Ein Kartenserver stellt Geoinformationen zur Visualisierung
oder Verarbeitungsdienste fur Geodaten bereit. Beispiele fur 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, uber die geo-
referenzierter Karten bereit gestellt werden konnen. Der WMS definiert drei
Operationen. Mit GetCapabilities-Anfragen werden Metadaten eines Dienstes
angefordert, die dessen Inhalte und akzeptierte Anfrage-Parameter beschrei-
ben, wie bspw. Informationen zu verfugbaren Layern, Projektionssysteme und
Koordinatenausschnitt. [Mit08, S. 240], [KZ08, S. 179]
Das Listing 3.3 zeigt einen GetCapabilities-Request am Beispiel des Conti-
nental Shelf Information System (CONTIS) vom Bundesamt fur 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 zuruckgeliefert, 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 GetMap-
Requests ableiten. Die GetMap-Operation liefert dynamisch erzeuge Karten in
Form eines Bildes. Die Tabelle 3.1 zeigt die benotigten WMS-Parameter fur eine
GetMap-Anfrage. Weitere optionale Parameter sind bspw. TRANSPARENT,
Tabelle 3.1: Benotigte WMS-Parameter eines GetMap-Requests [Mit08, S. 239-240], leicht modifiziert
Parameter Beschreibung
SERVICE=WMS Art des Dienstes
REQUEST=GetMap Karte anfordern
VERSION=1.3.0 Angabe der WMS-Version, die verwendet werdensoll
SRS=EPSG:4326 Projektion des Kartenbildes uber Angabe einesEPSG-Codes
FORMAT=image/jpeg Ausgabeformat
LAYERS=roads,cities Layernamen, die uber eine kommaseparierte Listeangegeben werden
WIDTH=800 Breite des Kartenbildes in Pixel
HEIGHT=600 Hohe des Kartenbildes in Pixel
BBOX=10,0,50,40 Bounding Box-Koordinaten (links, unten, rechts,oben) in der Einheit des Referenzsystems
STYLE= Falls Styles unterstutzt werden, konnen die Layerin unterschiedlicher Darstellung angefordert wer-den. Ohne Angabe wird der Default-Style verwen-det.
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 uber 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 Abhangigkeit
der gewahlten 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 Opera-
tionen optional bei einem WMS. D. h. der Service muss diese Operation nicht
implementieren. Mit GetFeatureInfo konnen 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 Geo-
diensten, die haufig und in zunehmenden Maße in Geodatenbanken gespeichert
sind bzw. durch diese berechnet werden. [Bri13, S. 5]
3.3.3 Geodatenbanken
Geodatenbanken sind raumliche Datenbanksysteme. Der Raumbezug wird in
einem Datenbanksystem (DBS) uber eine Erweiterung hergestellt. Ein DBS
regelt die Datenverwaltung fur eine effiziente, widerspruchsfreie und dauer-
hafte Speicherung von großen Datenmengen. Benotigte Teilmengen werden in
verschiedenen, bedarfsgerechten Darstellungsformen fur 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 uberwacht alle lesenden und schrei-
benden Datenbankzugriffe. Fur die Abfrage und Verwaltung der Daten wird
eine Datenbanksprache durch das DBS zur Verfugung gestellt. [Bil10, S. 6]
Sind Datenbanken aus Tabellen bzw. Relationen aufgebaut, werden diese
als relationale Datenbanken bezeichnet. Jede Spalte steht fur ein Attribut
und speichert die verschiedenen Eigenschaften der Datensatze (Attributwerte).
Datensatze liegen in Form von Zeilen bzw. Tupeln vor. Die Tupel der einzelnen
Attribute konnen uber Schlussel (engl. key) miteinander in Beziehung gesetzt
werden. [Bri13, S. 11]
Eine Erweiterung der relationalen Datenbanken um objektorientierte Kon-
zepte stellen die objektrelationalen Datenbanken dar. In objektrelationalen
Datenbanken konnen eigene Datentypen definiert werden und Methoden zu den
Datentypen oder Funktionen zur Bearbeitung der Attribute erganzt werden.
[Bri13, S. 20]
Raumliche Datenbanksysteme werden auch als Geodatenbanksysteme (engl.
Spatial Database Systems) bezeichnet. Ihnen unterliegt die Aufgabe der Spei-
cherung von Geodaten und Geoobjekten sowie der Bearbeitung von raumlichen
Anfragen. Geometrische und topologische Datentypen mussen von Geodaten-
banksystemen angeboten werden, wie bspw. fur Punkte (Knoten), Linienzuge
(Kanten), Polygone und Mengen von Polygonen (Maschen). Zudem mussen
Methoden zum Ausfuhren geometrischer und topologischer Funktionen bereit-
stehen. Exemplarisch sei die Berechnung des Schnittes zweier Flachen, die
Langenbestimmung eines Streckenzuges oder das Prufen des Enthaltenseins
innerhalb von Flachen genannt. Eine weitere Anforderung an Geodatenbank-
systeme besteht in der Aufteilung von Anfragen. Dabei wird eine Anfrage auf
eine oder eine Folge von raumlichen Basisanfragen zuruckgefuhrt, sofern die
Anfragebedingung eine oder mehrere Operationen beinhaltet, die einen Raum-
bezug besitzen. Zum Beispiel bestimmt die Rechteckanfrage (Clipping) alle
Geoobjekte, die ein gegebenes Anfragerechteck schneiden. Nicht zuletzt mussen
die geometrischen und topologischen Datentypen und Funktionen anerkannte
Standards einhalten, so dass sie außerhalb von Geodatenbanksystemen ohne
Probleme genutzt werden konnen. [Bil10, S. 435]
39
Kapitel 3: Grundlagen der Geodatenverarbeitung
Gangige Geodatenbanken bzw. Datenbanksysteme mit raumlichen Erweiterun-
gen sind nach T. BRINKHOFF (2008) bspw. DB2 (DB2 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 erhalt mit PostGIS die Un-
terstutzung fur raumliche Objekte. PostGIS implementiert die Geometrietypen
der raumlichen Funktionen des OGC-Standards Simple Features for SQL und
die ISO-Norm SQL/MM Spatial (ISO/IEC 13249-3:2006). Mit der PostGIS-
Erweiterung kann der PostgreSQL-Server als raumliches 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 ubermittelt 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 fur Web-GIS-Anwendungen
weitverbreitet. Flash-basierte Anwendungen setzen ein installiertes Plug-In
voraus, damit die Anwendungen funktionieren konnen. Hingegen JavaScript in
den gangigen Browsern standardmaßig zur Verfugung steht. JavaScript dient
auf dem Client besonders der Interaktion um dynamische Web-Anwendungen
zu ermoglichen. Unter Verwendung von Asynchronous JavaScript and XML
(AJAX) ist es dem Client moglich im Hintergrund Anfragen an den Server
zu stellen. Die vom Server zuruckkommende Antwort kann in die bestehende
Webseite integriert werden, ohne dass diese neu geladen werden muss. Dadurch
konnen Bandbreite und Ladezeiten gespart werden. Zudem ist diese Technologie
besonders fur Web-GIS-Clients von Vorteil, die bei jedem Aufruf erst aufwendig
erzeugt werden mussen. [KZ08, S. 233]
Eine der bekanntesten JavaScript-Kartenbibliotheken ist Google Maps. Da-
neben gibt es eine Vielzahl an Clients, die Karten- und GIS-Funktionen zur
Verfugung stellen, sowie auf AJAX basieren. Bspw. gehoren 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 Ansatze, die neben JavaScript als Benutzeroberflache auch auf server-
seitige Programmmodule zugreifen. Dazu zahlen bspw. ka-Map und Mapbender.
[Mit08, S. 273]
41
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
4 Analyse der kumulativen
Belastungen auf marine Okosysteme
Das folgende Kapitel analysiert bestehende Modelle der kumulativen Belastun-
gen auf marine Okosysteme. Hauptgegenstand ist dabei das globale Modell nach
Halpern et al., das auch die Grundlage fur 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 ver-
wendeten Daten in dieser Arbeit. Daruber hinaus hat das Modell nach Halpern
et al. auch u. a. Anwendung fur den Kalifornienstrom1 und fur das Mittelmeer2
gefunden. Im Weiteren behandelt das Kapitel anthropogene Belastungen auf
die marinen Okosysteme 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 Okosysteme der Meere und Ozeane zu bestimmen
und zu visualisieren. Dazu werden die Methodik der Klassifizierung fur die
Belastungen und Okosysteme, das Berechnungsmodell und die Ergebnisse des
Modells vorgestellt.
1http://www.nceas.ucsb.edu/globalmarine/ca_current2http://www.nceas.ucsb.edu/globalmarine/mediterranean
42
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
4.1.1 Bewertung und Klassifizierung der Verwundbarkeit der
globalen marinen Okosysteme durch anthropogene
Belastungen
Nahezu alle marinen Okosysteme werden durch menschliche Aktivitaten be-
einflusst. Die Vielzahl von unterschiedlichen Bedrohungen erschwert das Ma-
nagement und den Schutz der marinen Okosysteme. Die Auswirkungen auf
die Okosysteme konnen variieren und hangen von verschiedenen Faktoren wie
Ausdehnung, Lage und Geologie ab. Kenntnisse uber die unterschiedlichen
Reaktionen von Okosystemen auf Belastungen und welche Gefahren die großten
Auswirkungen darstellen, ist Teil fur die Bewertung von kumulativen Belas-
tungen. Zudem ist es wichtig zu wissen, wie die Unterschiede in verschiedenen
Maßstaben 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 an-
thropogenen Bedrohungen auf einzelne Arten bis hin zum gesamten Okosystem.
Es wurden samtliche marine Okosystemtypen und potenzielle Bedrohungen
integriert, als auch ein Maß an Sicherheit fur die Belastungsklassifikation beruck-
sichtigt. Zudem wurden die Experten-Meinungen und veroffentlichten Studien
transparent gehalten und die Ergebnisse fur eine Weiterverwendung und einfache
Modifizierung aufbereitet. Zweck des Modells ist es, herauszufinden welche die
wichtigsten und aktuellen Bedrohungen innerhalb und zwischen Okosystemen
sind. Zudem soll mithilfe des Modells herausgefunden werden, welche Oko-
systeme besonders durch menschliche Aktivitaten bedroht sind und welche
Faktoren Unterschiede in der Anfalligkeit von Okosystemen verursachen. [Hal07,
S. 2]
Es wurden 23 verschiedene Okosysteme identifiziert und 20 Kategorien an
Belastungen auf marine Okosysteme, die auf bis dahin veroffentlichten Listen
basierten. Die Bedrohungen lassen sich z. T. differenzieren, wodurch sich 18
weitere Unterkategorien ergeben. Zu den Okosystemen zahlen bspw. Strande,
Mangroven, Korallenriffe, Seegraswiesen, Seetangwalder, Felsenriffe, Eis, weicher
und fester Schelf, Oberflachenwasser und Tiefenwasser. An Bedrohungen wurden
43
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
z. B. der Sußwasser- und Sedimenteintrag mit den Unterteilungen Zunahme
und Abnahme, die Entwicklung der Kustengebiete, Aquakulturen, Fischerei
mit mehreren Unterteilungen, Klimawandel und invasive Arten identifiziert.
Der Grund fur die Unterteilung beim Fischfang sind bspw. die unterschiedli-
chen Auswirkungen der verschiedenen Arten des Fischfanges auf das marine
Okosystem in Hinblick auf die Zerstorung des Meeresbodens, den Beifang oder
ob es sich um einen illegalen, fur den Aquarium-Handel bestimmten Fischfang
oder um Sportfischerei handelt. Ebenso wird der Eintrag von Sußwasser und
Nahrstoffen jeweils aufgesplittet, da dies anthropogen bedingt erhoht als auch
verringert werden kann, z. B. durch den Bau von Dammen oder Kanalen. [Hal07,
S. 3] Es wurden jedoch nicht alle Bedrohungen in das Modell integriert, da die
Daten keine ausreichende globale Datenabdeckung besaßen. Dazu gehoren u. a.
schadliche Algenbluten, Hypoxie, Meeresbergbau, Offshore-Entwicklung und
Okotourismus. [Hal08b, S. 1]
In wie weit die Auswirkungen einer Bedrohung auf eine Spezies oder ein
Okosystem besteht, wird durch die Anfalligkeit des Okosystems zu dieser Bedro-
hung bestimmt. Die Verletzbarkeit berucksichtigt die raumliche Ausdehnung,
die Haufigkeit und die funktionelle Auswirkung von jeder Bedrohung in jedem
marinen Okosystem (von einer Art bis hin zum gesamten Okosystem). Der Wi-
derstand des Okosystems bezieht sich auf die Storung durch die Belastungen und
die Widerstandsfahigkeit definiert die Wiederherstellungszeit des Okosystems
auf den Zeitpunkt vor der jeweiligen Belastung. Diese genannten Faktoren die-
nen als Grundlage fur die Bestimmung der Gewichtungen durch die befragten
Experten. Die Tabelle 4.1 gibt einen Uberblick uber das Bewertungsverfahren
fur das Ausmaß der Verletzbarkeit. [Hal07, S. 3]
Tabelle 4.1: Rangsystem fur das Ausmaß der Verletzbarkeit der Okosysteme
durch anthropogene Belastungen [Hal07, S. 6], leicht modifiziert
Veletzbarkeitsmaß Kategorie Rang
Raumliche Ausdehnung (km2)
keine Belastung 0
< 1 1
1 – 10 2
44
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
Rangsystem fur das Ausmaß der Verletzbarkeit der Okosysteme durch anthro-
pogene Belastungen [Hal07, S. 6] (fortgesetzt)
Veletzbarkeitsmaß Kategorie Rang
10 – 100 3
100 – 1,000 4
1,000 – 10,000 5
> 10, 000 6
Haufigkeit
nie 0
selten 1
gelegentlich 2
jahrlich oder regelmaßig 3
persistent 4
Funktionelle Auswirkungen
keine Belastung 0
Art (eine oder mehrere) 1
eine Trophie 2
mehrere Trophien 3
gesamte Artengemeinschaft 4
Widerstandsfahigkeit
keine Belastung 0
hoch 1
mittel 2
gering 3
Wiederherstellungszeit (Jahre)
keine Belastung 0
< 1 1
1 – 10 2
10 – 100 3
> 100 4
Sicherheit
keine 0
gering 1
mittel 2
hoch 3
sehr hoch 4
45
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
Es konnten die Umfrageergebnisse von 135 Experten aus 19 Landern zu den 23
Okosystemen verwendet werden. Fur zehn Okosysteme hingegen gab es weniger
als funf vollstandige Umfragen, weswegen weitere Literaturrecherchen integriert
wurden. Nichtsdestotrotz blieben 14,5 % der Verletzbarkeits-Rankings fur die
Belastungs-Okosystem-Kombinationen ohne Wert. Aus den vorhandenen Werten
wurde ein Gesamtmittelwert gebildet, um einen einzelnen Rang (Gewichtung)
zu erhalten, der die Belastung auf ein einzelnes Okosystem widerspiegelt. [Hal07,
S. 7]
Als Ergebnis der Umfrage sind der Anstieg der Meerestemperatur, der zersto-
rerische Grundfischfang, die Entwicklung des Kustenraumes, die punktuelle und
nicht punktuelle organische Belastung, die Erhohung des Sedimenteintrages, der
Sauerstoffmangel und der direkte menschliche Eingriff die großten Belastungen.
Die geringsten Auswirkungen auf marine Okosysteme sind der Handel mit
Aquariumfischen, der Rohstoffabbau am Meeresboden und der Ozonschwund.
Nichtsdestotrotz konnen auch diese schwere Schaden verursachen. Bei den
Okosystemen sind fester Schelf, Felsenriffe, Oberflachenwasser und felsige Gezei-
tenzonen am starksten gefahrdet. Die Okosysteme der Tiefsee (hydrothermale
Schlote, Tiefseeberge und Tiefenwasser) wurden zumeist als gering belastet
eingestuft. Hingegen der Großteil der Okosysteme als hoch belastet eingestuft
wurde, da diese durch viele Belastungen, insbesondere durch die vielfaltigen
Formen des Fischfanges, bedroht sind. [Hal07, S. 9]
4.1.2 Modell und Ergebnisse
Das Modell fur die kumulativen Auswirkungen der anthropogenen Belastungen
auf marine Okosysteme beinhaltet Datenlayer zu 17 verschiedenen Belastungen
und 20 Okosystemen. Das Ergebnis des prognostizierten kumulativen Einflusses
IC stellt die Gleichung 4.1 dar. Angewendet wurden die Berechnungen auf einem
Gitter mit 1 km2- Zellen fur die Ozeane.
IC =n∑
i=1
m∑
j=1
Di ∗ Ej ∗ μ i,j (4.1)
46
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
Di ist der Logarithmus-transformierte und normalisierte Wert (Skala 0 bis 1)
einer anthropogenen Ursache an der Stelle i. Die An- oder Abwesenheit des
Okosystems j (entweder 1 oder 0) wird mit Ej definiert. Und u i,j stellt die
Gewichtung der Belastung durch anthropogene Ursachen i und Okosysteme 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 Okosystem IE wird durch die
Gleichung 4.3 definiert. [Hal08a, S. 3]
ID =
n∑
i=1
Di ∗ Ej ∗ μ i,j (4.2)
IE =m∑
j=1
Di ∗ Ej ∗ μ i,j (4.3)
Die gewichteten Kombinationen von Belastungen und Okosystemen 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 Okosysteme 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 unberuhrt von anthropogenen
Aktivitaten sind. Uber ein Drittel (41%) der Weltmeere sind stark betroffen
von mehreren Auswirkungen (IC > 8, 5). Nur ein Bruchteil (0, 5%) der marinen
Okosysteme werden als sehr stark belastet kategorisiert (IC > 15, 5), jedoch
decken diese eine relativ große Flache (ca. 2,2 Millionen km2) ab. In Gebieten
des Kontinentalschelfs und -hangs finden sich am haufigsten sehr hohe Belas-
tungen, 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 Okosysteme
Abbildung 4.1: Flussdiagramm des Modellierungsansatzes fur die Berechnungder kumulativen Belastungen der menschlichen Aktivitaten aufdie marinen Okosysteme [Hal08b, S. 25]
Tabelle 4.2: Klassifikation und Wertebereich der kumulativen Belastungen undAnteil der Meeresgewasser [Hal08b, S. 44], leicht modifiziert
Zustand des Meeres % degraded IC Zellenanzahl(∼ km2)
% derMeere
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
gehoren bspw. die Nord- und Norwegische See, das Ost- und Sudchinesische
Meer, der Persische Golf und die Beringsee. In Regionen die saisonal oder standig
vom Eis bedeckt sind und damit die anthropogenen Aktivitaten eingeschrankt
48
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
werden, befindet sich die Mehrheit der sehr gering belasteten Okosysteme. Dies
sind 3, 7% der Ozeane. Der Klimawandel und das damit einhergehende Ab-
schmelzen des Polareises wird die kumulativen Belastungen in den arktischen
Regionen kontinuierlich erhohen. Zudem beinhaltet das Modell keine Daten zur
Luftverschmutzung oder zu illegalen, nicht regulierten und nicht gemeldeten
Fischfangen, die die Belastungen in den arktischen Regionen ebenso vergroßern.
[Hal08a, S. 3-4]
Anthropogene Belastungen die im Zusammenhang mit dem globalen Kli-
mawandel stehen, sind sehr weitverbreitet. Damit sind diese ein wichtiger
Bestandteil der Berechnungen der kumulativen Belastungen, besonders fur die
Offshore-Okosysteme. Auch der Fischfang ist global verbreitet, hat jedoch durch
seine ungleichmaßigere Verteilung einen geringeren Einfluss auf den IC . [Hal08a,
S. 4]
Die Abbildung 4.2 zeigt das globale Modell fur die kumulativen Belastungen
auf marine Okosysteme nach Halpern et al.
Abbildung 4.2: Anthropogene Einflusse auf marine Okosysteme [Nat]
49
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
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 anthro-
pogenen Einflusse. Zwei Indizes wurden dazu entwickelt. Der BSPI stellt eine
raumliche Reprasentation der anthropogenen Einflusse auf die Ostsee dar. Ohne
den Einfluss auf das marine Okosystem in Betracht zu ziehen, stellt der BSPI
lediglich die Summe der Belastungen dar. Das Ziel der HELCOM Arbeit ist
jedoch die Beurteilung von menschlichen Einflussen 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 mari-
nen Umwelt. Dies ist unerlasslich um die negativen Effekte der anthropogenen
Einflusse auf ein Meeresgebiet verstehen zu konnen.
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
ubergeordneten Belastungen klassifizieren, die in Bezug zu den menschlichen
Aktivitaten 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 Datenverfugbarkeit, Datenqualitat und Relevanz auf
das marine Okosystem wurden die Belastungen gewahlt. Die Datenverfugbarkeit
umfasst beinahe vollstandig die gesamte Ostsee. Die Qualitat 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 Okosysteme
normalisiert. Ist eine Belastung innerhalb einer Zelle vorhanden, gilt diese
Belastung fur die gesamte Zelle. Das entstandene Gitternetz besteht aus 1383
Zellen mit einer Zellengroße von 20 km2. [HEL10a, S. 1-2]
Im folgenden werden die von HELCOM verwendeten Belastungen und deren
Definitionen vorgestellt. Die Daten beziehen sich uberwiegend auf den Zeitraum
von 2003 bis 2007 (vgl. [HEL10a], [HEL10b]).
Entnahme oder Zufuhrung verschiedener Stoffe und Arten von und
in das Meer
Es wurden verschiedene Belastungen identifiziert, die durch die Entnahme
oder Zufuhrung von Stoffen oder Arten sich negativ auf die marine Umwelt
auswirken. Die Belastung wird durch die Menge des entnommenen/zugefuhrten
Materials/Arten in Tonnen definiert. Dazu gehoren Disposal of dredged material,
Dredging, Commercial bottom-trawling fishery, Commercial surface and mid-
water fishery, Commercial gillnet fishery und Commercial coastal and stationary
fishery.
Windturbinen als Indikator fur Unterwasserlarm
Fur die Datensatze Wind farms, bridges and oil platforms under construction
und Operational wind farms wurde die Anzahl der Windturbinen als Belastung
festgelegt. Die Turbinen verursachen Larm und wirken sich somit storend 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 gehoren
bspw. Veranderungen des Salzgehaltes, Unterwasserlarm 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 Datensatze 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 Okosysteme
Hafen
Hafen (engl. Harbours) beinhalten Wellenbrecher und andere Bauten, die
Auswirkungen auf den Meeresboden haben und daruber hinaus kommt es
in Hafen zu Olverschmutzungen und Einleitungen anderer Substanzen. Als
Belastungswert wird das Jahresgesamtfrachtvolumen der Hafen in Tonnen
definiert. Sind keine Daten zum Frachtumsatz vorhanden, wurden 10 000 Tonnen
festgelegt.
Kustenschutzbauten und Badestellen
Bei den Datensatzen Coastal defence structures und Bathing sites, beaches and
beach replenishment wurde die Gesamtlange bzw. Gesamtanzahl pro Zelle als
Belastung definiert. Uberschneidungen mit dem jeweils anderen Datensatz wur-
den entfernt. Zu den Auswirkungen zahlen die Reduzierung von Uberflutungen,
naturlichen Erosionen sowie der Wellendynamik im Kustenbereich.
Einleitungen uber das Wasser
Die Einleitungen verschiedener Stoffe uber das Wasser erfolgt zumeist uber
Flusse in das Meer. Dabei kann es sich um eine diffuse Zufuhr (z. B. Landwirt-
schaft) oder um eine punktuelle Zufuhr (z. B. Industrie, Kommune) handeln.
Bei diesen Datensatzen handelt es sich um Riverine input of organic matter,
Waterborne inputs of heavy metals (jeweils einzeln fur Blei, Kadmium, Quecksil-
ber, Zink und Nickel), Waterborne inputs of nitrogen und Waterborne inputs of
phosphorus. Schwermetalle konnen sich in der Nahrungskette akkumulieren und
somit marine Lebensformen gefahrden bzw. vergiften. Von der Flussmundung
bis zum offenen Meer wurde fur die Datensatze 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 Datensatze sind charakterisiert durch den
durchschnittlichen Abfluss von Abwassern. Dazu gehoren Nuclear power plants,
Coastal wastewater treatment plants, Coastal industry, oil terminals, oil plat-
forms and refineries, Discharges of radioactive substances und Aquaculture.
52
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
Auswirkungen sind bspw. Veranderungen im Warmehaushalt der Gewasser oder
die Verursachung von mikrobiellen Krankheitserregern.
Verkehrsintensitat auf dem Wasser als Belastungsindikator
Die relative Verkehrsintensitat dient als Belastungswert fur die Datensatze
Coastal shipping, Coastal and offshore shipping und Passenger ships outsi-
de 12 nm. Neben dem Unterwasserlarm hat der Schiffsverkehr auch weitere
Auswirkungen auf die marine Umwelt. Dazu gehoren die Kustenerosion und
die Sedimentauflockerung am Meeresboden, sowie das Ablassen von Abwasser
innerhalb der AWZ.
Bevolkerungsdichte
Die Bevolkerungsdichte ist die Basis als Belastungswert fur die Datensatze
Recreational boating and sports und Population density. Die Sport- und Frei-
zeitschifffahrt verursacht Unterwasserlarm und deren Belastung wird geschatzt
in Relation zur Bevolkerungsdichte. Dies basiert auf der Annahme, dass die
menschlichen Aktivitaten hoher sind, je großer die Bevolkerungsdichte am
Wasser ist. Zudem wird eine Beziehung zwischen Bevolkerungsdichte und dem
Ablassen von Abwasser als Annahme getroffen, die eine erhohte Verschmutzung
durch synthetische Stoffe zur Folge hat.
Atmospharische Belastungen
Die marine Umwelt wird nicht nur durch Schadstoffe uber die Wasserzufuhr
belastet, sondern auch durch Schadstoffe, die in die Atmosphare entlassen
werden. Zu diesen Belastungen gehoren Atmospheric deposition of dioxins, At-
mospheric deposition of metals (jeweils einzeln Blei, Kadmium und Quecksilber)
und Atmospheric deposition of nitrogen. Die Schadstoffe sammeln sich in den Or-
ganismen, akkumulieren sich bis hin zu einer hohen Toxizitat und gefahrden die
Nahrungskette. Uber den atmospharischen 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 Okosysteme
Jagd
Die mittlere Anzahl der gejagten Seevogel, Seehunde und Robben uber funf
Jahre dient als Belastungswert fur die beiden Datensatze Hunting of seabirds
und Hunting of seals.
Ol und andere Gefahrenstoffe
Zum einen wurde der Datensatz Polluting ship accidents als Belastung iden-
tifiziert, da sich die Freisetzung von Ol oder anderen gefahrlichen Stoffen sehr
stark auf die marine Umwelt auswirken. Die Große der Verschmutzung dient
als Belastungswert, wobei die Anzahl der Verschmutzungen uber den Zeitraum
von 2004 bis 2007 summiert wurden. Der Datensatz Oil slicks and spills basiert
auf illegalen Oleinleitungen in das Meer und wurde summiert fur den Zeitraum
von 2003 bis 2007.
4.2.2 Okosysteme in BSII
Innerhalb der Arbeiten von HELCOM an dem BSII wurden 14 Okosysteme iden-
tifiziert. Dabei handelt es sich um marine Arten, Biotope und Biotopkomplexe
die im Sinne des Datenmodells als Okosysteme bezeichnet werden.
Harbour porpoise und seals
Dazu gehoren die Datensatze der marinen Saugetiere Harbour porpoise und
seals. Die marinen Saugetiere sind ein wichtiger Bestandteil der marinen Nah-
rungskette. 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 Okosysteme
Seabird wintering grounds
In der Ostsee gibt es einige relativ flache Gebiete, die bevorzugte Habitate
fur Seevogel im Winter darstellen. Da diese sich auf dem offenen Meer befinden,
beschreibt dieser Datensatz relativ gut anthropogene Belastungen in pelagischen
Gewassern. [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 fur 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 Datensatze sehen eine Unterscheidung der Wassersaule in eu-
photische und aphotische Zone vor. Unter der euphotischen Zone ist der Be-
reich zu verstehen, in dem genugend Licht einfallt, damit die Photosynthese
stattfinden kann. [Sto] Als Grenze zwischen beiden Zonen wurde ein Prozent
Lichtdurchlassigkeit festgelegt. [HEL10b, S. 41]
Zostera meadows und Mussel beds
Es sind nur wenige Datensatze 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
Miesmuschelbanke (engl. Mussel beds) reprasentieren 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, Lichtdurchlassigkeit und Salzgehalt wur-
den 60 Habitate identifiziert. Der Benthal wird unterteilt in funf Sedimentklassen
nach Al-Hamdani & Reker (2007). Dies sind felsiger Untergrund, Hartboden
(inklusive ungleichmaßige harte Oberflachen, grober Sand und Felsbrocken),
55
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
feiner bis grober Sand (z. T. mit Kies), feste Lehme (mitunter bedeckt durch
eine dunne 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 Grunden reduziert. Es wurden weniger Lebensraume
im Vergleich zum BALANCE Projekt verwendet. Die vollstandige Integration
der Daten aus dem BALANCE Projekt hatte weitere 60 Okosystem-Datenlayer
zur Folge. Fur die entsprechend umfangreiche Beurteilung der Gewichtungen
wurden einige Anderungen vorgenommen. Die Salinitat wurde nicht einbezogen
und fur den Benthal wurden felsiger Untergrund und Hartboden, sowie Lehme
und Schlamm zusammengefugt. Es bleiben damit drei Sedimentklassen fur den
Benthos uber. [HEL10a, S. 28]
In Kombination der Lichtdurchlassigkeit mit den drei verbleibenden Sedi-
mentklassen sind sechs benthische Biotopkomplexe fur 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
ahnliche Ergebnisse. Geringe Werte treten im Bottnischen Meerbusen auf und
im Kustenbereich sind die Index-Werte großer 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 hohere Index-Werte
als der BSPI, da an diesen Orten die Anzahl der Okosysteme besonders hoch
ist. Diese Tatsache spiegelt sich auch in einem Großteil der Kustengebiete im
Vergleich zu den Offshore-Gebieten wider. Die Danische, Schwedische, Estnische
und Sudfinnische Kuste, sowie die Kieler und Mecklenburger Bucht und die
Bottnische See weisen im BSII hohere Index-Werte auf. Im Vergleich zum BSPI,
56
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
Abbildung 4.3: Baltic Sea Impact Index [HEL10b, S. 46]
weist der BSII geringere Werte in der Danziger Bucht und den sudostlichen
Regionen, durch die niedrigere Anzahl von Okosystemen an diesen Stellen,
auf. Die Integration der Okosysteme und Gewichtungen in dem BSII, fuhrt zu
detaillierteren Unterscheidungen bei den Index-Werten. [HEL10b, S. 47]
57
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
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 uber Okosys-
teme vorhanden sind. Um zu ermitteln, inwieweit sich die Belastungen auf die
Okosysteme auswirken und wie anfallig die Okosysteme reagieren, bedarf es der
58
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
Integration der Okosysteme und Gewichtungen, damit nicht die Gefahr besteht
die Auswirkungen der anthropogenen Belastungen zu unterschatzen. [HEL10b,
S. 47]
Unabhangig der Indizes, ist der limitierende Faktor fur die Beurteilung die
Verfugbarkeit und Genauigkeit der zugrunde liegenden Daten. Auch wenn die
Indizes nicht exakt die realen Auswirkungen aufzeigen, verdeutlichen diese die
menschlichen Einflusse auf die marine Umwelt. [HEL10b, S. 49]
59
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
4.3 Ostsee
Ein naturliches Problem stellt die geographische Lage der Ostsee dar. Diese
ist fast ausschließlich von Land umgeben und lediglich uber die Meerengen
kleiner und großer Belt und dem Oresund mit der Nordsee verbunden. Der
Salzwasseraustausch kommt in der Ostsee großtenteils durch sogenannte Salz-
wassereinbruche (SWE) zustande. Diese SWE kommen fast ausschließlich in der
kalten Jahreszeit vor. Wahrend maßige Ereignisse zwischen September und Marz
vorkommen, wurden starke SWE bisher zwischen November und Januar beob-
achtet. Diese belebenden Salzwasseraustauschvorgange hangen wesentlich von
der in der kalten Jahreszeit verstarkten atmospharischen Dynamik ab [Hup10,
S. 62] Nur extreme SWE erreichen eine Dichte, die es ermoglichen bis in grund-
nahe Schichten der zentralen Ostsee vorzudringen. Damit kommt es zu einer
Erhohung des Salz- und Sauerstoffgehaltes und zur Umschichtung des Wassers
in der Ostsee, womit die Lebensbedingungen fur die am und im Meeresgrund
lebende Flora und Fauna verbessert werden. Somit tragen die SWE besonders
in den tieferen Gewassern zu einer Wiederbesiedlung des Meeresbodens nach
langeren sauerstoffarmen oder sauerstofflosen Perioden bei. [Fei06]
Daruber hinaus ist die Ostsee einer Vielzahl anthropogener Aktivitaten
ausgesetzt, wie bspw. der Fischerei, dem Schiffs- und Bootsverkehr, Fahrrin-
nenvertiefung, 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 fur die Ostsee liegt
bei 0, 4 und der hochste Wert bei 68, 2. [Hal08b, S. 38]
Die kumulativen Belastungen in der deutschen AWZ der Ostsee werden nach
dem globalen Modell großtenteils 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 Rugen und dem sudlichen
60
Kapitel 4: Analyse der kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme
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 Kus-
tengebiete 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 abhangt. Gemeinsamkeiten zeigen sich
vor allem in der Kieler, Lubecker und Danziger Bucht mit sehr hohen Index-
Werten 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.
Zunachst 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 naher
beschrieben und sind in der Abbildung 5.1 in Form eines Anwendungsfall
Diagramms zusammengefasst.
Darstellung der Geodaten
Zu den Standardaufgaben eines Web-GIS gehoren neben der Visualisierung
von Geoinformationen auch Interaktionen, die es dem Nutzer ermoglichen, den
Kartenausschnitt nach eigenen Wunschen anzupassen. Es soll daher moglich
sein, den Kartenausschnitt zu verkleinern, zu vergroßern und die Karte zu
verschieben.
Veranderung der Gewichtung
Um die kumulativen Belastungen auf marine Okosysteme nicht ausschließlich
zu visualisieren, sondern auch zu verandern, bedarf es einer Eingabemaske, die
durch den Benutzer geandert werden kann. Die Eingabemaske in Form einer
62
Kapitel 5: Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
Nutzer
Navigieren
Zoomen
kumulativeBelastungen darstellen
Gewichtungverandern
Gewichtungspeichern
Belastunghinzufugen
Belastungentfernen
Okosystemhinzufugen
Okosystementfernen
Abbildung 5.1: Anwendungsfalldiagramm
Tabelle stellt in den Zeilen die Belastungen und in den Spalten die Okosysteme
dar. In den einzelnen Zellen der Tabelle konnen die Gewichtungen modifiziert
werden. Um Anderungen durch den Nutzer bei einem erneuten Aufruf der Seite
zur Verfugung zu stellen, sollten diese nach Moglichkeit gespeichert werden.
63
Kapitel 5: Analyse der Systemanforderungen und Entwurf
Auswahl der Belastungen und Okosysteme
Die ahnlichen, jedoch nicht identischen Ansatze fur Klassifizierungen von
Belastungen und Okosystemen (BSII, BSPI und MSFD) und vor allem die
abweichende Datenverfugbarkeit erfordern ein dynamisches System fur eine
Beurteilung der kumulativen Belastungen auf das marine Okosystem Ostsee. Es
soll dem Nutzer moglich sein, die Auswahl von Belastungen und Okosystemen
einzeln entweder zu aktivieren oder zu deaktivieren.
Moglichkeit des Uploads weiterer Datensatze
Dem Nutzer soll es außer der bisher genannten Funktionen auch moglich sein,
eigene Datensatze dem System hinzuzufugen.
Fur den Upload wird ein Programm benotigt, dass vom Nutzer hochgelade-
ne 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, beschrankt sich jedoch auf das
Shapeformat. Die Geospatial Data Abstraction Library (GDAL) kann verschie-
dene Geodaten von einem in ein anderes Format konvertieren. Zudem ist es
Open-Source lizenziert und fur die gangigen Betriebssysteme verfugbar. Das
Programm ogr2ogr von GDAL ist somit als ein Werkzeug fur den Datenup-
load geeignet. Dieses kann Daten nach PostgreSQL/PostGIS schreiben und
verschiedene Vektordaten einlesen.
5.1.2 Technische Anforderungen
Die Anwendung soll uber das Internet zuganglich und frei von zusatzlich zu
installierender Software anwendbar sein. Nach Moglichkeit sollen nur Open-
Source lizenzierte Komponenten eingesetzt werden.
JavaScript ist in allen gangigen Browsern implementiert und standardmaßig
in den gegenwartig aktuellen Versionen aktiviert. Damit werden keine Browser-
Plugins oder weitere Software benotigt.
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 fur das Web-
Abbildung 5.2: Systemarchitektur des Web-GIS
GIS. Der Client ist ein Browser, auf dem die grafische Nutzeroberflache zu
sehen ist. Die Kommunikation mit dem Server erfolgt uber das Internet. Als
Webserver kommt der Apache zum Einsatz und als serverseitige Skriptsprache
dient PHP. Ebenso auf der Serverseite werden samtliche externe Daten wie bspw.
die JavaScript-Bibliotheken Leaflet und jQuery, Stylesheets und dazugehorige
Grafiken vorgehalten. Um neue Datensatze in das System integrieren zu konnen,
muss auf der Clientseite auf lokal gespeicherte Daten zugegriffen werden konnen.
Damit diese neuen Daten auf dem Server verarbeitet werden konnen, ist es
notwendig, dass auf das Programm ogr2ogr von GDAL zugegriffen werden kann.
Dies hat den Vorteil, dass gangige Geodatenformate verarbeitet werden konnen,
ohne dass umfangreiche Datenverarbeitungsschritte in das System integriert
werden mussen. Denn ogr2ogr kann auf PostgreSQL/PostGIS-Datenbanken
zugreifen. Die Datenbank ist das zentrale Element des Systems, da an dieser
Stelle samtliche Geodaten und zugehorige 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 benotigt.
In der Datenbank sollen zum einen die Nutzer und zum anderen die Okosysteme
und Belastungen sowie deren Gewichtung gespeichert werden.
Fur die Nutzer wird eine Tabelle benotigt, die den Benutzernamen speichert.
Das Speichern von Informationen wie Benutzername ist keine direkte Anfor-
derung an das System. Dies wird jedoch vorgenommen um die Basis fur ein
eventuelles Nutzermanagement zu schaffen, dass ggf. im weiteren Verlauf einer
Entwicklung integriert werden konnte.
Um die Belastungen und Okosysteme verwalten zu konnen, werden jeweils zwei
Tabellen angelegt. In der ersten Tabelle werden der Name und der Kurzname,
sowie ein Status hinterlegt. Mit Hilfe der Status-Spalte konnen bestimmte
Datensatze fur den Nutzer des Web-GIS unsichtbar gesetzt werden. Die zweite
Tabelle enthalt fur jede Geometrie Angaben daruber, ob diese ein Okosystem
bzw. eine Belastung enthalten.
Fur die Speicherung der Gewichtung ist eine weitere Tabelle erforderlich.
Fur jede Gewichtung mussen das Okosystem, 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 unterstutzt wird.
GeoJSON wird neben diversen Client-Bibliotheken auch von PostGIS un-
terstutzt und stellt dadurch ein geeignetes Datenaustauschformat fur Vektorda-
ten 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 fur das Web-GIS, deren
Herkunft und Aufbereitung fur die spatere 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. Fur 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 Ver-
tragspartner und weiteren Quellen wie bspw. der EU oder der EUA.
6.2 Verwendete Daten
Daten zu dem Belastungen und Okosystemen innerhalb der Ostsee liegen zum
großen Teil als Shape-Dateien vor. In wenigen Fallen jedoch sind keine Daten
vorhanden. Im Fall der Belastungen wurde fur diese entsprechenden Datensatze
jeweils auf den BSII zuruckgegriffen. Der BSII wurde nicht vollstandig verwendet,
um ein detaillierteres Gitternetz als das des BSII (20 km2 Zellen) zu ermoglichen.
Aus einigen Punktdaten wurden durch HELCOM Flachendaten bestimmt, wie
bspw. bei dem Eintrag an organischen Material durch Flusse in die Ostsee, da
keine ausreichende Datenmenge vorhanden war. Die aus den Punkten ermittelte
Flache wurde durch eine Dichtefunktion mithilfe des ArcGIS Spatial Analyst
1http://maps.helcom.fi/website/mapservice/index.html
68
Kapitel 6: Datenverarbeitung
bestimmt. Jedoch liegen diese Flachendaten nicht vor und es gibt ebenso keine
weiteren Angaben zu den Dichtefunktionen, weshalb in den Fallen ebenso
jeweils auf den BSII zuruck gegriffen wurde. Einige weitere Datensatze wurden
entfernt, da die vorhandenen Daten nicht den Raum der deutschen AWZ der
Ostsee abdecken. Die Tabelle 6.1 gibt dazu einen Uberblick der verwendeten
Belastungen und enthalt dazu Informationen zu den Datenquellen von HELCOM,
sowie den Zeitraum, den die Daten abdecken, welcher sich fast ausschließlich
auf die Jahre 2003 bis 2007 beschrankt. In Tabelle 6.2 sind die verwendeten
Okosysteme aufgelistet.
6.2.1 Verwendete Datenlayer der Belastungen
Im Folgenden werden die verwendeten anthropogenen Belastungen nach HEL-
COM und deren raumliche Abdeckung der deutschen AWZ der Ostsee beschrie-
ben. Wie die Belastungen jeweils per Datenlayer genau definiert sind, ist in
Kapitel 4.2.1 beschrieben.
Daten zu Windparks, Brucken und Olplattformen im Bau befindlich liegen
innerhalb der AWZ und fur den Zeitraum von 2003 bis 2007 vor. Dies trifft
jedoch nur auf Windparks zu, Brucken und Olplattformen 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 Daten-
aufzeichnung
Disposal of dredged spoils/BSPI 2005 - 2007
Wind farms, bridges, oil platforms under construction (2,
17)
2003 - 2007
Riverine runoff of organic matter/BSPI (7, 43) 2003 - 2006
69
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Anthropogene Belastungen [HEL10b, S. 16-36]
Datenlayer Zeitraum Daten-
aufzeichnung
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
Fur 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 enthalt 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
ubernommen, da diese weder die deutsche AWZ der Ostsee oder den Zeitraum
von 2003 bis 2007 ab.
6.2.2 Verwendete Datenlayer der Okosysteme
Von den Daten die die biologischen Okosystemkomponenten reprasentieren,
deckt der Datensatz zu Kegelrobben, Ringelrobben und Seehunden nicht die
deutsche AWZ der Ostsee ab. Laut HELCOM hingegen ist die Verbreitung der
drei Arten fur den Großteil der Ostsee gegeben und deckt nordlich und westlich
von der Insel Rugen die gesamte deutsche AWZ ab (vgl. [HEL10b, S. 44]). Fur
die Verbreitung der Schweinswale (Phocoena phocoena) sind Daten vorhanden.
Diese decken großtenteils die AWZ ab, jedoch nicht komplett wie dies nach
HELCOM der Fall ist (vgl. [HEL10b, S. 44]). Datensatze zum Kabeljau (Gadus
morhua) liegen ebenso vor. Die Daten uber Seegraswiesen (Zostera spp.) liefern
nur Vorkommnisse im Kustenmeer, nicht jedoch in der deutschen AWZ der
Ostsee (vgl. [NKB12, S. 121]). Zudem gibt es keine Daten zur unmittelbaren
Verbreitung von Muschelbanken, sondern nur indirekt uber vereinzelte Da-
tensatze zu gefahrlichen 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 großer ist (siehe Abb. 6.1). Daten zur Ausdehnung von
Uberwinterungsgebieten von Seevogeln liegen vor und decken einen Teil der
deutschen AWZ der Ostsee ab. Die Datensatze uber die verschiedenden Arten
und benthischen Biotope sind relativ unvollstandig. An dieser Stelle bedarf
es der Integration weiterer Beobachtungen und Datensatze fur eine genauere
Beurteilung der anthropogenen Belastungen auf marine Okosysteme, da durch
eine zu geringe Anzahl an Okosystemen der Impact unterbewertet wird.
71
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Abbildung 6.1: Vorkommen von Mytilus ssp. in der Ostsee [HEL10b, S. 43]
Fur die von HELCOM ausgearbeiteten Daten zu den Okosystemkomponenten
der Wassersaule und der benthischen Biotopkomplexe liegen fur die gesamte
Ostsee vor. Bei der Wassersaule 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 Okosysteme, fur die Daten innerhalb der
deutschen AWZ der Ostsee vorhanden sind. Die Tabelle 6.2 zeigt die verwendeten
Okosystemdaten und den Zeitraum der Datenaufzeichnung.
Tabelle 6.2: Okosystemkomponenten [HEL10b, S. 37,40-47]
Datenlayer Zeitraum Datenerfas-sung
Speciesdata
Harbour porpoise 1963 - 2009Seabird wintering grounds 2007Spawning and nursery areas of cod 1994
Watercolumn
Photic water March, October from2000 - 2008Non-photic water
Benthicbiotopes
Mussel beds 2000 - 2007
Benthicbiotopecomplexes
Photic sand
2007
Non-photic sandPhotic mud and clayNon-photic mud and clayPhotic hard bottomNon-photic hard bottom
6.2.3 Zusammenfassung der verwendeten Daten
Aus den von HELCOM erarbeiteten Daten bleiben 32 Belastungen und 12
Okosysteme fur die deutsche AWZ der Ostsee ubrig. Die sich daraus erge-
bende Matrix beinhaltet 384 Gewichtungen zwischen den Belastungen und
Okosystemen. Die Gewichtungen μ fur die kumulativen Belastungen nach der
Gleichung 4.1 sind vom BSII ubernommen (vgl. [HEL10b, S. 54-55]).
73
Kapitel 6: Datenverarbeitung
6.3 Verarbeitung
Im Folgenden wird der Ablauf fur die Datenverarbeitung vorgestellt. In der
Abbildung 6.2 ist ein stark vereinfachter schematischer Ablauf der Datenver-
arbeitung 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
konnen ebenso in einer anderen Reihenfolge ausgefuhrt 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 Okosysteme schreibt. Es werden im Folgenden die
einzelnen Schritte der Datenverarbeitung beschrieben.
Vor der Datenverarbeitung ist darauf zu achten, dass ggf. die Umgebungsva-
riablen, wie der Workspace und das Ausgabekoordinatensystem gesetzt sind.
Letzteres wird fur den marinen Raum als WGS84 definiert.
createGrid
� Input: outputFile, lowerleft, orientation, noRows, noCols, upperright
� Output: outputFile
Mit der Funktion createGrid wird ein regelmaßiges Gitter erstellt, welches
ein Rechteck aus Polygonen bestehend beschreibt und das Zielgebiet abdeckt.
Dabei wird innerhalb von ArcPy auf die Funktion CreateFishnet management
zuruckgegriffen. 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 Okosysteme
geschrieben werden. Falls ein solches Gitter schon besteht, kann auch dieses fur
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 fur den Ablauf derDatenverarbeitung
clip
� Input: inputFile, inputClip, outputFile
� Output: outputFile
Das Gitter wird anschließend mittels Clipping auf das Zielgebiet begrenzt.
Dadurch ergibt sich eine geringere Rechenzeit fur die folgenden Berechnungen,
75
Kapitel 6: Datenverarbeitung
da weniger Features auf das Gitter geschrieben werden mussen. Beispielhaft
sei der Punkt-in-Polygon-Test an dieser Stelle genannt. Punkte die außerhalb
des kleinsten umschließenden Rechtecks des Polygons liegen, werden fur weitere
Berechnungen ausgeschlossen und verringern auf diese Weise die Rechenzeit.
Nichtsdestotrotz kann das Clipping auch als letzter Arbeitsschritt erfolgen, falls
bspw. das Unterschungsgebiet fur spatere Untersuchungen großerer gewahlt
wird. Fur diesen Fall bedarf es sonst einer erneuten Ausfuhrung 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 fur die Verarbeitung ggf. vorzubereiten.
Bei Bedarf sind die Daten zu transformieren und Daten zusammenzufugen, die
jeweils eine Belastung oder ein Okosystem 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 Trans-
formationsmethode. Die beiden letzt-genannten werden auf WGS84 und fur die
von HELCOM vorliegenden Daten auf ETRS 1989 To WGS 1984 eingestellt.
mergeData
� Input: outputFile, *inputs, field mappings
� Output: outputFile
Das Zusammenfugen von mehreren Daten ist notwendig, wenn mehrere Dateien
die Verbreitung einer Belastung oder eines Okosystems beschreiben. Bspw.
liegen mehrere Dateien zur Verbreitung von Muscheln und in ihnen vorkom-
mende chemische Substanzen vor. Dabei beinhalten die Daten Vorkommen an
verschiedenen Orten, die zusammengefugt werden. Merge management ist die
76
Kapitel 6: Datenverarbeitung
von ArcPy verwendete Funktion. Der Ausgabe-Datensatz und die zusammen-
zufugenden Daten werden als Eingabe erwartet. Optional konnen weitere Feld-
zuordnungen angegeben werden. Da innerhalb der Datenverarbeitung lediglich
Okosystemdaten zusammengefuhrt werden, bedarf es keiner Feldzuordnungen,
da die Okosysteme durch ihre An- oder Abwesenheit an einer Stelle definiert
sind und nur dies fur die weitere Verarbeitung von Interesse ist.
addFields
� Input: outputFile, field, fieldType
� Output: outputFile
Bevor die Belastungs- und Okosystemdaten auf das Gitternetz geschrieben
werden konnen, mussen entsprechende Felder angelegt werden. Dazu stellt
ArcPy die Funktion AddField management bereit, die neben der Eingabe-
Tabelle, auf die das Feld hinzugefugt wird, den Spaltenname und dessen Typ
erwartet. Fur die Okosysteme wird der Spaltentyp als SHORT definiert (0 oder
1) und fur die Belastungen wird DOUBLE gesetzt (0 bis 1).
setEcosystem
� Input: outputFile, outputField, inputFile, where
� Output: outputFile
Die marinen Okosysteme sind durch ihre An- oder Abwesenheit an dem jeweili-
gen Untersuchungsort definiert. Tritt ein Okosystem an einer Stelle auf, wird die
gesamte Gitterzelle auf eins gesetzt. Fur das Schreiben eines Okosystems wird
als Eingabe das Gitternetz, die Ausgabespalte, der Feature-Layer und optio-
nal eine where-Klausel benotigt. Ist eine where-Klausel gesetzt, wird zunachst
der Eingabe-Layer uber SelectLayerByAttribute management nach Attributen
ausgewahlt. Aus der Selektierung wird ein neuer Layer mit Hilfe der Funkti-
on MakeFeatureLayer management erstellt. Der erstellte Layer ist die Basis
fur die lagebezogene Auswahl des Okosystems. Dies wird realisiert uber die
Funktion SelectLayerByLocation management von ArcPy. Fur die raumliche
77
Kapitel 6: Datenverarbeitung
Beziehung wird die Standardeinstellung INTERSECT verwendet. Wenn keine
where-Klausel gesetzt ist, wird direkt das Ausgabegitter mit dem Eingabe-
Feature-Layer geschnitten. Falls die lagebezogene Auswahl zu Treffern fuhrte,
wird die Verarbeitung fortgesetzt. Auf die ausgewahlten Daten wird mit einem
Cursor zugegriffen. Die von ArcPy bereitgestellte Funktion UpdateCursor wird
genutzt, um auf die ausgewahlten Daten zugreifen zu konnen und diese im
Anschluss mit setValue auf das Gitternetz zu schreiben. Dabei erhalt setValue
den Wert eins, was der Anwesenheit des Okosystems an der Stelle entspricht.
Am Ende ist noch ggf. der bei der where-Klausel erstellte Layer zu loschen.
Die Abbildung 6.3 zeigt eine schematische Darstellung fur den Ablauf der
Okosystembestimmung.
setDriver
� Input: outputFile, outputField, inputFile, inputField, where
� Output: outputFile
Das Schreiben einer Belastung erwartet die gleichen Eingabeparameter wie
setEcosystem und zusatzlich 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 zunachst eine leere Liste angelegt. An diese Liste werden die
Werte der Eingabe-Spalte angehangt, nachdem auf die zuvor getatigte 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 fur den Ablauf der Bestimmung vonOkosystemen
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 Zellengroße von 5x 5 km vor.
Die im Folgenden dargestellten Daten sind auf die AWZ zugeschnitten, sodass
die Zellen an den Randern kleiner sind und nicht uber die Grenzen der AWZ
hinausragen.
Die Anzahl der Okosysteme bei einem Gitter mit 5x 5 km-Zellen liegt im
Durchschnitt bei 4,137. Es treten im Minimum zwei Okosysteme und maximal
11 Okosysteme pro Zelle auf. Neben einem Teil der Kadetrinne finden sich
besonders im westlichen Teil der AWZ eine hohe Anzahl an Okosystemen.
Im Adlergrund sind daruber hinaus Zellen mit acht oder mehr Okosystemen
vorhanden. Die restlichen Zellen enthalten maximal 7 Okosysteme, wobei am
haufigsten 3 Okosysteme pro Zelle auftreten. Die Tabelle 6.3 listet fur die
jeweiligen Okosysteme deren Vorkommen in der AWZ auf. Im Vergleich dazu
Tabelle 6.3: Zellenanzahl mariner Okosysteme (5x 5 km-Gitter)
Okosystem Zellenanzahl prozentualer Anteil
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 Okosysteme bei einem Gitter mit 10x 10 km-Zellen bei
5,359. Ist das Gitter mit 2x 2 km-Zellen festgelegt, verringert sich die Summe der
Okosysteme imMittel auf 3,298. Bei Zellen von 1x 1 km betragt der Durchschnitt
80
Kapitel 6: Datenverarbeitung
der Summe noch 3,064. In der Abbildung 6.4 sind die Anzahl der Okosysteme
pro Gitterzelle 5x 5 km fur die deutsche AWZ der Ostsee zu sehen.
Abbildung 6.4: Anzahl der Okosysteme in der deutschen AWZ der Ostsee
Die Belastungen innerhalb der AWZ variieren relativ stark. Die einzelnen
Belastungen summiert fur 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 großten 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 nordlichen und ostlichen
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 fur alle Zellen(5x 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 Fol-
genden werden die verwendeten Software-Komponenten vorgestellt und welche
einzelnen Bestandteile das Web-GIS nutzt. Die zu entwickelnde Web-GIS An-
wendung 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 Daten-
speicherung. Zudem wird GDAL auf dem Server benotigt. Das Programm
ogr2ogr aus GDAL (Version 1.10.1) wird verwendet um die durch den Nutzer
hochgeladenen Geodaten in die Datenbank zu uberfuhren.
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 fur die Datenbank wurden gemaß dem Datenbank-Modell (siehe
Abb. 5.3) erstellt. In allen Tabellen ist die Spalte id der Primarschlussel der
Tabelle und wird automatisch vergeben. Der SQL-Code zum Erstellen der
Tabellen ist im Listing 7.1 dargestellt.
84
Kapitel 7: Implementierung
Zunachst wurde eine Tabelle user angelegt, diese enthalt zunachst nur die
Spalten id und name. Zum jetzigen Zeitpunkt ist nur ein User (default) in der
Tabelle hinterlegt.
Fur die Okosysteme und Belastungen wurden die zwei Tabellen ecosys-
tem name und driver name erzeugt. Die Tabellen beinhalten jeweils die Spalten:
id, name, shortname und active. Uber die Spalte active kann der Systemadminis-
trator zu einem spateren Zeitpunkt die Datensatze fur das Web-GIS deaktivieren.
Die Daten der Okosysteme und Belastungen werden in den Tabellen eco-
system data und driver data gespeichert. Fur jedes Okosystem bzw. fur jede
Belastung wird eine Spalte angelegt. Die Geometrie wird in der Spalte geom hin-
terlegt. Uber die Fremdschlussel 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 aufgefuhrten Spalten sind Fremdschlussel und beziehen
sich auf die Tabellen user, ecosystem name und driver name. In einer funften
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 public.ecosystem_name (
id serial PRIMARY KEY ,
name varchar (80),
shortname varchar (25),
active smallint
);
CREATE TABLE public.ecosystem_data (
id serial PRIMARY KEY ,
id_ecosystem_name integer REFERENCES public.ecosystem_name (
id),
eco01 smallint ,
85
Kapitel 7: Implementierung
eco.. smallint ,
ecoN smallint
);
CREATE TABLE public.driver_name (
id serial PRIMARY KEY ,
name varchar (80),
shortname varchar (25),
active smallint
);
CREATE TABLE public.driver_name (
id serial PRIMARY KEY ,
id_driver_name integer REFERENCES public.driver_name (id),
driver01 smallint ,
driver.. smallint ,
driverN smallint
);
CREATE TABLE public.weight_user (
id serial PRIMARY KEY ,
id_user integer REFERENCES public.user (id),
id_ecosystem_name integer REFERENCES public.ecosystem_name (
id),
id_driver_name integer REFERENCES public.driver_name (id),
weight double precision
);
PostGIS
Die Installation von PostGIS enthalt zwei Kommandozeilenwerkzeuge namens
pgsql2shp und shp2pgsql. Mit diesen ist es moglich, 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 uberfuhrt. Die Anweisungen konnen 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) konnen 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
Uber den Parameter -s wird der SRID (spatial referencing identifier) der
Daten definiert. Fur die erstellten Daten ist dies der EPSG-Code 4326 des
WGS84. Bei keiner Angabe wird der Wert standardmaßig auf -1 gesetzt. Es
folgt der Dateiname (ggf. mit der Pfadangabe) und der Tabellenname fur 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 lauft, sofern dies nicht der PostgreSQL
Standard-Port 5432 ist. Weitere Parameter konnen der Hilfe entnommen werden,
die mit shp2pgsql --help bzw. mit psql --help aufgerufen wird.
Alternativ konnen die Daten auch uber den grafischen Datenbankclient
shp2pgsql-gui (Plug-In fur pgAdmin) in die Datenbank geladen werden.
Fur 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 fur das Grundgerust, CSS fur die Layoutdefinitionen
und JavaScript fur die Interaktionen. Zudem werden die JavaScript-Bibliotheken
Leaflet (Version 0.7) und jQuery (1.10.2) zum Client ubertragen. Leaflet dient
der Darstellung des Kartenmaterials sowie der Geoobjekte und ist fur die
Kartennavigation verantwortlich. Diese JavaScript-Bibliothek ist besonders
klein in der Große und benotigt damit eine geringe Ubertragungszeit. Leaflet
funktioniert auf allen Browsern einschließlich der Version 8 des Internet Explorers
und ist Open-Source lizenziert. JQuery wird vor allem fur AJAX-Requests zum
Server genutzt.
Nach der erfolgreichen Ubertragung der HTML-Datei arbeitet der Client
diese ab, ladt vom Server die weiteren Stylesheets, Grafiken, Skriptdateien sowie
sonstige externe Verweise auf Daten herunter.
Das Listing 7.5 zeigt ein minimales Beispiel fur 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 benotigt diese id (map
container) eine definierte Hohe, 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 hinzugefugt werden.
Die Abbildung 7.1 zeigt das Ergebnis im Browser. Standardmaßig sind wie
bei fast allen JavaScript-Kartenbibliotheken Buttons zum Hinein- und Hinaus-
zoomen integriert. Das Zoomen per Mausrad und mit Touchgesten ist ebenso
als default eingestellt. Zusatzlich ist es moglich, mit der Shift-Taste ein Rechteck
aufzuziehen, in das hineingezoomt wird um den Kartenausschnitt zu vergroßern.
Basierend auf diesem Grundgerust erfolgt die Integration der weiteren Funk-
tionalitaten.
1http://www.openstreetmap.org
88
Kapitel 7: Implementierung
Listing 7.5: index.html
1 <!DOCTYPE html>
2 <html lang="en">
3 <head>
4 <meta charset="utf-8" />
5 <title>Cumulative impact score on german baltic exclusive
economic zone </title>
6 <link rel="stylesheet" href="css/leaflet.css" />
7 <!--[if lte IE 8]><link rel="stylesheet" href="css/
leaflet.ie.css" /><![endif]-->
8 <link rel="stylesheet" href="css/styles.css" />
9 <noscript>Your browser doesn’t support JavaScript or isn’t
enabled!</noscript>
10 </head>
11 <body>
12 <div id="map"></div>
13 <script src="js/leaflet.js"></script>
14 <script src="js/script.js"></script>
15 </body>
16 </html>
Listing 7.6: styles.css
1 #map {
2 height: 300 px;
3 }
Listing 7.7: script.js
1 var map = L.map(’map’, {
2 center: new L.LatLng (54.8, 13.2),
3 zoom: 8
4 });
5
6 var osm = L.tileLayer(’http: //{s}. www.toolserver.org/tiles/
bw-mapnik /{z}/{x}/{y}.png’, {
7 attribution: ’© <a href="http:// openstreetmap.org">
OpenStreetMap</a> contributors , <a href="http: //
creativecommons.org/licenses/by-sa /2.0/">CC-BY-SA</a>’
8 }).addTo(map);
89
Kapitel 7: Implementierung
Abbildung 7.1: Rudimentare JavaScript-Kartenapplikation mit Leaflet
HTML-Tabelle fur die Gewichtungen
Um die Beziehung von Belastungen und Okosystemen gegenuberzustellen
wurde die Form der Tabelle gewahlt. Die Belastungen werden in den Zeilen der
Tabelle abgebildet und die Okosysteme bilden die Spalten. In den jeweiligen
Zellen steht die Gewichtung, die durch den Nutzer geandert werden kann. Als
Dezimaltrennzeichen fur die Gewichtungen werden sowohl Punkt, als auch
Komma verarbeitet.
Die Tabelle wird unterhalb der Karte erstellt. Die Werte fur 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 Okosysteme mit checkbox-
Elementen versehen, die standardmaßig aktiviert sind. Diese dienen der einfachen
Manipulierung der kumulativen Belastungen. Damit ist es dem Nutzer moglich,
zu sehen wie sich die Auswirkungen verandern, wenn bspw. eine Belastung oder
ein Okosystem nicht mit in die Berechnung einbezogen wird. Ein Loschen der
Datensatze bzw. die entsprechenden Werte mit Null zu versehen, ist somit nicht
notig.
90
Kapitel 7: Implementierung
GeoJSON Layer
Aus der Datenbank werden die Daten der Belastungen und Okosysteme
abgefragt. Die Geometriespalte wird in der Datenbank mithilfe der Funk-
tion ST AsGeoJSON in das GeoJSON-Format uberfuhrt. Die Spalten der
Okosysteme und Belastungen werden in PHP uber ein assoziatives Array,
welches Namen anstatt Zahlen als Index-Werte verwendet, ausgelesen. Die
Namen/Werte Paare werden JSON-kodiert und konnen zusammen mit der Geo-
metriespalte im GeoJSON-Format an den Client ubertragen. Auf dem Client
werden die Daten als GeoJSON-Layer dem Kartenobjekt hinzugefugt. Dabei
greift der GeoJSON-Layer vor der Darstellung auf weitere Funktionen hinzu, die
fur die Berechnung der kumulativen Belastungen und deren Visualisierungen
notig sind. Es werden die kumulativen Belastungen (Impact) nach der Gleichung
4.1 berechnet. Dazu werden fur jedes Polygon-Feature die Belastungen und
Okosysteme zueinander gewichtet, summiert und in eine dafur vorgesehene
Spalte auf dem GeoJSON-Datensatz geschrieben. Darauf basierend folgt die
Visualisierung der kumulativen Belastungen auf die marinen Okosysteme. 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-eingefarbte Polygone auf sehr hohe kumulative Belastungen
hinweisen. Die Farbskala verlauft von Blau uber Grun, 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 uber die farblich gekennzeichneten Po-
lygone (den Bereich der AWZ) fahrt, offnet sich im rechten Bereich der Karte ein
hover-Element, das eine Zusammenfassung fur das Polygon liefert. Der Nutzer
erfahrt, welchen genauen Impact das Polygon aufweist und welche Okosysteme
und Belastungen vorliegen. Wahrend die Okosysteme nur aufgelistet werden,
erfolgt fur 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 ausfuhrt, wird das hover-
Element auf das aktuelle Polygon angepasst oder unsichtbar, wenn keine weiteren
Polygone ausgewahlt werden.
Wahlt der Nutzer per Mausklick ein Polygon aus, erscheint direkt uber dem
ausgewahlten Polygon ein Pop-Up Fenster, das die gleichen Informationen wie
das hover-Element beinhaltet.
Eine Darstellung der beiden Informationselemente fur unterschiedliche Poly-
gone 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 fur verschiedene
Hintergrundkarten. Neben einer schwarz-weißen Variante von OpenStreetMap-
Kacheln 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 uber den eine Sidebar geoffnet werden
kann. Diese Sidebar basiert auf dem Leaflet-Plugin leaflet-sidebar 2 (Version
0.1.4) und dient als grafische Nutzeroberflache fur die weiteren Funktionalitaten
(siehe Abb. 7.5).
Abbildung 7.5: Entwurf Web-GIS mit Sidebar
2https://github.com/turbo87/leaflet-sidebar/
94
Kapitel 7: Implementierung
Upload Daten
Uber 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 uber ogr2ogr in die Datenbank geschrieben.
Zum gegenwartigen Zeitpunkt muss die Shape- bzw. .dbx-Datei UTF-8 kodiert
sein und in WGS84 vorliegen. Handelt es sich bei dem Upload um eine Be-
lastung, erhalt der Nutzer darauf eine Liste der Spalten des Datensatzes, der
zuvor hochgeladen wurde. Nach der Auswahl der Belastungsspalte, wird diese
normalisiert und uber eine Verschneidung mit den bestehenden Datensatzen in
einer neuen Spalte in den Belastungen gespeichert. Noch nicht implementiert
ist die Ubertragung des neuen GeoJSON-Layers. Auf dem Client soll der beste-
hende GeoJSON-Layer durch den neuen ersetzt werden, damit unmittelbar die
Veranderungen der kumulativen Belastungen sichtbar werden.
Abbildung 7.6: Datei fur den Upload auswahlen
95
Kapitel 7: Implementierung
Abbildung 7.7: Namen fur die Belastung eingeben
Abbildung 7.8: Auswahl der gewunschten Spalte
Gewichtung speichern und auswahlen
Ein Benutzermanagement fur das Portal wurde im Rahmen der Arbeit nicht
erstellt. Eine benutzerspezifische Speicherung der Gewichtungen ist somit zur
Zeit noch nicht moglich.
96
Kapitel 7: Implementierung
Fur eine Speicherung und spatere Wiederverwendung der geanderten Ge-
wichtungen muss zunachst ein Nutzer in der Tabelle user in der Datenbank
angelegt werden. Nach erfolgreicher Identifizierung ist es anschließend moglich,
die geanderten Gewichtungen in die Tabelle weight user zu schreiben.
Wenn sich der Nutzer zukunftig 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 Okosysteme vorgestellt. In dem Zusammenhang wurden verschie-
dene Daten an Belastungen und Okosysteme fur die deutsche ausschließliche
Wirtschaftszone der Ostsee ausgewertet. Diese Daten bilden die Grundlage fur
das entwickelte Web-GIS. Das Web-GIS bildet die kumulativen Belastungen auf
marine Okosysteme ab und dessen Datengrundlage kann dynamisch verandert
werden. Es lassen sich die Gewichtungen verandern, mit denen die Belastungen
und Okosysteme in Relation gesetzt werden und es konnen sowohl Belastungen
als auch Okosysteme abgewahlt und wieder hinzugefugt werden.
Das Web-GIS basiert auf gangigen Open-Source-Komponenten und nutzt
jeweils deren Starken der Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung von
Geodaten. Damit wurde ein Werkzeug geschaffen, mit dem es moglich ist
aufzuzeigen, wie stark sich die Aktivitaten des Menschen in der AWZ der Ostsee
akkumulieren und an welchen Standorten ggf. weitere Maßnahmen geplant oder
verstarkt werden mussen, um einen guten Zustand der Meeresumwelt im Sinne
der MSRL zu erreichen.
Entscheidend fur eine kritische Beurteilung des Zustandes der Meeresumwelt
der AWZ sind jedoch der Umfang, die Aktualitat und die Genauigkeit der Daten.
Hier setzt das Web-GIS an und ermoglicht es, dynamisch auf neue Datensatze
oder Klassifikationen von Belastungen und Okosystemen reagieren zu konnen,
damit Anderungen unmittelbar sichtbar werden.
Dem Web-GIS mangelt es an Daten zu indirekten Belastungen wie bspw.
Klimawandel und damit einhergehende Ursachen wie der Anstieg des Meeresspie-
gels. Daruber hinaus spiegeln einige Belastungen nicht deren reale Verbreitung
wider bzw. konnten nur naherungsweise in das System integriert werden.
98
Kapitel 8: Zusammenfassung und Ausblick
Das Web-GIS verarbeitet zum gegenwartigen Zeitpunkt Geodaten des Shape-
und GeoJSON-Formates. Voraussetzung ist, dass die Daten UTF-8 kodiert sind
und im WGS-84 vorliegen. Weitere Vektorformate konnen 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
gegenwartigen Entwicklungsstand auf die Integration anderer Datenformate
verzichtet werden. Die hinzugefugten 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. Fur die weitere Entwicklung konnte die Integration eines Nut-
zermanagements im Mittelpunkt stehen. Dies ist im Zusammenhang mit dem
Hinzufugen weiterer Daten und dem Verandern von Gewichtungen, im Form
der besseren Benutzerfreundlichkeit des Systems und im Sinne des Datenschut-
zes empfehlenswert. Ein weiterer Optimierungsbedarf besteht hinsichtlich der
Darstellung auf mobilen Endgeraten. Der derzeitige Stand des Web-GIS wurde
in den gangigen Desktop-Browsern in den aktuellen Versionen getestet. Dabei
zeigten sich keine Kompatibilitatsprobleme.
Zusammenfassend wurde das Modell der kumulativen Belastungen auf marine
Okosysteme nach Halpern et al. auf ein dynamisches und interaktives Web-GIS
ubertragen. Das Web-GIS liefert damit einen Uberblick uber anthropogene
Aktivitaten fur den Bereich der deutschen AWZ der Ostsee.
99
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Geographic Information Systems, S. 743–794. isbn: 978-3-540-72680-
7.
xvi
Kapitel 1: Datentabellen
A Datentabellen
Tabelle A.1: Okosystemdaten
Nr. Okosystem Daten in
dt. AWZ
Zeitraum
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 Okosysteme
Okosystem-
Nr.
Dateiname(n) Spalte/Attribut
1 ags balticcod olebagge etrs 1
3
ags Bycatch25112010
ags EffortSightings25112010
ags HuntedKilled25112010
ags IncidentalSightings25112010
ags Strandings25112010
ags Unknown25112010
4 ags wintering bird grounds 1
61ags Haz BaP Bivalves
ags Haz DDE Status mussels
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
Tabelle A.3: Beziehung der Belastungen in dem MSFD und den HELCOM-
HOLAS Datenlayern [HEL10a, S. 4-5]
Belastungen in MSFD, Anhang
III, Tabelle 2
HELCOM-HOLAS Datenlayer
Physical loss
Smothering Disposal of dredged spoils
0Weitere 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 Daten-
layern [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 reple-
nishment
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 Daten-
layern [HEL10a, S. 4-5] (fortgesetzt)
Changes in salinity regime Bridges and coastal dams
Coastal wastewater treatment plants
Contamination by hazardous sub-
stances
Introduction of synthetic com-
pounds
Atmospheric deposition of dioxins
Polluting ship accidents
Oil slicks and spills
Coastal industry, oil terminals, oil plat-
forms and refineries
Harbours
Population density
Introduction of non-synthetic sub-
stances and compounds
Waterborne load of heavy metals (lead,
cadmium, mercury, zinc and nickel, sepa-
rately)
Atmospheric deposition of metals (lead,
cadmium and mercury, separately)
Introduction of radionuclides Discharges of radioactive substances
Systematic and/or intentional re-
lease of substances
Introduction of other substances No indicator
Nutrient and organic matter en-
richment
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 Daten-
layern [HEL10a, S. 4-5] (fortgesetzt)
Introduction of non-indigenous
species
Introduction of non-indigenous
species
No indicator
Biological disturbance
Introduction of microbial patho-
gens
Aquaculture
Coastal wastewater treatment plants
Passenger ships outside 12 nm
Selective extraction of species Hunting of birds
Hunting of seals
Commercial surface and mid-water fishe-
ry
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-
struction
SMOTH WFco
3 Cables and pipelines, which are under construc-
tion
SMOT Cable
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
under construction
NOISE WFco
18 Cables and pipelines, which are under construc-
tion
NOIS Cable
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
refineries
Industries
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. Dateiname Spalte
1 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 SMOTH Dump
2 ags WindFarms 1 NoTurbines
7 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 SILT OM
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 Amount ton
14 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 NOIS AlShi
17 ags WindFarms 1 NoTurbines
23 ags Deposition05 07 Dioxins EMEP 1 DioxinAvrg
24 ags HOLAS PollutingShipAccidents PolConv m3
25 ags IllegalOilDischarges 1 Category
29 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 Waterb Cd
30 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 Waterb Pb
31 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 Waterb Hg
32 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 HgAvrg
37 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 SUM
39 ags Deposition05 07 N EMEP 1 N Avrg
40 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 WATERB N
41 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 WATERB P
43 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 OM RiverOM
46 ags BSPI 52Pressures 22Nov2010 1 2 MICR PShip
2Datensatz aus Punktdaten mittels Gradienten erstellt. Eine Beschreibung des Gradientenliegt jedoch nicht vor, weswegen fur den Datensatz auf den BSPI zuruck 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", "_ags_HOLAS_BALANCE_Sediment_1
", � "GRIDCODE" = 2 �)
6 """
7 if where:
8 print(�where select �)
9 arcpy.SelectLayerByAttribute_management(input , �
NEW_SELECTION �, where)
10 arcpy.MakeFeatureLayer_management(input , �copy_lyr �)
11 arcpy.SelectLayerByLocation_management(output , �INTERSECT �
, "copy_lyr")
12 matchcount = int(arcpy.GetCount_management(�copy_lyr �).
getOutput(0))
13 else:
14 arcpy.SelectLayerByLocation_management(output , �INTERSECT �
, input)
15 matchcount = int(arcpy.GetCount_management(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 = arcpy.UpdateCursor(output)
22 row = rows.next ()
23 while row:
xxviii
Kapitel 2: Datenverarbeitung
24 row.setValue(out_column , �1�)
25 rows.updateRow(row)
26 row = rows.next ()
27 del row , rows
28 arcpy.SelectLayerByAttribute_management (input , "
CLEAR_SELECTION")
29 arcpy.SelectLayerByAttribute_management (output , "
CLEAR_SELECTION")
30 if where:
31 arcpy.Delete_management("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 arcpy.SelectLayerByAttribute_management(input , �
NEW_SELECTION �, where)
10 arcpy.MakeFeatureLayer_management(input , �copy_lyr �)
11 arcpy.SelectLayerByAttribute_management(�copy_lyr �, �
NEW_SELECTION �)
12 arcpy.SelectLayerByLocation_management(output , �INTERSECT �
, "copy_lyr")
13 matchcount = int(arcpy.GetCount_management(�copy_lyr �).
getOutput(0))
14 else:
15 arcpy.SelectLayerByAttribute_management(input , �
NEW_SELECTION �)
16 arcpy.SelectLayerByLocation_management(output , �INTERSECT �
, input)
17 matchcount = int(arcpy.GetCount_management(input).
getOutput(0))
18 if matchcount == 0:
19 print(�no features matched spatial and/or attribute
criteria �)
xxix
Kapitel 2: Datenverarbeitung
20 else:
21 print(�{0} matched criterias �.format(matchcount))
22 values = []
23 max = 0
24 rows = arcpy.SearchCursor(input)
25 for row in rows:
26 if row.getValue(in_column) > max:
27 max = row.getValue(in_column)
28 values.append(row.getValue(in_column))
29 del rows , row
30 # set values
31 norm = 0
32 rows = arcpy.UpdateCursor(output)
33 row = rows.next ()
34 for value in values:
35 for row in rows:
36 norm = value / max
37 row.setValue(out_column , norm)
38 rows.updateRow(row)
39 row = rows.next ()
40 del row , rows , norm , max , values
41 arcpy.SelectLayerByAttribute_management (input , "
CLEAR_SELECTION")
42 arcpy.SelectLayerByAttribute_management (output , "
CLEAR_SELECTION")
43 if where:
44 arcpy.Delete_management("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
Erklarung der Selbststandigkeit
Erklarung der Selbststandigkeit
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 ahnlicher Form noch keiner
Prufungsbehorde vorgelegen.
Neubrandenburg, den 17. 03. 2014 ........................
xxxii