Aufbau und Konzeption eines Web-GIS mariner...

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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


Ostsee

Abbildung 2.3: Samtliche Nutzungen und Schutzgebiete in der deutschen AWZder Ostsee [Bun14]

23


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


(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


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

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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

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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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


Abbildung 6.2: Vereinfachte schematische Darstellung fur den Ablauf derDatenverarbeitung

clip

� Input: inputFile, inputClip, outputFile


Das Gitter wird anschließend mittels Clipping auf das Zielgebiet begrenzt.

Dadurch ergibt sich eine geringere Rechenzeit fur die folgenden Berechnungen,

75


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


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


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


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


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


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


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


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


Abbildung 6.3: Schematische Darstellung fur den Ablauf der Bestimmung vonOkosystemen

79


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


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


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


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


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 (


name varchar (80),

shortname varchar (25),

active smallint

);

CREATE TABLE public.ecosystem_data (


id_ecosystem_name integer REFERENCES public.ecosystem_name (

id),

eco01 smallint ,

85


eco.. smallint ,

ecoN smallint

);

CREATE TABLE public.driver_name (


name varchar (80),

shortname varchar (25),

active smallint

);

CREATE TABLE public.driver_name (


id_driver_name integer REFERENCES public.driver_name (id),

driver01 smallint ,

driver.. smallint ,

driverN smallint

);

CREATE TABLE public.weight_user (


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


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


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

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 

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


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


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


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


Abbildung 7.3: Web-GIS mit hover-Info

Abbildung 7.4: Web-GIS mit Pop-Up

93


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


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


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


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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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


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






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


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




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




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


Namenszuordnung der Belastungen (fortgesetzt)


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


Namenszuordnung der Belastungen (fortgesetzt)


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


Datenbeschreibung der Belastungen (fortgesetzt)


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



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



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


Datenbeschreibung der Belastungen (fortgesetzt)






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


43 phosphorus background load percentage


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




xxv


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



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


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


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:


, 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


24 row.setValue(out_column , �1�)

25 rows.updateRow(row)


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 �)


NEW_SELECTION �, where)

10 arcpy.MakeFeatureLayer_management(input , �copy_lyr �)

11 arcpy.SelectLayerByAttribute_management(�copy_lyr �, �

NEW_SELECTION �)


, "copy_lyr")

13 matchcount = int(arcpy.GetCount_management(�copy_lyr �).

getOutput(0))

14 else:


NEW_SELECTION �)


, 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


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)


34 for value in values:

35 for row in rows:

36 norm = value / max

37 row.setValue(out_column , norm)

38 rows.updateRow(row)


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

Aufbau und Konzeption eines Web-GIS mariner...

Documents

Transcript of Aufbau und Konzeption eines Web-GIS mariner...