Das SG Forstliche Umweltkontrolle/Bodenkunde erbringt auf Ebene der hoheitlichen Zuständigkeit für den Wald Informationen für Politik und Forstwirtschaft zur nachhaltigen, ökonomisch erfolgreichen und ökologisch verträglichen Bewirtschaftung der Wälder. Voraussetzung einer qualifizierten und zeitnahen Politikberatung sind die zielgerichtete Analyse und Bewertung der Risiken und Potentiale für den Wald und die nachhaltige Forstwirtschaft. Herausforderungen des Klimawandels, die Luftverschmutzung und der sich ändernden Bewirtschaftungsansprüche an Wälder erfordern ein forstliches Umweltmonitoring im Sinne eines integrativen Waldmonitoring. Im Forstlichen Monitoring sind zugleich Landes-, Bundes- als auch Europäische Monitoringaufgaben beispielhaft integriert. Der Bundesrepublik Deutschland erwachsen aus internationalen Vereinbarungen zur nachhaltigen Waldbewirtschaftung (MCPFE), zum Klimaschutz (Klimarahmenkonvention, Kyoto-Protokoll), zum Schutz der biologischen Vielfalt (CBD) und zur Luftrein¬haltung (CLRTAP) vielfältige Berichtspflichten, die nur auf Grundlage eines forstlichen Umweltmonitoring erfüllt werden können. Die EU-weit etablierten Monitoringprogramme (EU Level I bzw. BZE/WZE und Level II) bieten eine wissenschaftlich fundierte Grundlage und die Infrastruktur für das Waldmonitoring. Sie werden im Rahmen eines aufzubauenden europäischen Waldmonitoring (European Forest Monitoring System EFMS) weiterentwickelt und mit anderen Erhebungen (z. B. BWI) abgestimmt und verknüpft. Die aus dem Waldmonitoring abgeleiteten Risikobewertungen und Anpassungsmaßnahmen für die Waldbewirtschaftung sind ein wichtiges Element moderner Dienstleistung für die forstliche Praxis und bilden unverzichtbare Entscheidungshilfen für die Forst- und Umweltpolitik. Das forstliche Monitoring zum Waldzustand liefert wichtige Grundlagen zu strategischen Entscheidungen zur Waldentwicklung. Schwerpunkte: - Erfassung der Dynamik der stofflichen (Wasser, Immission CO2, O3; Deposition N, Säure) und energetischen (Strahlung, Temperatur, Wind) Umwelteinwirkungen auf den Wald (Level II) - Erfassung ihrer Wirkungen auf den Zustand der Waldökosysteme (Pflanzenvitalität, Bodenzustand, Wasser-, Kohlenstoff- und Nährstoffhaushalt, Biodiversität) Level I, LWI, BZE und Level II - Abschätzung der Folgen für die nachhaltige Erfüllung der Waldfunktionen für die Gegenwart, Aufklärung ihrer kausalen Zusammenhänge und Entwurf von Szenarien zur Prognose. - Bodenzustanderfassung und Ableitung von Handlungsempfehlungen für den Waldbodenschutz - Erstellung periodischer Waldzustandsbericht - Kennzeichnung von Risikogebieten für die Forstwirtschaft (Wachstumsbedingungen, Waldbrand, Insekten, Stürme unter Einbeziehung verschiedener Klimaszenarien) zum zielgerichteten Einsatz von Haushaltsmitteln und Fördergeldern (Regionalisierung), - Ermittlung von Daten zur Abschätzung der Kohlendioxid-Speicherfähigkeit der Wälder sowie Veränderungen dieses Speichers bei bestimmten Nutzungsoptionen. - Bearbeitung bodenkundlicher Sonderstandorte und Ableitung von Handlungsempfehlungen für Waldentwicklung Gutachten für die Forstverwaltungen als TÖB bei Emittenten in Waldnähe (Biogasanlagen, Tierhaltungsstätten)
Beobachtungen an deutschlandweit verteilten Straßenwetterstationen. Meteorologische Parameter wie Temperatur, Niederschlag usw. werden alle 15 Minuten gemessen.
Von ca. 100 im Küstengebiet der Ostsee liegenden Pegelmessstellen der Länder Mecklenburg-Vorpommern, Schleswig-Holstein und Brandenburg werden Wasserstands- und Abflussdaten für das jeweilige Abfluss- und Kalenderjahr und die langjährigen Werte in Tabellenform dargestellt. Ergänzend dazu sind eine Witterungsbeschreibung, grafische Übersichten und Erläuterungen enthalten.
Mit dem ICON-D2 verfügt der Deutsche Wetterdienst (DWD) über ein Modell für Vorhersagen im Kürzestfristbereich bis +27 Stunden (bzw. +45 Stunden aus dem 03 UTC-Lauf). Mit seiner feinen Gitterpunktauflösung erzeugt das ICON-D2 insbesondere bei gefährlichen Wetterlagen verbesserte Vorhersagen, z. B. bei Wetterlagen mit hochreichender Feuchtkonvektion (Super- und Multizellengewitter, Böenwalzen, mesoskalige konvektive Komplexe) und bei Wetterereignissen, die durch Wechselwirkungen mit der feinskaligen Topographie entstehen (Bodennebel, Föhnstürme, heftige Hangabwinde, Sturzfluten). Das Modellgebiet des ICON-D2 deckt ganz Deutschland, Dänemark, die Benelux-Staaten, die Schweiz, Österreich und Teile der übrigen Nachbarstaaten ab. Die horizontale Auflösung des ICON-D2 im nativen Dreiecksgitter beträgt 2,1 km. Die einzelnen Parameter des Modells sind in den Keywords aufgeführt.
Für jeden abgelaufenen Monat werden meteorologisch-hydrologische Einschätzungen vorgenommen. Analysiert werden für das Land M-V insbesondere das Niederschlagsgeschehen, die Lufttemperatur, sowie das Wasserstands- und Abflußverhalten der Gewässer im Vergleich zu den langjährig mittleren Verhältnissen. Die Darstellung erfolgt durch Text, Tabellen und Grafiken.
Der Deutsche Wetterdienst (DWD) betreibt verschiedene Bodenmessnetze. Das für die Wetterüberwachung und –vorhersage wichtigste Messnetz ist das hauptamtliche Stationsnetz des DWD und des Geoinformationsdienstes der Bundeswehr, das ca. 220 Stationen umfasst. Aus diesem Messnetz werden synoptische Meldungen bereitgestellt. Von den DWD-Stationen gibt es stündliche und halbstündliche Synop-Meldungen sowie 10-Minuten-Werte. Von den Stationen des Geoinformationsdienstes der Bundeswehr sind derzeit nur stündliche Meldungen verfügbar. Die synoptischen Meldungen sind gemäß WMO-Schlüssel FM 94 im BUFR-Format verschlüsselt. Zusätzlich zum hauptamtlichen Messnetz betreibt der DWD auch noch ein nebenamtliches Messnetz. Das nebenamtliche Messnetz umfasst ca. 300 Stationen, die sogenannten AMDA III-Stationen (AMDA = Automatische Meteorologische Datenerfassungs-Anlage) bzw. MODES III-Stationen (MODES = Modulares Datenerfassungssystem). Das Messprogramm an den nebenamtlichen Wetterstationen ist gegenüber den hauptamtlichen Stationen eingeschränkt. An den AMDA III/S- bzw. MODES III/S-Stationen (S = Standard) werden die Lufttemperatur, die Luftfeuchte und die Niederschlagshöhe stündlich und halbstündlich gemessen, an ausgewählten Stationen darüber hinaus auch noch die Sonnenscheindauer, die Erdbodentemperatur sowie die Windrichtung und -geschwindigkeit. Die Daten werden als synoptische Kurzmeldungen verbreitet.
Temperaturzeitreihen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung sind für verschiedene Anwendungen wichtig. Die neue MODIS Landoberflächentemperatur (LST) Kollektion 6 bietet zahlreiche Verbesserungen im Vergleich zur Kollektion 5. Da es sich jedoch um Fernerkundungsdaten im thermischen Bereich handelt, weist die Zeitreihe in wolkenbedeckten Gebieten Lücken auf. Mit einer neuartigen Methode [1] haben wir die täglichen globalen MODIS LST-Produkte MOD11A1/MYD11A1 (räumliche Auflösung: 1 km) für die Jahre 2003 bis 2022 vollständig rekonstruiert. Dazu kombinierten wir zeitliche und räumliche Interpolationen, wobei wir den Emissionsgrad und die Höhe als Kovariaten für die räumliche Interpolation verwendeten. <br> <br> Hier stellen wir eine Zeitreihe dieser rekonstruierten LST-Daten als Beispieldaten zur Verfügung. Es wurden Langzeit-Monatsmittel als monatliche Durchschnitts-LST-Karten für Deutschland zusammengefasst. Die Langzeit-Montalsmittel basieren auf den Monatsmitteln der Jahre 2003 - 2016, welche aus den Tagesmitteln berechnet wurden. Die Beispieldaten sind auf eine räumliche Auflösung von ca. 250 m hochgesampled.<br> <br> Die Daten werden im GeoTIFF-Format bereitgestellt. Das Koordinatenreferenzsystem (CRS) ist identisch mit dem MOD11A1/MYD11A1-Produkt (Sinusoidal), das von der NASA bereitgestellt wird. In WKT, wie von GDAL gemeldet:<br> <br> PROJCRS[\\\\\\\\\\\\\\\\"unnamed\\\\\\\\\\\\\\\\",<br> BASEGEOGCRS[\\\\\\\\\\\\\\\\"Unknown datum based upon the custom spheroid\\\\\\\\\\\\\\\\",<br> DATUM[\\\\\\\\\\\\\\\\"Not_specified_based_on_custom_spheroid\\\\\\\\\\\\\\\\",<br> ELLIPSOID[\\\\\\\\\\\\\\\\"Custom spheroid\\\\\\\\\\\\\\\\",6371007.181,0,<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1,<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",9001]]]],<br> PRIMEM[\\\\\\\\\\\\\\\\"Greenwich\\\\\\\\\\\\\\\\",0,<br> ANGLEUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"degree\\\\\\\\\\\\\\\\",0.0174532925199433,<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",9122]]]],<br> CONVERSION[\\\\\\\\\\\\\\\\"Sinusoidal\\\\\\\\\\\\\\\\",<br> METHOD[\\\\\\\\\\\\\\\\"Sinusoidal\\\\\\\\\\\\\\\\"],<br> PARAMETER[\\\\\\\\\\\\\\\\"Longitude of natural origin\\\\\\\\\\\\\\\\",0,<br> ANGLEUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"degree\\\\\\\\\\\\\\\\",0.0174532925199433],<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",8802]],<br> PARAMETER[\\\\\\\\\\\\\\\\"False easting\\\\\\\\\\\\\\\\",0,<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1],<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",8806]],<br> PARAMETER[\\\\\\\\\\\\\\\\"False northing\\\\\\\\\\\\\\\\",0,<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1],<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",8807]]],<br> CS[Cartesian,2],<br> AXIS[\\\\\\\\\\\\\\\\"easting\\\\\\\\\\\\\\\\",east,<br> ORDER[1],<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1,<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",9001]]],<br> AXIS[\\\\\\\\\\\\\\\\"northing\\\\\\\\\\\\\\\\",north,<br> ORDER[2],<br> LENGTHUNIT[\\\\\\\\\\\\\\\\"metre\\\\\\\\\\\\\\\\",1,<br> ID[\\\\\\\\\\\\\\\\"EPSG\\\\\\\\\\\\\\\\",9001]]]]<br> <br> Namenskonvention:<br> lst_250m_lt_MM_avg.tif<br> MM ist der zweistellige Monat.<br> Beispiel für Januar: lst_250m_lt_01_avg.tif<br> <br> Bedeutung der Pixelwerte:<br> Die Pixelwerte sind in Grad Celsius * 10 kodiert.<br> D.h. der Pixelwert muss durch 10 geteilt werden, um Grad Celsius zu erhalten.<br> <br> Datentyp: Raster, Int16<br> <br> Räumliche Auflösung: 231.6563582846881673 m<br> <br> Räumliche Ausdehnung Sinusförmig (W, S, E, N): 408410.160, 5256282.769, 1047318.396, 6122214.237<br> <br> [1] Metz M., Andreo V., Neteler M. (2017): Eine neue lückenlose Zeitreihe der Landoberflächentemperatur aus MODIS LST-Daten. Remote Sensing, 9(12):1333. DOI: http://dx.doi.org/10.3390/rs9121333<br> <br> Danksagung: Wir danken dem NASA Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC) für die Bereitstellung der MODIS LST-Daten. Der Datensatz basiert auf der MODIS-Sammlung V006. <br> <br>
2m Temperatur auf diversen Höhen über Grund in m (2, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500) aus dem Modell ICON-EU mit einer räumlichen Auflösung von 0.0625° und einer stündlichen Auflösung, europaweite Abdeckung (ICON-EU Modellgebiet). Die Daten liegen für die Modellläufe 00, 06, 12, und 18 UTC für die Vorhersagezeitschritte vv+00 bis vv+120 vor.
Windrichtung 10m aus dem Seegangsmodell CWAM, Abdeckung der deutschen Küsten (56°26‘45‘‘–53°13‘45‘‘, 006°10‘25‘‘–014°54‘35‘‘), horizontale Auflösung von 30‘‘ x 50‘‘(~900m), Windantrieb durch ICON-EU und Randsteuerung durch EWAM, stündliche Vorhersage (wobei hier nur vv+00,24,48,72)
QFF (Luftdruck auf Meeresspiegelniveau) aus dem Modell ICON-EU mit einer räumlichen Auflösung von 0.0625° und einer stündlichen Auflösung, europaweite Abdeckung (ICON-EU Modellgebiet). Die Daten liegen für die Modellläufe 00, 06, 12, und 18 UTC für die Vorhersagezeitschritte vv+00 bis vv+120 vor.