Die Marine Dateninfrastruktur Deutschland (MDI-DE) hat das Ziel, Daten und Informationen aus dem Küsteningenieurwesen, dem Küstengewässerschutz, dem Meeresumweltschutz und dem Meeresnaturschutz über ein gemeinsames Internetportal nachzuweisen. Mithilfe von Metadaten und Webservices werden die Suche nach Daten und deren Nutzung unterstützt.
Dabei baut MDI-DE synoptische Verzeichnisse mariner Datenbestände mit einer einheitlichen fachlichen Datengrundlage auf. Damit steht ein qualitätsgesichertes Informationsangebot zur deutschen Küstenzone von Nord- und Ostsee sowie den angrenzenden Meeresgebieten zur Verfügung. Dieser standardisierte Zugang zu Fachdaten entlastet die Partnerdienststellen von Dienstleistungs-Routinearbeiten bei der Bedienung von Nutzeranfragen, Maßnahmenplanung und unterstützt die Interoperabilität.
Die MDI-DE ist als operationelles Verfahren für den dauerhaften Einsatz der integrativen Datenbereitstellung und Aufbereitung konzipiert. Die Entwicklung und Implementierung internetbasierter integrierter multidisziplinärer Werkzeuge ermöglicht die gezielte Datenrecherche und die Erfüllung bestehender Informationspflichten.
Mit den standardisierten Metadaten zur Dokumentation und den zugehörigen OGC-konformen Webservices zur Nutzung mariner Daten erleichtert MDI-DE wesentlich die Erfüllung der gesetzlichen Anforderungen von INSPIRE und anderer EG-Richtlinien. Die dort geforderten Informationsflüsse werden von der MDI-DE-Informationsinfrastruktur optimal unterstützt.
Dadurch hilft MDI-DE den Behörden in der Küstenzone bei der Erfüllung ihrer Berichtspflichten für EU-Rahmenrichtlinien wie MSRL und INSPIRE.
Gebrauchte oder minderwertige native Fette und Öle sind eine interessante Energiequelle für Dieselmaschinen, die sich durch eine ausgezeichnete Ökobilanz auszeichnen und nicht in Konkurrenz zu Nahrungs- oder Futtermitteln stehen. Dem Einsatz in Dieselmschinen stehen der i.d.R. hohe Gehalt an Schlackebildnern (Ca, Mg, Na, K, P) und an freien Fettsäuren entgegen. Ziel des Vorhabens ist es, ein Verfahren zu entwickeln, mit dem die o.g. Rohstoffe so aufzuarbeiten sind, dass sie ohne weiteres in Dieselmaschinen eingesetzt werden können. Dazu wurde der Rohstoff einer sauer katalysierten Veresterung mit biogenem Ethanol unterworfen, mit dem die Gehalte sowohl an freien Fettsäuren, als auch an den genannten Schlackebildnern soweit gesenkt werden konnten, dass die Maßgaben der DIN-VN 51 605 erfüllt werden. Abgesehen davon, dass die so gewonnen Treibstoffe aus rein biogenen Rohstoffen bestehen, weisen sie Stockpunkte von teilweise unter -20 Grad Celsius auf.
Das unvollständige Verständnis der Wechselwirkung von Aerosolpartikeln mit Strahlung, Wolken und Niederschlag ist eine Schlüsselfrage der Atmosphärenforschung. Detaillierte Beobachtungen sind erforderlich, um die komplexen Zusammenhänge zwischen den beteiligten Prozessen zu erfassen. Dies gilt insbesondere für die abgelegene Region der Antarktis, wo bodengestützte, vertikal aufgelöste Langzeitbeobachtungen von Aerosol, Wolken und Niederschlag selten sind und Satellitenbeobachtungen technischen Beschränkungen unterliegen. Um die Messlücke mit modernsten Beobachtungen zu schließen, wird TROPOS die Messplattform OCEANET-Atmosphere zwischen den Südsommern 2022/23 und 2023/24 an der Station Neumayer III (70,67°S, 8,27°W) einsetzen. OCEANET-Atmosphere ist ein autonomer, polar-erprobter, modifizierter 20-Fuss-Messcontainer, der erst kürzlich erfolgreich während MOSAiC (Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate) eingesetzt wurde. Die Instrumentierung während COALA umfasst ein Mehrwellenlängen-Polarisations- und ein Doppler-Lidar, ein 35-GHz-Wolkenradar, ein Mikrowellenradiometer sowie jeweils ein 1-d und 2-d-Niederschlags-Disdrometer. OCEANET ist die einzige polare Einzelcontainer-Plattform, die mit Mehrwellenlängen-Lidar, Radar und Mikrowellenradiometer Wolken und Niederschlag sowie mit Doppler-Lidar und -Radar turbulente Luftbewegungen in Wolken an verschiedenen Messstandorten beobachten kann.Die zeitliche und vertikale Auflösung des gewonnenen Datensatzes wird in der Größenordnung von 30 s (2 s für Vertikalgeschwindigkeitsbeobachtungen) und 30 m liegen. COALA ist ein 3-Jahres-Projekt. Ein Postdoktorand wird für den Einsatz von OCEANET-Atmosphere bei Neumayer III und die Datenanalyse verantwortlich sein und dabei von Experten am TROPOS unterstützt. Die Beobachtungen werden in erster Linie dazu dienen, die Schlüsselhypothese von COALA zu untersuchen, dass Aerosol aus dem Südlichen Ozean, den mittleren Breiten und den Subtropen der südlichen Hemisphäre in die Antarktis transportiert wird, wo es die Bildung und Entwicklung von Wolken und Niederschlag beeinflusst. Die Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Untersuchung des Ursprungs, der Häufigkeit und der Eigenschaften des Aerosols über der Station Neumayer III, (2) die Untersuchung des Einflusses von Oberflächen- und Grenzschicht-Kopplungseffekten auf die Eigenschaften und die Entwicklung von tiefen Wolken, (3) die Untersuchung des Beitrags von Dynamik (orographische Wellen), Aerosol und Meteorologie zur Verteilung der Eis- und Flüssigphase in Wolken über Neumayer III, (4) zur Untersuchung der vertikalen Struktur von Wolken und ihrer Beziehung zur Niederschlagsbildung und (5) zur Bewertung regionaler Kontraste in den Eigenschaften von Aerosolen und Wolken und den damit verbundenen Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsprozessen, indem die Neumayer-III-Beobachtungen von vorhandenen Datensätzen aus Südchile, Zypern, Deutschland und der Arktis kontrastiert werden.
This dataset provides monthly maximum Land Surface Temperature (LST) values over Europe, derived from 1-km AVHRR observations. The data is generated by DLR and provided in the framework of the TIMELINE project.
LST values are retrieved using physically-based split- and mono-window algorithms and corrected for atmospheric influences and surface emissivity. Only cloud-free observations with sensor view angles below 50 degrees are used. Due to reliance on infrared observations, data may be limited under persistent cloud cover. To ensure temporal consistency across sensors and overpass times, an orbit drift correction method was applied. This method harmonizes LST values to a fixed reference time of 13:00 local solar time, approximating the daily maximum temperature.
The dataset is gridded in a 1-km LAEA ETRS89 projection. The product is provided in four tiles, covering the extent of the European Environmental Agency (EEA) reference grid, which includes the area from 900 000 m East and 900 000m North to 7 400 000m East and 5 500 000m North.
The TIMELINE (TIMe Series Processing of Medium Resolution Earth Observation Data assessing Long-Term Dynamics In our Natural Environment) project, led by the German Remote Sensing Data Center (DFD) of the German Aerospace Center (DLR), focuses on generating a consistent, multi-decadal time series derived from NOAA and Metop AVHRR data. Spanning more than 40 years from the early 1980s to the present this dataset covers Europe and North Africa.
TIMELINE establishes an operational environment for the systematic reprocessing of AVHRR raw data into Level 1b, Level 2, and Level 3 geoinformation products at 1.1 km spatial resolution. These products maintain uniform standards in format, projection, and spatial coverage. The dataset includes a comprehensive suite of land and atmospheric parameters such as atmospherically corrected surface reflectance, NDVI, snow cover, fire hotspots, burnt area, land and sea surface temperatures, and various cloud physical properties (e.g., cloud top temperature).
By combining traditional and innovative remote sensing products with robust processing algorithms and state-of-the-art validation techniques, TIMELINE provides a unique, high-quality dataset for global change research.
Here, we examine the ecosystem ramifications of changes in sediment-dwelling invertebrate bioturbation behaviour—a key process mediating nutrient cycling—associated with nearfuture environmental conditions (+ 1.5 °C, 550 ppm [pCO2]) for species from polar regions experiencing rapid rates of climate change.
This dataset is included in the OA-ICC data compilation maintained in the framework of the IAEA Ocean Acidification International Coordination Centre (see https://oa-icc.ipsl.fr). Original data were downloaded from Polar Data Centre (see Source) by the OA-ICC data curator. In order to allow full comparability with other ocean acidification data sets, the R package seacarb (Gattuso et al, 2024) was used to compute a complete and consistent set of carbonate system variables, as described by Nisumaa et al. (2010). In this dataset the original values were archived in addition with the recalculated parameters (see related PI). The date of carbonate chemistry calculation by seacarb is 2024-07-11.