The basidiomycete Armillaria mellea s.l. is one of the most important root rot pathogens of forest trees and comprises several species. The aim of the project is to identify the taxa occurring inSwitzerland and to understand their ecological behaviour. Root, butt and stem rots caused by different fungi are important tree diseases responsible for significant economic losses. Armillaria spp. occur world-wide and are important components of many natural and managed forest ecosystems. Armillaria spp. are known saprothrophs as well as primary and secondary pathogens causing root and butt rot on a large number of woody plants, including forest and orchard trees as well as grape vine and ornamentals. The identification of several Armillaria species in Europe warrants research in the biology and ecology of the different species. We propose to study A. cepistipes for the following reasons. First, A. cepistipes is dominating the rhizomorph populations in most forest types in Switzerland. This widespread occurrence contrasts with the current knowledge about A. cepistipes, which is very limited. Second, because the pathogenicity of A. cepistipes is considered low this fungus has the potential for using as an antagonist to control stump colonising pathogenic fungi, such as A. ostoyae and Heterobasidion annosum. This project aims to provide a better understanding of the ecology of A. cepistipes in mountainous Norway spruce (Picea abies) forests. Special emphasis will be given to interactions of A. cepistipes with A. ostoyae, which is a very common facultative pathogen and which often co-occurs with A. cepistipes. The populations of A. cepistipes and A. ostoyae will be investigated in mountainous spruce forests were both species coexist. The fungi will be sampled from the soil, from stumps and dead wood, and from the root system of infected trees to determine the main niches occupied by the two species. Somatic incompatibility will be used to characterise the populations of each species. The knowledge of the spatial distribution of individual genets will allow us to gain insights into the mode of competition and the mode of spreading. Inoculation experiments will be used to determine the variation in virulence expression of A. cepistipes towards Norway spruce and to investigate its interactions with A. ostoyae.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Robinien stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 21 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/d1f68fc3-c76d-4147-b01e-dfe490ab6331?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 13.11.2024 22 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/5dc3648a-66fd-4310-accf-7256db111d5c?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station auf dem Landesgartenschaugelände sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 14.04.2025 12 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/2525e376-990b-45cb-90b3-71a2e5ae3cbc?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 14.04.2025 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/7507c65c-a1b2-446d-82e1-fcc14a793552?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Weltweit sind rund 7.400 Raubfliegen-Arten bekannt. In Deutschland sind 83 Arten etabliert. Raubfliegen sind überwiegend schlanke, aber meist kräftige Fliegen mit langen Beinen. Einige größere Arten sind dicht behaart und erinnern mit ihrem schwarz-gelben Hinterleib an Hummeln oder Hornissen. Charakteristisch sind weiterhin die „bärtigen“ Gesichter und die borstigen Beine. Die meisten Raubfliegen bevorzugen offene oder halboffene Lebensräume mit leicht erwärmbaren Böden wie Küsten- und Binnendünnen, Heiden, Magerrasen oder Kahlflächen in Wäldern. Besonders attraktiv sind solche Habitate, wenn Totholz vorhanden ist: Zum einen leben die Larven zahlreicher Raubfliegen in den Fraßgängen holzbewohnender Insekten wie Borkenkäfer, zum anderen nutzen die erwachsenen Raubfliegen Baumstämme oder dürre Zweige gerne als Startplätze bei der Jagd. Raubfliegen fangen und töten nämlich andere Insekten, um sich von ihnen zu ernähren. Meist jagen Raubfliegen andere Fluginsekten, indem sie diesen von einer Sitzwarte aus auflauern, sie anfliegen und mit den Beinen ergreifen. Ihr Sehvermögen ist ähnlich hoch entwickelt wie das der Libellen, die sich ähnlich verhalten. Während Libellen ihre Beute mit den Mundwerkzeugen regelrecht zerschneiden, perforieren Raubfliegen mit ihrem kurzen, messerartigen Stechrüssel das Chitin-Außenskelett ihrer Beute. Dann saugen sie diese nach Spinnenmanier aus, nachdem sie einen Cocktail aus Nervengift und Verdauungsenzymen injiziert haben. Nur ausnahmsweise setzen Raubfliegen ihren Stechrüssel zur Verteidigung ein und nur wenige Arten könnten damit die menschliche Haut durchdringen. Die aktualisierte Rote Liste der Raubfliegen Deutschlands aus dem Jahr 2025 bewertet 83 Arten. Davon sind 36 (43,4 %) bestandsgefährdet, 4 Arten (4,8 %) sind in Deutschland bereits ausgestorben oder verschollen und 7 Arten (8,4 %) sind extrem selten. Auf der Vorwarnliste stehen 3 Arten, eine Art konnte mangels ausreichender Daten nicht eingestuft werden. Lediglich 32 Arten (38,6 %) gelten aktuell als ungefährdet. Die Hauptursachen für den Rückgang der gefährdeten Arten sind der Verlust oder die nachteilige Veränderung ihrer Lebensräume. Aspekte der Nutzungsänderung oder -intensivierung (Landwirtschaft und Forstwirtschaft) sowie der Nutzungsaufgabe sind dabei von großer Bedeutung. (Stand April 2023) Wolff, D. & Kästner, T. (2025): Rote Liste und Gesamtartenliste der Raubfliegen (Diptera: Asilidae) Deutschlands. – Naturschutz und Biologische Vielfalt 170 (10): 82 S Die aktuellen Rote-Liste-Daten sind als Download verfügbar, die Rote Liste auch als elektronische Publikation .
In dem Vorhaben werden die Auswirkungen extrem trocken-warmer Witterungsverhältnisse auf das Wachstum von Fichten und Buchen unter Berücksichtigung des Baumalters und des Standorts retrospektiv untersucht. Dazu werden im Südschwarzwald Untersuchungsbäume entlang von Höhengradienten jeweils auf einem Sommer- und einem Winterhang ausgewählt. Um Unterschiede in den chemischen und physikalischen Bodeneigenschaften gering zu halten sollen alle Untersuchungsstandorte einen ähnlichen Substratcharakter besitzen. Das jährliche bzw. periodische Höhen- und Dickenwachstum der Untersuchungsbäume wird mittels Stammanalyse retrospektiv erhoben. Die auf diese Weise gewonnenen Radial- und Höhenzuwachsreihen werden zur statistischen Analyse der Wachstumsreaktionen einzeln und in Kombination untersucht. Die zur Analyse der Zusammenhänge zwischen Witterung und Zuwachs notwendigen meteorologischen Messreihen von geeigneten Stationen aus dem amt-lichen Messnetz werden vom Deutschen Wetterdienst bezogen. Der Einfluss des Baumalters bzw. -entwicklungsstandes auf die Sensitivität und das Regenerationsvermögen bezüglich Trockenstress wird anhand des Vergleichs zwischen jüngeren und älteren Untersuchungs-bäumen analysiert. Aus der Kenntnis baumarten- und standortspezifischer Zuwachsreaktionen auf Trockenstress ergeben sich erweiterte Interpretationsmöglichkeiten für die räumliche Differenzierung der Gefährdung von Wäldern. Die Untersuchung der zeitlichen Dynamik des Klima-Zuwachs-Systems auf der Grundlage langfristiger dendrometrischer Messreihen gewinnt angesichts der rasanten Umweltveränderungen zunehmend an Bedeutung.
In einem naturnahen Mischbestand werden an der forstlichen Versuchsstation Lyaly (Republik Komi) die Radialveränderungen der Baumschäfte von Fichten (Picea obovata), Kiefern (Pinus sylvestris), Aspen (Populus tremulus) und Birken (Betula spec.) zeitlich hochaufgelöst registriert. An einem Teilkollektiv der Untersuchungsbäume wird zusätzlich im 5-Minuten Takt die elektrische Leitfähigkeit des Stammes registriert. Gleichzeitig werden die Lufttemperatur, die Luftfeuchte sowie die Bodenfeuchte gemessen. Am Untersuchungsstandort werden mit einem Magnetometer Schwankungen des Erdmagnetfeldes in den drei Raumrichtungen registriert. Aus den Analysen werden Informationen über die Bedeutung verschiedener Standorts- und Umweltfaktoren auf das kurz-, mittel- und langfristige Wuchsverhalten von Bäumen erwartet.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in Rottendorf sind mehrere Bäume der Art Robinia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/9b901002-a1fd-47b0-89d4-eb12f9117233?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 23.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/713101d0-8137-4da5-9010-8281fadd8bff?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station am Ludwigkai sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a879dea4-b157-4cac-9144-ce3d3e65e862?locale=en), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/338fe900-beac-4406-bdb8-b32c0e058cdb?locale=en)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Die Baumarten Rotbuche (Fagus sylvatica,) Rot-Fichte (Picea abies), Weiß-Tanne (Abies alba) und Wald-Kiefer (Pinus sylvestris) besitzen für die Wälder Europas und die europäische Forst- und Holzwirtschaft große Bedeutung. Daher ist es von großem Interesse, wie sich Umweltveränderungen und insbesondere klimatische Extremereignisse (z.B. Hitze und Trockenheit) auf deren Wachstum und Produktivität auswirken. Mit Hilfe hochpräziser Messfühler, sogenannter Punkt-Dendrometer, können Dickenänderungen von Baumstämmen registriert und aufgezeichnet werden. Diese werden sowohl durch den Prozess der Jahrringbildung als auch durch den täglichen Wechsel zwischen Quellen und Schwinden der nicht-verholzten Gewebe innerhalb des Stammes verursacht. Mit den Messungen können damit nicht nur Informationen über die jahreszeitliche Dynamik des Dickenwachstums, sondern auch über den Zustand der internen Wasserspeicher der Bäume gewonnen werden. Das Institut für Waldwachstum betreibt bereits seit 1990 Freiland-Messstationen, die mit Punkt-Dendrometern und Sensoren u.a. zur Messung von meteorologischen und bodenkundlichen Parametern ausgestattet sind. Vier Messstationen in der Umgebung von Freiburg sind entlang eines Höhengradienten von der Rheinebene zu den Schwarzwaldhochlagen angeordnet. Die Analyse dieser einzigartig langen Zeitreihen trägt dazu bei, die komplexen Interaktionen verschiedener Standortsfaktoren mit der kurz-, mittel- und langfristigen Wachstumsdynamik der untersuchten Baumarten im Freiland aufzuklären. Die Analyse der Dendrometerdaten wird durch die Untersuchung weiterer Wachstumsparameter wie Jahrringbreite, Zellparameter und hochaufgelöste Dichteprofile von Stammquerschnitten ergänzt. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Analyse der Reaktion der Baumarten auf die trocken-warmen Sommer der Jahre 2003 und 2006 gelegt. Die Ergebnisse erlauben eine bessere Abschätzung der möglichen Auswirkungen des prognostizierten Klimawandels auf den saisonalen Ablauf des Baumwachstums und geben Aufschluss über die Erholungsfähigkeit der Bäume nach Belastungssituationen.
<p>Der Datensatz enthält die Baumfällungen des Garten-, Friedhofs- und Forstamtes für den Sommer 2025.<br /> Um die Verkehrssicherheit im öffentlichen Straßenraum zu gewährleisten, werden regelmäßig Baumfällungen im Stadtgebiet durchgeführt. Gründe für die Fällungen sind vielfältig. So können über Pilz- und Fäulnisbefall bis hin zu Sturm- und Stammschäden unterschiedliche Auslöser zu einer Entfernung des Baumes führen. Natürlich werden die Bäume vor der Fällung auf bebrütete Nester untersucht. Sofern es möglich ist, werden die Standorte der gefällten Bäume so bald wie möglich wieder bepflanzt. Weitere Informationen zum Thema „Baumfällungen im Stadtgebiet“ sind auf der Seite des <a href="http://www.duesseldorf.de/stadtgruen/baeume-in-der-stadt/faellungen">Garten-, Friedhofs- und Forstamtes</a> zu finden.</p> <p><br /> Die zu fällenden Bäume werden etwa eine Woche vor der Fällung mit einer gut sichtbaren Information am Baumstamm gekennzeichnet. Mithilfe des darauf abgedruckten QR-Codes können interessierte Bürgerinnen und Bürger Informationen mit dem Smartphone abrufen: In einer Kartenanwendung zeigen rote Punkte die Standorte der zu fällenden Bäume. Alternativ ist die Kartenanwendung auch unter https://maps.duesseldorf.de erreichbar. Dort muss im linken oberen Bereich das Symbol "Themenauswahl" angeklickt werden, anschließend "Natur und Freizeit" -> "Baumkataster" -> "Baumfällung". Wenn daraufhin mit der Maus auf einen der roten Punkte in der Karte geklickt wird, so werden weitere Details wie Baumart, Stammumfang und Grund der Fällung angezeigt.</p> <p>Der Datensatz enthält folgende Spalteninformationen</p> <ul> <li>FID: Feature ID</li> <li>_uuid: Universally Unique Identifier (_uuid): eindeutige Zeichenkette bestehend aus Zahlen, Buchstaben und Bindezeichen, die zur Identifikation von Informationen in Computersystemen verwendet wird</li> <li>pit_id: Eindeutiger Bezeichner</li> <li>grund_faellung: Grund der Fällung</li> <li>baumart_deutsch: Art des Baumes</li> <li>standort_nr: Standort-Nummer</li> <li>standort: Standort Klarschrift</li> <li>stammumfang_cm: Stammumfang</li> <li>saison: Saison</li> <li>url: Internetauftritt Garten-, Friedhofs- und Forstamt</li> <li>gefaellt: Gefällt</li> <li>_last_update: Letztes Update</li> <li>_geometry: Geometrie Point WGS84 (EPSG 4326)</li> </ul>
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 222 |
| Europa | 4 |
| Kommune | 12 |
| Land | 75 |
| Weitere | 21 |
| Wissenschaft | 119 |
| Zivilgesellschaft | 12 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 9 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 211 |
| Kartendienst | 1 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Taxon | 7 |
| Text | 51 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 13 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 56 |
| Offen | 225 |
| Unbekannt | 6 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 236 |
| Englisch | 91 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 8 |
| Datei | 11 |
| Dokument | 38 |
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| Webseite | 101 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 237 |
| Lebewesen und Lebensräume | 287 |
| Luft | 169 |
| Mensch und Umwelt | 287 |
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| Weitere | 275 |