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 Linden 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/74e7c788-0882-4ffe-b0dc-74cb0e0fb782), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/b976e56e-9fbf-42dd-86db-1677c2a5dc91?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)
<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>
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)
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)
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 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 05.06.2023](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/83d2cd89-f911-43dd-a6f8-76bb7c387cfd?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)
In einem Pilotprojekt werden z. Zt. Bohrkerne von 50 rezenten Bäumen(Juniperus, Acacia, Sysiphus, Olea) mehrerer Standorte aus dem Hochland des Oman untersucht. Es soll durch Synchronisation der Jahrringfolgen untereinander und im Vergleich zur Niederschlags-Messreihe von Muscat geprüft werden, ob die Ringfolgen ein annuelles Wachstumsverhalten repräsentieren und somit für eine mehrhundertjährige Rekonstruktion der Niederschlagsentwicklung in dieser Region geeignet sind. Die Bohrkerne wurden im Rahmen des DFG-Projekts 'Transformationsprozesse in Oasensiedlungen Omans. Teilprojekt: Stoff- und Nährstoffflüsse (Projektleiter: Priv. Doz. Dr. A. Bürkert, )', gewonnen. Bei Eignung des Materials ist eine Einbeziehung dendrochronologischer Auswertungen in einen Folgeantrag vorgesehen.
Unser Projekt hat folgende Ziele: 1. Die Bewertung von Managementsystemen von Palmöl-Plantagen im Hinblick auf die N2-Fixierung und die Effizienz mit der Nährstoffe genutzt und im System gespeichert werden. 2. Ableitung einer Treibhausgasbilanz auf Ökosystemebene durch die Kombination von Gasflussmessungen im Boden mit Messungen der Eddy-Kovarianz. 3. Die Bestimmung des Anteils von Nitrifikation und Denitrifikation an den N2O-Flüssen und die Quantifizierung der räumlichen und zeitlichen Variabilität von Treibhausgasflüssen im Boden. 4. Die Bewertung des Beitrags von Flussufer- und -Auenbereichen sowie Baumstammemissionen zur Treibhausgasbilanz auf Landschaftsebene.
Bamboos (Poaceae) are widespread in tropical and subtropical forests. Particularly in Asia, bamboos are cultivated by smallholders and increasingly in large plantations. In contrast to trees, reliable assessments of water use characteristics for bamboo are very scarce. Recently we tested a set of methods for assessing bamboo water use and obtained first results. Objectives of the proposed project are (1) to further test and develop the methods, (2) to compare the water use of different bamboo species, (3) to analyze the water use to bamboo size relationship across species, and (4) to assess effects of bamboo culm density on the stand-level transpiration. The study shall be conducted in South China where bamboos are very abundant. It is planned to work in a common garden (method testing), a botanical garden (species comparison, water use to size relationship), and on-farm (effects of culm density). Method testing will include a variety of approaches (thermal dissipation probes, stem heat balance, deuterium tracing and gravimetry), whereas subsequent steps will be based on thermal methods. The results may contribute to an improved understanding of bamboo water use characteristics and a more appropriate management of bamboo with respect to water resources.
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.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 228 |
| Europa | 14 |
| Kommune | 11 |
| Land | 69 |
| Weitere | 25 |
| Wissenschaft | 112 |
| Zivilgesellschaft | 5 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 3 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 211 |
| Kartendienst | 1 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 52 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 16 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 61 |
| Offen | 224 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 234 |
| Englisch | 92 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 6 |
| Datei | 11 |
| Dokument | 17 |
| Keine | 177 |
| Unbekannt | 5 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 90 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 234 |
| Lebewesen und Lebensräume | 285 |
| Luft | 171 |
| Mensch und Umwelt | 284 |
| Wasser | 157 |
| Weitere | 277 |