API src

Found 285 results.

Related terms

Klimaerlebnisbaum - Zu Rheinstraße - Tilia

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)

Klimaerlebnisbaum - Rennweg - Tilia

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 Rennweg sind mehrere Bäume der Art Tilia mit Sensoren versehen, die bis März 2024 Daten sammelten. Die 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 12.03.2024 10 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a307c522-7643-446f-be82-fc1113097770?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)

Klimaerlebnisbaum - Rennweg - Robinia

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)

Ökologische Grundlagen des Waldwachstums, Wachstumsmonitoring von Fichte, Kiefer, Aspe und Birke in der mittleren Taiga, Komi, NW-Russland

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.

Water use characteristics of bamboo (South China)

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.

Am Puls der Bäume: Hochaufgelöste Messung und Analyse des Dickenwachstums und Wasserhaushalts von Buchen, Fichten, Tannen und Kiefern

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.

Wachstumsmonitoring im borealen Wald: Das Stammdickenwachstum von Fichte, Kiefer, Aspe und Birke im Jahresverlauf - Wann beginnt es, wie ist der Verlauf, wann endet es?

In Kooperation mit Partnern aus Russland und Finnland haben wir in einem naturnahen Mischbestand in der mittleren Taiga in NW-Russland (forstliche Versuchsstation Lyaly, Republik Komi) eine ökologische Freilandmessstation installiert. Dort werden die Radialveränderungen der Baumschäfte von Fichten (Picea obovata), Kiefern (Pinus sylvestris), Aspen (Populus tremulus) und Birken (Betula spec.) mit Punkt-Dendrometern zeitlich hochaufgelöst registriert. An einem Teilkollektiv der Untersuchungsbäume wird zusätzlich die elektrische Leitfähigkeit der Baumstämme kontinuierlich gemessen. An der Messstation ist auch ein Magnetometer installiert, der Änderungen im Erdmagnetfeld aufzeichnet. Mit dieser speziellen Messeinrichtung ist es möglich, Auswirkungen von Schwankungen des Erdmagnetfeldes auf die Hydrologie und das Baumwachstum zu erkennen und zu analysieren. Das Wachstumsmonitoring liefert Informationen über die Bedeutung verschiedener Standorts- und Umweltfaktoren auf das kurz-, mittel- und langfristige Wuchsverhalten der Bäum im borealen Wald. Damit werden wichtige Grundlagen für die Abschätzung der Potenziale und Risiken vorhergesagter Umweltveränderungen geschaffen.

Dynamik des Dickenwachstums und hochaufgelöster radialer Schaftveränderungen bei Buchen (Fagus sylvatica L.) unter dem Einfluß von Klima, Witterung und Bewirtschaftung

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Reaktionsmuster von Buchen in Abhängigkeit von unterschiedlichen Standortsfaktoren (Klima, Witterung, Bodenwasserhaushalt und Exposition) und unter dem Einfluß verschiedener Durchforstungsintensitäten sowie der herrschenden Konkurrenzsituation (soziale Klasse) zu charakterisieren und die Einflußgrößen zu quantifizieren. Das Dickenwachstum, intraannuelle Zuwachsraten und reversible radiale Veränderungen in verschiedenen Schafthöhen und in verschiedenen Himmelsrichtungen von Baumschäften sind Reaktionsgrößen, aus denen sich ökophysiologische Reaktionsmuster und ihre Abhängigkeiten von verschiedenen Faktoren ableiten lassen. Mit Hilfe der kontinuierlichen Messung radialer Veränderungen an Baumschäften über Dendrometersensoren in Kombination mit der Entnahme von Holz- und Rindenproben lassen sich diese Parameter erfassen. Diese Art des Biomonitorings ist weitgehend zerstörungsfrei, zeitlich hochaufgelöst und hochpräzise. Von den Ergebnissen dieses Forschungsvorhabens wird erwartet, daß sie die Kenntnisse über ökophysiologischen Prozesse in Buchenwaldökosystemen und über Interaktionen verschiedener Standortsfaktoren verbessern, besonders in Anbetracht eines wieder gesteigerten Interesses der Forstwirtschaft an der Baumart Buche.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1374: Biodiversitäts-Exploratorien; Exploratories for Long-Term and Large-Scale Biodiversity Research (Biodiversity Exploratories), Teilprojekt: Effekte der Landnutzung auf die Lebensdauer und anatomische Merkmale des Stängels von ausdauernden zweikeimblättrigen Arten im Grasland

Die Lebensdauer ist ein wichtiges demographisches Merkmal für die Lebensgeschichte von Pflanzenarten und ihre Reaktion auf Veränderungen in der Umwelt. Daten zur Lebensdauer der Individuen (oder Rameten) von Pflanzenarten und insbesondere ihrer Variation in Abhängigkeit von der Landnutzung oder zwischen geographischen Regionen sind für die meisten verbreiteten Graslandarten nicht verfügbar. Auch anatomische Eigenschaften des Stängels, die Funktionen bei Transport, Speicherung und für die mechanische Stabilität erfüllen, wurden bisher in ökologischen Untersuchungen von krautigen Arten kaum betrachtet. Daher ist nicht bekannt wie variabel diese Merkmale in Abhängigkeit von Umweltbedingungen sind. Das Projekt hat zum Ziel diese offenen Fragen anzugehen, indem für ausdauernde zweikeimblättrige Arten in den Grasländern der Biodiversitätsexploratorien Jahrringanalysen zur Altersbestimmung durchgeführt und anatomische Merkmale des Stängels gemessen werden. Die folgenden Ziele werden verfolgt: (1) Es wird das durchschnittliche Alter der häufigen ausdauernden zweikeimblättrigen krautigen Arten in den 150 experimentellen Plots der Exploratorien bestimmt und geprüft, welche Zusammenhänge zur Landnutzung und Diversität der Grasländer bestehen oder es Unterschiede zwischen Regionen mit unterschiedlichen Umweltbedingungen gibt. (2) Das Alterspektrum und die Verteilung von Altersklassen wird in den Populationen von vier häufigen krautigen Arten untersucht um zu testen, ob die Zusammenhänge zwischen Altersstruktur und der Größe und zeitlichen Stabilität von Populationen in Abhängigkeit von Landnutzung, Diversität und zwischen Regionen variieren. (3) Jahrringbreiten und anatomische Merkmale des Stängels werden in allen Proben vermessen und untersucht, welche Zusammenhänge zum Alter der Individuen (Rameten), zur Landnutzung und Diversität der Grasländer bestehen oder wie sie sich zwischen den Regionen unterscheiden. (4) Basierend auf den Daten aller untersuchter Pflanzenarten wird getestet, ob Lebensdauer und anatomische Merkmale des Stängels von der Phylogenie der Arten abhängen und welche Beziehungen zu anderen funktionellen Merkmalen bestehen. Dieses Projekt wird zum ersten Mal für eine große Zahl von ausdauernden zweikeimblättrigen krautigen Pflanzenarten die Lebensdauer und anatomische Merkmale des Stängels untersuchen und prüfen wie variabel diese Merkmale in Grasländern unterschiedlicher Landnutzung, Diversität und in verschiedenen geographischen Regionen sind. Damit werden merkmalsbasierte ökologische Untersuchungen um eine demographische Perspektive erweitert und eine wichtige Grundlage zum besseren Verständnis der Langlebigkeit von Pflanzenpopulationen und der zeitlichen Stabilität von Pflanzengemeinschaften geschaffen.

Klimaerlebnisbaum - Ludwigkai - Tilia

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)

1 2 3 4 527 28 29