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Found 729 results.

Soil texture, soil physicochemical properties and climatic data from the PhytOakmeter plot DKr (Kreinitz, Germany)

PhytOakmeter (www.phytoakmeter.de) is a field platform using the Quercus robur oak clone DF159 outplanted since 2010. This platform is used to monitor the impact of climate change and land use management on the "soil - plant - interactor" complex. The DKr plot in Kreinitz (Germany) started in 2010 with 12 oak trees outplanted yearly between 2010 and 2019 over two 11m x 15m grassland plots. Soil temperature and soil moisture were measured between 2016 and 2025, and soil chemistry was assessed yearly in the root-affected zone of trees aged between one and five years. Soil porosity and texture were evaluated in 2020.

Soil-gas transport-processes as key factors for methane oxidation in soils

Methane (CH4) is a major greenhouse gas of which the atmospheric concentration has more than doubled since pre-industrial times. Soils can act as both, source and sink for atmospheric CH4, while upland forest soils generally act as CH4 consumers. Oxidation rates depend on factors influenced by the climate like soil temperature and soil moisture but also on soil properties like soil structure, texture and chemical properties. Many of these parameters directly influence soil aeration. CH4 oxidation in soils seems to be controlled by the supply with atmospheric CH4, and thus soil aeration is a key factor. We aim to investigate the importance of soil-gas transport-processes for CH4 oxidation in forest soils from the variability the intra-site level, down to small-scale (0.1 m), using new approaches of field measurements. Further we will investigate the temporal evolution of soil CH4 consumption and the influence of environmental factors during the season. Based on previous results, we hypothesize that turbulence-driven pressure-pumping modifies the transport of CH4 into the soil, and thus, also CH4 consumption. To improve the understanding of horizontal patterns of CH4 oxidation we want to integrate the vertical dimension on the different scales using an enhanced gradient flux method. To overcome the constraints of the classical gradient method we will apply gas-diffusivity measurements in-situ using tracer gases and Finite-Element-Modeling. Similar to the geophysical technique of Electrical Resistivity Tomography we want to develop a Gas Diffusivity Tomography. This will allow to derive the three-dimensional distribution of soil gas diffusivity and methane oxidation.

Über Kohlenstoff-Entnahme aus der Atmosphäre bis hin zum Erreichen des Ziels des Pariser Klimakommens: Temperature Stabilisation

Die anthropogenen Kohlendioxidemissionen (CO2) sind für den größten Teil der jüngsten globalen Oberflächenerwärmung der Erde um etwa 1°C gegenüber dem vorindustriellen Niveau verantwortlich. Das Land und die Ozeane nehmen derzeit etwa die Hälfte unserer Emissionen durch komplexe Prozesse des Kohlenstoffkreislaufs auf. Der Klimaantrieb durch anthropogene CO2-Emissionen hört erst auf, wenn ein Gleichgewicht zwischen CO2-Quellen und -Senken erreicht ist. Da es nicht realisierbar ist, alle CO2-Emissionen bis Mitte des 21. Jahrhunderts zu eliminieren, bestehen alle plausiblen zukünftigen Emissionsszenarien, die auf eine mit dem Pariser Abkommen übereinstimmende Temperaturstabilisierung anstreben, aus einem Portfolio menschlicher Aktivitäten, die Emissionssenkungen mit Maßnahmen zur so genannten Kohlendioxidentnahme (CDR) kombinieren, die die verbleibenden positiven Emissionen kompensieren sollen.Allerdings werden CDR-Maßnahmen wie die meisten anderen menschlichen Aktivitäten durch Emissionen von andere Treibhausgase als CO2 (z.B. Methan oder Distickstoffoxid), Aerosolen oder durch Landnutzungsänderungen zusätzliche Klimaveränderungen verursachen. Gegenwärtig machen diese weiteren Treibhausgase mehr als 40% der globalen Oberflächenerwärmung aus, während Aerosole einen Teil der Erwärmung ausgleichen. Darüber hinaus beeinflussen diese zusätzlichen Klimaeinflüsse den Kohlenstoffkreislauf, der wiederum Einfluss auf die atmosphärische CO2-Konzentration und damit auf die Oberflächentemperatur nimmt (Abb. 1). Diese Wechselwirkung beeinflusst die Menge der CO2-Entnahme, die durch CDR-Maßnahmen erforderlich ist, um eine Temperaturstabilisierung zu erreichen.Es ist daher wichtig, die vollständige Reaktion des Klimas auf spezifische menschliche Aktivitäten, einschließlich CDR-Maßnahmen, zu erfassen, um gut informiert Maßnahmen zur Temperaturstabilisierung ein zu leiten. Insbesondere die Untersuchung der Reaktion des Erdsystems auf realistische Portfolios künftiger anthropogener Aktivitäten erfordert die Einbeziehung aller damit verbundenen Klimafaktoren - CO2, andere Treibhausgase als CO2, Aerosole und Landnutzungsänderungen - um bestmögliche Einschätzungen der möglichen Wege zur Temperaturstabilisierung zu erhalten.

Daily HUME: Daily Homogenization, Uncertainty Measures and Extremes (Homogenisierung täglicher Daten, Fehlermaße und Extreme)

Global change not only affects the long-term mean temperature, but may also lead to further changes in the frequency distribution and especially in their tails. The study of the whole frequency distribution is important as, e.g., heat and cold waves are responsible for a considerable part of morbidity and mortality due to meteorological events. Daily datasets are essential for studying such extremes of weather and climate and therefore the basis for political decisions with enormous socio-economic consequences. Reliably assessing such changes requires homogeneous observational data of high quality. Unfortunately, however, the measurement record contains many non-climatic changes, e.g. homogeneities due to relocations, new weather screens or instruments. Such changes affect not only the means, but the whole frequency distribution. To increase the quality and reliability of global daily temperature records, we propose to develop an automatic homogenisation method for daily temperature data that corrects the frequency distribution. We propose to describe homogenisation as an optimisation problem and solve it using a genetic algorithm. In this way, entire temperature networks can be homogenised simultaneously leading to an increase in sensitivity, while avoiding setting false (spurious) breaks. By not homogenising the daily data directly, but by homogenising monthly indices (probably the monthly moments), the full power and understanding of monthly homogenization methods can be carried over to the homogenisation of daily data. Furthermore, in an optimisation framework, the optimal temporal correction scale can be determined objectively and straightforwardly, that is whether the corrections are best applied annually (all twelve months get the same correction), semi-annually, seasonally or monthly. All three aspects are new: the simultaneous homogenisation of an entire network, the objective selection of the degrees of freedom of the adjustments and of the temporal averaging scale of the correction model. This new method will be applied to homogenise the temperature datasets of the International Surface Temperature Initiative. This large dataset necessitates an automatic homogenisation method. To validate the method, we will generate an artificial climate dataset with known inhomogeneities. To be able to generate such a validation dataset with realistic inhomogeneities, we need to understand the nature of inhomogeneities in daily data much better. Therefore, we intend to collect and study parallel measurements (two set-ups at one location), which allow us to study the changes in the frequency distribution if one set-up is replaced by the other. Finally, we will study and quantify the uncertainties due to persistent errors remaining in the dataset after homogenisation and utilise this to improve the accuracy of the homogenisation algorithm. The knowledge of uncertainties is also indispensable for climatologists using the homogenised data.

Forschergruppe (FOR) 1525: INUIT - Ice Nuclei research UnIT, Screening und Charakterisierung biologischer Eiskeime und Untersuchung deren Einflusses auf die Eiskeimaktivität von Boden-und Mineralstaub

Mikroorganismen sind im Boden, in kryptogamen Gemeinschaften und in der Atmosphäre von zentraler Bedeutung. Verschiedene Spezies von Bakterien, Pilzen, Flechten und Pollen wurden bereits als Eiskeime, welche eine Eisbildung bei relativ hohen Temperaturen initiieren können, identifiziert, und besonders biologische Bestandteile aus dem Boden sind eine vermutlich bedeutsame Quelle atmosphärischer Eiskeime. Die genauen Quellen biologischer Eiskeime in der Atmosphäre sind jedoch kaum bekannt, obwohl ein potentieller Beitrag dieser, zur Eis- und Niederschlagsbildung mittlerweile von verschiedenen Studien untermauert wird. Aktuelle Untersuchungen verschiedener Boden- und Luftproben zeigen Hinweise, dass verschiedene eisaktive Pilze unterschiedlicher Phyla nicht nur im Boden und in der Luft vorhanden sind, sondern auch häufig in der kultivierbaren Fraktion vorkommen können. Aus diesem Grund befasst sich das vorgeschlagene Projekt mit der Suche nach weiteren bisher unbekannten eisaktiven Mikroorganismen und Bestandteilen aus dem Boden, von Pflanzen und kryptogamen Gemeinschaften und mit der Erforschung ihres Einflusses auf die Eiskeimaktivität des Bodens. Die nötigen Methoden für ein Screening verschiedenster Kulturen z.B. von Cyanobakterien sind in unserem Labor gut etabliert. Zudem sollen die jeweiligen Eiskeime der neu gefundenen eisaktiven Organismen auf molekularer Ebene charakterisiert werden.

Beobachtungen an Straßenwetterstationen (Glättemeldeanlagen)

Beobachtungen an deutschlandweit verteilten Straßenwetterstationen. Meteorologische Parameter wie Temperatur, Niederschlag usw. werden alle 15 Minuten gemessen.

ICON-D2

Mit dem ICON-D2 verfügt der Deutsche Wetterdienst (DWD) über ein Modell für Vorhersagen im Kürzestfristbereich bis +27 Stunden (bzw. +45 Stunden aus dem 03 UTC-Lauf). Mit seiner feinen Gitterpunktauflösung erzeugt das ICON-D2 insbesondere bei gefährlichen Wetterlagen verbesserte Vorhersagen, z. B. bei Wetterlagen mit hochreichender Feuchtkonvektion (Super- und Multizellengewitter, Böenwalzen, mesoskalige konvektive Komplexe) und bei Wetterereignissen, die durch Wechselwirkungen mit der feinskaligen Topographie entstehen (Bodennebel, Föhnstürme, heftige Hangabwinde, Sturzfluten). Das Modellgebiet des ICON-D2 deckt ganz Deutschland, Dänemark, die Benelux-Staaten, die Schweiz, Österreich und Teile der übrigen Nachbarstaaten ab. Die horizontale Auflösung des ICON-D2 im nativen Dreiecksgitter beträgt 2,1 km. Die einzelnen Parameter des Modells sind in den Keywords aufgeführt.

AVHRR - Land Surface Temperature (LST) - Europe, Nighttime

The "Land Surface Temperature derived from NOAA-AVHRR data (LST_AVHRR)" is a fixed grid map (in stereographic projection) with a spatial resolution of 1.1 km. The total size covering Europe is 4100 samples by 4300 lines. Within 24 hours of acquiring data from the satellite, day-time and night-time LSTs are calculated. In general, the products utilise data from all six of the passes that the satellite makes over Europe in each 24 hour period. For the daily day-time LST maps, the compositing criterion for the three day-time passes is maximum NDVI value and for daily night-time LST maps, the criterion is the maximum night-time LST value of the three night-time passes. Weekly and monthly day-time or night-time LST composite products are also produced by averaging daily day-time or daily night-time LST values, respectively. The range of LST values is scaled between –39.5°C and +87°C with a radiometric resolution of 0.5°C. A value of –40°C is used for water. Clouds are masked out as bad values. For additional information, please see: https://wdc.dlr.de/sensors/avhrr/

AVHRR - Land Surface Temperature (LST) - Europe, Daytime

The "Land Surface Temperature derived from NOAA-AVHRR data (LST_AVHRR)" is a fixed grid map (in stereographic projection ) with a spatial resolution of 1.1 km. The total size covering Europe is 4100 samples by 4300 lines. Within 24 hours of acquiring data from the satellite, day-time and night-time LSTs are calculated. In general, the products utilise data from all six of the passes that the satellite makes over Europe in each 24 hour period. For the daily day-time LST maps, the compositing criterion for the three day-time passes is maximum NDVI value and for daily night-time LST maps, the criterion is the maximum night-time LST value of the three night-time passes. Weekly and monthly day-time or night-time LST composite products are also produced by averaging daily day-time or daily night-time LST values, respectively. The range of LST values is scaled between –39.5°C and +87°C with a radiometric resolution of 0.5°C. A value of –40°C is used for water. Clouds are masked out as bad values. For additional information, please see: https://wdc.dlr.de/sensors/avhrr/

Wirkung mikrobiologischer Prozesse am Boden und im Wasser auf verschiedene atmosphaerische Spurengase

Zielsetzung: Untersuchungen ueber den Einfluss mikrobiologischer Prozesse im Boden und Oberflaechenwasser der Ozeane auf CO, H2, CFCl3, CF2Cl2, CCl4, Hg, H2CO, N2O und CH4. Bestimmung der Abbauraten und Produktionsraten als Funktion der Bodenart und Bodentemperatur. Messung der im Wasser geloesten Gasanteile im Ozean und Bestimmung ihrer vertikalen Verteilung bis in Wassertiefen von 1000 m. Methoden: in situ-Messungen am Boden sowie an verschiedenen Stellen der Ozeane; Laboruntersuchungen mit verschiedenen Mikroorganismen.

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