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Found 973 results.

CDC (Climate Data Center)

Free access and download to of a growing selection of DWD’s climate data. Via CDC Search you will find data for direct download and interactive access to station data. The interactive mode gives graphical and tabular previews of the German station data. In addition, all data sets remain accessible from our ftp server for direct download

Air- and soil temperature data from PhytOakmeter plot DGRL_14 (Greifenhagen, Germany) from 2022

Soil temperature at 15cm depth and air temperature at 60cm height were collected using HOBO Pro V2 loggers, model U23-004. Two loggers were used. After data visualization, unrealistic values were removed manually for each logger, and mean temperature values were calculated at 30-minute intervals.

Entwicklung einer biologisch abbaubaren Mulchabdeckung für den Pflanzenschutz

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Compoundproduktes aus einem Vlies und einer biologisch abbaubaren Beschichtung. Dieses biologisch abbaubare Compoundprodukt, VliesFilm genannt, soll konventionellen Mulchfolien aus Polyethylen im Pflanzenbau ersetzen können, bei gleichen positiven Wachstumseinflüssen auf die Pflanzen. Hauptkomponenten und Entwicklungsschritte des zu optimierenden integrierten Systems (Integrated Plant Management - IPM) sollen folgende sein: a: Entwicklung eines neuartigen biologisch abbaubaren Compoundproduktes aus einem Viskosevlies und einer Beschichtung zum Mulchen (VliesFilm). Beide Bestandteile des VliesFilms sind biobasiert und bestehen zu 100% (Vlies), bzw. 50% (Beschichtung) aus nachwachsenden Rohstoffen und sind biologisch abbaubar. Alle Inhaltstoffe der Beschichtung haben eine Lebensmittelzulassung (E-Nummer), stehen aber nicht in Konkurrenz zur Lebensmittelproduktion wie z.B. stärkebasierte Materialien. Der primäre Fokus liegt auf der Entwicklung und Optimierung des VliesFilms aus NaWaRos hinsichtlich der phytosanitären Eigenschaften im Vergleich zu konventionellem Mulchmaterial (PE, 20-25my). Als wichtigste pflanzenbaulichen Faktoren sind hier Wasserverfügbarkeit, Bodentemperatur, und die Unterdrückung von Unkräutern zu nennen. b: Der VliesFilm soll einen Mehrwert gegenüber konventionellen PE-Folien erhalten. Zu diesem Zweck werden die Beschichtungen eingefärbt, um repellente Effekte auf anfliegende Insekten (Modell Blattläuse) zu erreichen. Da diese Maßnahme einen Anflug zwar verringert, aber meist nicht komplett verhindern kann, wird ein regelmäßiges Monitoring vorgenommen, um etwaige interventiven Maßnahmen zu ergreifen. Hieraus folgt dann ein System zum integrierten Pflanzenschutz, um den Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln zu minimieren.

Regionalisierung landschaftsökologischer Parameter im alpinen Hochgebirgsraum (Walliser Alpen, Gornergrat). Bestimmung der hydrologischen Komplexgrößen Schnee und Bodenwasser sowie Klärung ihrer Bedeutung für das ökologische Prozeßgefüge

Ziel des Vorhabens ist, neben der Aufnahme des systembestimmenden Wirkungsgefüges für die alpine Gebirgsstufe, vor allem ein möglichst wirklichkeitsnahes Landschaftsmodell aufzubauen, um prognostische Aussagen zu potentiellen Umweltveränderungen für die alpine Stufe der Alpen treffen zu können. Das geplante Vorhaben versucht daher, für den alpinen Raum möglichst präzise flächenrelevante Aussagen zu den Systemparametern Vegetation, Biomasse, Relief, Schneedecke, Bodenfeuchte und Bodenwärme zu treffen, um im landschaftsökologischen Sinne das signifikante Beziehungsgefüge dieser Größen herauszustellen. Im Vordergrund der Arbeiten steht vor allem der Einsatz eines neuen feldtauglichen Messprinzips zur Bestimmung des Bodenwassergehalts auf der Basis von Wärmekapazitätsmessungen. Infolge einer engen Bindung des Bodenfeuchteregimes an das Mikrorelief sowie an die hydrologisch bedeutsame Schneedecke, sollen auch diese beiden ökologisch wichtigen Kenngrößen mit Hilfe einer fortschrittlichen Erfassungsmethodik aufgenommen werden (lasergestützter Digitalkompaß, 3D-Software). Es ist insbesondere dieser neue methodische Ansatz, der das geplante Vorhaben klar von bereits durchgeführten landschaftsökologischen Arbeiten in vergleichbaren Räumen löst und daher vielversprechende ökologische Grundlagenergebnisse erwarten läßt. Die vergleichsweise exakten Punkt- und Flächenparameteraufnahmen können aber auch als Beschreibung des ökosystemaren Ist-Zustandes verstanden werden, so daß Aufnahmewiederholungen bereits stattgefundene Systemveränderungen dokumentierten können (Ökosystemmonitoring).

openSenseMap: Sensor Box Feinstaubmessung 2m über dem Boden an einer Durchgangsstraße

Feinstaubmessung 2m über dem Boden an einer Durchgangsstraße

H2020-EU.3.5. - Societal Challenges - Climate action, Environment, Resource Efficiency and Raw Materials - (H2020-EU.3.5. - Gesellschaftliche Herausforderungen - Klimaschutz, Umwelt, Ressourceneffizienz und Rohstoffe), Constraining uncertainty of multi decadal climate projections (CONSTRAIN)

CONSTRAIN will focus research on three climate science knowledge gaps and a policy-facing knowledge gap that can be resolved over the next 4-5 years to significantly improve our understanding of how natural and human factors affect multi-decadal regional climate change. This will cement EU science as the world-leader in understanding climate sensitivity and climate variability, deliver significantly improved capability to make climate projections for the next 20-50 years, and provide up-to-date scientific evidence for international climate policy in two phases: Phase 1 will deliver a timely characterisation of physical science uncertainty and how it affects projections and committed levels of warming to the 2021 IPCC sixth assessment report; Phase 2 will deliver constrained surface temperature projections for the 2023 UNFCCC Global Stocktake. CONSTRAIN will take full advantage of climate model integrations from the sixth Climate Model Intercomparison Project (CMIP6) and will leverage existing H2020 and ERC projects. Novel CMIP6 analyses will be combined with dedicated high resolution simulations and new observations to address identified knowledge gaps on radiative forcing, cloud feedbacks and the relationship between ocean variability and atmospheric change. A fourth identified knowledge gap is the effective translation of new physical science understanding into an improved evidence base for policy decisions. CONSTRAIN will address this by developing climate model emulators that integrate and operationalise learning from across the consortium to provide new capability to assess impacts of climate change under a broad range of emission scenarios. We will focus on the expected spatially resolved decadal changes until mid-century providing robust evidence on climate sensitivity, and regional temperature, precipitation and circulation changes, thereby enabling evidence-based policy decisions that will directly benefit the EU's adaptation and mitigation strategy.

GTS Bulletin: QTQI98 EDZW - Pictorial information regional (Binary coded) (details are described in the abstract)

The QTQI98 TTAAii Data Designators decode as: T1 (Q): Pictorial information regional (Binary coded) T1T2 (QT): Temperature A2 (I): 24 hours forecast T1ii (Q98): Air priorities for the Earth's surface (Remarks from Volume-C: (COSEU) Surface temperature H+18,+24 (gpv))

GTS Bulletin: QTZQ98 EDZW - Pictorial information regional (Binary coded) (details are described in the abstract)

The QTZQ98 TTAAii Data Designators decode as: T1 (Q): Pictorial information regional (Binary coded) T1T2 (QT): Temperature A2 (Q): 48 hours forecast T1ii (Q98): Air priorities for the Earth's surface (Remarks from Volume-C: (COSEU) Surface temperature H+42,+48 (gpv))

openSenseMap: Sensor Box Luftdateninfo Sensor

der Sensor ist 2,50 m über dem Boden an der Rückseite der Garage (Gartenausgang) freistehend angebracht, bis zur Strasse (reiner Anlieger-Verkehr) sind noch zwei Garagen dazwischen

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.

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