Der Klimawandel bewirkt auch eine Erwärmung des Bodens, wodurch es zu einem verstärkten Abbau der organischen Substanz kommt. Dies könnte zu einem der stärksten Feedback-Mechanismen des Klimawandels werden, da durch diesen Prozess große Mengen CO2 emittiert würden. Ob tatsächlich Böden in sämtlichen Ökosysteme bei anhaltender Erwärmung zu Netto-CO2 Quellen werden, ist allerdings umstritten und sehr unsicher. Die am Umsatz der organischen Substanz beteiligten biogeochemischen Prozesse, und deren Änderung durch Erwärmung sind nicht im Detail verstanden. Dies liegt vor allem an den Schwierigkeiten der experimentellen Umsetzung von Bodenerwärmung. Besonders über lange Zeiträume, sowie in Unterböden, gibt es global kaum Beobachtungen zur Wirkung von Bodenerwärmung. Gerade ersteres erschwert die Abschätzung von neuen Gleichgewichtszuständen. Auch sogenannte Kipppunkte sind mit einer einzigen Erwärmungsstufe nicht zu ermitteln. Im Projekt AWESOME soll ein natürlicher (geothermaler) Erwärmungsgradient im kanadischen Yukon Territory genutzt werden, um wesentliche Erkenntnisse über die komplexen Wirkungen von Erwärmung auf die Interkation zwischen autotrophen und heterotrophen Organismen und der Mineralphase zu gewinnen. Erste Ergebnisse aus Voruntersuchungen zeigten, dass sich in dem geothermal erwärmten Boden unter subarktischem Laubwald Kohlenstoff um bis zu 22% reduziert war, während der Gesamtstickstoff im Boden unverändert blieb. Dabei kam es allerdings zu einer Stabilisierung des Stickstoffs in organischer Substanz an der Mineralphase. Vier Erwärmungsstufen mit einer Temperaturspanne von 8°C sind bereits etabliert und ein in-situ Mikrokosmenexperiment mit isotopisch markierter Streu wurde bereits im Sommer 2019 gestartet. Ein grundlegend verbessertes Verständnis dieser Beobachtungen und der Wirkung von jahrhundertelanger Erwärmung im Boden auf Umsetzungsprozesse der organischen Bodensubstanz soll durch dieses Projekt gewonnen werden. Sowohl Veränderungen der Vegetation und des Kohlenstoffeintrags, als auch der mikrobiellen Physologie, Gemeinschaft, deren Anpassung sowie der Qualität der organischen Bodensubstanz stehen im Fokus. Änderungen der Hydrologie (Bodenfeuchte) sowie der Mineralogie (Verwitterung) sollen als erklärende Variablen ebenfalls über den gesamten Erwärmungsgradienten abgebildet werden. Mit Hilfe mehrerer Kooperationspartner, modernsten Methoden der bodenkundlichen und mikrobiellen Forschung sowie einem idealen Versuchsstandort soll das Projekt AWESOME wichtige Fortschritte in einem zentralen Zukunftsthema liefern. Die Ergebnisse werden schließlich in Bezug zu einem weiteren geothermalen Erwärmungsexperiment auf Island gesetzt, um Unterschiede und Gemeinsamkeiten herauszuarbeiten.
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.
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.
As part of PhytOakmeter (www.phytoakmeter.de), time-domain transmission, soil moisture and -temperature sensors with custom-made logger systems were used to measure time series of soil state variables. The aim of these investigations was to provide data on environmental properties used in a cross-disciplinary approach. The measurement device consisted of two sensors at three different depths. The dataset contains the values of time (UTC), relative permittivity, soil moisture (in % vol) derived from permittivity and soil temperature (in °C). Determination of soil moisture was done using the formula of Topp et al. (1980). As sensors, the SMT100 soil moisture sensors with integrated temperature measurement were used. All sensors were installed within the upper 50cm below ground. The exact depths for each sensor are listed in the dataset and parameter comment.
As part of PhytOakmeter (www.phytoakmeter.de), time-domain transmission, soil moisture and -temperature sensors with custom-made logger systems were used to measure time series of soil state variables. The aim of these investigations was to provide data on environmental properties used in a cross-disciplinary approach. The measurement device consisted of two sensors at three different depths. The dataset contains the values of time (UTC), relative permittivity, soil moisture (in % vol) derived from permittivity and soil temperature (in °C). Determination of soil moisture was done using the formula of Topp et al. (1980). As sensors, the SMT100 soil moisture sensors with integrated temperature measurement were used. All sensors were installed within the upper 50cm below ground. The exact depths for each sensor are listed in the dataset and parameter comment.
Das ist eine senseBox der Humboldt Explorers. Weitere Informationen unter: https://www.humboldt-explorers.de/
Das ist eine senseBox der Humboldt Explorers. Weitere Informationen unter: Humboldt-Explorers.de
Das ist eine senseBox der Humboldt Explorers. Weitere Informationen unter: Humboldt-Explorers.de
Das ist eine senseBox der Humboldt Explorers. Weitere Informationen unter: www.Humboldt-Explorers.de
To understand the role of plant species and functional diversity on the physical soil parameters of a sea dike, especially under prolonged drought conditions, continuous measurements of soil temperature, volumetric water content (soil moisture) and soil electrical conductivity (EC) were carried out from 22 November, 2022, to 22 November, 2023. The measurements were taken using six soil sensors from METER Group's TEROS 12 series, which were installed at three distinct soil depths (4 cm, 14 cm, 24 cm) and on two differently vegetated dike areas: one area with a grass-dominated plant community (referred to as 'Mix-Grass') and one area with a herb-dominated plant community (referred to as 'Mix-Herb'). The sensors were mounted on the southern (inland) side of a summer dike, which is located at the south-eastern North Sea coast of Germany (Butjadingen, Wesermarsch; 'Mix-Grass': 53.61211876 ° N, 8.330925695° E, 'Mix-Herb': 53. 61210826° N, 8.330989015° E), about 1 m below the dike crest. The dike height is approximately 3.6 m above mean high water (MHW). The measurement data was logged at 10-minute intervals using a ZL6 logger from the METER Group.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 399 |
| Europa | 33 |
| Kommune | 3 |
| Land | 109 |
| Weitere | 16 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 277 |
| Zivilgesellschaft | 359 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Daten und Messstellen | 398 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 358 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 40 |
| unbekannt | 108 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 71 |
| Offen | 784 |
| Unbekannt | 54 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 701 |
| Englisch | 265 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 16 |
| Bild | 5 |
| Datei | 36 |
| Dokument | 27 |
| Keine | 310 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 6 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 537 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 909 |
| Lebewesen und Lebensräume | 866 |
| Luft | 780 |
| Mensch und Umwelt | 896 |
| Wasser | 702 |
| Weitere | 901 |