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Nutzbare Feldkapazität im effektiven Wurzelraum in Deutschland

Die Karte der nutzbaren Feldkapazität im effektiven Wurzelraum in Deutschland gibt einen Überblick über das Vermögen der Böden pflanzenverfügbares Wasser zu speichern. Die Größe des Wasserspeichers des Bodens hängt von der Bodenart, der Lagerungsdichte und dem Humusgehalt ab. Der effektive Wurzelraum wird anhand von Landnutzungs- und Bodendaten bestimmt. Die Karte basiert auf der Auswertung der nutzungsdifferenzierten Bodenübersichtskarte 1:1.000.000 (BUEK1000N) und zeigt die klassifizierte nutzbare Feldkapazität. Die Methode ist in der Bodenkundlichen Kartieranleitung (KA4) und in der Methodendokumentation Bodenkunde der Ad-hoc-AG Boden veröffentlicht. Als Landnutzungsinformation und zur nutzungsabhängigen Differenzierung der Profildaten werden Daten des CORINE Land Cover Projektes (2006) genutzt.

Modell der Vogelzugdichte für Greifvögel (Thermiksegler)

- Dargestellt sind die in drei Klassenstufen unterteilten modellierten Vogelzugdichten für Thermiksegler (z. B. Greifvögel, Störche, Kraniche) innerhalb Mecklenburg- Vorpommerns. - die Einteilung der Klassen erfolgte durch Quantilbildung über die Modellergebnisse und entspricht einer geringen bis mittleren (Zone C), mittleren bis hohen (Zone B) sowie hohen bis sehr hohen (Zone A) Vogelzugdichte. - eine detaillierte Beschreibung zur Methodik findet sich in Tenhaeff M., 2024, Überprüfung und Aktualisierung des Gutachtens „Modell der Dichte des Vogelzugs“ (ILN Greifswald 1996). Abschlussbericht Datengrundlage: - Digitales Geländemodell Gitterweite 200 m (DGM200) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - Verwaltungsgebiete 1:2 500 000, Stand 31.12.2023 (VG2500) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - FIS Gewässer MV, Stand 2023 © LUNG M-V (27.04.2024) - CORINE Land Cover 5 ha, Stand 2018 (CLC5-2018) © Geo-Basis-DE / BKG 2023

Modell der Vogelzugdichte für Wasservögel

- Dargestellt sind die in drei Klassenstufen unterteilten modellierten Vogelzugdichten für Wasservögel innerhalb Mecklenburg-Vorpommerns. - die Einteilung der Klassen erfolgte durch Quantilbildung über die Modellergebnisse und entspricht einer geringen bis mittleren (Zone C), mittleren bis hohen (Zone B) sowie hohen bis sehr hohen (Zone A) Vogelzugdichte. - eine detaillierte Beschreibung zur Methodik findet sich in Tenhaeff M., 2024, Überprüfung und Aktualisierung des Gutachtens „Modell der Dichte des Vogelzugs“ (ILN Greifswald 1996). Abschlussbericht Datengrundlage: - Digitales Geländemodell Gitterweite 200 m (DGM200) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - Verwaltungsgebiete 1:2 500 000, Stand 31.12.2023 (VG2500) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - FIS Gewässer MV, Stand 2023 © LUNG M-V (27.04.2024) - CORINE Land Cover 5 ha, Stand 2018 (CLC5-2018) © Geo-Basis-DE / BKG 2023

Wasserspeicherfähigkeit (Feldkapazität) der Böden Deutschlands bis in 1m Tiefe

Die Karte der Wasserspeicherfähigkeit der Böden in Deutschland gibt einen Überblick über die Feldkapazität der Böden bis in 1m Tiefe unter Geländeoberfläche. Als Feldkapazität wird die Wassermenge bezeichnet, die maximal gegen die Schwerkraft im Boden gespeichert werden kann. Nur ein Teil dieser Wassermenge ist pflanzenverfügbar. Die Karte basiert auf der Auswertung der nutzungsdifferenzierten Bodenübersichtskarte 1:1.000.000 (BUEK1000N) und zeigt die klassifizierte Feldkapazität. Die Methode ist in der Bodenkundlichen Kartieranleitung (KA4) und in der Methodendokumentation Bodenkunde der Ad-hoc-AG Boden veröffentlicht. Zur nutzungsabhängigen Differenzierung der Profildaten werden die Landnutzungsdaten CORINE Land Cover 2006 herangezogen.

Modell der Vogelzugdichte

- Dargestellt sind die in drei Klassenstufen unterteilten modellierten Vogelzugdichten für die Zugvögel innerhalb Mecklenburg-Vorpommerns. - die Einteilung der Klassen erfolgte durch Quantilbildung über die Modellergebnisse und entspricht einer geringen bis mittleren (Zone C), mittleren bis hohen (Zone B) sowie hohen bis sehr hohen (Zone A) Vogelzugdichte. - eine detaillierte Beschreibung zur Methodik findet sich in Tenhaeff M., 2024, Überprüfung und Aktualisierung des Gutachtens „Modell der Dichte des Vogelzugs“ (ILN Greifswald 1996). Abschlussbericht Datengrundlage: - Digitales Geländemodell Gitterweite 200 m (DGM200) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - Verwaltungsgebiete 1:2 500 000, Stand 31.12.2023 (VG2500) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - FIS Gewässer MV, Stand 2023 © LUNG M-V (27.04.2024) - CORINE Land Cover 5 ha, Stand 2018 (CLC5-2018) © Geo-Basis-DE / BKG 2023

Modell der Vogelzugdichte für Singvögel

- Dargestellt sind die in drei Klassenstufen unterteilten modellierten Vogelzugdichten für Singvögel innerhalb Mecklenburg-Vorpommerns. - die Einteilung der Klassen erfolgte durch Quantilbildung über die Modellergebnisse und entspricht einer geringen bis mittleren (Zone C), mittleren bis hohen (Zone B) sowie hohen bis sehr hohen (Zone A) Vogelzugdichte. - eine detaillierte Beschreibung zur Methodik findet sich in Tenhaeff M., 2024, Überprüfung und Aktualisierung des Gutachtens „Modell der Dichte des Vogelzugs“ (ILN Greifswald 1996). Abschlussbericht Datengrundlage: - Digitales Geländemodell Gitterweite 200 m (DGM200) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - Verwaltungsgebiete 1:2 500 000, Stand 31.12.2023 (VG2500) © GeoBasis-DE / BKG 2023 - FIS Gewässer MV, Stand 2023 © LUNG M-V (27.04.2024) - CORINE Land Cover 5 ha, Stand 2018 (CLC5-2018) © Geo-Basis-DE / BKG 2023

Towards pollen accumulation rates as a measure of plant abundance a case study in NE-Germany

The aim of my study is to calibrate PAR from small lakes against tree biomass, which can be used to achieve quantitative estimates of biomass in the past. Furthermore, the relation between pollen percentages and plant abundance will also be investigated. As study area, the state Brandenburg was chosen, because it has a large number of lakes and is covered by different plant communities, like conifer forest, mixed forest, deciduous forest and open land. These are situated on a range of soil types in a terrain with little altitudinal differences. Lakes in different types of landscape were selected. They were of almost uniform size, mostly ranging from 100-300 m in diameter and without inflow and outflow. Deeper lakes in proportion to the lake size were preferred, to avoid lakes with a high pollen redeposition. In order to have an effective fieldwork and to get the broadest possible data spectrum for modeling, the relevant pollen source area of pollen (Sugita, 1994) was estimated, based on the map CORINE. The calculation shows that the pollen source area is approximately 5-6 km. However, we also sampled lakes which are situated closer together, especially when the landscape structure was very heterogenic at the small scale. From the surface samples of 50 lakes, the pollen percentages of different taxa will be compared with the information from the forest inventory data for different distances around the lakes to evaluate theoretical considerations of pollen source area. These data are available at the data base Datenspeicher Wald, which contains information about cover, age and biomass for the different tree species. This information was collected during the time of the German Democratic Republic (DDR) and is in the most continued. Concurrently, 15 of the short cores are selected for dating by 210Pb. PAR will be calculated based on the sedimentation rates obtained for these cores, so that PAR can be compared to tree biomass for different time slices over the past 50 years.

Erarbeitung einer bundesweiten Datengrundlage zu Vogelrastgebieten für das nationale Artenhilfsprogramm und die Planungspraxis

Copernicus-Daten für Energy Sharing, Teilvorhaben: Stadt Oldenburg

Optimierung der landwirtschaftlichen Produktion in Österreich unter Berücksichtigung der natürlichen Widerstandsfähigkeit von Böden gegen Veränderungen der Umweltbedingungen (OLPAT)

Zielsetzung: Das Hauptziel dieses Forschungsvorhabens ist es die natürliche Produktivität und Resilienz von Österreichs Ackerböden zu erheben. Dies ist von großer Bedeutung da der Ernährungsbedarf in den kommenden Jahren steigen wird, die Auswirkungen des Klimawandels in Österreich verstärkt spürbar werden und negative Auswirkungen der Landwirtschaft vermindert werden sollen. Vor allem der Aspekt der Resilienz, der Widerstandskraft von Böden gegen Umwelteinflüsse, steht im Mittelpunkt. Ein weiteres Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, eine Grundlage zu erstellen welche für Öffentliche Aktivitäten seitens des BMNT benutzt werden kann. Es sollen dafür Empfehlungen für die Bodennutzung der österreichischen Ackerflächen auf regionaler sowie lokaler Ebene konkret und klar verständlich dargestellt werden. Bedeutung des Projekts für die Praxis: Aufgrund des weltweit ansteigenden Ernährungsbedarfes und dem Druck auf Böden z.B. durch Versiegelung, ist es wichtig, Böden, die für die Ernährungssicherheit eines Landes notwendig sind, speziell auszuweisen. Bisher wurde dies in Österreich vor allem im Hinblick auf die Ertragsfähigkeit von landwirtschaftlichen Flächen durchgeführt. Die negativen Umweltauswirkungen durch intensive Landwirtschaft wurden dabei bisher jedoch weniger berücksichtigt. Eine europaweite Studie hat die Ertragsfähigkeit (Produktivität) und Resilienz gegenüber Umweltbelastungen anhand von sechs Indikatoren definiert. Dabei wurde gezeigt, dass in der EU-25 nur knapp 40% der landwirtschaftlichen Böden eine hohe Produktivität UND Resilienz aufweisen und daher für eine nachhaltige Intensivierung nutzbar sind (Schiefer et al. 2016). Für Österreich wurden 44 % der analysierten Flächen mit einer solch hohen Resilienz und Produktivität ausgewiesen. Weitere knapp 40% der analysierten agrarischen Flächen könnten mit gewissen Einschränkungen für eine nachhaltige Intensivierung genutzt werden, wenn hier Verbesserungen der Bodenqualität z.B. durch entsprechende Maßnahmen, z.B. Humusbewirtschaftung, erzielbar wären. Außerdem müssten hierbei auch die zu erwartenden Klimaänderungen (bzgl. Wasser- und Wärmehaushalt) berücksichtigt werden. Insgesamt besitzt Österreich im EU Vergleich einen sehr hohen Prozentsatz an resilienten und fruchtbaren landwirtschaftlichen Böden. Dies konnte auf der Basis des benutzten Datensatzes (LUCAS 2009, Corine Land Cover) bereits festgestellt werden. Jedoch wurden dabei kleinstrukturierte (kleiner als 25 ha) und höher als 1000 m Seehöhe gelegene Flächen nicht berücksichtigt und daher nur ca. 60% der österreichischen Ackerflächen analysiert. Gerade in Österreich spielen jedoch kleinstrukturierte Flächen und solche in Lagen über 1000 Meter Seehöhe eine wichtige Rolle für die Ernährungssicherheit. (Text gekürzt)

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