Das ATKIS Basis-DLM bildet die topographischen Objekte einer Landschaft in Form von Vektordaten und unterschiedlichen Attributwerten ab. Die vorliegende Präsentation dient der Veranschaulichung der Strukturen dieses komplexen Datenmodells.
The mixing ratio and bulk isotopic composition of nitrous oxide (N2O) was measured after wet extraction and purification of the air enclosed in 150 g ice core samples from EDC, EDML, Vostok, TALDICE, and NGRIP, following the analysis procedure described in Schmitt et al. (2014). The position-specific isotopic composition of N2O was measured after dry extraction and purification of the air enclosed in 600 g ice core samples from Vostok and Taylor Glacier, following the analysis procedure described in Menking et al. (2025). The mixing ratio and isotopic composition of in situ N2O – i.e., the fraction of N2O produced in the ice – was calculated using a mass balance approach (Soussaintjean et al., preprint). After gas extraction, the sample meltwater and ice chips were collected to measure the isotopic composition of nitrate (NO3-) following the bacterial denitrification method described in Erbland et al. (2013). Each sample was associated with its ice age and gas age based on the AICC2023 chronology (Bouchet et al., 2023) for EDC, EDML, Vostok, TALDICE, and NGRIP and Baggenstos et al. (2017, 2018) for Talyor Glacier. The samples cover the periods 11 – 26 ka, 41 – 75 ka, and 136 – 143 ka. Taylor Glacier is a horizontal core, meaning the age of the ice varies with distance along a transect close to the surface where the horizontal stratigraphy is preserved (Baggenstos et al., 2017).
This dataset contains airborne radar data acquired using the AWI EMR system (Nixdorf et al., 1999) during the Arctic season of 2015. The profiles extend western DML over the Maud Belt and Ekström Ice Shelf to investigate the geodynamic evolution of East Antarctica, the Forster magnetic anomaly (GEA-V-FMA). The data are available as netCDF files (including waveforms and metadata), KML files of the profile line locations, and quicklook images of the radargrams.
This dataset contains airborne radar data acquired using the AWI Accumulation Radar (ACCU) system during the Antarctic season of 2011/12. The profiles cover western Dronning Maud Land around EDML, eastern Dronning Maud Land over the Sør Rondane Mountains, and over Atka Bay. The data are available as netCDF files (including waveforms and metadata), KML files of the profile line locations, and quicklook images of the radargrams.
Basierend auf dem Datenbestand der kohlenstoffreichen Böden mit Bedeutung für den Klimaschutz und dem Datenbestand der bedeutsamen Moorbiotope, bildet die Kulisse der Niedersächsischen Moorlandschaften die Bereiche ab, auf denen es bei Wiedervernässung gemäß der Bodeneigenschaften zu einer THG-Verminderung kommen kann. Dem Land Niedersachsen wird für die Steuerung von Fördermitteln zum klimabezogenen Moorschutz hier der entsprechende Suchraum bereitgestellt. Auch für die Schutzgüter Wasser, Boden, Arten, Biotope und die landschaftsgebundene Erholungsfunktion sind Moorschutzprojekte in Teilbereichen dieser Kulisse von besonderer Relevanz. Die Kulisse ist daher fachliche Grundlage für landesweite Planungen und stellt den Suchraum für das Moormanagement zur Umsetzung der Ziele der Niedersächsischen Moorlandschaften dar.Kohlenstoffreiche Böden mit Bedeutung für den KlimaschutzDer Datenbestand ist ein Auszug aus der nutzungsdifferenzierten Bodenkarte 1: 50.000 (BK50n) von Niedersachsen. Nutzungsdifferenziert bedeutet in diesem Zusammenhang, dass durch Einbeziehung der Nutzung nach ATKIS eine stärkere Differenzierung der Bodentypen im Vergleich zur BK50 ermöglicht wurde. Diese wirkt sich u.a. in der Ansprache der oberflächennahen Horizonte, in der Ableitung der Bodentypen sowie in den daraus abgeleiteten horizont- oder profilbezogenen Kennwerten wider. Der Datenbestand stellt die kohlenstoffreichen Böden mit Bedeutung für den Klimaschutznach aktuellem Wissensstand dar.Sie zeichnen sich u. a. durch eine aktualisierte Verbreitung der Moore und hohe räumliche Differenzierung der Bodentypen aus. Die Vererdungsstufen in den Mooren und die Moortreposole wie z. B. Sandmischkulturen, Niedermoorsanddeckkultur oder Spittkulturböden werden ausgewiesen.Moorböden sind besonders dynamisch, da die in ihnen enthaltene organische Substanz labil ist, und verändern sich vor allem bei Entwässerung und Nutzung sowie durch kulturtechnische Maßnahmen. Durch Entwässerung entsteht ein aerober Bereich im Torfkörper, der Prozesse wie Sackung, Torfschrumpfung und -zersetzung in Gang bringt und zu einem Verlust an Torfmächtigkeit (Vererdungsprozesse im Moor) führt. Der vorliegende Datenbestand kann diese Änderungen nur zeitlich verzögert abbilden.Es wird darauf hingewiesen, dass es sich bei dem Datenbestand um eine Übersichtsdarstellung handelt. Er kann dazu dienen, sich einen Überblick über die kohlenstoffreichen Böden Niedersachsens zu verschaffen oder auch Suchräume auszuweisen. Dagegen kann ser keine Grundlage für flächenscharfe, lokale Aussagen, z.B. auf Flurstückebene, sein.Zusätzliche bedeutsame MoorbiotopeFür die Darstellung der für den Naturschutz zusätzlich bedeutsamen Moorbiotope wurden folgende Datengrundlagen des NLWKN ausgewertet: Flächendeckende Biotopkartierung in den FFH-Gebieten (Basiserfassung, aktuell), aktualisierte selektive Landesweite Biotopkartierung (aktuell), selektive Landesweiten Biotopkartierung (LBK, 1984-2004).Bei den zusätzlichen bedeutsamen Moorbiotopen handelt es sich um Biotoptypen, die gemäß Kartierhinweisen des Kartierschlüssels für Biotoptypen in Niedersachsen als Biotoptyp organischer Standorte gelten. Sie lassen sich daher unabhängig von Bodendaten als Moorbiotoptyp identifizieren. Darüber hinaus orientierte sich die Auswahl vor allem an durch von Drachenfels den Biotoptypen zugeordneten Wertstufen. Nur Moorbiotope, die dem Kriterium einer Mindest-Wertstufe von IV bis V entsprechen, wurden in die Auswahl der zusätzlichen bedeutsamen Moorbiotope aufgenommen. Die so generierte Flächenauswahl wurde nur dort abgebildet, wo Hinweise gemäß des Datenbestandes der kohlenstoffreichen Böden mit Bedeutung für den Klimaschutz (BHK50) auf organische Standorte fehlen, um die Kulisse der Niedersächsischen Moorlandschaften um diese zusätzlichen bedeutsamen Moorbiotope zu ergänzen.
Das Digitale Basis-Landschaftsmodell (Basis-DLM) beschreibt die Landschaft in Form von topographischen Objekten und stellt einen präsentationsneutralen, objektbasierten Vektordatenbestand dar. Aus dem Basis-DLM wird durch Modellgeneralisierung das DLM50.1 erzeugt, welches die Objekte in einer Inhaltsdichte enthält die vergleichbar einer Topographischen Karte im Maßstab 1:50 000 ist. Durch das Aktualitätsdatum wird die letztmalige physische Bearbeitung/Veränderung an den zugrundeliegenden Daten ausgewiesen. Grundsätzlich handelt es sich aber um einen tagesaktuellen Datensatz. Das Digitale Basis-Landschaftsmodell (Basis-DLM) beschreibt die Landschaft in Form von topographischen Objekten und stellt einen präsentationsneutralen, objektbasierten Vektordatenbestand dar. Aus dem Basis-DLM wird durch Modellgeneralisierung das DLM50.1 erzeugt, welches die Objekte in einer Inhaltsdichte enthält die vergleichbar einer Topographischen Karte im Maßstab 1:50 000 ist.
Teil der Statistik "Materialeinsatz und -verbrauch" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
Teil der Statistik "Materialeinsatz und -verbrauch" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
Teil der Statistik "Materialeinsatz und -verbrauch" Erläuterung Die Umweltökonomischen Gesamtrechnungen der Länder (UGRdL) beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Umwelt, Wirtschaft und privaten Haushalten und liefern Daten zu einer Vielfalt an Themen – wie Abfall, Energie, Fläche und Raum, Gase, Rohstoffe und Materialflüsse, Umweltschutz, Verkehr und Umwelt oder Wasser. Grundlage dafür ist das international vereinbarte System of Environmental-Economic Accounting (SEEA), welches einheitliche Konzepte, Definitionen und Klassifikationen verwendet. Damit werden wichtige statistische Informationen zur Umwelt und Nachhaltigkeit für die Gesellschaft, die politische Diskussion und das Monitoring von Klima-, Umwelt- und Nachhaltigkeitszielen geliefert. Die UGRdL zählt aus folgenden Gründen zum Zusatzangebot der Regionaldatenbank (Ergänzung des Regio-Stat-Angebots) und wird daher durch ein „Z“ im Tabellencode gekennzeichnet: 1. Die Ergebnisse liegen meistens nur bis zur Ebene der Bundesländer vor. 2. Aus methodischen Gründen (Nichtadditivität einiger Aggregate) werden Ergebnisse nicht nur für die einzelnen Bundesländer und Deutschland, sondern auch für die Stadtstaaten und alle Bundesländer zusammen (Summe der Länder) ausgewiesen. Methodische Erläuterungen und das Glossar finden Sie hier: https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/glossar-und-methoden Mit dem Dashboard der UGRdL unter https://www.giscloud.nrw.de/ugrdl-dashboard.html können Sie ausgewählte Indikatoren und deren Entwicklung in den Bundesländern vergleichen. Mit der Status- und Trendanalyse unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl/ergebnisse/status-und-trendanalyse bieten die UGRdL darüber hinaus eine Methode für objektive und statistisch fundierte Aussagen zur Entwicklung von Umweltindikatoren. Weitere Informationen zu den UGRdL finden Sie im Statistikportal des Bundes und der Länder unter https://www.statistikportal.de/de/ugrdl. Kontakt: ugrdl@it.nrw.de
The effects of a phytoplankton bloom and photobleaching on colored dissolved organic matter (CDOM) in the sea-surface microlayer (SML) and the underlying water (ULW) were studied in a month-long mesocosm study, in May and June of 2023, at the Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment (ICBM) in Wilhelmshaven, Germany. The mesocosm study was conducted by the DFG research group BASS (Biogeochemical processes and Air–sea exchange in the Sea-Surface microlayer, Bibi et al., 2025) in the Sea Surface Facility (SURF) of the ICBM. The facility contains an 8 m × 1.5 m × 0.8 m large outdoor basin with a retractable roof, which was closed at night and during rain events. The basin was filled with North Sea water from the adjacent Jade Bay. Homogeneity of the ULW in the basin was achieved by constant mixing of the water column. The daily SML and ULW samples were collected alternating in the morning, about 1 h after sunrise, and in the afternoon, about 10 h after sunrise. The alternation of sampling times intended to capture a potential effect of sun-exposure duration on DOM transformations and elucidated the day and night variability of the layers. The SML was collected via glass plate sampling (Cunliffe and Wurl, 2014). The ULW was sampled via a submerged tube and a connected syringe suction system in 0.4 m depth. The removed sample volume was refilled with Jade Bay water every day. SML and ULW samples were filtered through pre-flushed 0.7 µm Whatman GF/F and 0.2 nucleopore filters into brown bottles and were stored dark and at 4 °C until measurement within weeks of the study. The brown bottles were previously combusted at 500 °C. CDOM was measured with three liquid waveguide capillary cells (LWCC, WPI, USA) of different pathlengths (10 cm, 50 cm, 250 cm) to increase the measurement sensitivity following the protocols of Röttgers et al. (2024) using a spectral detector (Avantes, Netherlands) for a total spectral range from 230 to 750 nm. A sodium chloride (NaCl) solution was used for the salinity correction. The blank-corrected absorbance spectra were then converted into Napierian absorption coefficients (Bricaud et al., 1981).
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 27 |
| Europa | 3 |
| Kommune | 11 |
| Land | 109 |
| Weitere | 1 |
| Wissenschaft | 7 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 14 |
| Förderprogramm | 11 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Text | 5 |
| unbekannt | 111 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 7 |
| Offen | 121 |
| Unbekannt | 14 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 132 |
| Englisch | 11 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Bild | 1 |
| Datei | 15 |
| Dokument | 7 |
| Keine | 19 |
| Webdienst | 101 |
| Webseite | 28 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 37 |
| Lebewesen und Lebensräume | 58 |
| Luft | 17 |
| Mensch und Umwelt | 132 |
| Wasser | 35 |
| Weitere | 141 |