Spurenelemente in sedimentären Abfolgen können sowohl positive als auch negative Aspekte haben. Positive Aspekte haben Spurenelements, weil (1) ihre Konzentrationsmuster als Proxies für die Rekonstruktion der Umweltbedingungen zum Zeitpunkt der Ablagerung verwendet werden können, (2) sie Informationen über diagenetische Prozesse liefern können und (3) sie abgebaut werden können, um den strategischen Mineralbedarf zu decken. Andererseits können sie aufgrund der Wasser-Gestein-Wechselwirkung in das Grundwasser gelangen, wo sie sich nachteilig auf die betrieblichen und gesundheitlichen Aspekte dieser kritischen Ressource auswirken. Wir wissen erstaunlich wenig über die beiden Spurenelemente As und Mo in karbonatischen Sedimenten. Dies erscheint überraschend, da Karbonate zu den am häufigsten vorkommenden Sedimentgesteinstypen gehören und As und Mo Elemente von erheblichem ökologischen und wissenschaftlichen Interesse sind. Um unser Verständnis zu verbessern, wird das übergeordnete Ziel der vorgeschlagenen Studie sein, die diagenetische Geschichte und die damit einhergehende Umverteilung von As und Mo in der Karbonatmatrix eines Grundwasserleiters zu entschlüsseln. Die Kombination dieser Informationen mit detaillierten mineralogischen Beobachtungen wird gekoppelte chemische Transportmodelle verbessern und dabei helfen, Bereiche, Regionen und Zeitalter potenzieller Kontaminationen zu identifizieren, was die Suche nach sicherem Trinkwasser unterstützen wird. Ein Prozessverständnis der diagenetischen Umverteilung von Mo und seinen Isotopen wird es ermöglichen Mo isotope als Werkzeug für die Rekonstruktion von Paläobedingungen während der Ablagerung von Karbonaten zu nutzen. Somit wird es die Möglichkeit der Paläorekonstruktion, in anderen marinen Umgebungen als euxinischen Becken, geben.
Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und –salz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).
Datenstrom B umfasst alle Informationen zu den Beurteilungsgebieten – wie Name, Gebietscode, Abgrenzung, Einwohnerzahl, Historie, Schadstoffe und Schutzziele, Fristverlängerung.
Die im Land Brandenburg diskontinuierlich über Probenahme und Laboranalytik ermittelten Luftqualitätswerte werden in Exceltabellen erfasst, archiviert und fortgeschrieben. Die Überwachung der Luftqualität entsprechend gesetzlich vorgegebener Grenzwerte wird dadurch ergänzend gewährleistet.
Veranlassung Beobachtungen und Klimaprojektionen zeigen, dass sich die Regenintensität und damit auch die Bodenerosion im Klimawandel erhöht. Dabei ist besonders eine Zunahme von Starkregenereignissen von Bedeutung, da diese Ereignisse nicht nur extreme Abflüsse, sondern auch den Transport großer Mengen an Feststoffen bewirken. Für das Flussgebietsmanagement und für die Einschätzung der zukünftigen Wasserqualität ist es wichtig, die erwartete Zunahme der Bodenerosion und des Feststoffeintrags in Gewässer zu quantifizieren und räumlich zu verorten. Dazu wurde exemplarisch für das Einzugsgebiet der Elbe ein Bodenerosionsmodell aufgesetzt. Dieses berechnet zunächst die mittlere jährliche Erosion aus Landnutzungsdaten, Bodendaten, einem digitalen Höhenmodell und Daten der Regenerosivität. In einem zweiten Schritt wird die Transportkapazität bestimmt. Diese bestimmt, ob und wie viel des erodierten Bodenmaterials hangabwärts transportiert wird und welcher Anteil im Gelände zurückgehalten wird (Deposition). Ziele - Quantifizierung der Bodenerosion in der Vergangenheit (Referenzzeitraum 1971 - 2000), räumlich aufgelöst im Flusseinzugsgebiet der Elbe - Quantifizierung der Sedimenteinträge in das Gewässernetz und Vergleich der simulierten Einträge mit Messwerten - Ermittlung der zukünftigen Regenerosivität aus Klimaprojektionen des Referenzensembles des DWD - Berechnung der zukünftigen Erosion und zukünftiger Sedimenteinträge für die nahe Zukunft (2031 - 2060) und die ferne Zukunft (2071 - 2100) sowie unterschiedliche Klimaszenarien - Abschätzung der Unsicherheiten des Modellierungsansatzes Bodenerosion und Sedimenttransport sind natürliche Prozesse, die bewirken, dass feine Bodenpartikel abgelöst, durch Wind oder Wasser transportiert und im Gelände zurückgehalten oder in Gewässer eingetragen werden. Sie unterliegen jedoch einem starken menschlichen Einfluss und lösen vielerorts ökologische, ökonomische und gesellschaftliche Probleme aus. Dazu zählen der Verlust von fruchtbarem Boden, die Sedimentierung von Stauseen, der Transport von partikelgebundenen Nähr- und Schadstoffen sowie die Verlandung von Stillwasserbereichen. Bodenerosion und Sedimenteinträge haben einen wichtigen Einfluss auf den Feststoffhaushalt und die Wasserqualität von Gewässern. Der Klimawandel bewirkt eine Intensivierung dieser Prozesse.
Modellentwicklung, Risikoabschaetzung, Vergleich zwischen Modell- und Laborergebnissen.
Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und –salz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 2773 sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 (https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.965907). 1040 sites are located in North America, 1287 in Europe, and 446 in Asia. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 446 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 367 |
| Europa | 1 |
| Land | 24 |
| Wissenschaft | 78 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 65 |
| Förderprogramm | 248 |
| Taxon | 7 |
| Text | 11 |
| unbekannt | 132 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 44 |
| offen | 398 |
| unbekannt | 14 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 184 |
| Englisch | 281 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 89 |
| Datei | 29 |
| Dokument | 11 |
| Keine | 254 |
| Unbekannt | 7 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 72 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 401 |
| Lebewesen und Lebensräume | 411 |
| Luft | 359 |
| Mensch und Umwelt | 456 |
| Wasser | 383 |
| Weitere | 441 |