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.
Datenstrom G bildet die formale gebietsbezogene Beurteilung der Luftqualität in Bezug auf Grenz- und Zielwerte ab, ggf. unter Berücksichtigung gewährter Fristverlängerung und bereinigt um Beiträge aus natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und –salz im Winterdienst.
Datenstrom D umfasst die Metainformationen zu den gebietsbezogenen Beurteilungsmethoden, die sich aus dem Beurteilungsregime (Datenstrom C) ergeben. Für die ortsfesten und orientierenden Messungen sind das stoffspezifisch die Metainformationen zu den Messstationen, wie Name, Code, Messkonfiguration, Stationsklassifikation, Datenqualitätsziele usw. Die Verknüpfung zu den Beurteilungsgebieten (Datenstrom B) erfolgt über die Koordinaten der Messstationen.
Nitrogen deposition in tropical areas is projected to increase rapidly in the next decades due to increase in N fertilizer use, fossil fuel consumption and biomass burning. As tropical forest ecosystems cover about 17 percent of the land surface and are responsible for about 40 percent of net primary production, even small changes in N (and consequently C) cycling can have global consequences. Until now studies an consequences of enhanced N input in tropical forest ecosystems have been very limited and even very rarely addressed its deleterious effects to the environment. There is undoubtedly a huge discrepancy between the expected increase in N deposition in the tropics and the present knowledge an how tropical forest ecosystems will react to this extra input of reactive N. Our research aims at quantifying the changes in processes of N retention (plant growth, biotic and abiotic N immobilization in the soil) and losses (gaseous N losses, nitrification, denitrification, leaching of different forms of dissolved N). Implementation of policy and management tools, like the international trading of carbon credits under the Kyoto Protocol, need researches that allow us to better understand the consequences of environmental change (N deposition) an forest productivity. Our research will have important implications for predicting future responses of forest C cycle to changes in N deposition, and for the role of N deposition in tropical forests to affect potential feedback mechanisms of CO2 fertilization and climate change.
Mikroplastik (Partikel im µm Bereich) entsteht durch verschiedenste Prozesse, insbesondere jedoch durch Abrieb und Erosion von Plastik. Dabei ist ein Eintrag über den Wasser- und Bodenpfad mittlerweile unbestritten. Jedoch weiterhin ungeklärt ist der tatsächliche Eintrag über den Luftpfad. Zwar belegen Studien das Vorkommen von Mikroplastik an weitentfernten Orten und lassen auch den Schluss eines zumindest teilweisen Transportes über die Luft zu, aber wie hoch dieser Beitrag tatsächlich ist bleibt zurzeit ungeklärt. Darüber hinaus spielt die Identifikation der Polymere und somit die Erfassung der Quellbeiträge eine entscheidende Rolle. Ziel des Projektes ist es den luftgetragenen Eintrag von Mikroplastik und deren Quellen an Hintergrundstationen des Luftmessnetzes zu bestimmen. Dafür sollen an ausgewählten Messstationen des Luftmessnetzes des Umweltbundesamts (UBA) plastikfreie Niederschlagssammler sowie Vorrichtungen zur Feinstaubprobenahme installiert und über den Projektzeitraum repräsentativ PM10 Feinstaub- und Niederschlagsproben gesammelt und deren chemische Zusammensetzung analysiert werden. Zusätzlich sind Analysen von Niederschlagsproben zu Vergleichszwecken vorzusehen. In der Studie soll zudem die Ergebnisse statistisch (deskriptiv und beurteilend) ausgewertet und eine mögliche Quellenidentifikation über die Inhaltsstoffe erarbeitet werden.
Die Antarktis ist ein wesentlicher Bestandteil des Klimasystems: Die enorme Menge an Eis interagiert mit der Atmosphäre und dem Ozean und hat einen entscheidenden Einfluss auf das Strahlungsbudget der Erde und auf die ozeanische und atmosphärische Zirkulation. Aufgrund der verhältnismäßig kurzen Verfügbarkeit instrumenteller Aufzeichnungen, wird die Signatur des Klimawandels in der Zentralantarktis durch starke natürliche Klimavariabilität maskiert. Deutlich aussagekräftigere Werte kann die Auswertung von Eisbohrkernen liefern, in denen die gemessene Isotopenzusammensetzung belastbare Informationen über vergangene Klimaentwicklungen sowohl auf kurzen Zeitskalen (anthropogene Periode) wie langen Zeitskalen (Eis- / Warmzeitzyklen) zulässt. Dies ermöglicht es, die gegenwärtigen Temperaturschwankungen der Antarktis im Kontext der letzten Jahrtausende einzuordnen und vergleichbaren Szenarien gegenüberzustellen. Dabei wird die Interpretation des Wasserisotopensignals, insbesondere bei hoher zeitlicher Auflösung, durch bisher noch nicht vollständig verstandene Prozesse während der Deposition an der Oberfläche und Archivierung des Signals im Eis eingeschränkt. Diese Einflüsse spielen speziell bei Untersuchungen auf dem ostantarktischen Plateau eine erhebliche Rolle.Das hier vorgestellte Projekt untersucht die Archivierung des Klimasignals in der Isotopenzusammensetzung in der Region von Dome C, in der die längsten verfügbaren Eisbohrkerne der Welt vorliegen. Ziel ist es, die Fähigkeit zur Rekonstruktion früherer Klimaschwankungen zu verbessern, indem genauer untersucht wird, wie Klimaschwankungen die Isotopenzusammensetzung im Eis prägen. Dies wird erreicht, indem Rauschquellen identifiziert werden, welche das Klimasignal in der Eisisotopen-zusammensetzung maskieren und verzerren, hier insbesondere das stratigraphische Rauschen, das durch eine kleine (<5m) Dekorrelationslänge gekennzeichnet ist, und das Rauschen durch unregelmäßigen Niederschlag, welches durch eine große (>100km) örtliche Dekorrelationslänge gekennzeichnet ist. Die Untersuchung basiert dabei auf zwei Methoden. Einem mechanistischen Ansatz bei dem die Ergebnisse einer einjährigen Messung des Wasserdampf-Schnee Isotopenaustauschs verwendet werden, wird die statistische Analyse der Schneeisotopenvariablilität gegenübergestellt, die auf eine große Anzahl statistisch auswertbarer Daten aus der Dome C Umgebung zurückgreifen kann. Durch diese vergleichende Auswertung kann ein besseres Prozessverständnis erreicht werden, welches es erlaubt Wasserisotope als genaueren Indikator für Klimaentwicklungen nutzen zu können. Die Arbeit nutzt modernste Analyseverfahren der Infrarotspektroskopie sowie fortgeschrittene statistische Verfahren. Sie basiert auf der Zusammenarbeit mit anderen Instituten durch Wissensaustausch und gemeinsame Feldarbeiten. Das Projekt wird wesentliche Verbesserungen beim Verständnis der Prozesse ermöglichen, welche die Isotopensignale in Eisbohrkernen prägen.
Datenstrom B umfasst alle Informationen zu den Beurteilungsgebieten – wie Name, Gebietscode, Abgrenzung, Einwohnerzahl, Historie, Schadstoffe und Schutzziele, Fristverlängerung.
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.
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 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).
| Origin | Count |
|---|---|
| Europe | 1 |
| Federal | 411 |
| Science | 79 |
| State | 24 |
| Type | Count |
|---|---|
| Data and measurements | 66 |
| High-value dataset | 40 |
| Support program | 270 |
| Taxon | 7 |
| Text | 14 |
| Unknown | 111 |
| License | Count |
|---|---|
| Closed | 50 |
| Open | 437 |
| Unknown | 14 |
| Language | Count |
|---|---|
| English | 307 |
| German | 203 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archive | 96 |
| Document | 14 |
| File | 30 |
| None | 271 |
| Unknown | 7 |
| Web service | 10 |
| Website | 84 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Air | 262 |
| Creatures and habitats | 416 |
| Other | 501 |
| People and the environment | 500 |
| Soil | 347 |
| Water | 194 |