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s/depositon/Deposition/gi

Global optimized REVEALS reconstruction of past vegetation cover for taxonomically harmonized pollen data sets

This data set presents the reconstructed vegetation cover for 3083 sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 (https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.965907) and optimized RPP values. 1115 sites are located in North America, 1435 in Europe, and 533 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 taking into account taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were also calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a gaussian plume model for deposition and dispersal. In this optimized reconstruction, relative pollen productivity estimates for the ten most common taxa were first optimized by using reconstructed tree cover from modern pollen samples and LANDSAT remotely sensed tree cover (Townshend 2016) for North America, Europe, and Asia. Values for non-optimized taxa for relative pollen productivity and fall speed were taken from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2020). The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were not available. We present tables with optimized reconstructed vegetation cover for all Europe, North America and Asia. As further details we list a table with the taxon-specific parameters used and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.

REVEALS reconstruction of past vegetation cover with optimized RPP values for Asian samples

This data set presents the reconstructed vegetation cover for 706 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 and optimized RPP values. 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 taking into account taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were also calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a gaussian plume model for deposition and dispersal and forest cover was reconstructed. In this optimized reconstruction, relative pollen productivity estimates for the ten most common taxa were first optimized by using reconstructed tree cover from modern pollen samples and LANDSAT remotely sensed tree cover (Sexton et al. 2013) for Asia. Values for non-optimized taxa for relative pollen productivity and fall speed were taken from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2020). The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were not available. We present tables with optimized reconstructed vegetation cover for records in Asia. As further details we list a table with the taxon-specific parameters used and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.

Modeling of Nanofibers and Submicron Filtration Phenomena

Air filters in stationary building ventilation systems guarantee the protection of people as well as sensitive technical components from harmful contaminants, from ultra-fine particles to viruses and germs. At the heart of such filter systems are highly efficient filter media with corresponding particle separation performance, which can be achieved in particular by using ultra-fine synthetic, glass or nanofibers. Against the background of rising energy costs and the need for global CO2 reduction, the energy consumption of air filters is increasingly coming into focus. In order to reduce this, modern air filter media are required to have high separation efficiency and the lowest possible pressure drop. Simulation is a valuable tool in the development of filter media for specific applications. By predicting the performance of a filter medium, its microstructure can be optimized to meet specific requirements. However, this requires a correct representation of the effects occurring in this process in order to guarantee the validity of the predicted material properties. In particular, no application-oriented model approaches currently exist for the processes involved in the deposition of ultra-fine particles on ultra-fine fibers. The aim of this project is to improve the simulation models established in virtual filter media development and to extend them with regard to the consideration of submicron fibers (nanofibers). For this purpose, suitable submodels will be developed and integrated into an overall simulation model in order to take into account, in particular, the effects that have been neglected so far. The improved model will first be extensively validated. Finally, its applicability will be demonstrated by the first simulation-driven prediction of an optimized nanofiber-coated air filter medium, which will then be manufactured and tested for its performance.

Luftqualitätsdaten (Datenstrom E1a) - Validierte Einzelwerte 2019 (Datensatz)

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).

REVEALS reconstruction of past vegetation cover with optimized RPP values for European samples

This data set presents the reconstructed vegetation cover for 1451 European sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 and optimized RPP values. 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 taking into account taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were also calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a gaussian plume model for deposition and dispersal and forest cover was reconstructed. In this optimized reconstruction, relative pollen productivity estimates for the ten most common taxa were first optimized by using reconstructed tree cover from modern pollen samples and LANDSAT remotely sensed tree cover (Sexton et al. 2013) for Europe. Values for non-optimized taxa for relative pollen productivity and fall speed were taken from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2020). The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were not available. We present tables with optimized reconstructed vegetation cover for all records in Europe. As further details we list a table with the taxon-specific parameters used and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.

Arsen und Molybdän in marinen Karbonaten: Umverteilung, Bindungsformen und Isotopen Systematik

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.

LegacyVegetation: Northern Hemisphere reconstruction of past plant cover and total tree cover from pollen archives of the last 14 ka

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.

LegacyVegetation: Asian reconstruction of past plant cover and total tree cover from pollen archives of the last 14 ka

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.

Schwermetalldepositionen

<p>Schwermetalldepositionen</p><p>Bei den Schwermetallen Blei, Cadmium und Quecksilber ist ein Rückgang der atmosphärischen Einträge (Deposition) zu verzeichnen. Modellrechnungen zeigen: In Deutschland liegen die Schwermetalleinträge aus der Atmosphäre an den UBA Stationen im ländlichen Hintergrund im Jahr 2023 im Bereich von 0,14 – 0.54 kg Blei pro km², 7,4 – 16.1 g Cadmium pro km² und 3,2 – 10,2 g Quecksilber pro km².</p><p>Herkunft der Schwermetalle</p><p>Die Schwermetalle Blei (Pb), Cadmium (Cd) und Quecksilber (Hg) sind gekennzeichnet durch Toxizität und chemische Stabilität. Diese Eigenschaften führen dazu, dass sich diese Stoffe in der Umwelt anreichern, Schäden an Ökosystemen verursachen und auch schädliche Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit zeigen können. Sie werden in erheblichem Umfang ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/a?tag=anthropogen#alphabar">anthropogen</a>⁠ (durch menschliche Tätigkeiten) in die ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/a?tag=Atmosphre#alphabar">Atmosphäre</a>⁠ ausgestoßen/abgegeben. In der Atmosphäre können sie weiträumig und grenzüberschreitend transportiert werden. Durch Depositionsvorgänge (Ablagerung) gelangen sie aus der Atmosphäre auch in andere Umweltmedien. Ein erheblicher Teil der Schwermetalle gelangt aber auch durch erneute Freisetzung bereits früher deponierter Mengen in die Atmosphäre. Es finden somit eine Resuspension (Blei, Cadmium) und Reemission (Quecksilber) statt. In Deutschland sind im Zeitraum 1990 bis 2023 grundsätzlich rückläufige<a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/luft/luftschadstoff-emissionen-in-deutschland/schwermetall-emissionen">Schwermetallemissionen</a>zu beobachten. Dies zeigt sich auch in den gemessenen und modellierten Depositionsdaten.</p><p>Im Rahmen des europäischen Überwachungsprogramms<a href="http://www.emep.int/">EMEP</a>wird mittels atmosphärischer Chemie-Transportmodelle die gesamte Ablagerung (nasse und trockene ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=Deposition#alphabar">Deposition</a>⁠) ausgewählter Schwermetalle flächendeckend für die EMEP-Region (Europa und Zentralasien) berechnet. Die Daten der Modellrechnungen werden in jährlichen Berichten durch das<a href="https://msc-east.org/publications/">Meteorological Synthesizing Centre - East</a>(⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/m?tag=MSC#alphabar">MSC</a>⁠-E) veröffentlicht.</p><p>Gesamtdepositionen von Blei</p><p>Die Gesamtdeposition von Blei in der EMEP Region lag 2022 in der Größenordnung von 0,1 bis 1 kg/km²/Jahr mit den höchsten Werten in Zentraleuropa und niedrigsten im nördlichen Teil der EMEP Region. Saisonale Änderungen in der Depositionsrate spiegeln den Einfluss von staubgetragener ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=Deposition#alphabar">Deposition</a>⁠ aus Afrika und Zentralasien wider, die am stärksten auf Südeuropa auswirkt. In Zentral-sowie Südeuropa dominieren außerdem die Depositionen aus EMEP Regionen und primären anthropogenen Quellen, insbesondere in Ländern mit bedeutenden eigenen nationalen Emissionen wie Deutschland oder Polen. In kleineren Nachbarländern hingegen tragen grenzüberschreitende Transporte maßgeblich zu den Depositionen bei. Insgesamt beläuft sich der Anteil der grenzüberschreitenden Deposition in der EMEP Region auf über 50%.</p><p>Innerhalb Deutschlands traten die niedrigsten Pb-Depositionen (&lt; 0,5 kg Pb/km²) vorwiegend im Norden und in der Mitte sowie am Alpenrand auf (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2022“).</p><p>Gesamtdepositionen von Cadmium</p><p>Die Cadmium-Gesamtdepositionen in der EMEP Region variieren im Bereich von 5 bis 60 g Cd/km². In Deutschland traten die höchsten Cd-Depositionen (z. T. &gt;&nbsp;60&nbsp;g Cd/km²) in Westdeutschland (NRW), die niedrigsten Cd-Depositionen (z.&nbsp;T. &lt;&nbsp;15&nbsp;g Cd/km²) vorwiegend in Teilen Nord-, Süd und Mitteldeutschlands (MV, TH, BY) auf (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2022“).</p><p>Gesamtdepositionen von Quecksilber</p><p>Die Quecksilber-Gesamtdepositionen im EMEP Gebiet lagen in 2022 größtenteils im Bereich von bis zu 25 g Hg/km² mit einzelnen Hotspots im Osten Europas. Die höchsten Hg-Depositionen in Deutschland traten großräumig in Westdeutschland (NRW), die niedrigsten Hg-Depositionen (&lt; 10 g Hg/km²) großräumig vorwiegend in der Mitte Süd- und Norddeutschlands (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2022“).</p><p>Messungen des Luftmessnetzes des Umweltbundesamtes</p><p>Schwermetalldepositionen werden auch im<a href="https://www.umweltbundesamt.de/luft/luftmessnetze/ubamessnetz.htm">Luftmessnetz des Umweltbundesamtes</a>(⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/u?tag=UBA#alphabar">UBA</a>⁠) bestimmt. Dabei wird die nasse ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/d?tag=Deposition#alphabar">Deposition</a>⁠ erfasst, d. h. die mit Regen und Schnee eingetragenen Schwermetalle. Die nasse Deposition trägt ca. ¾ zur Gesamtdeposition bei.</p><p>Die<a href="https://ebas-data.nilu.no/">„EBAS“ Datenbank</a>enthält unter anderem auch Schwermetalldepositions-Daten aller deutschen Messstationen. Die nasse Schwermetalldepositionen an sechs UBA-Luftmessstationen im Jahr 2023 sind in der Tabelle „Nasse Jahresdepositionssummen von Schwermetallen und Halbmetallen im Luftmessnetz des Umweltbundesamtes 2023“ zusammengefasst. Die nassen Depositionen von Blei (0,14 – 0.54 kg/km²), Cadmium (7,4 – 16.1 g/km²) und Quecksilber (3,2 – 10,2 g/km²) liegen meist unter den mit dem EMEP-Modell für Deutschland berechneten Gesamtdepositionen, welche zusätzlich die trockenen Depositionen beinhalten..</p>

Luftqualitätsdaten (Datenstrom B) - Beurteilungsgebiete 2023 (INSPIRE View/WMS)

Datenstrom B umfasst alle Informationen zu den Beurteilungsgebieten – wie Name, Gebietscode, Abgrenzung, Einwohnerzahl, Historie, Schadstoffe und Schutzziele, Fristverlängerung.

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