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s/dickschicht/Deckschicht/gi

Ermittlung, Analyse und Bewertung ausgewaehlter Datenbestaende fuer die Bereiche Toxikologie und Oekotoxikologie

Das Land Nordrhein-Westfalen betreibt seit 1992 das Informationssystem fuer gefaehrliche und umweltrelevante Stoffe (IGS) als landesweites Stoffinformationssystem. Das IGS enthaelt ca 8000 Stoffe, deren Merkmale jedoch unterschiedlich belegt sind. Als umweltrelevante Datenbank sind fuer das IGS die Merkmale Toxikologie und Oekotoxikologie besonders bedeutsam. Da Einzelstoff-Recherchen in der Regel sehr zeit- und kostenintensiv sind, sollte im Rahmen des Projektes in Erfahrung gebracht werden, welche Datenbestaende, die die Merkmale Toxikologie und Oekotoxikologie abdecken, verfuegbar sind und welches Stoffspektrum sie erfassen. Darueber hinaus war zu ermitteln, welchen Aufbau und welche Qualitaet die Merkmale haben und unter welchen Voraussetzungen die Daten verfuegbar sind. Anschliessend sollte eine Auswahl aus diesem Datenbestaenden zur Uebernahme in das IGS erfolgen.

Verzögerte Antwort der Ionosphäre auf Variationen des solaren EUV (DRIVAR)

Das ionosphärische Plasma reagiert auf Änderungen der ionosphärischen EUV und UV-Strahlung auf der Zeitskala der solaren Rotation mit einer Verzögerung von 1-2 Tagen. Es wird angenommen, dass diese Verzögerung auf Transportprozesse von der unteren Ionosphäre in die F-Region zurück zu führen ist, doch wurden bislang nur begrenzte Modelluntersuchungen durchgeführt, um diesen Zusammenhang zu belegen. Innerhalb von DRIVAR sollen die Prozesse, die für die ionosphärische Verzögerung verantwortlich sind, durch umfassende Datenanalyse und Modellierung untersucht werden. Verschiedene solare Proxies sowie spektral aufgelöste EUV- und UV-Flüsse aus Satellitenmessungen werden verwendet und zusammen mit ionosphärischen Parametern analysiert, welche aus GPS-Radiookkultationsmessungen, Ionosondenmessungen und GPS-Gesamtelektronenmessungen stammen. Letztere haben sowohl den Vorteil einer globalen Abdeckung als auch einer z.T. räumlich hoher Auflösung. Die ionosphärsche Verzögerung wird auf verschiedenen Zeitskalen ionosphärischer Variation (Tage, solare Rotation, saisonal) untersucht, und regionale Abhängigkeiten werden analysiert.Wegen des komplexen Charakters der involvierten Prozesse in der Thermosphäre und Ionosphäre werden Experimente mit numerischen Modellen benötigt, um die der Verzögerung zugrundeliegenden Prozesse physikalisch zu untersuchen. Wir verwenden das Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe), um die Verzögerung zu simulieren und führen Sensitivitätsstudien durch um die zur ionosphärischen Verzögerung führenden Prozesse im Detail zu analysieren. Zusätzliche Experimente werden mit dem Upper Atmosphere Model (UAM) durchgeführt.Die Ergebnisse von DRIVAR werden zu einem verbesserten Verständnis ionosphärischer Prozesse führen und werden insbesondere in der Vorhersage ionosphärischer Variabilität Anwendung finden, z.B. bei der Analyse und Vorhersage von GNSS- Positionsfehlern.

Trophic interactions in the soil of rice-rice and rice-maize cropping systems

Subproject 3 will investigate the effect of shifting from continuously flooded rice cropping to crop rotation (including non-flooded systems) and diversified crops on the soil fauna communities and associated ecosystem functions. In both flooded and non-flooded systems, functional groups with a major impact on soil functions will be identified and their response to changing management regimes as well as their re-colonization capability after crop rotation will be quantified. Soil functions corresponding to specific functional groups, i.e. biogenic structural damage of the puddle layer, water loss and nutrient leaching, will be determined by correlating soil fauna data with soil service data of SP4, SP5 and SP7 and with data collected within this subproject (SP3). In addition to the field data acquired directly at the IRRI, microcosm experiments covering the broader range of environmental conditions expected under future climate conditions will be set up to determine the compositional and functional robustness of major components of the local soil fauna. Food webs will be modeled based on the soil animal data available to gain a thorough understanding of i) the factors shaping biological communities in rice cropping systems, and ii) C- and N-flow mediated by soil communities in rice fields. Advanced statistical modeling for quantification of species - environment relationships integrating all data subsets will specify the impact of crop diversification in rice agro-ecosystems on soil biota and on the related ecosystem services.

GTS Bulletin: SMVX22 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX22 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

GTS Bulletin: SMVX81 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX81 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

GTS Bulletin: SMVX21 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem

Das Landesamt für Umweltschutz führt nach § 11 Ausführungsgesetz des Landes Sachsen-Anhalt zum Bundes-Bodenschutzgesetz (BodSchAG LSA) ein Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem. Das Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem (ST-BIS) enthält beschreibende Informationen (Metainformationen) über Daten, deren Kenntnis für die Erfüllung bodenschutz- und altlastengesetzlicher Aufgaben von Bedeutung sein kann. Dieses Metainformationssystem gibt Auskunft darüber, wer Daten besitzt, wie man Sie erhält und um was für Daten es sich handelt. Das ST-BIS wird im Internet geführt. Die Informationen für das ST-BIS stellen die Behörden dem LAU auf Anforderung gebührenfrei zur Verfügung.

GTS Bulletin: SILV40 UMRR - Surface data (details are described in the abstract)

The SILV40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SI): Intermediate synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: ISND76 AMDW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND76 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)

GTS Bulletin: ISND84 AMDN - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND84 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)

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