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)
The ISND37 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)
The ISID08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISI): Intermediate synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
In subsoils, organic matter (SOM) concentrations and microbial densities are much lower than in topsoils and most likely highly heterogeneously distributed. We therefore hypothesize, that the spatial separation between consumers (microorganisms) and their substrates (SOM) is an important limiting factor for carbon turnover in subsoils. Further, we expect microbial activity to occur mainly in few hot spots, such as the rhizosphere or flow paths where fresh substrate inputs are rapidly mineralized. In a first step, the spatial distribution of enzyme and microbial activities in top- and subsoils will be determined in order to identify hot spots and relate this to apparent 14C age, SOM composition, microbial community composition and soil properties, as determined by the other projects within the research unit. In a further step it will be determined, if microbial activity and SOM turnover is limited by substrate availability in spatially distinct soil microsites. By relating this data to root distribution and preferential flow paths we will contribute to the understanding of stabilizing and destabilizing processes of subsoil organic matter. As it is unclear, at which spatial scale these differentiating processes are effective, the analysis of spatial variability will cover the dm to the mm scale. As spatial segregation between consumers and substrates will depend on the pore and aggregate architecture of the soil, the role of the physical integrity of these structures on SOM turnover will also be investigated in laboratory experiments.
The SMVX22 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
The ISND01 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 (The bulletin collects reports from stations: 10004;UFS TW Ems;10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
The ISND08 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. 0100, 0200, 0400, 0500, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
The ISMD08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISM): Main synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
Als Teil der globalen thermohalinen Zirkulation transportiert das Antarktische Zwischenwasser (AAIW) Wärme und Salz, es belüftet die intermediären Tiefen des Ozeans, und verteilt Nährstoffe aus dem Südozean (SO) in die nährstoffarmen Tropen. AAIW ist daher von globaler Bedeutung für die marine Biogeochemie und den Kohlenstoffkreislauf. Die Bildung des AAIW ist direkt an die Intensität des Auftriebs von Zirkumpolarem Tiefenwasser im SO gekoppelt und wird moduliert von den Westwinden und saisonaler Aussüßung durch Meereisexport und -abschmelzen. Obwohl es unbestritten ist, dass Transport und Zusammensetzung von AAIW eine wichtige Rolle für die ozeanischen und klimatischen Änderungen der letzten Deglaziation spielten, gibt es bisher nur wenige längere Aufzeichnungen der AAIW-Variabilität. Obwohl noch immer kontrovers, gibt es basierend auf Proxy-Daten zunehmende Einigkeit über einen anhaltenden oder nur leicht abgeschwächten AAIW-Export im Atlantik während des letzten glazialen Maximums. Neodym(Nd)-Isotopendaten, die eine größere und schnelle Variabilität nahelegten, wurden inzwischen sedimentären Überprägungen identifiziert, ein Problem, das auf den kontinentalen Schelfen, von denen diese Daten überwiegend stammen, kaum vermeidbar ist. Um diese Effekte zu umgehen und ein Verständnis der AAIW-Variabilität auf langen Zeitskalen zu erlangen, schlagen wir eine neue Studie vor, die nur Bohrkerne von Lokationen im offenen Ozean im Südatlantik (DSDP Site 516), dem Südostpazifik (ODP Site 1236) und der Tasmansee (DSDP Site 592 und IODP Site U1510) nutzt. Diese Sedimente weisen zwar niedrige Sedimentationsraten auf, vorläufige Daten zeigen aber die erwartete Amplitude benthischer O- und C-Isotopen im Zwischenwasser. Die Sedimente waren durchweg oxisch, was die verlässliche Anwendung von Nd-Isotopen und Seltenerdelement-Proxies für die Wassermassenrekonstruktion erlaubt. Diese Daten werden O- und C- Isotopendate benthischer Foraminiferen und von Spurenmetallproxies für Temperatur (Mg/Ca, Li/Mg) und Nährstoffgehalt (Cd/Ca) vervollständigen. Nach Etablierung einer benthischen Isotopenstratigraphie für jeden Bohrkern sollen glazial-interglaziale Schlüsselintervalle vor, während und nach dem Mittelpleistozänen Übergang (MPT) auf alle Proxies analysiert werden. Diese Aufzeichnungen der Variabilität der Quellen des AAIW, des Nährstoffgehalts und der Temperatur werden die letzten 1,5 Millionen Jahre in verschiedenen Becken abdecken. Dies wird neue Einsichten in die Rolle liefern, die die AAIW-Variabilität für die globale Umwälzzirkulation gespielt hat, die den SO mit den niedrigen Breiten verbindet, wie die Ozeanzirkulation auf Änderungen orbitaler Parameter der Eisschilde reagierte, und welchen Einfluss dies auf den Kohlenstoffkreislauf an glazialen Terminationen des Pleistozäns hatte.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1232 |
| Europa | 151 |
| Global | 1 |
| Kommune | 13 |
| Land | 202 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 473 |
| Zivilgesellschaft | 18 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 4 |
| Förderprogramm | 1094 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Text | 1 |
| unbekannt | 158 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 5 |
| Offen | 1123 |
| Unbekannt | 131 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 747 |
| Englisch | 633 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
| Datei | 3 |
| Dokument | 1 |
| Keine | 759 |
| Webdienst | 10 |
| Webseite | 490 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1259 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1067 |
| Luft | 833 |
| Mensch und Umwelt | 1259 |
| Wasser | 715 |
| Weitere | 1247 |