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s/dickschicht/Deckschicht/gi

GTS Bulletin: SRLV40 UMRR - Surface data (details are described in the abstract)

The SRLV40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SR): Hydrological (river) reports A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)

Schwerpunktprogramm (SPP) 527: Bereich Infrastruktur - International Ocean Discovery Program, Teilprojekt: Eisflussintensitäten und Provenienzunterschiede im Amundsenmeer-Sektor während Plio- und Pleistozäner Super-Interglaziale - Indikatoren für den Kollaps des Westantarktischen Eisschilds in der Vergangenheit?

Das zukünftige Verhalten des Westantarktischen Eisschilds (WAIS) bleibt eines der kritischsten Unbekannten bei globalen Klima- und Meeresspiegelvorhersagen (IPCC, 2014). Vergangene Super-Warmperioden während des Plio- und Pleistozäns könnten als Analoga für Klimaszenarien dienen, die für die kommenden Jahrzehnte und Jahrhunderte vorhergesagt werden. Modellstudien legen nahe, dass Temperaturanomalien während dieser Zeiträume zu einem teilweisen oder vollständigen WAIS-Kollaps führten. Es fehlen jedoch noch eisproximale geologische Beweise solcher möglichen Zusammenbrüche. Während der IODP Exp. 379 konnten wir Bohrkerne von zwei Standorten bergen, die diese Intervalle abdecken. Insbesondere wird die Intensität der Eisentladung (Quantifizierung von Eisschutt; IRD) an 571 Proben untersucht. Ferner werden Indikatoren für die Sedimentherkunft und den möglichen Kollaps an ausgewählten Proben bestimmt, um die ost- und westantarktischen IRD-Quellen (Mineralogie und Ar-Ar-Datierung) zu unterscheiden. Die analytischen Arbeiten für das Projekt werden von studentischen Hilfskräften durchgeführt, die die Möglichkeit haben, Abschlussarbeiten zu verfassen. Die erzeugten Daten werden für die Datenintegration mit IODP-Projektpartnern, die Synthese und die endgültige Veröffentlichung verwendet.

Die Auswirkung extremer Schmelzereignisse auf die zukünftige Massenbilanz des grönländischen Eisschildes

Im letzten Jahrzehnt war der grönländische Eisschild mehreren Extremereignissen ausgesetzt, mit teils unerwartet starken Auswirkungen auf die Oberflächenmassebilanz und den Eisfluss, insbesondere in den Jahren 2010, 2012 und 2015. Einige dieser Schmelzereignisse prägten sich eher lokal aus (wie in 2015), während andere fast die gesamte Eisfläche bedeckten (wie in 2010).Mit fortschreitendem Klimawandel ist zu erwarten, dass extreme Schmelzereignisse häufiger auftreten und sich verstärken bzw. länger anhalten. Bisherige Projektionen des Eisverlustes von Grönland basieren jedoch typischerweise auf Szenarien, die nur allmähliche Veränderungen des Klimas berücksichtigen, z.B. in den Representative Concentration Pathways (RCPs), wie sie im letzten IPCC-Bericht genutzt wurden. In aktuellen Projektionen werden extreme Schmelzereignisse im Allgemeinen unterschätzt - und welche Konsequenzen dies für den zukünftigen Meeresspiegelanstieg hat, bleibt eine offene Forschungsfrage.Ziel des vorgeschlagenen Projektes ist es, die Auswirkungen extremer Schmelzereignisse auf die zukünftige Entwicklung des grönländischen Eisschildes zu untersuchen. Dabei werden die unmittelbaren und dauerhaften Auswirkungen auf die Oberflächenmassenbilanz und die Eisdynamik bestimmt und somit die Beiträge zum Meeresspiegelanstieg quantifiziert. In dem Forschungsprojekt planen wir zudem, kritische Schwellenwerte in der Häufigkeit, Intensität sowie Dauer von Extremereignissen zu identifizieren, die - sobald sie einmal überschritten sind - eine großräumige Änderung in der Eisdynamik auslösen könnten.Zu diesem Zweck werden wir die dynamische Reaktion des grönländischen Eisschilds in einer Reihe von Klimaszenarien untersuchen, in denen extreme Schmelzereignisse mit unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit zu bestimmten Zeitpunkten auftreten, und die Dauer und Stärke prognostisch variiert werden. Um indirekte Effekte durch verstärktes submarines Schmelzen hierbei berücksichtigen zu können, werden wir das etablierte Parallel Ice Sheet Model (PISM) mit dem Linearen Plume-Modell (LPM) koppeln. Das LPM berechnet das turbulente submarine Schmelzen aufgrund von Veränderungen der Meerestemperatur und des subglazialen Ausflusses. Es ist numerisch sehr effizient, so dass das gekoppelte PISM-LPM Modell Ensemble-Läufe mit hoher Auflösung ermöglicht. Folglich kann eine breite Palette von Modellparametern und Klimaszenarien in Zukunftsprojektionen in Betracht gezogen werden.Mit dem interaktiv gekoppelten Modell PISM-LPM werden wir den Beitrag Grönlands zum Meeresspiegelanstieg im 21. Jahrhundert bestimmen, unter Berücksichtigung regionaler Veränderungen von Niederschlag, Oberflächen- und Meerestemperaturen, und insbesondere der Auswirkungen von Extremereignissen. Ein Hauptergebnis wird eine Risikokarte sein, die aufzeigt, in welchen kritischen Regionen Grönlands zukünftige extreme Schmelzereignisse den stärksten Eisverlust zur Folge hätten.

GTS Bulletin: SNLV11 UMRR - Surface data (details are described in the abstract)

The SNLV11 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SN): Non-standard synoptic hour A1A2 (LV): Latvia (Remarks from Volume-C: NilReason)

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: ISND01 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

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)

GTS Bulletin: ISID05 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISID05 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: 10161;Boltenhagen;10168;Goldberg;10180;Barth;10193;Ueckermünde;10210;Friesoythe-Altenoythe;10235;Soltau;10249;Boizenburg;10261;Seehausen;10267;Kyritz;10281;Trollenhagen;10282;Feldberg/Mecklenburg;10289;Grünow;10305;Lingen;10309;Ahaus;10312;Belm;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISID08 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

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)

Airglow-Forschung mit astronomischen Spektren

In der oberen Erdatmosphäre ab 70 km herrschen spezielle Bedingungen, die ein Leuchten im sichtbaren und infraroten Licht verursachen. Die Airglow genannten Emissionen werden durch solare extreme Ultraviolettstrahlung hervorgerufen, die Luftmoleküle zerstört und Atome ionisert. Daraufhin finden diverse chemische Reaktionen und physikalische Prozesse statt, die teilweise zur Lichtemission durch verschiedene Atome und Moleküle führen. Bedeutend sind z.B. die Beiträge durch Sauerstoff- und Natriumatome sowie Hydroxyl-, Sauerstoff- und Eisenoxidmoleküle. Airglow ist zeitlich und räumlich sehr variabel und die damit verbundenen komplexen Prozesse sind noch nicht vollständig verstanden.Die direkte Erforschung der oberen Atmosphäre ist schwierig, da nur Raketen diese Höhe erreichen können. Daher werden hauptsächlich erd- und satellitengebundene Fernerkundungsmethoden angewendet. Die verbreitetsten Messverfahren erfassen nur einen kleinen Teil des Lichtspektrums, womit viele der gleichzeitigen und teilweise verknüpften Emissionen nicht studiert werden können.Eine bisher wenig genutzte aber vielversprechende Methode zur Airglowmessung sind astronomische Spektren von bodengebundenen Teleskopen. Neben dem Licht vom astronomischen Objekt zeigen diese immer auch atmosphärische Emissionen. Für astronomische Anwendungen müssen diese Beiträge aufwändig entfernt werden, aber für die Atmosphärenforschung sind sie wertvoll, zumal die Spektrographen an großen Teleskopen besonders leistungsfähig sind. Speziell Instrumente, die einen großen Spektralbereich abdecken, erlauben simultane Messungen von vielen verschiedenen Airglowemissionen.Das geplante Projekt wird auf Aufnahmen verschiedener Spektrographen am Very Large Telescope in Nordchile und Apache Point Observatory in New Mexico basieren. Der volle Datensatz, beginnend im Jahr 2000, wird um die 100.000 Spektren umfassen. Er wird viel größer sein als alles was bisher unter Nutzung von astronomischen Daten zur Erdatmosphäre publiziert worden ist.Das Projektziel ist die Charakterisierung der zeitlichen Variationen aller beobachtbaren Airglowemissionen in der oberen Erdatmosphäre mit besonderen Fokus auf (1) Linienemissionen von Hydroxyl- und Sauerstoffmolekülen, besonders im Hinblick auf ihren Wert als Temperaturindikator für die Klimaforschung, (2) Kontinuumsemission von Metall- und Stickoxiden und (3) hochvariablen aber zumeist schwachen Linienemissionen in der Ionosphäre. Die Analyse wird auch Modell-, ergänzende Satelliten- und bodengestützte Daten berücksichtigen. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse werden einen signifikanten Beitrag zum Verständnis der chemischen und physikalischen Prozesse in der oberen Atmosphäre, aber auch zur Atom- und Molekülphysik liefern. Mit besseren Modellen der Emissionen wird es auch möglich werden die natürliche Nachthimmelshelligkeit genauer abzuschätzen und astronomische Daten besser zu verarbeiten.

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.

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