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Der WFS-Dienst Hintergrundwerte von Böden liefert die beiden Layer "Hintergrundwerte Anorganik" und "Hintergrundwerte Organik". Der erste Layer "Hintergrundwerte Anorganik" enthält die aggregierten Leitsubstrate der Bodenbildung. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden nach ihrem Ausgangsgestein bei der Berechnung von Hintergrundwerten für anorganische Stoffe. Für die Auswertung der Hintergrundwerte Anorganik wurden Analysedaten für 16 Elemente von ca. 19.000 Standorten mit bis zu 40.000 Proben aus dem Fachinformationssystem Boden herangezogen. Der zweite Layer "Hintergrundwerte Organik" basiert auf der Karte der Raumkategorien für den Landesentwicklungsplan (LEP) von 2013. Dieser teilt Sachsen in drei Raumkategorien ein, welche die Grundage für die Berechnung von Hintergrundwerten für organische Stoffe bilden. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden. Für die Auswertung der Hintergrundwerte wurden je nach Stoff Analysedaten aus dem Fachinformationssystem Boden von bis zu 2.300 Proben an 2.200 Standorten für 10 Einzelstoffe bzw. Stoffgruppen herangezogen.
This dataset contains annual oceanographic observations collected at the Helgoland underwater observatory (54°11.594′ N, 07°52.762′ E; WGS84) from 2013 onwards. Measurements include water temperature, salinity, oxygen saturation, chlorophyll-a concentration, and turbidity. The observatory is located at a water depth of approximately 10 m (± tidal variation) and is equipped with one or more sensors for each measured parameter. Observations are recorded at an hourly temporal resolution. All data have undergone quality control using the four-step plausibility and quality assurance procedure described by Waldmann et al. (2022). The cabled observatory infrastructure and sensor configuration are described in detail on the AWI COSYNA underwater observatory webpage. For comprehensive information on instrumentation, sensor deployment, calibration procedures, and data processing, please refer to the annual metadata documents entitled metadata_heluwobs_yyyy_hydrography.pdf associated with each yearly dataset.
Das Unternehmen der Mineralwasserproduktion, Margon Brunnen GmbH, wurde 1995/96 auf der Grundlage der EG-Verordnung 1836/93 ueber die freiwillige Beteiligung am Gemeinschaftssystem fuer das Umweltmanagement hinsichtlich seines Umweltverhaltens geprueft und zertifiziert. Den Regeln der Verordnung gemaess sind wesentliche Schritte der Umweltbetriebspruefung sowie die Zertifizierung mindestens alle drei Jahre zu wiederholen, wobei insbesondere die Erfuellung der Umweltziele und des Umweltprogramms ueberprueft wird. Dazu erfolgte im Vorhaben die Datenerhebung und -verarbeitung sowie die Bilanzierung zum Umweltverhalten des Unternehmens insbesondere unter Beachtung der seit der Erstpruefung veraenderten Rahmen- bzw. Betriebsbedingungen, die Erfassung der betrieblichen Umweltwirkungen durch das neu eingefuehrte PET-Gebinde im Vergleich mit dem aus Glas, die Erarbeitung einer umfassenden Energiebilanz fuer die bereits installierte Rueckgewinnung und Nutzung von Abwaerme aus verschiedenen Prozessen, eine kritische Diskussion mit Schlussfolgerungen fuer die Betriebspraxis sowie Zuarbeiten zur Gefaehrdungsanalyse und zur Ueberarbeitung des betrieblichen Umweltprogramms.
Data presented here were collected between November 2019 to September 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). A recording current meter (RCM; SEAGUARD® Recording Current Meter, Aanderaa Data Instruments AS, Bergen/Norway) was installed in the back-barrier tidal flat near the experimental islands. The sensor was bottom-mounted in a shallow tidal creek (0.59 m NHN) using a steel girder buried in the sediment, which caused the sensor to be exposed during low tide. All low-tide data have been removed from the dataset. The system was equipped with a ZPulse Doppler Current Sensor (DCS), a conductivity sensor, an oxygen optode, and two analogue sensors for chlorophyll-a and turbidity (16445). All sensors were pre-calibrated by the manufacturer. Recorded data were internally logged until readout with the SeaGuard Studio software (V1.5.23). Salinity was derived in the SeaGuard Studio software using temperature-dependent, nonlinear seawater conductivity compensation following the Practical Salinity Scale (PSS-78). Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Turbidity and chlorophyll-a data were excluded from the final dataset, as the recorded signals show implausible values and did not pass quality-control criteria. Post-processing and quality control included (a) the removal of low tide data, data covering maintenance activities, and data affected by biofouling, (b) the removal of implausible values, c) an outlier detection using the Hampel filter method, and (d) visual checks. Identified outlier were removed and synchronously removed across all associated parameters of the respective sensor.
Das Verbundprojekt 'BioRegio - Regionale Bioenergienutzung' übertrug die im BMU-Projekt 'Stoffstrom-Biomasse' erstellten Werkzeuge auf ausgewählte Modell-Regionen und überprüfte die Umsetzungsbedingungen für die nationalen Strategien zur nachhaltigen energetischen Nutzung von Biomasse. Neben EDV- und Datenfragen wurde vom Öko-Institut dabei auch ein Werkzeug zur Berechnung der regionalen Wertschöpfung erstellt. Die Modellregionen waren folgende (in Klammern: betreuendes Institut): Naturpark Saar-Hunsrück (IZES + IfAS), Südlicher Oberrhein und Kiel-Eckernförde-Rendsburg-Neumünster (Öko-Institut), Emscher-Lippe (FhI-UMSICHT), Mecklenburg Ost und Mittelsachsen (IE). Informationen zu den Modellregionen finden sich unter www.bioregio.info
The SADL40 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDOP;SCHWERIN PARCHIM ;EDVK;KASSEL-CALDEN ;EDMO;OBERPFAFFENHOFEN ;EDXW;WESTERLAND SYLT ;EDTL;LAHR ;EDDV;HANNOVER ;EDDW;BREMEN ;EDFH;FRANKFURT-HAHN ;EDDR;SAARBRUECKEN ;EDDS;STUTTGART ;EDDT;BERLIN-TEGEL INT ;EDDM;MUNICH INT ;EDTD;DONAUESCHINGEN-VILLINGEN ;EDDN;NUERNBERG;EDHI;HAMBURG-FINKENWERDER ;EDHL;LUEBECK BLANKENSEE ;EDDP;LEIPZIG HALLE ;EDFM;MANNHEIM-CITY ;EDHK;KIEL-HOLTENAU ;EDBC;COCHSTEDT ;EDVE;BRAUNSCHWEIG WOLFSBURG ;EDDK;COLOGNE BONN ;EDJA;MEMMINGEN ALLGAU ;EDDL;DUESSELDORF INT ;EDDE;ERFURT ;EDDF;FRANKFURT AM MAIN INT ;EDDG;MUENSTER OSNABRUECK ;EDDH;HAMBURG ;EDLW;DORTMUND ;EDDC;DRESDEN ;EDDB;BERLIN-Brandenburg INT ;EDLV;NIEDERRHEIN ;EDLP;PADERBORN LIPPSTADT ;EDLN;MOENCHENGLADBACH ;EDNY;FRIEDRICHSHAFEN ;EDSB;KARLSRUHE BADEN-BADEN ;EDMA;AUGSBURG ;EDQM;HOF-PLAUEN ;EDRZ;ZWEIBRUECKEN ;EDAC;ALTENBURG-NOBITZ ;EDTY;SCHWAEBISCH HALL ;EDAH;HERINGSDORF ;EDGS;SIEGERLAND ;) (Remarks from Volume-C: COMPILATION FOR REGIONAL EXCHANGE)
Die landschaftsweite Modellierung des reaktiven Stofftransports beinhaltet eine nichteindeutige Auswahl von Teilmodellen (konzeptionelle Unsicherheit). Die vorliegende Komplexität der Landschaft macht den Einsatz komplexer Modelle erforderlich, wobei eine zu große Komplexität problematisch ist: solche Modelle lassen sich an eine Vielzahl von Datensätzen anpassen, besitzen aber nur begrenzte Vorhersagekraft. Das Projekt wird die konzeptionelle Unsicherheit des genutzten Modells untersuchen und quantifizieren, und prüfen, ob das Modell zulässig im Sinne der verfügbaren Daten ist. Das Modell wird dann genutzt, um Monitoringstrategien und die damit verbundene Modellierungs- und Feldaktivitäten des gesamten Konsortiums zu optimieren.
We studied dissolved organic matter (DOM) dynamics in the anoxic basin Mariager Fjord, Gotland Basin, and Black Sea. Therefore, we performed a mass spectrometric analysis of DOM extracts via FT-ICR MS on a 15 Tesla solariX XR Fourier-transform ion cyclotron resonance mass spectrometer (Bruker Daltonik GmbH, Bremen, Germany). The system was equipped with an electrospray ionization source (ESI, Bruker Apollo II) applied in negative ionization mode. Methanol extracts were mixed with ultrapure water (50:50 v/v) for FT-ICR MS analysis and diluted to a final DOC concentration of 2.5 mg C/L. 200 single scans with an ion accumulation time of 0.1 s were recorded over a mass range of m/z 100 to 1,000 Da and added to one spectrum. Data processing, molecular formula assignments, and compound category classifications were done with the software pipeline ICBM-OCEAN. All sample data was normalized to the intensity sum of 1. FT-ICR-MS data from Mariager Fjord (Denmark), Gotland Basin (Baltic Sea), Black Sea, and an abiotic (de)oxygenation experiment are provided. The data consists of the molecular formula with corresponding m/z measured at an FT-ICR-MS and relative intensities for each sample of these molecular formulas. Additionally, we included common molecular parameters, including H/C, O/C and S/C ratios for each molecular formula.
Swath sonar bathymetry data were acquired during cruise AL652/2 with the research vessel RV ALKOR using a hull-mounted Kongsberg EM2040 multibeam echosounder (MBES). The cruise took place between 25.05.2026 - 02.06.2026 in the German Baltic Sea. The approximate depth range of the mapped area is between 10-20 m. To improve MBES data quality, sound velocity profile (SVP) casts were conducted in the vicinity of the mapped area prior to and after each survey using a Sound Velocity Probe. The data set includes data from the 'Adlergrund', located within the Pommeranian Bay/Rønne Bank Nature Conservation Area (NCA). The survey was carried out to support baseline habitat studies in this region. Data processing involved the application of a weak spline filter and manual cleaning to remove erroneous soundings, performed using Qimera (https://qps.nl/qimera/#). A bathymetric raster was generated and exported in GeoTIFF format with a spatial resolution of 0.25 m (negative depth values), referenced to WGS84 as the vertical datum and projected in UTM coordinates.
Gegenstand des Forschungsvorhabens sind die modernen Seespiegelschwankungen des Lake Abaya, eines Rift-Valleys-Sees im südlichen Äthiopien und die Erfassung des hierfür verantwortlichen Ursachengefüges. Die Seespiegelstände des Lake Abaya unterliegen seit 1989 einem kontinuierlichem Anstieg, während in demselben Zeitraum die jährlichen Abflussmengen der Tributäre abnehmen. Der natürliche Wasserhaushalt wird durch den seit Anfang der 70er Jahre des 20. Jahrhunderts kontinuierlich zunehmenden Bevölkerungsdruck und der damit einhergehenden Intensivierung der Landnutzung und der hieraus resultierenden drastischen Zunahme der Bodenerosion überprägt. Die raum-zeitliche Bewertung der Abflussbildungs- und Erosionsprozesse im Einzugsgebiet erfordert zunächst die Bilanzierung des Sedimentationsverhaltens, vorgenommen mit Hilfe sedimentologischer Analyse von Delta- und Schwemmfächerablagerungen. Die Datierung dieser sehr jungen Sedimente erfolgt mit Hilfe der Analyse der radioaktiven Isotope 137Cs und 210Pb. Gleichzeitig soll anhand des organischen Pollutants DDT und seiner metabolisierten Abbauprodukte DDE und DDD eine alternative Möglichkeit der Altersdatierung dieser sehr jungen Sedimente überprüft werden. Der sich in Raum und Zeit verändernde Einfluss des Menschen auf den Landschaftshaushalt wird für den Zeitraum ab 1981 über die Veränderungen des Vegetationsbedeckungsgrades (NVDI) auf der Grundlage von NOAA-AVHRR Bilddaten erfasst. Durch Einbeziehung von Zensusdaten dienen die NDVI-Daten dann als Grundlage einer räumlichen Gewichtung des Landnutzungsverhaltens. Die Verknüpfung dieser Datenreihen mit den Analysen des aktuellen Wasser- und Schwebstoffhaushaltes unter Einbeziehung der Klimamessreihen erlaubt schließlich die Modellierung des Wasser- und Schwebstoffhaushaltes für die letzten 20 Jahre des 20. Jahrhunderts. Unter Einbeziehung der Ergebnisse der Sedimentanalyse in diese Modellierungsansätze sollen so schließlich für das 20. Jahrhundert der Wasserhaushalt, der Schwebstoffhaushalt und die Bodenerosionsgefährdung in Raum und Zeit modelliert werden.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 3674 |
| Europa | 20 |
| Global | 3 |
| Kommune | 52 |
| Land | 324 |
| Schutzgebiete | 4 |
| Weitere | 66 |
| Wirtschaft | 49 |
| Wissenschaft | 2160 |
| Zivilgesellschaft | 752 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1154 |
| Förderprogramm | 3609 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Taxon | 1 |
| Text | 149 |
| Umweltprüfung | 30 |
| unbekannt | 201 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 200 |
| Offen | 4884 |
| Unbekannt | 62 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4203 |
| Englisch | 1214 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 199 |
| Bild | 10 |
| Datei | 311 |
| Dokument | 134 |
| Keine | 2428 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 2116 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 3400 |
| Lebewesen und Lebensräume | 3152 |
| Luft | 2981 |
| Mensch und Umwelt | 5144 |
| Wasser | 1984 |
| Weitere | 5106 |