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Die freiwilligen KULAP-Maßnahmen sind in der Regel innerhalb von festgelegten Gebieten (Fachkulissen) beantragbar. Im folgenden erfahren Sie bei welchen Maßnahmen ein Antrag an die Fachkulissen des TLUBN gebunden ist, bzw. in welchen Fällen die Förderwürdigkeit auch außerhalb der Fachkulisse bestätigt werden kann. Für den Fall, dass der Umfang der Anträge die finanziellen Möglichkeiten übersteigt, wird anhand von Prioritäten eine Rangfolge der zu bewilligenden Anträge festgelegt. Die Prioritäten sind teilweise als Attribute in dem Datensatz der Maßnahme hinterlegt, aber auch im Folgenden angegeben. Informationen zu den Inhalten der Fördermaßnahmen, wie den Zuwendungsvoraussetzungen, erhalten Sie auf der Homepage des TLUBN: https://tlubn.thueringen.de/naturschutz/landschaftspflege/kulap-vertragsnaturschutz-fuer-landwirte Weitere Informationen zur Agrarförderung und der KULAP-Antragstellung 2022 finden Sie auf der Homepage Thüringer Landwirtschaftsministeriums: https://wirtschaft.thueringen.de/landwirtschaft/agrarfoerderung Hinweise zu den einzelnen Maßnahmen und deren Fachkulissen (Stand Mai 2022) Maßnahme R – Rotmilanschutz Anträge auf die Maßnahme Rotmilanschutz müssen innerhalb der Kulisse liegen. Priorisierung: 1. Flächen in EU-Vogelschutzgebieten (SPA); 2. Flächen außerhalb von EU-Vogelschutzgebieten (SPA). Maßnahme B - mehrjährige Blühflächen mit gebietseigenem Saatgut Die Maßnahme mehrjährige Blühflächen wird ohne Kulissenbindung angeboten und ist somit thüringenweit beantragbar. Priorisierung: 1. Rebhuhn- und Grauammer-Kulisse des TLUBN, 2. Sonstige Flächen. Maßnahme RA - Ackerrandstreifen / Extensiväcker Anträge auf die Maßnahme RA sind grundsätzlich an die Fachkulisse des TLUBN gebunden, die UNB kann jedoch auch die Förderwürdigkeit von Einzelflächen bestätigen, die nicht in der Kulisse liegen. Priorisierung: 1. Flächen mit wertvoller Segetalflora; 2. Flächen mit hoher Bedeutung für den Feldvogelschutz; 3. Bestätigung der Förderwürdigkeit durch UNB (die im Datensatz dargestellte Priorität 3 stellt einen ersten Suchraum dar, in welchem die UNB die Möglichkeit hat, mit Kenntnissen zu aktuellen Art-Vorkommen die Förderwürdigkeit der Fläche zu bestätigen). Maßnahme ST - Schonstreifen / Schonfläche Anträge auf die Maßnahme ST sind an die Kulisse gebunden, die UNB kann jedoch auch die Förderwürdigkeit von Einzelflächen bestätigen, die nicht in der Kulisse liegen. Die in der Karte dargestellte Fachkulisse des TLUBN stellt nur die 1. Priorität (Rebhuhn-/ Grauammer-Kulisse) bei der Fördermittelvergabe dar. Entsprechend sind die Prioritäten 3 und 4 (Gewässerrandstreifen nach §29 ThürWG sowie Überschwemmungsgebiete) nicht in der Fachkulisse der Maßnahme ST dargestellt. Diese Daten finden Sie im Thüringen Viewer: Gewässerrandstreifen nach §29 ThürWG in der Kartenebene ‚Fachdaten‘, dann ‚Landwirtschaft – InVeKoS‘; Bewirtschaftungsauflagen an Gewässern‘ und Überschwemmungsgebiete in der Kartenebene ‚Fachdaten‘, dann ‚Natur und Umwelt‘; ‚Wasser‘. Priorisierung: 1. Rebhuhn-/ Grauammer-Kulisse, 2. Bestätigung der Förderwürdigkeit durch UNB bei Natura 2000 Bezug, 3. Gewässerrandstreifen (10 m) nach § 29 ThürWG im Überschwemmungsgebiet, 4. Gewässerrandstreifen (10 m) nach § 29 ThürWG außerhalb Überschwemmungsgebiet, 5. Bestätigung der Förderwürdigkeit durch UNB bei Insektenschutz. Maßnahme F – Feldhamsterschutz Die drei Maßnahmen zum Feldhamsterschutz sind an die Feldhamsterschutz-Fachkulisse des TLUBN gebunden, die UNB kann zusätzlich die Förderwürdigkeit von Einzelflächen bestätigen, die nicht in der Kulisse liegen. Hierzu muss die betreffende Fläche als Habitatfläche für den Feldhamster von Bedeutung sein. Priorisierung: 1. ausgewählte Feldhamster-Schwerpunktgebiete; 2. restliche Feldhamster-Schwerpunktgebiete; 3. Feldhamster-Verbreitungsgebiete; 4. Bestätigung der Förderwürdigkeit durch UNB. Maßnahme U - dauerhafte Umwandlung von Ackerland in Dauergrünland Anträge auf die Maßnahme U müssen innerhalb der Kulisse liegen. Die Gewässerrandstreifen nach §29 ThürWG (Teil der Priorität 2) sind nicht in der Fachkulisse dargestellt. Diese Daten finden Sie im Thüringen Viewer in der Kartenebene ‚Fachdaten‘, dann ‚Landwirtschaft – InVeKoS‘; Bewirtschaftungsauflagen an Gewässern‘. Priorisierung: 1. Wiesenbrütergebiete, Flächen der FFH- und SPA-Planung; 2. Überschwemmungsgebiete und Gewässerrandstreifen nach §29 ThürWG; 3. Sonstige sensible Gebiete. Maßnahme K2 Artenreiches Grünland 8 Kennarten (in Kulissen) Diese Maßnahme Artenreiches Grünland mit 8 Kennarten ist an die Fachkulisse des TLUBN gebunden, die UNB kann zusätzlich die Förderwürdigkeit von Einzelflächen bestätigen, die nicht in der Kulisse liegen. Die Angaben zur optimalen und optionalen Nutzung bedeuten: M= Mahd, W= Weide mit Rindern, Pferden, Schafen und/oder Ziegen und H= Hüteschafhaltung. Priorisierung der Einzelflächen entsprechend ihrer naturschutzfachlichen Wertigkeit abfallend von Bewertungsstufe 1 bis Bewertungsstufe 7. Die Priorisierung je Fläche kann in der Kulisse der M, W, H-Maßnahme eingesehen werden und wird im Fall einer Überzeichnung entsprechend genutzt. Maßnahmen M, W, H – Mahd, Weide und Hüteschafhaltung auf Biotop-Grünland Die KULAP-Biotopgrünlandmaßnahmen sind grundsätzlich an die Fachkulisse des TLUBN gebunden, die UNB kann jedoch auch die Förderwürdigkeit von Einzelflächen bestätigen, die nicht in der Kulisse liegen. Die Angaben zur optimalen und optionalen Nutzung bedeuten: M= Mahd, W= Weide mit Rindern, Pferden, Schafen und/oder Ziegen und H= Hüteschafhaltung. Die Auswahl der empfohlenen Nutzungsarten erfolgte anhand der vorkommenden Pflanzen- oder Tierarten und der für diese Arten förderlichen Nutzung. Priorisierung der Einzelflächen entsprechend ihrer naturschutzfachlichen Wertigkeit abfallend von Bewertungsstufe 1 bis Bewertungsstufe 7: 1. Biotop-Grünland in FFH-Gebieten; 2. Grünland in Wiesenbrütergebieten; 3. Habitatflächen; 4. Biotopgrünland außerhalb von FFH-Gebieten; 5. Sonstiges Grünland in FFH- Gebieten; 6. Sonstiges Grünland innerhalb NSG, Pflegezonen der BR, FND, GLB und Grünes Band; 7. Bestätigung der Förderwürdigkeit durch UNB Maßnahme S - Streuobstpflege Diese Maßnahme ist an die Fachkulissen des TLUBN gebunden, die UNB kann zusätzlich die Förderwürdigkeit von Einzelflächen bestätigen, die nicht in der Kulisse liegen. Priorisierung der Einzelflächen entsprechend ihrer naturschutzfachlichen Wertigkeit abfallend von Bewertungsstufe 1 bis Bewertungsstufe 7. Die Priorisierung je Fläche kann in der Kulisse der M, W, H-Maßnahme eingesehen werden und wird im Fall einer Überzeichnung entsprechend genutzt. Maßnahme G - Ganzjahresbeweidung Die Maßnahme Ganzjahresbeweidung ist an die Fachkulisse des TLUBN gebunden, die UNB kann zusätzlich die Förderwürdigkeit von Einzelflächen bestätigen, die nicht in der Kulisse liegen. Priorisierung: 1. Wiesenbrütergebiete; 2. Überschwemmungsgebiete; 3. Grünes Band; 4. Sonstige Zielflächen des Naturschutzes.
Zur Erfüllung des Ziels der Düngeverordnung (DüV) des Bundes vom 26.05.2017 (BGBl. I S. 1305), zuletzt geändert am 10.08.2021 (BGBl. I S. 3436), die den ressourcenschonenden Einsatz von Pflanzennährstoffen und die Erfüllung der Anforderungen des Gewässerschutzes vorsieht, ist am 30.11.2022 die Erste Verordnung zur Änderung der Thüringer Düngeverordnung (ThürDüV) in Kraft getreten. In Thüringen ist eine Gebietskulisse zum Schutz der Gewässer vor Verunreinigung durch Nitrat (Nitratkulisse) ausgewiesen um den Nährstoffeintrag aus der Landwirtschaft in diesen belasteten Gebieten zu senken. Nach § 13a Abs. 2 Nr. 7 DüV dürfen in diesen Gebieten Düngemittel mit einem wesentlichen Gehalt an Stickstoff im Falle des Anbaus von Kulturen mit einer Aussaat oder Pflanzung nach dem 01.02. nur aufgebracht werden, wenn auf der betroffenen Fläche im Herbst des Vorjahres eine Zwischenfrucht angebaut und nicht vor dem 15.01. umgebrochen wurde. Davon ausgenommen sind Flächen, auf denen Kulturen nach dem 01.10. geerntet werden und Flächen in Gebieten, in denen der jährliche Niederschlag im langjährigen Mittel weniger als 550 mm beträgt. Die ausgewiesenen landwirtschaftlichen Flächen mit einem langjährigen mittleren Jahresniederschlag kleiner 550 mm sind die Referenzparzellen entsprechend der Thüringer Verordnung zur Umsetzung der gemeinsamen Agrarpolitik in der jeweils gültigen Fassung, die durch den Feldblock identifiziert werden. Landwirtschaftliche Flächen, die zu mindestens der Hälfte ihrer Fläche in dem vom Deutschen Wetterdienst ausgewiesenem Gebiet liegen, bilden die Gebiete mit langjährigem mittleren Jahresniederschlag kleiner 550 mm. Die Gebiete basieren auf der Bereitstellung des 30-jährigen Mittels (1991-2020) zum langjährigem mittleren Jahresniederschlag kleiner 550 mm. Diese behalten voraussichtlich für das aktuelle Jahrzehnt ihre Gültigkeit. Die Ausweisung dieser Gebietskulisse ist an die Nitratkulisse gebunden und wird nur für die betroffenen Feldblöcke angegeben. Die Geodaten der betroffenen Referenzparzellen werden jährlich zum 01.02. berechnet und in digitaler Form im Geoportal Thüringen veröffentlicht.
Der Datensatz enthält Teilflächen der InVeKoS-Antragsdaten ausThüringen, die in das INSPIRE-Datenmodell "Geospatial application" (GSA) transformiert wurden. Die Transformation erfolgte gemäß den Technischen Leitlinien für die Interoperabilität von InVeKoS-Daten TG 2. Die Landwirtschaftliche Parzelle besteht aus einer zusammenhängenden, landwirtschaftlich genutzten Fläche, die von einem Erzeuger bewirtschaftet wird und mit einer Fruchtart bestellt bzw. ganz stillgelegt ist inklusive ihrer Landschaftselemente. Eine landwirtschaftliche Parzelle meint eine von den Mitgliedstaaten festgelegte Einheit der landwirtschaftlichen Fläche, die gemäß Artikel 4 Absatz 3 der Verordnung (EU) 2021/2115 definiert ist. Im InVeKoS-Antrag gibt der Antragsteller in seinen georäumlichen Antrag (GSA) die Teilflächen der Landwirtschaftlichen Parzelle an. Diese Teilflächen innerhalb der Landesfläche Thüringens sind Bestandteil des Datensatzes. Die Kulturart wurde in eine Kulturartengruppen der bundeseinheitlichen InVeKoS-Nutzcode-Liste (InVeKoS-NC-Liste) übersetzt. Diese Liste enthält die in Deutschland geförderten Kulturarten im Rahmen der flächenbezogenen EU-Agrarförderung und gibt einen Überblick über die im InVeKoS verwendeten Codes zur Bodennutzung (Nutzcodes, NC) in den einzelnen Bundesländern, zwischen denen diese Liste abgestimmt ist. Die geodatenbezogenen Förderanträge werden im Rahmen der Gemeinsamen Agrarpolitik der EU erhoben und sind Bestandteil des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS) von Thüringen. Die Polygone wurden anonymisiert. Die Daten werden mindestens zweimal jährlich aktualisiert: zum Ende der Antragsphase und zum Stand der Hauptzahlung.
Der Datensatz enthält aktuelle Teilflächen der InVeKoS-Antragsdaten ausThüringen, die in das INSPIRE-Datenmodell "Geospatial application" (GSA) transformiert wurden. Die Landwirtschaftliche Parzelle besteht aus einer zusammenhängenden, landwirtschaftlich genutzten Fläche, die von einem Erzeuger bewirtschaftet wird und mit einer Fruchtart bestellt bzw. ganz stillgelegt ist inklusive ihrer Landschaftselemente. Eine landwirtschaftliche Parzelle meint eine von den Mitgliedstaaten festgelegte Einheit der landwirtschaftlichen Fläche, die gemäß Artikel 4 Absatz 3 der Verordnung (EU) 2021/2115 definiert ist. Im InVeKoS-Antrag gibt der Antragsteller in seinen georäumlichen Antrag (GSA) die Teilflächen der Landwirtschaftlichen Parzelle an. Diese Teilflächen innerhalb der Landesfläche Thüringens sind Bestandteil des Datensatzes. Die Kulturart wurde in eine Kulturartengruppen der bundeseinheitlichen InVeKoS-Nutzcode-Liste (InVeKoS-NC-Liste) übersetzt. Diese Liste enthält die in Deutschland geförderten Kulturarten im Rahmen der flächenbezogenen EU-Agrarförderung und gibt einen Überblick über die im InVeKoS verwendeten Codes zur Bodennutzung (Nutzcodes, NC) in den einzelnen Bundesländern, zwischen denen diese Liste abgestimmt ist. Die geodatenbezogenen Förderanträge werden im Rahmen der Gemeinsamen Agrarpolitik der EU erhoben und sind Bestandteil des Integrierten Verwaltungs- und Kontrollsystems (InVeKoS) von Thüringen. Die Polygone wurden anonymisiert. Die Daten haben den Stand der Hauptzahlung des Antragsjahres 2025.
Die Landwirtschaft verursacht gegenwärtig massive Umweltschäden. Die intensive Tierhaltung ist dabei ein entscheidender Treiber - über ihre direkten Umweltwirkungen und indem sie über den hohen Futtermittelbedarf eine Intensivierung des Ackerbaus notwendig macht. Ein alleiniger Wandel der Nutztierhaltung reicht jedoch nicht aus, da sonst die Gefahr besteht, dass negative Umwelteffekte lediglich verlagert werden. Eine dauerhaft umweltverträgliche Nutztierhaltung daher ist nur in Kombination mit einem korrespondierenden, nachhaltigen Konsum und entsprechenden Veränderungen in der gesamten Lebensmittelwertschöpfungskette denkbar. Ziel des Vorhabens ist es anhand politischer Handlungsempfehlungen der Agrarumwelt- und Ernährungspolitik Orientierung zu geben, wie der nötige Wandel von Landwirtschaft, Verarbeitung, Distribution und Konsum mit Fokus auf eine umweltverträgliche Nutztierhaltung gelingen kann. Zum anderen soll mittels Öffentlichkeitsarbeit, Netzwerkarbeit und Fachgesprächen direkt in die Gesellschaft und Fachöffentlichkeit hinein gewirkt werden, um nachhaltige Ernährungsweisen und ein gesellschaftliches Umfeld zu unterstützen, das für die Erreichung einer umweltverträglichen Nutztierhaltung zuträglich ist. Dazu werden, verbunden über alle Bereiche und unter Berücksichtigung aktueller Prozesse, konkrete, praktikable und umsetzbare Vorschläge entwickelt, wie wesentliche Instrumente der Agrarumwelt- und Ernährungspolitik (Ordnungsrecht, Steuern und Abgaben, Subventionen, Kennzeichnungen, Angebotsgestaltung in öffentlichen Kantinen, Informationskampagnen, vielfältige Förderprogramme) ausgestaltet und in Einklang gebracht werden können, um einen Wandel zu ermöglichen. Besondere Bedeutung werden hierbei die gemeinsame Agrarpolitik der EU und wie Weiterentwicklung und Konkretisierung der 'Farm-to-Fork-Strategy' der EU-KOM einnehmen. Hierzu ist vorgesehen, die Einzelaktivitäten der UBA-Facheinheiten im Rahmen eines übergeordneten Ansatzes zusammen zu führen.
Das Thermosphären/Ionosphären (T/I) System wird sowohl von oben (solar, geomagnetisch), als auch von unten stark beeinflusst. Einer der wichtigsten Einflüsse von unten sind Wellen (z.B. planetare Wellen, Gezeiten, oder Schwerewellen), die größtenteils in der Troposphäre bzw. an der Tropopause angeregt werden. Die vertikale Ausbreitung der Wellen bewirkt hierbei eine vertikale Kopplung der T/I mit der unteren und mittleren Atmosphäre. Vor allem der Einfluss von Schwerewellen (GW) ist hierbei weitestgehend unverstanden. Einer der Gründe hierfür ist, dass GW sehr kleinskalig sind (einige zehn bis zu wenigen tausend km) - eine Herausforderung, sowohl für Beobachtungen, als auch für Modelle. Wir werden GW Verteilungen in der T/I aus verschiedenen in situ Satelliten-Datensätzen ableiten (z.B., sowohl in Neutral-, als auch in Elektronendichten). Hierfür werden Datensätze der Satelliten(-konstellationen) SWARM, CHAMP, GOCE und GRACE verwendet werden. Es sollen charakteristische globale Verteilungen bestimmt, und die wichtigsten zeitlichen Variationen (z.B. Jahresgang, Halbjahresgang und solarer Zyklus) untersucht werden. Diese GW Verteilungen werden dann mit von den Satelliteninstrumenten HIRDLS und SABER gemessenen Datensätzen (GW Varianzen, GW Impulsflüssen und Windbeschleunigungen durch GW) in der Stratosphäre und Mesosphäre verglichen. Einige Datensätze (CHAMP, GRACE, SABER) sind mehr als 10 Jahre lang. Räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen den GW Verteilungen in der T/I (250-500km Höhe) und den GW Verteilungen in der mittleren Atmosphäre (Stratosphäre und Mesosphäre) für den gesamten Höhenbereich 20-100km werden untersucht werden. Diese Korrelationen sollen Aufschluss darüber geben, welche Höhenbereiche und Regionen in der mittleren Atmosphäre den stärksten Einfluss auf die GW Verteilung in der T/I haben. Insbesondere Windbeschleunigungen durch GW, beobachtet von HIRDLS und SABER, können zusätzliche Hinweise darauf geben, ob Sekundär-GW, die mutmaßlich in Gebieten starker GW Dissipation angeregt werden, in entscheidendem Maße zur globalen GW Verteilung in der T/I beitragen. Zusätzlich wird der Versuch unternommen, sowohl GW Impulsfluss, als auch Windbeschleunigungen durch GW aus den Messungen in der T/I abzuleiten. Solche Datensätze sind von besonderem Interesse für einen direkten Vergleich mit von globalen Zirkulationsmodellen simulierten GW Verteilungen in der T/I. Diese werden für eine konsistente Simulation der T/I in Zirkulationsmodellen (GCM) benötigt, stellen dort aber auch eine Hauptunsicherheit dar, da eine Validierung der modellierten GW durch Messungen fehlt.
Das sogenannte 'Climate Engineering' beschreibt ein gezieltes Eingreifen ins Klimasystem mit dem Ziel, der globalen Erwärmung entgegen zu wirken. Zusätzlich zu dem Entfernen von Kohlendioxid und der Beeinflussung von Solarstrahlung (solar radiation management), wurde eine Methode vorgeschlagen, die zu mehr Emission von langwelliger Strahlung in den Weltall führen soll. Hierbei soll der wärmende Effekt der Zirruswolken reduziert werden. Wir wollen diese Methode in unserem Forschungsantrag genauer untersuchen. Wir planen uns auf die mittleren und hohen Breiten der Nordhemisphäre im Winter zu konzentrieren, um die Strahlungseffekte von Zirren auf die Solarstrahlung zu minimieren. Insbesondere möchten wir folgender Frage nachgehen: Ist das Ausdünnen von arktischen Zirren im Winter (AWiCiT) durchführbar und was ist die maximale Abkühlung, die hiermit erreicht werden kann? Die hiermit verbundenen Risiken und Nebenwirkungen des AWiCiT wollen wir auf der regionalen Skala hinsichtlich möglicher Änderungen der arktischen Stratosphäre insbesondere Auswirkungen auf die Ozonschicht sowie mögliche Veränderungen in tiefer liegenden Wolken mit dem gekoppelten Wettervorhersage/Chemiemodell ICON-ART studieren. Mögliche Auswirkungen auf die globale Zirkulation, Meeresströmungen sowie die Meereisbedeckung werden mit Hilfe des globalen gekoppelten Aerosol-Atmosphären-Ozean Klimamodells MPI-ESM-HAM untersucht. Um die oben genannten Fragen zu beantworten, müssen wir die gegenwärtigen globalen Zirkulationsmodelle validieren insbesondere hinsichtlich ihrer Fähigkeit die beobachtete Ausbreitung und Höhe der Zirruswolken im arktischen Winter zu reproduzieren. Des Weiteren werden wir die Transportwege der natürlichen Eiskeime und der Impf-Eiskeime unten den dynamischen Bedingungen im arktischen Winter analysieren um die Lebensdauer der Impf-Eiskeime in der Impfregion abzuschätzen. Sind die Höhen und Flugrouten der kommerziellen Langstreckenflüge geeignet um einen Großteil des Arktischen Zirrus zu impfen oder sollte die Impfgegend in mittlere Breiten ausgedehnt werden? Ist Bismut(III)-iodid (BiI3), das als Impf-Eiskeim hierfür vorgeschlagen wird, unter diesen Umständen der am besten geeignete Impfstoff? Das Ausdünnen der Zirren ist nur dann effektiv, wenn der natürlich Zirrus hauptsächlich durch homogenes Gefrieren von Lösungströpfchen entsteht. Wenn er primär durch heterogene Nukleation gebildet werden würde, würde Impfen zu einer Erwärmung statt Abkühlung führen können. Deshalb müssen die Eigenschaften der Zirren noch besser verstanden werden, insbesondere der Anteil der Zirren, der im heutigen Klima durch heterogene Nukleation gebildet wird.
The Northern Eurasia Earth Science Partnership Initiative, or NEESPI, is a currently active, yet strategically evolving program of internationally-supported Earth systems science research, which has as its foci issues in northern Eurasia that are relevant to regional and Global scientific and decision-making communities (see NEESPI Mission Statement). This part of the globe is undergoing significant changes - particularly those changes associated with a rapidly warming climate in this region and with important changes in governmental structures since the early 1990s and their associated influences on land use and the environment across this broad expanse. How this carbon-rich, cold region component of the Earth system functions as a regional entity and interacts with and feeds back to the greater Global system is to a large extent unknown. Thus, the capability to predict future changes that may be expected to occur within this region and the consequences of those changes with any acceptable accuracy is currently uncertain. One of the reasons for this lack of regional Earth system understanding is the relative paucity of well-coordinated, multidisciplinary and integrating studies of the critical physical and biological systems. By establishing a large-scale, multidisciplinary program of funded research, NEESPI is aimed at developing an enhanced understanding of the interactions between the ecosystem, atmosphere, and human dynamics in northern Eurasia. Specifically, the NEESPI strives to understand how the land ecosystems and continental water dynamics in northern Eurasia interact with and alter the climatic system, biosphere, atmosphere, and hydrosphere of the Earth. The contemporaneous changes in climate and land use are impacting the biological, chemical, and physical functions of the northern Eurasia, but little data and fewer models are available that can be used to understand the current status of this expansive regional system, much less the influence of the northern Eurasia region on the Global climate. NEESPI seeks to secure the necessary financial and related institutional support from an international cadre of sponsors for developing a viable understanding of the functioning of northern Eurasia and the impacts of extant changes on the regional and Earth systems. Many types of ground and integrative (e.g., satellite; GIS) data will be needed and many models must be applied, adapted or developed for properly understanding the functioning of this cold and diverse regional system. Mechanisms for obtaining the requisite data sets and models and sharing them among the participating scientists are essential and require international and active governmental participation. (abridged text)
Die jahreszeitliche Variabilität der globalen Meereisbedeckung ist eine wichtige Komponente des globalen Klimas. Jedoch ist der kleinskalige Einfluss des Meereises in globalen Klimamodellen bis heute nur unzureichend beschrieben. Dieser Antrag hat daher das Ziel, die physikalischen (P) und bio-geo-chemischen (BGC) Schlüsselprozesse im Meereis mit einem hochaufgelösten Zweiskalenmodell mathematisch zu beschreiben. Die Ergebnisse können dann parametrisiert in globale Klimamodelle (GCMs) einfließen, sodass eine verbesserte Prognosefähigkeit erreicht wird.Die Ozeanerwärmung wird die Mikrostruktur des Meereises erheblich verändern. Wir entwickeln daher ein P-BGC-Modell einer antarktischen Meereisscholle, um die komplexen gekoppelten Zusammenhänge zwischen Eisbildung, Nährstofftransport, Salinität und Solekanalverteilung, Photosynthese und Karbonatchemie mathematisch zu beschreiben. Damit simulieren wir verschiedene Szenarien der Meereisbildung und ihrer Auswirkungen auf das Wachstum von Meereisalgen, die einen großen Einfluss auf den vertikalen Kohlenstoff-Export (biologische Kohlenstoffpumpe) besitzen.Damit leistet dieses Projekt einen wesentlichen Beitrag zum Forschungsschwerpunkt ‘3.2.D - Verbessertes Verständnis der polaren Prozesse und Mechanismen’ bei. Im Einzelnen gehen wir auf drei übergeordnete Ziele ein:Schritt 1: Beschreibung der Meereisstruktur Wir verwenden ein gekoppeltes Zweiskalenmodell, mit dem relevante Aspekte des Gefrierens und Schmelzens im Zusammenhang mit Deformation, Salinität und Soletransport beschrieben werden. Auf der Makroebene dient dafür eine kontinuumsmechanische Beschreibung im Rahmen der erweiterten Theorie poröser Medien (eTPM). Damit können über einen gekoppelten Gleichungssatz partieller Differentialgleichungen (PDE) Deformations-, Transport und Reaktionsprozesse beschrieben werden. Für das physikalische Phänomen der Phasentransformation zwischen Wasser und Eis dient das Phasenfeldmodell (PF) als Mikromodell, welches ebenfalls aus gekoppelten PDEs besteht. Daraus resultiert eine PDE-PDE Kopplung.Schritt 2: Kopplung mit dem erweiterten RecoM2 Modul als Mikromodell Damit können die BGC Phänomene beschrieben werden. Das RecoM2 Modul besteht aus einem Gleichungssystem gewöhnlicher Differentialgleichungen, sodass hier eine PDE-ODE Kopplung zu einem P-BGC Modell erfolgt. Schritt 3: Bewertung der Modellansätze Dies beinhaltet die Verifizierung und Validierung des kombinierten P-BGC-Modells mittels Literatur- sowie experimenteller Daten. Für die Verwendung des hochaufgelösten zweiskaligen P-BGC Modells in globalen Klimamodellen muss die Berechnungseffizienz gesteigert werden. Zu diesem Zweck werden Reduzierte-Basis-Modell (ROM) zur Erzeugung von Surrogaten des Vollen-Basis-Modells (FOM) eingesetzt, die die Modellkomplexität verringern, z.B. durch datengetriebene Machine-Learning (ML)-Techniken oder “Generalized Proper Decomposition” (GPD).
Die Elementkarte stellt die räumliche Verteilung der klassifizierten Gehalte des 50. Perzentils von Gallium (in mg/kg) innerhalb der 184 geochemischen Gesteinseinheiten in Bayern dar. In die Auswertung gehen dabei nur die Daten der ersten (von maximal drei) Lithologien einer geochemischen Gesteinseinheit ein. Für Informationen im Hinblick auf die Auswertung der Daten sowie auf die kartenmäßige Darstellung wird auf die Metadaten der digitalen Lithogeochemischen Karte 1:25 000 von Bayern (dLGK25) verwiesen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 803 |
| Europa | 98 |
| Kommune | 1 |
| Land | 160 |
| Weitere | 45 |
| Wissenschaft | 308 |
| Zivilgesellschaft | 8 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 8 |
| Daten und Messstellen | 59 |
| Ereignis | 5 |
| Förderprogramm | 635 |
| Gesetzestext | 4 |
| Hochwertiger Datensatz | 13 |
| Taxon | 1 |
| Text | 125 |
| Umweltprüfung | 7 |
| unbekannt | 159 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 247 |
| Offen | 730 |
| Unbekannt | 35 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 800 |
| Englisch | 346 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 22 |
| Bild | 5 |
| Datei | 34 |
| Dokument | 101 |
| Keine | 549 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 10 |
| Webdienst | 17 |
| Webseite | 366 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 666 |
| Lebewesen und Lebensräume | 813 |
| Luft | 595 |
| Mensch und Umwelt | 1010 |
| Wasser | 534 |
| Weitere | 978 |