Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und qualitativ sowie rechtlich gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download über das CDC-Portal mitgeliefert. Die Messungen sind einem Zeitstempel in UTC zugeordnet, welcher das Ende des 10-min Intervalls markiert. Ausgegeben wird die Windrichtung der Windspitze innerhalb eines 10-min Intervalls.
Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und qualitativ sowie rechtlich gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download über das CDC-Portal mitgeliefert. Die Messungen sind einem Zeitstempel in UTC zugeordnet, welcher das Ende des 10-min Intervalls markiert. Die mittlere Windrichtung wird berechnet aus den 3-Sekunden Werten innerhalb eines 10-min Intervalls.
In der nächsten Phase der Biodiversitäts Exploratorien sollen Experimente dabei helfen die Effekte verschiedener Landnutzungskomponenten auf Ökosysteme zu ermitteln. 'Common garden' Experimente werden genutzt, um die Umweltheterogenität zu minimieren, die ansonsten interessante Effekte verschleiert. Wir planen Grasnarben, die von n = 42 Plots der Biodiversitäts Exploratorien entnommen werden, in einem 'common garden' auszubringen wo die Intensität der Mahd und der Düngung manipuliert werden soll. In den nächsten drei bis 15 Jahren werden die Veränderungen in den Pflanzen- und Bakteriengemeinschaften auf den Grasnarben verfolgt. Hierfür wird die Zusammensetzung und Diversität der Pflanzen und Bakterien (next-generation 16S rRNA gene amplicon sequencing) ermittelt. Zusätzlich werden noch 3D-Modelle der Pflanzengemeinschaften, die durch multispektrale Information ergänzt werden, erstellt (PlantEye F500, Phenospex, Heerlen, The Netherlands). Diese Modelle erlauben die Errechnung von Parametern, die ganze Pflanzengemeinschaften charakterisieren. Änderungen in den Pflanzen- und Bakteriengemeinschaften werden mit der Landnutzung der Plots in den vergangenen Jahren ins Verhältnis gesetzt. Wir erwarten, dass Gemeinschaften, die aus verschiedenen Plots stammen, aber die gleiche Landnutzung erfahren in Ihrer Zusammensetzung und Diversität konvergieren; Gemeinschaften aus den gleichen Plots, die aber unterschiedliche Landnutzung erfahren, sollten divergieren. Das Projekt nutzt das Vorwissen zu den einzelnen Plots in Bezug auf Landnutzung und Artenzusammensetzung, liefert neuartige Daten für die Biodiversitäts Exploratorien, und stellt einen unabhängigen und neuartigen Beitrag zu der Frage, wie Landnutzug Ökosysteme beeinflusst, dar.
Die täglichen Raster der Bodenfeuchte werden für 10 cm Schichten bis zu einer Tiefe von 2 Meter und für vordefiniert Schichtdicken von 0-30, 0-60 und 0-90 cm für drei unterschiedliche landwirtschaftliche Kulturarten mit dem Modell AMBAV 2.0 V1.5 berechnet. Die für die Berechnung nötigen meteorologischen Eingabefelder müssen in stündlicher Auflösung vorliegen und werden von interpolierten Wetterstationsdaten abgeleitet. Des Weiteren wird das Modell mit Bodeninformationen aus den Bodenleitprofilen der nutzungsdifferenzierten Bodenübersichtskarte (BÜK 1000 N) der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) parametrisiert. Bei gleicher Bodenart unterscheiden sich die Böden je nach Nutzung. Es wird zwischen Wald-, Grünland- und Ackerbaunutzung unterschieden. Außerdem ist die Gründigkeit der Böden, sowie der Skelettanteil (Grobboden > 2 mm) in den verschiedenen Bodenschichten berücksichtigt. Die Daten haben eine räumliche Auflösung von 1 x 1 km und decken ganz Deutschland ab. Daten außerhalb von Deutschland oder in Siedlungsgebieten mit versiegelten Flächen haben eine Fehlkennung -9999. Alle Angaben zum Raster sind in den Metadaten des netcdf Files hinterlegt.
Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und rechtlich sowie qualitativ gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download mitgeliefert. Der Datensatz ist aufgeteilt in einen versionierten Teil mit abgeschlossener Qualitätsprüfung, im Verzeichnis ./historical/. Und einen sich kontinuierlich aktualisierenden Teil, für den die Qualitätsprüfung noch nicht abgeschlossen ist, im Verzeichnis ./recent/. In dem Ordner ./timeseries_overview/ stehen Angaben zu langen Zeitreihen zur Verfügung.
The Dynamic World Training Data is a dataset of over 5 billion pixels of human-labeled ESA Sentinel-2 satellite image, distributed over 24000 tiles collected from all over the world. The dataset is designed to train and validate automated land use and land cover mapping algorithms. The 10m resolution 5.1km-by-5.1km tiles are densely labeled using a ten category classification schema indicating general land use land cover categories. The dataset was created between 2019-08-01 and 2020-02-28, using satellite imagery observations from 2019, with approximately 10% of observations extending back to 2017 in very cloudy regions of the world. This dataset is a component of the National Geographic Society - Google - World Resources Institute Dynamic World project. The dataset consists of two file types: GeoTIFF files of 510x510 pixel 10m resolution satellite image tiles markup provided by human labelers, and Excel (.xlsx) tables of metadata and class statistics for the above GeoTIFF files. The data is organized into three main folders. One folder contains training data labeled by a team of 25 expert human labelers recruited by National Geographic Society specifically for this project. A second folder contains training data labeled by a larger group of commissioned labelers provided by a commercial crowd-labeler service. The data in these folders is organized by hemisphere and biome number from the RESOLVE Ecoregions2017 biomes categories (https://ecoregions2017.appspot.com/). A third folder contains a validation dataset. This is a holdout set of training data for assessing model accuracy. None of this data is intended to be used in the formulation of the model. Each validation tile was independently labeled by three experts. The validation set contains two versions: the individual markup from each expert labeler, and the image composites of the individual markups. Each GeoTIFF file encodes information on the location of landscape feature classes as determined by a given labeler. Classes were labeled by visual examination of true color (RGB) composites of Sentinel-2 MultiSpectral Level-2A scenes. The Tier 1 class values used in this phase of the project are as follows: 0 No data (left unmarked), 1 Water, 2 Trees, 3 Grass, 4 Flooded Vegetation, 5 Crops, 6 Scrub, 7 Built Area, 8 Bare Ground, 9 Snow/Ice, 10 Cloud. This dataset does not include the original Sentinel-2 imagery tiles, but metadata on the exact image ID and date is provided The original Sentinel-2 imagery was obtained via Google Earth Engine. This data is available under a Creative Commons BY-4.0 license and requires the following attribution: This dataset is produced for the Dynamic World Project by National Geographic Society in partnership with Google and the World Resources Institute. Development of the Dynamic World training data was funded in part by the Gordon and Betty Moore Foundation.
Diese Daten stammen von den Stationen des DWD und rechtlich sowie qualitativ gleichgestellten Partnernetzen. Umfangreiche Stationsmetadaten (Stationsverlegungen, Instrumentenwechsel, Wechsel der Bezugszeit, Änderungen in den Algorithmen) werden beim Download mitgeliefert. Der Datensatz ist aufgeteilt in einen versionierten Teil mit abgeschlossener Qualitätsprüfung, im Verzeichnis ./historical/. Und einen sich kontinuierlich aktualisierenden Teil, für den die Qualitätsprüfung noch nicht abgeschlossen ist, im Verzeichnis ./recent/. In dem Ordner ./timeseries_overview/ stehen Angaben zu langen Zeitreihen zur Verfügung.
In diesem Dienst werden die zu mähenden Flächen des Straßenbegleitgrünes, die in der Zuständigkeit der Abteilung Stadtgrün liegen, angezeigt. Hierbei handelt es sich um georeferenzierte Polygone, welche im Rahmen der bezirklichen Verkehrssicherungspflicht gepflegt werden müssen. Der Datensatz enthält Informationen über zwei Pflegemaßnahmen: Langgrasmahd - Es werden die Flächen angezeigt in denen die Langgrasmahd seitens der FHH gepflegt wird Rasenmahd kurz - Es werden Flächen angezeigt in denen die Rasenmahd kurz seitens der FHH gepflegt wird
Der aktuelle Klimawandel hat bereits Auswirkungen auf eine Reihe natürlicher Prozesse (z.B. Walther et al. 2002, Nature 416: 389-395; Walker et al. 2006, PNAS 103: 1342-1346). Ansteigende Temperaturen haben die Phänologie von Arten verändert mit bedeutenden Auswirkungen für komplexe direkte und indirekte Interaktionen zwischen Arten und es gibt deutliche Hinweise auf aktuelle Arealverschiebungen als Reaktion auf Erwärmung (Walther et al. 2002; 2005, P Roy Soc B-Biol Sci 272: 1427-1432). Die Ergebnisse des International Tundra Experiment (ITEX) Forschungsprogramms zu Auswirkungen von Temperaturerhöhung auf die Struktur von Pflanzengemeinschaften deuten an, dass (1) die Produktivität ansteigen wird, (2) der Deckungsgrad toter Pflanzenteile (Streu) und der Deckungsgrad von Zwergsträuchern und Gräsern zunehmen wird, während (3) der Deckungsgrad von Moosen in arktischen Regionen abnehmen wird (Walker et al. 2006). Die für die Zusammensetzung von Pflanzengemeinschaften und die Verbreitungsreale von Arten erwarteten Veränderungen als Folge des Klimawandels hängen von der Invasibilität von Pflanzengemeinschaften ab. Obgleich letztere wiederum unter anderem durch die Vegetationsstruktur (z.B. Deckung, Höhe der Vegetation) bestimmt wird, ist die Bedeutung verschiedener Komponenten der Vegetationsstruktur (Sträucher, Moose, Gräser, Krautige) noch wenig erforscht. Im Lichte der klimainduzierten Veränderungen dieser Komponenten können empirische Studien zur Invasibilität von Pflanzengemeinschaften wichtige Informationen für die realistische Modellierung bezüglich der erwarteten Veränderung der Zusammensetzung von Vegetation und der Verbreitung von Arten liefern. Daher ist es Ziel dieses Projektes die Auswirkungen von Veränderungen verschiedener Komponenten der Vegetationsstruktur (Lebende Pflanzen, Moose, Streu) auf die Etablierung von Keimlingen in einem subarktischen Heidesystem zu analysieren.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1573 |
| Europa | 7 |
| Kommune | 13 |
| Land | 226 |
| Weitere | 55 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 459 |
| Zivilgesellschaft | 17 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Daten und Messstellen | 187 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 899 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 10 |
| Kartendienst | 1 |
| Lehrmaterial | 2 |
| Taxon | 586 |
| Text | 200 |
| Umweltprüfung | 10 |
| unbekannt | 76 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 810 |
| Offen | 1127 |
| Unbekannt | 37 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1638 |
| Englisch | 502 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 49 |
| Bild | 367 |
| Datei | 743 |
| Dokument | 224 |
| Keine | 784 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 866 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1004 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1957 |
| Luft | 782 |
| Mensch und Umwelt | 1945 |
| Wasser | 752 |
| Weitere | 1927 |