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.
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.
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.
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.
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.
Zweck und Ziel: Extreme Standorte, die haeufig in Zusammenhang mit der Lagerung von Baggergut, dem Anschuetten von Daemmen usw entstehen, koennen oft nur durch eine Rasenansaat rasch wieder in die umgebende Landschaft eingegliedert und gleichzeitig vor Erosion geschuetzt werden. Ziel dieser Untersuchungen ist die Ermittlung geeigneter, vor allem trockenheitsvertragender Wildrasenmischungen zur pflegeextensiven Begruenung und dauerhaften Festlegung unterschiedlicher Bodensubstrate. Ausfuehrung: Durchfuehrung von Gelaendeversuchen mit langfristiger Beobachtung, Untersuchung und nachfolgender Auswertung. Ergebnisse: Der im Rahmen dieses Forschungsvorhabens 1983 durchgefuehrte Versuch auf einer Materialdeponie (Buntsandstein, Muschelkalk) am Neckar laesst aus Entwicklungszeitgruenden noch keine endgueltige Beurteilung zu. Es konnte bisher festgestellt werden, dass der hohe Kleeanteil im Saatgut fuer den Buntsandsteinbereich zunaechst eine Verdraengung anderer Arten bewirkte und das Ziel, einen Trockenrasen anzusiedeln, nicht erreicht wurde. In der Zwischenzeit verzeichnen jedoch auch andere Gras- und Kraeuterarten wieder hoehere Anteile im Bestand. Das hat insgesamt zu einer vollstaendigen Begruenung dieser Flaechen gefuehrt. Im Muschelkalk breitet sich der Trockenrasen weiterhin nur langsam aus, was aber vor allem auf den hohen Anteil an grobkoernigen Substrat zurueckzufuehren ist. Wo sich feinteiliges Material hinter groberem Substrat ansiedeln kann, setzt unmittelbar auch eine Vegetationsentwicklung ein. Hier sind es vor allem die Graeser und einige wenige Kraeuter, die unter den exponierten Bedingungen hoehere Anteile am Bestand einnehmen.Die Untersuch
Der Anbau von Leguminosen stellt besonders in der Bio-Landwirtschaft ein wesentliches Element dar. Zum einen sind Leguminosen ein wichtiger Bestandteil der Fruchtfolge, speziell in viehlosen Ackerbaubetrieben, da sie durch ihre Fähigkeit, Stickstoff in Symbiose mit Knöllchenbakterien zu binden und somit den Mangel an diesem Nährstoff ausgleichen können und ihn für Folgekulturen nutzbar machen. Jedoch bedingen sie größere Fruchtfolgeabstände als zum Beispiel Getreide. Darüber hinaus spielen Körnerleguminosen als qualitativ hochwertige Quellen für Protein und Fett im Futter speziell von Monogastriern eine tragende Rolle und tragen somit zur geschlossenen Kreislaufwirtschaft bei. Durch die verbreitete Kultivierung von Körnerleguminosen soll eine vollständige Eigenversorgung mit Protein in Österreich angestrebt werden, und so eine Unabhängigkeit von Importen erreicht werden. Die durch inländische Produktion abdeckbare Versorgung erreicht derzeit maximal dreiviertel des Bedarfs. Daneben sind die Kulturen Sojabohne und Lupine auch für die menschliche Ernährung sehr gut einsetzbar und Lieferanten von qualitativem Eiweiß. Für das Wachstum, die Qualität und einen dementsprechenden Ertrag sowie effizienter Nutzung von Stickstoff sind Phosphor und Schwefel sehr bedeutend. Phosphor ist ein essentielles Element für alle Lebewesen und wird auch in der Biologischen Landwirtschaft als Dünger angewendet, welcher derzeit aus endlichen mineralischen Ressourcen gewonnen wird. Im Boden beziehungsweise in den meisten verfügbaren Düngern liegt es in Form von Phosphaten vor und wird in dieser Form über die Wurzeln aus dem Boden aufgenommen. Eine wesentliche Rolle spielt dabei hier die Symbiose mit Mykorrhizapilzen. Ein weiterer wichtiger Weg zur Aufschließung von Phosphat in pflanzenverfügbare Form spielt Schwefelsäure. Der als Elementarschwefel ausgebrachte Dünger wird über Thiobakterien in pflanzenverfügbare Form umgebaut. Die Schwefelsäure ermöglicht auch einen besseren und schnelleren Aufschluss des Phosphors, damit dieser besser für die Pflanzen verfügbar ist. Phosphor spielt im Energietransfer der Pflanze eine sehr grundlegende Rolle und behindert bei einem Mangel das über- und unterirdische Wachstum sowie Bestocken der Pflanzen, den Prozess der Photosynthese, Ein- und Verlagerung von Zucker sowie vieles mehr. Ein Mangel kann sich weiters auch in rötlicher Verfärbung der Blätter zeigen, hervorgerufen durch Anthocyane. Andererseits wird bei manchen Pflanzen das Wurzelwachstum durch Phosphormangel teils sogar verstärkt. Speziell bei Leguminosen ist der Bedarf an Phosphor für die Wurzelentwicklung und den Energiehaushalt erhöht gegenüber zum Beispiel Pflanzen aus der Familie der Süßgräser. Phosphor liegt im Boden in beträchtlicher Menge häufig gebunden vor und obwohl Pflanzen spezielle Strategien haben ihn zu lösen, ist nur ein kleiner Teil davon direkt für das Wachstum verfügbar. (Text gekürzt)
Vergleichende karsthydrologische Untersuchungen in Gebieten mit unterschiedlichem geologischem Aufbau und unterschiedlicher Entwicklung der Landschaft (Nahziel: Vergleich des Muschelkalk-Karstes der suedwestdeutschen Gaue untereinander und mit dem Weissjura-Karst der Schwaebischen Alb) (Thema ungekuerzt).
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1568 |
| Europa | 7 |
| Kommune | 13 |
| Land | 228 |
| Weitere | 54 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 458 |
| Zivilgesellschaft | 17 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 1 |
| Daten und Messstellen | 188 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 894 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 10 |
| Kartendienst | 1 |
| Lehrmaterial | 2 |
| Taxon | 586 |
| Text | 199 |
| Umweltprüfung | 13 |
| unbekannt | 76 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 812 |
| Offen | 1123 |
| Unbekannt | 37 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1635 |
| Englisch | 503 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 49 |
| Bild | 367 |
| Datei | 744 |
| Dokument | 226 |
| Keine | 779 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 865 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1004 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1955 |
| Luft | 781 |
| Mensch und Umwelt | 1943 |
| Wasser | 753 |
| Weitere | 1925 |