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s/grau/Gras/gi

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Multibeam bathymetry processed data (dataset compilation) of RV POLARSTERN & RV MARIA S. MERIAN during 44 cruises from 1984 to 2024, Fram Strait, Greenland Sea, Arctic Ocean

The Long-Term Ecological Research observatory HAUSGARTEN was established by the Alfred-Wegener-Institut Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung in the Fram Strait in summer 1999 to detect and track the impact of large-scale environmental changes on the marine ecosystem in the transition zone between the northern North Atlantic and the central Arctic Ocean. In this area, bathymetric data have been recorded with multibeam echosounders during 44 research expeditions on RV Polarstern and RV Maria S. Merian since 1984. From these data, a digital elevation model was generated and geostatistical analyses were performed to calculate geospatial derivatives and quantitative terrain descriptors for subsequent terrain analyses and habitat mapping. The dataset covers an area from 78°N to 81°N and 6°W to 12°E. To create the data product, archive data was used from seven different multibeam echosounders in various raw data formats. This data has been processed and cleaned with CARIS HIPS & SIPS, including sound velocity correction for datasets from 1999 and newer. Older datasets are calculated with a static sound velocity of 1500 m/s. Soundings where exported for gridding with Generic Mapping Tools (GMT) nearneighbor. The resulting Digital Elevation Model (DEM) is in the WGS84/Arctic Polar Stereographic (EPSG:3995) projection with a cell size of 100m x 100m. The hillshade was computed with a combination of slope and synthetic illumination with a vertical exaggeration of 10. Slope inclination was calculated with GDAL tool Slope with the formula of Zevenbergen and Thorne (1987) in degree. Terrain Ruggedness Index (TRI) was computed with the QGIS tool Ruggedness index following the approach of Riley et al. (1999) in meters. For the Bathymetric Position Indices (BPI), focal statistics have been calculated with the GRASS tool "r.neighbors" and the QGIS raster calculator following the concept of the Topographic Position Index (Weiss, 2001) with a circular reference area of 99 cells (broad) and 9 cells (fine). The additional coverage polygon layer gives and overview on the used datasets and their corresponding metadata. The map gives an overview on the LTER HAUSGARTEN area and the HAUSGARTEN 2024 DEM.

WMS-WebAtlasSN 2024 grau

Der Darstellungsdienst stellt das Digitale Landschaftsmodell (DLM) von Sachsen in der Version vom 14.01.2025 zur Verfügung. Es erfolgt keine weitere Aktualisierung. Die Daten werden in Graustufen dargestellt.

Verbesserung der Ertragsfähigkeit von Bio Wiesen und Weiden durch regelmäßige Nachsaaten und einer Ergänzungsdüngung von Phosphor und Schwefel (BioNaDü)

Zielsetzung: Im Bio-Grünland werden möglichst geschlossene Nährstoffkreisläufe sowie ein aktives Bodenleben angestrebt. Damit sich diese Ziele erreichen lassen sind die hofeigenen Wirtschaftsdünger die wertvolle Basis. In jüngster Zeit wurde zunehmend deutlich, dass aber auch die Einzelnährstoffbetrachtung am Bio-Betriebe wichtig ist. Nachhaltigkeit erfordert, dass über die Produkte exportierte Nährstoffe auch wieder in bodenschonender Form auf die Flächen zurückkommen müssen. Der Boden bildet die Basis eines Grünlandstandortes und ein aktiver und gut mit Stoffen versorgter Standort ist erst in der Lage den Pflanzenbestand zu tragen, der für die jeweilige Nutzung gut angepasst ist. Im Rahmen dieses Projektes wird mit regelmäßigen Übersaaten der Versuch unternommen ertragsstarke und dichte Bestände mit modernen Zuchtsorten aufzubauen. Dabei steht im Vordergrund durch einen dichten Grasbestand die Ausbreitung von Problempflanzen, wie dem Stumpfblättrigen Ampfer oder der Gemeinen Rispe, zu reduzieren und diese zurück zu drängen. Auch Bio-Betriebe sind gefordert auf intensiv genutzten Flächen rechtzeitig zu nutzen, um eine hohe Grundfutterqualität zu erreichen. Die durch die globale Erwärmung bedingte längere Vegetationsperiode im Alpenraum führt ebenfalls zu mehr Schnitten bzw. einer längeren Weidnutzungsperiode. Diese Faktoren beinträchtigen die Ausdauer der Gräser im Bestand und daher soll mit regelmäßigen Nachsaaten versucht werden die Bestände in einer optimalen Ertragslage zu halten. Da gerade auf intensiv genutzten Flächen die für das Pflanzenwachstum wichtige Nährstoffe leichter im Mangel vorliegen können, wird der Focus in dieser Arbeit auf den Phosphor und den Schwefel gelegt. Bodenuntersuchungen der letzten Jahre haben gezeigt, dass gerade Bio-Betriebe vorwiegend in den Versorgungsstufen A und B liegen. Phosphor und Schwefel sind für das Pflanzenwachstum und gerade für die Leguminosen essentiell. Daher soll diese Arbeit auch der Frage nachgehen ob durch eine zusätzliche Düngung dieser beiden Elemente das Wachstum der Leguminosen verbessert werden kann. Aus diesen offenen Fragen und Zielen ergeben sich folgende Forschungsfragen: - Ist eine regelmäßige Nachsaat im Dauergrünland im Frühling oder Sommer effektiver? - Welche Arten aus der Nachsaatmischung können sich am besten durchsetzen? - Wie hoch ist die mögliche Ertragssteigerung durch eine regelmäßige Nachsaat? - Beeinflusst eine zusätzliche Düngung von Phosphor und Schwefel die Zusammensetzung der Dauergrünlandbestände? - Können durch die Düngung von Phosphor und Schwefel die Leguminosenanteile im Bestand erhöht werden? - Wirkt sich die Zusatzdüngung von Phosphor und Schwefel auf den Grünlandertrag und die Qualität des Futters aus?

Waldweide

Der Hobrechtswald ist seit 2011 Standort des größten Waldweideprojekts in Deutschland. Seit Mitte/Ende der 1980er Jahre wächst auf ehemaligen Rieselfeldern eine halboffene Waldlandschaft heran. Dort wird auf weitläufigen, größtenteils begehbaren, eingezäunten Flächen eine extensive Waldweide mit robusten Rinder- und Pferderassen betrieben. Bild: Berliner Forsten Beweidung Auf großen, eingezäunten Flächen wird durch die Berliner Forsten im Hobrechtswald eine extensive Waldweide mit Rindern und Pferden betrieben, um eine strukturreiche, halboffene Waldlandschaft mit einem Eichenmischwald zu fördern. Besuchende erhalten einen ungefähren Eindruck, wie sich die Landschaft früher unter dem Einfluss von Großsäugern entwickelte. Durch ausgewiesene Weidetore können einige Weideflächen auch betreten werden. Beweidung Weitere Informationen Bild: Berliner Forsten Weidetiere Im Hobrechtswald leben verschiedene Robustrinderrassen wie Schottische Hochlandrinder und Galloways. Neben Rindern wurden auch Pferderassen wie Koniks und Fjordpferde angesiedelt. Die robusten Weidetiere bleiben ganzjährig im Freien und ernähren sich hauptsächlich von Gräsern und Kräutern, aber auch von Zweigen der Bäume und Sträucher. Weidetiere Weitere Informationen Bild: Berliner Forsten Ökologische Bedeutung Durch die Beweidung mit Rindern und Pferden wird die besondere halboffene Landschaft des Hobrechtswaldes erhalten und gefördert. Sie ist Lebensraum für viele seltene und geschützte Pflanzen- und Tierarten. Ökologische Bedeutung Weitere Informationen

Polysaccharides quantified in sediment cores from coastal vegetated ecosystems

50-cm deep sediment cores were taken in saltmarsh, seagrass, mangroves and unvegetated areas around the German Bight, Malaysia and Columbia in 2022 and 2023. Up to 3 points per ecosystem were sampled along a transect, in total 93 cores were analysed. Carbohydrates were sequentially extracted using MilliQ-water and 0.3 M EDTA for later analyses. Polysaccharides were screened using microarray analysis following the method described by Vidal-Melgosa et al. (2022). Briefly, sediment extracts from MilliQ-water and EDTA were combined in equal volumes, and 30 µL of the mixture was transferred into wells of 384-microwell plates. Two consecutive two-fold dilutions were performed using a printing buffer (55.2% glycerol, 44% water, 0.8% Triton X-100). The plates were then centrifuged at 3,500 × g for 10 minutes at 15 °C. Each microarray was individually probed with a monoclonal antibody (mAb), and binding was detected using a secondary antibody conjugated to alkaline phosphatase. In the presence of its substrate, this reaction produced a colorimetric signal. Developed arrays were scanned at 2400 dots per inch, and binding signal intensity was quantified using Array-Pro Analyzer 6.3 software (Media Cybernetics).

WMS Mähwiese

In diesem Lebensraumtyp sind artenreiche, wenig gedüngte, extensiv (ein- bis zweimähdig) bewirtschaftete Mähwiesen im Flach- und Hügelland zusammengefasst. Dies schließt sowohl trockene (z.B. Salbei-Glatthaferwiese) als auch frisch-feuchte Mähwiesen ein. Im Gegensatz zum Intensivgrünland sind diese Wiesen blütenreich. Der erste Heuschnitt erfolgt nicht vor der Hauptblütezeit der Gräser. Die Schwerpunktvorkommen dieses Wiesentyps befinden sich bei europaweiter Betrachtung in Südwestdeutschland.

WFS Mähwiese

In diesem Lebensraumtyp sind artenreiche, wenig gedüngte, extensiv (ein- bis zweimähdig) bewirtschaftete Mähwiesen im Flach- und Hügelland zusammengefasst. Dies schließt sowohl trockene (z.B. Salbei-Glatthaferwiese) als auch frisch-feuchte Mähwiesen ein. Im Gegensatz zum Intensivgrünland sind diese Wiesen blütenreich. Der erste Heuschnitt erfolgt nicht vor der Hauptblütezeit der Gräser. Die Schwerpunktvorkommen dieses Wiesentyps befinden sich bei europaweiter Betrachtung in Südwestdeutschland. Bitte beachten Sie folgende Hinweise zu Vollständigkeit und Qualität der bereitgestellten Daten: aufgrund von Ungenauigkeiten bei der Erfassung von Fachobjekten kommt es vereinzelt zu nicht validen Geometrien gemäß OGC-Schema-Validierung. Da GIS-Server wie ArcGIS-Server, GeoServer oder UMN MapServer immer genauere Datengrundlagen verwenden/verarbeiten müssen, wird auch die Prüfroutine immer weiterentwickelt und mahnt im Toleranzbereich als auch in der topologischen Erfassung Ungenauigkeiten (bspw. durch Dritt-Software) an. Dies führt dazu, dass Geometrien nicht mehr dargestellt beziehungsweise erfasst werden können. Zu den beanstandeten Geometriefehlern gehören u.a. Selbstüberschneidungen (Selfintersections) oder doppelte Stützpunkte. Die LUBW kann daher keine Garantie für die Vollständigkeit und Stabilität des Download-Dienstes (WFS) geben. Bitte prüfen Sie daher im Bedarfsfall die Vollständigkeit anhand der ebenfalls angebotenen Darstellungsdienste (WMS).

FFH-Mähwiese

In diesem Lebensraumtyp sind artenreiche, wenig gedüngte, extensiv (ein- bis zweimähdig) bewirtschaftete Mähwiesen im Flach- und Hügelland zusammengefasst. Dies schließt sowohl trockene (z.B. Salbei-Glatthaferwiese) als auch frisch-feuchte Mähwiesen ein. Im Gegensatz zum Intensivgrünland sind diese Wiesen blütenreich. Der erste Heuschnitt erfolgt nicht vor der Hauptblütezeit der Gräser. Die Schwerpunktvorkommen dieses Wiesentyps befinden sich bei europaweiter Betrachtung in Südwestdeutschland. Seit 01.03.2022 gehören die FFH-Mähwiesen auch zu den geschützten Biotopen.

Daily time series of spatially enhanced relative humidity for Europe at 30 arc seconds resolution (2000 - 2021) derived from ERA5-Land data

Overview: ERA5-Land is a reanalysis dataset providing a consistent view of the evolution of land variables over several decades at an enhanced resolution compared to ERA5. ERA5-Land has been produced by replaying the land component of the ECMWF ERA5 climate reanalysis. Reanalysis combines model data with observations from across the world into a globally complete and consistent dataset using the laws of physics. Reanalysis produces data that goes several decades back in time, providing an accurate description of the climate of the past. Processing steps: The original hourly ERA5-Land air temperature 2 m above ground and dewpoint temperature 2 m data has been spatially enhanced from 0.1 degree to 30 arc seconds (approx. 1000 m) spatial resolution by image fusion with CHELSA data (V1.2) (https://chelsa-climate.org/). For each day we used the corresponding monthly long-term average of CHELSA. The aim was to use the fine spatial detail of CHELSA and at the same time preserve the general regional pattern and fine temporal detail of ERA5-Land. The steps included aggregation and enhancement, specifically: 1. spatially aggregate CHELSA to the resolution of ERA5-Land 2. calculate difference of ERA5-Land - aggregated CHELSA 3. interpolate differences with a Gaussian filter to 30 arc seconds. 4. add the interpolated differences to CHELSA Subsequently, the temperature time series have been aggregated on a daily basis. From these, daily relative humidity has been calculated for the time period 01/2000 - 07/2021. Relative humidity (rh2m) has been calculated from air temperature 2 m above ground (Ta) and dewpoint temperature 2 m above ground (Td) using the formula for saturated water pressure from Wright (1997): maximum water pressure = 611.21 * exp(17.502 * Ta / (240.97 + Ta)) actual water pressure = 611.21 * exp(17.502 * Td / (240.97 + Td)) relative humidity = actual water pressure / maximum water pressure Data provided is the daily averages of relative humidity. This set provides data for the years 2000 - 2004. For other time periods, please see further linked data sets. Resultant values have been converted to represent percent * 10, thus covering a theoretical range of [0, 1000]. File naming scheme (YYYY = year; MM = month; DD = day): ERA5_land_rh2m_avg_daily_YYYYMMDD.tif Projection + EPSG code: Latitude-Longitude/WGS84 (EPSG: 4326) Spatial extent: north: 82:00:30N south: 18N west: 32:00:30W east: 70E Spatial resolution: 30 arc seconds (approx. 1000 m) Temporal resolution: Daily Pixel values: Percent * 10 (scaled to Integer; example: value 738 = 73.8 %) Software used: GDAL 3.2.2 and GRASS GIS 8.0.0 Original ERA5-Land dataset license: https://apps.ecmwf.int/datasets/licences/copernicus/ CHELSA climatologies (V1.2): Data used: Karger D.N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R.W., Zimmermann, N.E, Linder, H.P., Kessler, M. (2018): Data from: Climatologies at high resolution for the earth's land surface areas. Dryad digital repository. http://dx.doi.org/doi:10.5061/dryad.kd1d4 Original peer-reviewed publication: Karger, D.N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R.W., Zimmermann, N.E., Linder, P., Kessler, M. (2017): Climatologies at high resolution for the Earth land surface areas. Scientific Data. 4 170122. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122 Processed by: mundialis GmbH & Co. KG, Germany (https://www.mundialis.de/) Reference: Wright, J.M. (1997): Federal meteorological handbook no. 3 (FCM-H3-1997). Office of Federal Coordinator for Meteorological Services and Supporting Research. Washington, DC Acknowledgements: This study was partially funded by EU grant 874850 MOOD. The contents of this publication are the sole responsibility of the authors and don't necessarily reflect the views of the European Commission.

Nachwachsende Rohstoffe

Der Aufgabenschwerpunkt "Nachwachsende Rohstoffe" umfasst die Erarbeitung von Empfehlungen zur Rohstoffbereitstellung für die Energiegewinnung und technische Produktherstellung (z.B. Dämmstoffe, Biokraftstoff, Biogas) sowie die Umsetzung und Begleitung der Forschungsförderung. Zu den nachwachsenden Rohstoffe gehören z.B. schnellwachsende Hölzer, Chinaschilf, Getreide, Roggen, Hanf, Faserpflanzen, Energiepflanzen, Winterraps, halm- und holzartige Biomasse. Unter dem Begriff nachwachsende Rohstoffe werden Produkte pflanzlicher und tierischer Herkunft zusammengefasst, die im Nicht-Nahrungs- und Nicht-Futtermittelsektor verwertet werden. Nachwachsende Rohstoffe umfassen - Nebenprodukte der Land- und Forstwirtschaft (z. B. Stroh, Holz aus Waldpflege, Biomasse aus der Landschaftspflege), - Pflanzen aus dem landwirtschaftlichen Anbau (z. B. öl- und stärkehaltige Pflanzen, ein- und mehrjährige Gräser, Faserpflanzen, Heil-, Gewürz- und Aromapflanzen) sowie - unbehandelte Abfallstoffe der Biomasseverarbeitung (Bau- und Industrierestholz, Hobel- und Sägespäne etc.). Zunehmende Bedeutung erlangen sie vor allem vor dem Hintergrund des steigenden Energiebedarfs, der Endlichkeit fossiler Rohstoffe und der CO2-Anreicherung der Atmosphäre.

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