The importance of nutrient supply from the sub-soil for crop growth is not well understood and may vary depending on bio-pores, nutrient turnover rates and the crop specific root systems. Simulation modelling provides a means to consider the complexity of the processes involved to describe the nutrient dynamics of the plant-soil system in an integrated way. However, approaches that describe the dynamics of phosphorus and potassium in combination with soil water, soil carbon and nitrogen and specifically consider the sub-soil and the bio-pores herein are scarce. Accordingly, the main objective of SP 10 is to develop a field-scale cropping system model which describes nutrient (emphasis in the 1st phase of the project is on phosphorus) mobilization and nutrient fluxes from the sub-soil to the crops considering soil nutrient pools, the bio-pore system and the crop nutrient demand. A two step approach is followed in which results from controlled experiments on soil cores will be used to develop detailed process models of root development and nutrient acquisition. These are the basis for deriving simplified algorithms to be used in a cropping system model for the field scale. The latter model will be applied to assess, after thorough validation with data from long-term experiments, the contribution of nutrients from the sub-soil and bio-pores to the growth of different crops. The sub-project combines modelling activities with experimental measurements and has a strong integrating role within the collaborative project.
This dataset presents salinity-normalized dissolved major element (Ca, Mg, K, Sr, Li) concentrations in the western Atlantic Ocean and the Arctic Ocean. Atlantic samples were collected along the western meridional GEOTRACES section GA02 comprised of cruises JR057 (Punta Arenas (Chile) 02-03-2011 to Las Palmas (Spain) 06-04-2011 ), PE321 (Bermuda 11-06-2010 to Fortaleza (Brazil) 08-07-2010), PE319 (Scrabster 28-04-2010 to Bermuda 25-05-2010), and PE358 (Reykjavik (Iceland) 29-07-2012 to Texel (Netherlands) 19-08-2012). Samples for dissolved major ions were sub-sampled from trace metal sample collection stored at the Royal Netherlands Institute for Sea Research (NIOZ). Samples for the Arctic Ocean were collected on BODC cruise JR271 (Immingham 01-06-2012 to Reykjavik 02-07-2012). Samples were analysed for Na, Ca, Mg, K, Li and Sr using a Varian-720 ES ICP-OES. Samples were diluted by a factor of 78-82 in 0.12 M HCl to the same final salinity. Multiple spectral lines were selected for each element, and samples were corrected for instrumental drift by sample-standard bracketing with IAPSO P157 diluted to the same final salinity. Calibration was performed on 7 dilutions of IAPSO P157. Element-to-sodium ratios were calculated for all combinations of spectral lines. Assuming a constant Na-to-salinity (PSU)=35 ratio, the element/Na ratios were multiplied by 0.46847 µmol kg-1 to obtain the salinity (PSU)-normalized element concentration, and by the ratio of practical to absolute salinity (TEOS-10). The TEOS-10 absolute salinities were calculated from EOS-80 values using the Gibb's Oceanographic Toolbox using the R package 'gsw' (v 1.1-1).
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um dem rechtlichen Rahmen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systemen auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderung erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der dafür nötigen Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Die FeatureClass enthält die aktuellen Konzentrationen ausgewählter Grundwassergüteparameter für die Grundwassermessstellen der Messprogramme Wasserrahmenrichtlinie-Güte und Grundwassergüte. Sie dient der Darstellung der Gütedaten im Rahmen des Grundwasserberichts Niedersachsen. Die Darstellung erfolgt in separaten Layern für die einzelnen Güteparameter. Durch Klick auf eine Messstelle können weitere Informationen zum Parameter bzw. zur Messstelle abgerufen werden:- Parameterdatenblatt – Datenblatt mit tabellarischer Darstellung der Jahresmittelwerte und Zeitreihe der Konzentrationsentwicklung.- Messstellenbericht - Aktuellste Konzentrationen der an der Messstelle bestimmten Güteparameter.- Messstellenprofil – Informationen zum Ausbau der Messstelle. Die FeatureClass enthält die aktuellen Konzentrationen ausgewählter Grundwassergüteparameter für die Grundwassermessstellen der Messprogramme Wasserrahmenrichtlinie-Güte und Grundwassergüte. Sie dient der Darstellung der Gütedaten im Rahmen des Grundwasserberichts Niedersachsen. Die Daten werden in separaten Layern für die einzelnen Güteparameter angezeigt. Im Einzelnen sind die folgenden Layer enthalten: Gwb_Al - Aluminium, Gwb_NH4 - Ammonium, Gwb_AOX - AOX, Gwb_As - Arsen, Gwb_Pb - Blei, Gwb_KS8.2 - Basenkapazität pH 8,2, Gwb_B - Bor, Gwb_Ca - Calcium, Gwb_Cd - Cadmium, Gwb_Cr - Chrom, Gwb_Cl - Chlorid, Gwb_CN - Cyanid, Gwb_DOC – Gelöster organischer Kohlenstoff (DOC), Gwb_Fe - Eisen, Gwb_F - Fluorid, Gwb_K - Kalium, Gwb_Cu - Kupfer, Gwb_LHKW - LHKW, Gwb_LF - elektrische Leitfähigkeit, Gwb_Mg - Magnesium, Gwb_Mn - Mangan, Gwb_Na -Natrium, Gwb_Ni - Nickel, Gwb_NO3 - Nitrat, Gwb_NO2 - Nitrit, Gwb_PO4 - Ortho-Phosphat, Gwb_PSM - Pflanzenschutzmittel (PSM), Gwb_pH - pH-Wert, Gwb_Hg - Quecksilber, Gwb_SAK254 -SAK 254 / UV-Adsorption, Gwb_SAK436 - SAK 436 / Adsorption von sichtbarem Licht, Gwb_O2 - Sauerstoff, Gwb_Si - Silicium, Gwb_SO4 - Sulfat, Gwb_KS43 - Säurekapazität pH 4,3, Gwb_Zn - Zink.
Die BGR führte eine flächenhafte Befliegung im Raum der Hadelner Marsch in Zusammenarbeit mit dem GGA-Institut (heute LIAG) sowie den Wasserversorgungsverbänden Land Hadeln und Wingst durch. Das Messgebiet Hadelner Marsch (2004) wird durch die Elbe im Norden und in etwa durch die Ortschaften Bederkesa und Lamstedt im Süden begrenzt. Die Gebietsgröße beträgt etwa 700 km² und 20 Messflüge mit einer Gesamtprofillänge von 2970 km (75.822 Messpunkte) wurden zur Abdeckung des gesamten Messgebiets benötigt. Der Sollabstand der 117 OSO-WNW-Messprofile beträgt 250 m, der Sollabstand der 13 NNO-SSW-Kontrollprofile beträgt 2000 m. Die ASCII-Datendatei beinhaltet die Rohdaten sowie die prozessierten HRD-Daten.
Die BGR führte eine flächenhafte Befliegung im Raum Schleiz-Greiz (Thüringen) im Rahmen des BMBF-Verbundprojektes DESMEX durch. Es handelt sich hierbei um eine Vorerkundung mit dem geophysikalischen Standardmesssystem der BGR. Das Messgebiet liegt zwischen Gera und Plauen am Rande des Thüringischen Schiefergebirges an der Grenze zu und teilweise in Sachsen. Die Gebietsgröße beträgt etwa 445 km². 10 Messflüge mit einer Gesamtprofillänge von 1591 km (37.544 Messpunkte) wurden zur Abdeckung des gesamten Messgebiets benötigt. Der Sollabstand der 124 NW-SO-Messprofile beträgt 300 m, der Sollabstand der 8 NO-SW-Kontrollprofile beträgt 2000 m. Die ASCII-Datendatei beinhaltet die Rohdaten sowie die prozessierten HRD-Daten.
Die BGR führte in 2013–2016 das Forschungsprojekt "ErzExploration Erzgebirge E³" gemeinsam mit dem Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcentechnologie (HIF) am Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) und der Technische Universität Bergakademie Freiberg (TUBAF) zur Erkundung von metallischen Rohstoffen in der Umgebung der Stadt Geyer im Erzgebirge durch. Die Gebietsgröße beträgt etwa 135 km² und 16 Messflüge mit einer Gesamtprofillänge von 1654 km (42.217 Messpunkte) wurden zur Abdeckung des gesamten Messgebiets benötigt. Der Sollabstand der 189 NW-SO-Messprofile beträgt 100 m, der Sollabstand der 14 NO-SW-Kontrollprofile beträgt 500 m. Die ASCII-Datendatei beinhaltet die Rohdaten sowie die prozessierten HRD-Daten.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 583 |
| Kommune | 34 |
| Land | 2986 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 95 |
| Zivilgesellschaft | 36 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 25 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 478 |
| Kartendienst | 1 |
| Messwerte | 2981 |
| Strukturierter Datensatz | 63 |
| Text | 43 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 86 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 158 |
| offen | 3424 |
| unbekannt | 36 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 3482 |
| Englisch | 174 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2178 |
| Bild | 3 |
| Datei | 72 |
| Dokument | 774 |
| Keine | 445 |
| Webdienst | 733 |
| Webseite | 3098 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 3091 |
| Lebewesen & Lebensräume | 2618 |
| Luft | 2378 |
| Mensch & Umwelt | 3618 |
| Wasser | 3191 |
| Weitere | 3569 |