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Ziel dieses Projekts ist es, die Forschung im Bereich der wechselseitigen Beziehung zwischen biologischer Evolution und Landschaftsevolution maßgeblich voranzutreiben. Arbeitsgebiete sind aride bis hyperaride Systeme, in denen sowohl biologische Aktivität als auch Erdoberflächenprozesse vorwiegend und sehr stark durch die Verfügbarkeit von Wasser limitiert sind. In diesem Projekt sollen die Schlüsselmerkmale biologischer Aktivität in extrem wasserlimitierten Habitaten der Erde identifiziert und Erdoberflächenprozesse, die unter nahezu wasserfreien Bedingungen ablaufen, charakterisiert werden. Die Bestimmung kritischer Schwellenwerte der Umweltbedingungen, die eine biologische Kolonisation und/oder Landschaftstransformationen erlauben, stellt ein wesentliches Ziel dar. Das zeitliche und räumliche Muster biologischer Kolonisation und Isolation wird zusammen mit der Chronologie der Landschaftsentwicklung in Bezug zur auschlaggebenden gemeinsamen Triebkraft, dem (Paleo-) Klima, untersucht. Diese Ziele sollen durch: (i) paleoklimatische Rekonstruktion und Observation des gegenwärtigen Klimas, zur Entwicklung geeigneter Klimamodelle, (ii) Erfassung der biogeographischen Migrationsgeschichte, Phylogenie (Pflanzen, Insekten, Protisten und Bakterien) und deren molekularer Datierung und (iii) räumliche Erfassung, Prozesscharakterisierung und Datierung von (fossilen) Landschaftselementen (Entwässerungssysteme, Hänge, fluviale und aeolische Sedimente, Böden), angegangen werden. Die Datierung geologischer Archive (i & iii) erfordert eine innovative (Weiter-) Entwicklung isotopengeologischer Methoden, welche entsprechend durchgeführt werden sollen.Es werden u.a. wesentliche Beiträge zu den sich entwickelnden Konzepten des evolutionären Timelags (Guerreo et al. 2013, PNAS 110, 11469-11474), des Einflusses geographischer Barrieren auf klimabedingte Speziesmigration (Burrows et al. 2014, Nature 507, 492-495), der Biogeomorphologie (Corenbilt et al. 2011, Earth Sci. Rev. 106, 307-331), sowie der Entwicklung neuer Methoden zur Datierung und Prozesscharakterisierung von Erdoberflächenprozessen und biologischer Evolution erwartet.
Das Projekt 'Bäume als Indikatoren für die urbane Wärmeinsel (BIWi)' ist eine Vorstudie, in der an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten Berlins, der Stadt Deutschlands mit dem größten innerstädtischen Wärmeinseleffekt (urban heat island, UHI), mittels dendroklimatologischer Methoden Chronologien zu verschiedenen Jahrringparametern (Jahrringbreite JRB, Weiserjahrkataloge, holzanatomische Merkmale) erzeugt und analysiert werden. Das Ziel ist es zu untersuchen, mit welcher Güte und Sicherheit welche Wuchsmerkmale auf Einflüsse des UHI-Effektes zurückzuführen sind. Ausgehend von in Dendroklimatologie und Zeitreihenanalytik anerkannten und häufig erfolgreich angewandten Methoden zur Messtechnik, Datenaufbereitung und Datenanalyse soll ein Methodenverbund aus Korrelations-, Regressions-, Hauptkomponenten- und Extremjahranalysen für urbane Räume entwickelt werden, um an verschiedenen Standorten die Wachstumsfaktoren für die im Mittel herrschenden Klimabedingungen, wie auch für extreme Wetterlagen (Trocken- oder Hitzeperioden, Smoglagen) zu bestimmen und zu hierarchisieren. Dazu werden an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten an insgesamt ca. 150 Bäumen Chronologien zur Jahrringbreite wie auch Kataloge zu extremen Wuchsreaktionen und holzanatomischen Merkmalen (Frostringe, Dichteschwankungen, u.a.) generiert. Im Vergleich mit Standorten aus dem Berliner Umland werden die Effekte der UHI abschließend von den allgemeinen klimatischen Wachstumsfaktoren getrennt. Insbesondere für diesen Teilschritt ist neben der Analyse spezifischer Stadtbaumarten (Platane, Ahorn, Winterlinde oder ähnlichen) auch die von sogenannten waldbildenden Baumarten wie etwa Eiche, Buche oder Kiefer in der Stadt von Bedeutung, um die gefundenen Stadt-Umland-Diversitäten nicht durch artspezifische Unterschiede zu verwischen. Die in der Vorstudie gewonnenen Ergebnisse werden im Rahmen zweier Masterarbeiten ausgewertet und interpretiert und überdies in einem international anerkannten Fachjournal veröffentlicht. Bisher vorliegende Studien setzen die Dendroklimatologie erfolgreich ein, um das Wachstum urbaner Bäume zu analysieren. Die Innovation des Projektes BIWi beruht auf der erstmaligen Nutzung der Bäume und der dendroklimatologischen Techniken für die Analyse stadtklimatologischer Fragestellungen, insbesondere der räumlichen und zeitlichen Entwicklung der UHI. Im Erfolgsfalle dient diese Vorstudie dazu, in einem größer angelegten Folgeprojekt das übergeordnete Ziel zu verfolgen, ein Verfahren zur Untersuchung der räumlichen Verbreitung und raumzeitlichen Entwicklung von UHIs mit Hilfe dendroökologischer Datensätze zu entwickeln. Perspektivisch kann so dazu beizutragen werden retrospektiv und projektiv Aussagen zur Entwicklung von UHIs vor dem Hintergrund sich ändernder klimatischer, demographischer und städteplanerischer Entwicklungen zu treffen.
Seit 2003 wird am Institut für Meteorologie und Geophysik in Verbindung mit dem Analysesystem VERA (Vienna Enhanced Resolution Analysis) ein operationelles Modellvergleichssystem mit mehreren namhaften Wettervorhersagemodellen betrieben (ALADIN, ECMWF, LME). Im Rahmen des internationalen Projekts MAP D-PHASE (2007) wurde das System an eine Neuversion von VERA, VERAXX, angepasst, und um einige Modelle (COSMO, MM5, GEM-LAM) erweitert. Diese Erneuerung erlaubt, die räumliche Auflösung (bis zu 2km) und den geographischen Ausschnitt flexibel zu wählen, und so auf skalenabhängige Phänomene besser einzugehen. Im Rahmen von VERITA soll eine Reihe von hochauflösenden Modellen mit Hilfe der aktuellsten Verifikationsmethoden ausgewertet und verglichen werden. Besonders Methoden, die sich mit der spektralen Dekomposition von Modellfeldern, der getrennten Behandlung einzelner Skalen und der Bestimmung und Fortpflanzung (in Modellketten) von Phasenfehlen befassen, sollen entwickelt, getestet und eingesetzt werden. Im Zuge dieser Arbeiten, sollen aber auch Fragen bezüglich der Anwendbarkeit von VERA für Verifikationszwecke, einerseits im Vergleich mit alternativen Analysemethoden, und andererseits im Vergleich mit Beobachtungsdaten meteorologischer Stationen, beantwortet werden. Festzustellen ist z.B., ob, und ab welcher räumlichen Skala, bei welcher Stationsdichte und bei welcher Modellauflösung Analyse und (räumlich unregelmäßige) Beobachtungsdaten äquivalent einsetzbar wären. Die Datengrundlage des Projekts, hochauflösende Prognosemodelle und ein dichtes Netz an Beobachtungen, stammt von zwei internationalen Projekten, and denen das IMGW beteiligt ist: Im Rahmen von COPS (Convective and Orographically-induced Precipitation Study) wurde von Juni bis August 2007 eine Messkampagne im Gebiet Vogesen, Rheintal, Schwarzwald und Schwäbischer Alb durchgeführt. Ziel des Projekts ist ein erweitertes Verständnis von Konvektionsprozessen in der Atmosphäre. Dieses ist nötig, um die Niederschlagsvorhersagen der gängigen, feinmaschigen Lokalmodelle zu verbessern, sowie deren Fehler und Schwachstellen ausfindig zu machen. In zeitlicher Übereinstimmung mit COPS fand die Demonstrationsphase des Forecast Demonstration Projects (FDP) MAP D-PHASE (Demonstration of Probabilistic Hydrological and Atmospheric Simulation of flood Events in the Alpine region) von Juni bis November 2007 statt. In der Demonstrationsphase wurde eine durchgehende Vorhersagekette, vom Modellentwickler bis zum Anwender, für Starkniederschlags- und Überflutungsereignisse betrieben. Die Modellprognosen, die von verschiedensten Institutionen für diesen Zeitraum und für den Alpenraum gerechnet wurden, stehen den Projektpartnern ebenso für weitere wissenschaftliche Anwendungen zur Verfügung, wie die Messergebnisse aus der COPS-Region. Um die Datendichte im gesamten Alpenraum zu erhöhen, wurden zudem bei sämtlichen nationalen Wetterdiensten im Einflussbereich der Alpen zusätzliche Daten angefordert.
Dieser Datensatz enthält Daten und Standorte von genehmigungspflichtigen Windkraftanlagen in Schleswig-Holstein. Im Landesportal sind weitere Informationen zum Thema [Windenergie](https://www.schleswig-holstein.de/DE/landesregierung/themen/energie/windenergie/windenergie_node.html) zu finden. ## Hinweise zur Veröffentlichung der Winddaten Schleswig-Holstein Die Winddaten werden mindestens halbjährlich aktualisiert. Grundlage der Darstellung sind die Daten, die im Rahmen des erforderlichen Genehmigungsverfahrens auf der Grundlage des Bundesimmissionsschutzgesetzes dem Landesamt für Umwelt des Landes Schleswig-Holstein vorzulegen sind. Die Tabelle führt Anlagen und deren mögliche Leistungen auf und unterscheidet dabei zwischen drei Status - bereits in Betrieb - bereits genehmigt aber noch nicht in Betrieb genommen - noch im Genehmigungsverfahren Es wird darauf hingewiesen, dass die Anlagenanzahl Abweichungen zu weiteren, insbesondere bundesweiten Erhebungen, aufweisen kann. ## Aufbau der Datei Folgende Spalten sind enthalten: - `Kreis` - Name des Kreises, auf dessen Gebiet sich die Anlage befindet - `Gemeinde` - Name der Gemeinde, auf deren Gebiet sich die Anlage befindet - `Typ` - Bezeichnung des Anlagentyps - `Hersteller` - Herstellerfirma - `Nabenhöhe` - Nabenhöhe in Metern – Dezimaltrenner ist Komma - `Rotordurchmesser` - Rotordurchmesser in Metern - Dezimaltrenner ist Komma - `Schallleistungspegel` - keine Gewähr für die Richtigkeit der Daten, es handelt sich um genehmigte Werte, Feld enthält neben der Zahl auch den Einheitentext - `Leistung` - Leistungsangabe der Anlage (Dezimaltrennzeichen ist Punkt) - `Leistungsbezug` – Einheit und Einheitenbezug zur Leistungszahl - `Ostwert` - Ostwert bzw. Rechtswert der geographischen Position - `Nordwert` - Nordwert bzw. Hochwert der geographischen Position - `Genehmigungsdatum` – Datum der Genehmigung - `Inbetriebnahme` - Datum der Inbetriebnahme - `Status` - Status der Angabe. Hier sind folgende Werte möglich: `in Betrieb`, `vor Inbetriebnahme`, `im Gen.Verf.` = im Genehmigungsverfahren - `BST_Nr` - Identifizierungsangabe - `Anl_Nr` – Identifizierungsangabe - `AKTENZEICHEN` – Identifizierungsangabe - `Datendatum` - im Format `TT.MM.JJJJ` - `Datenquelle` Als Koordinatenbezugssystem (KBS bzw. CRS) wird EPSG:25832 verwendet. ## Attribute - `KREIS` – Name des Kreises, auf dessen Gebiet sich die Anlage befindet (mögliche Werte: `Dithmarschen`, `Kiel`, `Lübeck`, `Nordfriesland`, `Hzgt.Lauenburg`, `Ostholstein`, `Plön`, `Pinneberg`, `Rendsburg-Eckernförde`, `Segeberg`, `Schleswig-Flensburg`, `Steinburg`, `Stormarn`) - `GEMEINDE` – Name der Gemeinde, auf deren Gebiet sich die Anlage befindet - `TYP` – Bezeichnung des Anlagentyps - `HERSTELLER` – Herstellerfirma - `NABENHOEHE` – Nabenhöhe in Metern - `ROTORDURCHMESSER` – Rotordurchmesser in Metern - `SCHALLLEISTUNGSPEGEL` – keine Gewähr für die Richtigkeit der Daten, es handelt sich um genehmigte Werte, Feld enthält neben der Zahl auch den Einheitentext - `LEISTUNG` – Leistungsangabe der Anlage - `LEISTUNGSBEZUG` – Einheit und Einheitenbezug zur Leistungszahl - `OSTWERT_32` – Ostwert bzw. Rechtswert der geographischen Position (mit Zonenkennung) - `OSTWERT` – Ostwert bzw. Rechtswert der geographischen Position - `NORDWERT` – Nordwert bzw. Hochwert der geographischen Position - `GEMARKUNG` – Nummer und Name der Gemarkung, auf deren Gebiet sich die Anlage befindet - `FLUR` – Nummer der Flur, auf deren Gebiet sich die Anlage befindet. Wenn eine Anlage auf der Grenze zwischen zwei Flurstücken liegt, erfolgt die Angabe in der Form '3, 5'. Liegt die Anlage auf der Grenze der Flur, dann sind die Einträge wie folgt: Flur = '1 (4)' und Flurstück = '10 (8)'. Das bedeutet dann, die Anlage liegt auf dem Flurstück 10 der Flur 1 und auf dem Flurstück 8 der Flur 4. - `FLURSTUECK` – Nummer des Flurstücks, auf deren Gebiet sich die Anlage befindet - `GENEHMIGT_AM` – Datum der Genehmigung, Format %d.%m.%Y - `INBETRIEBNAHME` – Datum der Inbetriebnahme, Format %d.%m.%Y - `STATUS` – Status der Angabe. Hier sind folgende Werte möglich: in Betrieb, vor Inbetriebnahme, im Gen.Verf. = im Genehmigungsverfahren (mögliche Werte: `im Gen.Verf.`, `in Betrieb`, `vor Inbetriebnahme`) - `BST_NR` – Identifizierungsangabe der Anlage - `ANL_NR` – Identifizierungsangabe der Anlage - `AKTENZEICHEN` – Aktenzeichen - `DATENDATUM` – Datendatum, Format %d.%m.%Y - `DATENQUELLE` – Datenquelle Die Felder `BST_NR` und `ANL_NR` bilden zusammen einen eindeutigen Identifikator. [Link zur detaillierten Schema-Beschreibung](https://schema.odi.schleswig-holstein.de/schemas/8569)
Die Schäden in Folge von Extremereignissen können sich durch die Kombination einzelner Ereignistypen (engl.: Compound Events) signifikant erhöhen. Im Küstenraum betrifft dies die Überlagerung von Sturmfluten (als Kombination extremer Wasserstände und Windwellen), extremen Niederschlägen und hohen Binnenabflüssen. Bisher werden bei Schadensabschätzungen und Risikobewertungen überwiegend einzelne Komponenten solcher Extremereignisse betrachtet, während die Risiken durch die Kombination mehrerer unabhängiger oder verknüpfter Extremereignisse vernachlässigt werden. Dies führt zu einer Unterschätzung der tatsächlichen Bedrohung und der damit verbundenen möglichen Schäden. Für die Zukunft wird erwartet, dass sich die Häufigkeiten und Intensitäten solcher Extremereignisse verstärken. Die Abschätzung der resultierenden Vulnerabilität von Küstengebieten wird dabei zusätzlich durch simultane Veränderungen der räumlichen Bevölkerungsverteilung und Bevölkerungsstruktur erschwert. Für die Entwicklung optimaler Anpassungsstrategien ist daher ein ganzheitlicher Ansatz zur Bestimmung des Überflutungsrisikos notwendig, der unterschiedliche Extremereignistypen, deren Kombination und mögliche Änderungen der physikalischen und sozioökonomischen Rahmenbedingungen berücksichtigt.SEASCApe II baut auf dem derzeit laufenden Projekt SEASCApe Baltic auf und adressiert die zuvor genannten Einschränkungen und ermöglicht eine robustere Abschätzung des tatsächlichen Überflutungsrisikos unter der Berücksichtigung verschiedener Szenarien und einhergehender Unsicherheiten auf kurzen und langen Zeithorizonten. SEASCApe II beinhaltet interdisziplinäre Zusammenarbeit und besteht aus drei Arbeitspaketen, die zusammen eine ganzheitliche Bewertung des Hochwasserrisikos und möglicher Anpassungsmaßnahmen vornehmen. Im ersten Arbeitspaket werden mit Hilfe multivariater Statistiken und hydrodynamischer Modelle eine Vielzahl möglicher Extremereignisse und ihrer Kombination entlang der westlichen Ostseeküste simuliert. Arbeitspaket 2 nutzt die resultierenden Wasserstandsganglinien für eine Gefährdungs- und Vulnerabilitätsanalyse der aktuellen und der zukünftigen Küstenbevölkerung für zwei Fallstudien. Des Weiteren wird die Umsetzbarkeit und Zweckmäßigkeit möglicher Anpassungsoptionen bewertet, die auf die Reduktion der Auswirkungen entsprechender Hochwasserereignisse abzielen. Im dritten Arbeitspaket wird untersucht, ob es einen optimalen Zeitpunkt zur Umsetzung bestimmter Anpassungsmaßnahmen gibt, der die Investitionssummen minimiert und Entscheidungsträgern Flexibilität bei der Wahl von Anpassungsstrategien unter sich ändernden Rahmenbedingungen ermöglicht. Dabei werden neben passiven Küstenschutzmaßnahmen auch Anpassung oder Rückzug aus überflutungsgefährdeten Gebieten berücksichtigt. Die Erkenntnisse über die Kombination von Extremereignissen und der Effizienz von Anpassungsmaßnahmen dienen zuständigen Behörden als erweiterte Grundlage zur Entwicklung robuster Anpassungsstrategien.
Rauschkorrelationen (Noise correlations) haben die Seismologie revolutioniert, indem sie es ermöglichen, die gewaltigen Datenmengen an kontinuierlich aufgezeichnetem seismischem Hintergrundrauschen zu verwenden. Letztendlich erlauben sie es, mit diesem Rauschen Seismologie ohne Erdbeben zu betreiben. Die dadurch ermöglichten hochaufgelösten tomographischen Bilder dienen besserer Hypozentrumsbestimmung, besserer Vorhersage maximaler Bodenbeschleunigungen und einem tieferen Verständnis tektonischer Prozesse in der Erdkruste. All dies hat wichtige Folgen für die seismische Risikoabschätzung.Rauschkorrelationen wurden ebenfalls verwendet, um geologische Gefahrenobjekte wie instabile Hänge, Vulkane und Störungszonen auf zeitliche Veränderungen hin zu überwachen. Die meisten Anwendungen haben sich dafür bisher auf die Vertikalkomponente beschränkt, aber zunehmend gewinnt auch die Nutzung der Horizontalkomponenten an Interesse.Mit den Fortschritten und der zunehmenden Anwendung der Methode werden ihre Beschränkungen deutlicher. Ein Problem der Rauschkorrelation ist, dass die resultierende 'Greensche Funktion' nicht nur Information über das von der Welle durchlaufene Medium, sondern auch über die Rauschquellen enthält. Um die Rauschkorrelationsmethode zu verbessern, ist es folglich notwendig, ein hinreichendes Verständnis der Quellen und ihres Verhaltens zu erlangen.Die Quellen der Vertikalbewegung und damit der mikroseismischen Rayleighwellen ist weitgehend erforscht, wohingegen die Quellen der Horizontalbewegung durch Lovewellen weitgehend unbekannt sind. Dieser Antrag zielt darauf ab, Lovewellen im seismischen Hintergrundrauschen und damit auch ihren Beitrag zur Rauschkorrelationsmethode zu charakterisieren und zu verstehen. Dazu wird an grundlegenden Fragen bearbeitet:- Wie werden mikroseismische Lovewellen erzeugt?- Wo werden sie erzeugt? Gibt es geograpische Unterschiede im Vergleich zu den Herkunftsregionen von Rayleighwellen?- Wie sehr tragen Lovewellen zur Energie des mikroseismischen Rauschens bei? Wie hängt dieser Anteil von der Frequenz ab?- Wann werden die stärksten Lovewellen erzeugt? Ändert sich ihr Frequenzgehalt mit der Zeit?Die bisherigen Nutzungen der Rauschkorrelationen sind alle in irgendeiner Weise von den räumlichen und zeitlichen Eigenschaften der Rauschquellen beeinflusst. Ein besseres Verständnis mikroseismischer Lovequellen wird daher den Anwendern der Rauschkorrelationsmethode helfen, indem es bessere Modelle der Erdkruste und ein präziseres Überwachen erlaubt. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Ergebnisse der Rauschkorrelationsmethode zu verbessern, indem man die genutzten Rauschquellen versteht. Dazu wird eine datenbasierte Charakterisierung der Lovequellen verbunden mit numerischer Simulation der Erzeugung von Lovewellen.
Durch Original- und Literaturstudien wurde eine Datenbank zur geographischen Verbreitung und Ökologie von mehr als 4000 Pflanzenarten angelegt. Die Areale der Pflanzensippen können durch das EDV-Programm CHOROL miteinander verglichen werden, und dadurch lassen sich charakteristische chorologische Typen herausarbeiten. Erstmalig ist es dadurch auch möglich, exakte Endemitenkarten und Biodiversitätsverteilung in den Neotropen darzustellen. Formal werden das Projekt und seine Ergebnisse in zahlreichen Einzelpublikationen, Kongressbeiträgen und einem Einzelband (G. Fischer/Jena) niedergelegt. Das bereits in Wien begonnene Forschungsprojekt stützt sich auf die größte Verbreitungsdatei neotropischer Pflanzen, die als einzige weltweit auf Grund kontrollierter Originalbelege erstellt wurde. Das Programm Chorol ermöglicht verschiedenartige Analysegänge durchzuführen und kann z.B. Biodiversitätszentren oder Endemismenhäufigkeit aufzeigen. Die demnächst als Monographie publizierten Daten werden auch wichtige Hinweise auf Extinktionen und Schutzwürdigkeit von neotropischen Landschaften haben. Das vorhandene Kartenmaterial ist bereits zur Gänze ausgedruckt und wird derzeit für die endgültige Präsentation bearbeitet.
Das Vorhaben zielt auf die Verbesserung von geodätischen Gletschermassenbilanzen ab. Neben einer Verbesserung der absoluten Genauigkeit wird vor allem auch eine verbesserte Fehlerquantifizierung/-abschätzung angestrebt. Zunächst werden Höhen- und Volumenänderungen aus der Differenzierung von digitalen Geländemodellen unterschiedlicher Zeitpunkte und Quellen bestimmt. Diese werden durch verschieden Verfahren wie Photogrammetrie und SAR Interferometrie (insbesondere der deutschen TanDEM-X Mission) gewonnen. Die derzeitigen Schwierigkeiten der geodätischen Methode resultieren vor allem aus Unsicherheiten der Eindringtiefe des Radarsignals bei trockenem Schnee bzw. gefrorener Schneedecke sowie bei der anschließenden Konvertierung von Volumen- in Massenänderungen, durch die Annahme eines Dichtewertes oder Dichteprofils. Hier soll durch den Einsatz eines gekoppelten Gletschermassenhaushalt- und Firnkompaktionsmodell zusammen mit den Fernerkundungsergebnisse eine entscheidende Verbesserung erzielt werden. Um das Modell und die Untersuchungen zu initialisieren und zu validieren, sollen Felderhebungen durchgeführt werden sowie auf einen sehr umfangreichen Datenbestand des Antragstellers und der tschechischen und argentinischen Kooperationspartner zurückgegriffen werden. Um Effekte und mögliche Fehler durch das Eindringen des x-Band Radarsignals besser quantifizieren zu können, werden Aufnahmen mit Sommer und Wintersituationen untersucht und mit GNSS Referenzdaten aus Geländeerhebungen verifiziert. Ferner werden die Ergebnisse der geodätischen Methode mit dem sogenannten Input-Output Verfahren ('flux gate approach') verglichen, um eine zusätzliche Absicherung der Ergebnisse zu erzielen. Das Projekt wird in enger Kooperation mit tschechischen Wissenschaftlern der Universitäten in Brno und Prag sowie mit Kollegen des Argentinischen Antarktisinstituts durchgeführt. Als Testgebiet wurde James Ross Island, an der nordöstlichen Spitze der Antarktischen Halbinsel, ausgewählt. Auch wenn die Untersuchungsregion in der Antarktis liegt, so sollen primär methodische Entwicklungen durchgeführt werden, die auf andere Standorte übertragbar sind. Der vorgeschlagene Standort bietet aufgrund der vorhanden Datenlage und Vorarbeiten sowie der internationalen Kooperation und logistischen Möglichkeiten ideale Voraussetzungen, die zu keinen nennenswerten Mehrkosten gegenüber anderen Standorten mit vergleichbaren Gletschergrößen führen. Zudem zeigen Vorarbeiten, dass die beobachteten Höhenänderungen der Gletscher auf einem kleinen Gebiet sehr unterschiedlich sind und daher in einem Gebiet unterschiedliche Magnituden, Richtungen und Mechanismen der Änderungen sowie unterschiedliche meteorologische Bedingungen untersucht werden können. Eine Situation und Konstellation, die an kaum einem anderen Standort derart gut vorliegt.
Boden und Vegetation endemischer Arganbestände in Marokko werden durch Expansion und Intensivierung der Agrarwirtschaft sowie Überweidung zunehmend degradiert. Überschirmte Flächen nehmen ab, unbedeckte Flächenanteile zwischen den Arganien nehmen zu. Infolge verminderter Infiltration steigen Oberflächenabfluss- und Bodenabtragsraten stark an. Auf den degradierten Böden kann sich nur lückenhafter Unterwuchs (Krautige und Gras) und kein Jungwuchs mehr ausbilden. Durch Untersuchungen verschieden stark degradierter Arganbestände werden in diesem Vorhaben Grenzwerte herausgearbeitet, ab denen bodenerodierende Prozesse initiiert werden, sowie solche, ab denen von einer Dynamisierung der Prozesse, insbesondere Rinnen- und Gully-Erosion, auszugehen ist. Dazu werden in drei Testgebieten im Hohen und Anti-Atlas eingezäunte Aufforstungsflächen mit ungeschützten Flächen auf verschiedenen Hangneigungen verglichen. Die Entwicklung der Bestandsdichten wird mit hochauflösenden CORONA-Satellitenbildern aus dem Jahr 1968 und großmaßstäbigen Luftbildern von 2017/18 quantifiziert, welche mit unbemannten Fluggeräten (UAVs) aufgenommen werden. Die Wuchsform der Bäume wird mit Structure from Motion (SfM)-Verfahren (3D-Modelle aus Multikopter-Aufnahmen) dokumentiert und klassifiziert. Untersuchungen zur Korngrößenverteilung, Aggregatstabilität, organischen Bodensubstanz und Bodennährstoffen sollen hypothesengeleitet den - mit steigendem Abstand der Bäume - sinkenden Einfluss der baumüberschirmten Fläche auf die erweiterten Zwischenbaumflächen aufzeigen. Mit Beregnungsversuchen und Infiltrationsmessungen werden Erodibilität und Infiltrationsvermögen der Zwischenbaumflächen in verschiedenen Degradationsstadien untersucht. Der Sedimentaustrag aus linearen Erosionsformen wird durch ein SfM-Monitoring mittels 3D-Modellen quantifiziert. Steinbedeckung und Viehwege lassen sich aus den selbst erstellten Luftbildern ermitteln. Viehzählungen und Interviews mit Schlüsselinformanten ergänzen die Kenntnisse über den Beweidungsdruck durch Schafe und Ziegen auf die Arganbestände. Anhand der Untersuchungen zur Degradation von Bestandsdichten, Zwischenbaum- und baumüberschirmten Flächen können die Arganbestände in mit Werten unterfütterte Stabilitätsklassen unterteilt werden. Die durch das Multi-Methoden-Konzept erarbeiteten Grenzwerte zeigen die Dynamisierung der Bodenerosionsprozesse unter Arganbeständen und belegen, dass bestimmte Erosionsprozesse verschiedenen Degradationszuständen der Fläche sowie unterschiedlichen Bestandsdichten zugeordnet werden können. Dies ist eine notwendige Voraussetzung für die nachhaltige Bewirtschaftung der Arganbestandsflächen.
Die GeoFachdaten BW - Boden (BK50) stellen einen harmonisierten, blattschnittfreien Datensatz zur Landesbodenkunde von Baden-Württemberg dar und sind Teil der „Integrierten Geowissenschaftlichen Landesaufnahme“ (GeoLa) des LGRB. Der Themenbereich Bodenkunde gibt eine Übersicht über die bodenkundlichen Verhältnisse (Bodenkundliche Einheiten und deren Attribute) in Baden-Württemberg. Neben der Verbreitung der vorherrschenden Böden mit Angaben zu Bodengenese, Bodenart, Ausgangsgestein, Relief und Begleitböden beinhaltet der Datensatz physiko-chemische Bodenkennwerte sowie die Bewertung der Bodenfunktionen nach dem Leitfaden "Bewertung von Böden nach ihrer Leistungsfähigkeit" (LUBW, 2010).
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 704 |
| Europa | 6 |
| Global | 1 |
| Kommune | 23 |
| Land | 74 |
| Weitere | 2 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 336 |
| Zivilgesellschaft | 8 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 683 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 8 |
| Text | 15 |
| unbekannt | 45 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 23 |
| Offen | 711 |
| Unbekannt | 20 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 614 |
| Englisch | 317 |
| andere | 1 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
| Bild | 3 |
| Datei | 10 |
| Dokument | 23 |
| Keine | 441 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 298 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 753 |
| Lebewesen und Lebensräume | 704 |
| Luft | 454 |
| Mensch und Umwelt | 754 |
| Wasser | 410 |
| Weitere | 741 |