The CSDL01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;)
Auftragnehmer: G.E.O.S. Ingenieurgesellschaft mbH Im Rahmen dieses Projektes wurde der verfügbare Datenbestand zu Sedimentmengen und Sedimentbeschaffenheit recherchiert, ausgewertet und dokumentiert. Es erfolgten Gewässerbegehungen und die messtechnische Bestimmung von Sedimentmächtigkeiten sowie die Ableitung der entsprechenden Sedimentvolumina an den identifizierten Gewässerschwerpunktbereichen. Ausgewählte Sedimentablagerungen wurden beprobt und hinsichtlich des bodenmechanischen Zustandes und der chemischen Zusammensetzung untersucht. Hier können Sie die Unterlagen des Fachgutachtens "Bestandsaufnahme belasteter Altsedimente in ausgewählten Gewässern Sachsen-Anhalts“ im pdf-Format herunterladen. Zum Lesen der Dateien benötigen Sie den Acrobat Reader. Teil I Sedimenterkundung Teil I - Textteil Bericht Sedimenterkundung pdf-Datei öffnen [ca. 1,1 MB] Teil I - Anlagen Anlage 1 - Übersichtskarte mit allen angefahrenen Punkten pdf-Datei öffnen [ca. 2,8 MB] Anlage 2.1 - Karte Sedimentmächtigkeiten Sachsen-Anhalt pdf-Datei öffnen [ca. 2,8 MB] Anlage 2.2 - Karte Sedimentmächtigkeit Bode pdf-Datei öffnen [ca. 1,7 MB] Anlage 2.3 - Karte Sedimentmächtigkeit Havel pdf-Datei öffnen [ca. 1,9 MB] Anlage 2.4 - Karte Sedimentmächtigkeit Nebenstruktur Saale pdf-Datei öffnen [ca. 2,2 MB] Anlage 2.5 - Karte Sedimentmächtigkeit Schlenze pdf-Datei öffnen [ca. 1,9 MB] Anlage 2.6 - Karte Sedimentmächtigkeit Schwarze Elster pdf-Datei öffnen [ca. 1,8 MB] Anlage 2.7 - Karte Sedimentmächtigkeit Weiße Elster pdf-Datei öffnen [ca. 2,2 MB] Anlage 3.1 - Karte Sedimentvolumen Sachsen-Anhalt pdf-Datei öffnen [ca. 2,9 MB] Anlage 3.2 - Karte Sedimentvolumen Bode pdf-Datei öffnen [ca. 1,7 MB] Anlage 3.3 - Karte Sedimentvolumen Havel pdf-Datei öffnen [ca. 1,9 MB] Anlage 3.4 - Karte Sedimentvolumen Nebenstruktur Saale pdf-Datei öffnen [ca. 2,2 MB] Anlage 3.5 - Karte Sedimentvolumen Schlenze pdf-Datei öffnen [ca. 1,9 MB] Anlage 3.6 - Karte Sedimentvolumen Schwarze Elster pdf-Datei öffnen [ca. 1,8 MB] Anlage 3.7 - Karte Sedimentvolumen Weiße Elster pdf-Datei öffnen [ca. 2,2 MB] Anlage 4 - Tabelle Anfahrten, Sedimentmächtigkeit, -volumen pdf-Datei öffnen [ca. 0,1 MB] Anlage 5.1 - Peilstangensondierung Bode, Schlenze, Weiße Elster, Saale Seitenstrukturen pdf-Datei öffnen [ca. 1,5 MB] Anlage 5.2 - Peilstangensondierung Hauptsaale pdf-Datei öffnen [ca. 0,2 MB] Anlage 5.3 - Peilstangensondierung Havel, Schwarze Elster pdf-Datei öffnen [ca. 0,3 MB] Anlage 6 a - Begehungsprotokolle Weiße Elster pdf-Datei öffnen [ca. 5,2 MB] Anlage 6 b - Begehungsprotokolle Schlenze pdf-Datei öffnen [ca. 2,0 MB] Anlage 6 c - Begehungsprotokolle Wipper pdf-Datei öffnen [ca. 8,8 MB] Anlage 6 d - Begehungsprotokolle Unstrut pdf-Datei öffnen [ca. 2,2 MB] Anlage 6 e - Begehungsprotokolle Mulde pdf-Datei öffnen [ca. 5,7 MB] Anlage 6 f - Begehungsprotokolle Schwarze Elster pdf-Datei öffnen [ca. 5,0 MB] Anlage 6 g - Begehungsprotokolle Havel pdf-Datei öffnen [ca. 9,3 MB] Anlage 6 h - Begehungsprotokolle Laucha pdf-Datei öffnen [ca. 3,3 MB] Anlage 6 i - Begehungsprotokolle Luppe pdf-Datei öffnen [ca. 0,3 MB] Anlage 6 j - Begehungsprotokolle Bode pdf-Datei öffnen [ca. 13,6 MB] Anlage 6 k - Begehungsprotokolle Saale pdf-Datei öffnen [ca. 9,1 MB] Teil II Sedimentuntersuchung Teil II - Textteil Bericht Sedimentuntersuchung pdf-Datei öffnen [ca. 13,2 MB] Teil II - Anlagen Anlage 1 - Übersichtskarte Probenahmestandorte pdf-Datei öffnen [ca. 1,3 MB] Anlage 2.1 - Karte Probenahme Gewässerbereich Halle pdf-Datei öffnen [ca. 0,3 MB] Anlage 2.2 - Karte Probenahme Mühlgraben Holleben pdf-Datei öffnen [ca. 0,3 MB] Anlage 3.1 - Karte Verteilung Zn Bode pdf-Datei öffnen [ca. 0,8 MB] Anlage 3.2 - Karte Verteilung Hg Bode pdf-Datei öffnen [ca. 0,8 MB] Anlage 3.3 - Karte Verteilung Dioxine Bode pdf-Datei öffnen [ca. 0,8 MB] Anlage 3.4 - Karte Verteilung PAK-5 Bode pdf-Datei öffnen [ca. 0,8 MB] Anlage 4 - Probenahmeprotokolle pdf-Datei öffnen [ca. 0,8 MB] Anlage 5 - Laborberichte pdf-Datei öffnen [ca. 17,1 MB] Anlage 6 - Protokolle Partikelmessung pdf-Datei öffnen [ca. 12,9 MB]
The ISCD09 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10756;Feuchtwangen-Heilbronn;10761;Weißenburg;10765;Roth;10771;Kümmersbruck;10777;Gelbelsee;10782;Waldmünchen;10796;Zwiesel;10803;Freiburg;10818;Klippeneck;10827;Meßstetten;10837;Laupheim;10840;Ulm-Mähringen;10850;Harburg;10853;Neuburg/Donau (Flugplatz);10856;Lechfeld;10857;Landsberg (Flugplatz);10860;Ingolstadt (Flugplatz);10863;Weihenstephan-Dürnast;10865;München-Stadt;10872;Gottfrieding;10875;Mühldorf;10945;Leutkirch-Herlazhofen;10954;Altenstadt;10963;Garmisch-Partenkirchen;10970;Bichl;10982;Chieming;)
The ISCD01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;)
The CSDL07 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10454;Wernigerode;10458;Harzgerode;10460;Artern;10466;Halle-Kröllwitz;10471;Leipzig-Holzhausen;10474;Wittenberg;10480;Oschatz;10490;Doberlug-Kirchhain;10495;Hoyerswerda;10519;Bonn-Roleber;10520;Andernach;10526;Marienberg, Bad;10534;Hoherodskopf/Vogelsberg;10537;Neu-Ulrichstein;10540;Eisenach;10542;Hersfeld, Bad;10552;Schmücke;10557;Neuhaus am Rennweg;)
Die Messstelle dient der Überwachung des Oberflächengewässers Havel in Berlin. Der Status der Messstelle ist nicht näher angegeben.
Die als Ausgabe Volkswirtschaft (AV) bezeichneten Topographischen Kartenwerke hatten vorrangig die Zweckbestimmung als Kartengrundlage für die Bereiche Verwaltung, Wissenschaft und Kultur, Ordnung und Sicherheit, Industrie und Landwirtschaft, Verkehr, Planung und Umweltschutz der ehemaligen DDR zu dienen. Sie trugen den Geheimhaltungsgrad -Vertrauliche Dienstsache- bzw. -Nur für den Dienstgebrauch-. Inhaltsebenen der TK50AV sind: Grundriß/Gitternetz-Schwarz, Gewässer-Blau, Relief/Straßenfüllung/Bebauungsflächen-Rotbraun, Waldflächen-Grün.
Der menschengemachte Klimawandel bedroht langfristig die Stabilität der Ökosysteme des Planeten, und damit auch die Stabilität der menschlichen Gesellschaft durch Verknappung von Wasser, Nahrung und Lebensraum. Insbesondere die landwirtschaftliche Nahrungsmittelproduktion blickt einer ungewissen Zukunft entgegen und es besteht erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich geeigneter Klimaschutzstrategien. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Identifizierung von geeigneten Bewirtschaftungsmaßnahmen und betrieblichen Strategien zur Optimierung der Pflanzenproduktion im Sinne des Klimaschutzes. Das Projekt ModOKlim verfolgt dabei vorrangig folgende wissenschaftliche Ziele: (i) die verlässliche Reproduktion von räumlichen und zeitlichen Mustern der Produktivität landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland über die vergangenen 30 Jahre mit Hilfe von Agrarökosystemmodellen, (ii) die deterministische Projektion der Ertragsaussichten und damit verbundener THG-Emissionen landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland, (iii) die Szenarienanalyse mit Hilfe von biophysikalischen und ökonomischen Modellen zur Beurteilung von Erfolgsaussichten von Klimaschutzstrategien in Richtung von profitablen, klimaangepassten und artenreichen Anbausystemen und (iv) die Integration des aktuellsten Stands der Wissenschaft in Bezug auf die probabilistische Projektion von Extremwetterereignissen in die Projektionen der deterministischen Modelle. Ziel des Arbeitspakets 1 ist die Analyse des Auftretens ertragsrelevanter Extremwetter für landwirtschaftliche Kulturen in Vergangenheit und Zukunft. Mit Hilfe eines objekt-orientierten Ansatzes basierend auf Radardaten wird am KIT untersucht, bei welchen Umgebungsbedingungen sich schaden-relevante Hagelstürme bilden und wie sich diese Bedingungen in einem zukünftigen Klima verändern. Durch den objekt-orientierten Ansatz und Verfahren des maschinellen Lernens werden robustere Trendaussagen erwartete im Vergleich zu den bisher verwendeten Methoden.
Heftige Niederschlagsereignisse sind für Schäden in Höhe von Milliarden Euros verantwortlich und verursachen jährlich Hunderte von Verletzten und Todesfällen in Europa und weltweit. Eisgewitter im Winter, Hagel, Eisregen, extreme Regenfälle aus Gewittern im Sommer sowie dadurch verursachtes Hochwasser und Erdrutsche sind die schädlichsten Wetterereignisse auf unserem Kontinent mit schweren ökologischen, ökonomischen und sozialen Folgen. Deshalb ist die kurzfristige Vorhersage von Form, Intensität und Verlagerung solcher konvektiven Wolken- und Niederschlagssysteme von großer Bedeutung. Numerische Wettermodelle und Fernerkundungsgeräte, wie z. B. der Niederschlagsradar, liefern fehlerbehaftete Wetterprognosen, da die Mikrophysik von Mischphasenwolken- und Niederschlagsteilchen nur unvollständig beschrieben sind. Vor allem wird eine korrekte Darstellung des Schmelzprozesses von Schnee, Hagel und Graupel für diese Wettersysteme benötigt. Das Ziel des HydroCOMET Projekts ist es, Parametrisierungen der wichtigsten physikalischen Eigenschaften von schmelzenden Eis-Hydrometeoren bereitzustellen. Diese beschreiben die kontinuierlich variierende Form, die Fallgeschwindigkeit und den Flüssigwasseranteil der Hydrometeore während ihres Schmelzens. Weiterhin werden die Auswirkungen von Turbulenz in der Luftströmung und von Kollisionen zwischen dem schmelzenden Hydrometeor und unterkühlten Wassertropfen untersucht. Die Experimente werden im Mainzer vertikalen Windkanal durchgeführt, der eine einzigartige Plattform zur Untersuchung einzelner Wolken- und Niederschlagsteilchen unter realen atmosphärischen Bedingungen darstellt. Die neuen Parametrisierungen der mikrophysikalischen Eigenschaften von schmelzenden Eis-Hydrometeoren aus den HydroCOMET Experimenten werden in Niederschlagsmodellen und Radaralgorithmen verwendet.
Bedeutung des Projekts für die Praxis: - Falsche Bewirtschaftungsintensität bedeutet für ca.30.000 Milchviehbetriebe mittelfristig einen enormen wirtschaftlichen Schaden (über 70 Mio. Euro jährlich) - Überzogene Leistungsansprüche an die Wiederkäuer führen dazu, dass das betriebliche System nicht mehr kreislaufbasiert laufen und negative Umweltwirkungen auftreten können - Ökonomische Bewertung der Bewirtschaftungsintensität kann die Standortanpassung fördern und dadurch eine Steigerung der wirtschaftlichen Effizienz der grünlandbasierten Milchproduktion erreichen - Dokumentation objektiver Veränderungen auf Dauerwiesen sind für die Beratung, aber vor allem für die Landwirte selbst essentiell, um durch die maßgeschneiderte Auswahl von Bewirtschaftungsmaßnahmen und -intensitäten eine nachhaltige Aufrechterhaltung der umweltgerechten Produktivität zu gewährleisten - Neue Erkenntnisse können unter Berücksichtung maßgeblicher Kriterien die Beratung für die Grünland- und Viehwirtschaft deutlich verbessern, weil eine regionalisierte Beratung möglich wird - Basis für künftige Förderungsprogramme für Dauergrünland, welche in der Lage wären auf die regionalen Standortunterschiede (Boden, Klima, Wasser, Produktionskosten) Rücksicht zu nehmen - Daten und Versuchsergebnisse sind für den Unterricht an den Landwirtschaftlichen Fachschulen von großem Wert, weil die Schüler unmittelbar von der Forschungskooperation profitieren können. Fortschritte bei Tierzüchtung und Milchviehmanagement führten zur Steigerung der Milchleistung von 1995 auf 2016 um 2.227 kg Milch/Kuh und Jahr, das entspricht einem jährlichen Zuwachs von ca. 106 kg. Laut Rinderzucht Austria (ZAR) lag die durchschnittliche Milchleistung der österreichischen Kontrollkühe im Jahr 2016 bei (75 % der gesamten Population) bei ca. 7.425 kg Milch. Diese Entwicklung fordert zwingend eine parallele Leistungsverbesserung der pflanzenbaulichen Seite auf den Grünlandflächen. Den Dauerwiesen werden in Abhängigkeit von vielen Einflussfaktoren Grenzen im Hinblick auf Ertrag und Qualität aufgezeigt, sodass die Kluft zwischen geforderter Produktivität und effektiv erzieltem Ergebnis sehr groß werden kann. Die Leistungsfähigkeit des Dauergrünlandes wird durch die Wahl der Bewirtschaftungsmaßnahmen, aber auch durch die gegebenen Wetterbedingungen (Sommertrockenheit, Starkregen, Hagel, etc.) sehr stark beeinträchtigt. Das komplexe Ökosystem Wiese (Pflanzenbestand, Insekten, Tiere) reagiert auf die Einflüsse unterschiedlicher Faktoren mit einer positiven oder negativen Veränderung von diversen Kennwerten, welche sich jedoch oft erst durch eine langfristige Beobachtung verifizieren lassen. Die nachhaltige Sicherstellung einer umweltgerechten Bewirtschaftung und ökonomischen Produktivität von Dauerwiesen erfordert daher ein ausgewogenes Bewirtschaftungsmanagement durch das Zusammenspiel von Nutzungshäufigkeit, Düngungsintensität und Pflegemaßnahmen, welche auf den Standort angepasst sein sollten. Text gekürzt
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 493 |
| Kommune | 6 |
| Land | 9515 |
| Wissenschaft | 8 |
| Zivilgesellschaft | 8 |
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|---|---|
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| Förderprogramm | 196 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
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| Taxon | 2 |
| Text | 356 |
| Umweltprüfung | 27 |
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| unbekannt | 169 |
| License | Count |
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