Der interoperable INSPIRE-Viewdienst (WMS) Species Distribution gibt einen Überblick über die Verteilung der Arten (Flora und Fauna) im Land Brandenburg. Entsprechend der EU-Richtlinie INSPIRE liegt der Datensatz als Grid auf Basis der flächentreuen Lambert Azimutal-Projektion (ETRS89-LAEA-Raster) mit einer Rasterweite von 10 km vor. Zu den Artendaten zählen bzgl. der Fauna Amphibien, Reptilien, Insekten (Käfer, Libellen, Schmetterlinge), Säugetiere, Vögel und sonstige Weichtiere bzw. Mollusken. Hinsichtlich der Artengruppen der Flora sind Informationen zu Moose und Gefäßpflanzen gem. FFH-Anhänge und BNatschG enthalten. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Species Distribution (D2.8.III.19_v3.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WMS wird gemäß INSPIRE-Vorgaben nach Artengruppen unterteilt und ist somit in folgende 10 Layer gegliedert: – SD.Amphibia: Amphibien – SD.Aves: Vögel – SD.Bryophyta: Moose – SD.Coleoptera: Käfer – SD.Kormophyta: Gefäßpflanzen/ Höhere Pflanzen – SD.Lepidoptera: Schmetterlinge – SD.Mammalia: Säugetiere – SD.Mollusca: Mollusken / Weichtiere – SD.Odonata: Libellen – SD.Reptilia: Reptilien Der WebMapService (WMS) wird in den Versionen 1.1.1 und 1.3.0 bereitgestellt.
Samples were taken to study the effect of storm surges on ecosystem functioning of salt marsh microbial communities. Sediment samples were collected from experimental salt marsh islands located in the back-barrier tidal flats of Spiekeroog Island, German North Sea (53°45′N, 7°43′E). The islands consist of three elevation zones (0.7 m, 1.0 m, and 1.3 m above mean sea level), corresponding to pioneer zone, lower salt marsh, and upper salt marsh. Six islands were sampled (three initially bare; three transplanted with lower salt marsh sediment and vegetation). Sampling was conducted in September 2022 (pre-disturbance), March 2023 (post-winter storm surges), and August 2023 (recovery phase). Surface sediments (upper 2 cm) were collected using syringe cores. Pooled samples were analyzed for chlorophyll a as a proxy for microphytobenthos biomass using ethanol extraction and spectrophotometric pigment analysis. Extracellular polymeric substances (EPS) were quantified using EDTA extraction followed by phenol–sulfuric acid carbohydrate analysis. DNA was extracted from sediment subsamples using a Qiagen PowerSoil kit. Prokaryotic abundance was estimated by quantitative PCR targeting the 16S rRNA gene (primers 519F/907R), using an Escherichia coli 16S rRNA gene standard curve. The dataset includes chlorophyll a concentrations (µg g⁻¹ dry sediment), EPS carbohydrate concentrations, and prokaryotic 16S rRNA gene copy numbers for all sampling times, elevations, and treatments.
The permeable sandy sediments of beach aquifers receive a high input of electron acceptors, such as oxygen (O2), as well as fresh organic matter through seawater infiltration, driving the biogeochemical turnover in the subterranean estuary. Here, we experimentally determined seasonal sedimentary O2 consumption rates of intertidal sediments along a transect in the seawater infiltration zone at Spiekeroog Island North Beach, Germany, and present the data together with measurements of organic carbon and grain sizes, oxygen concentration of pore waters and beach topography. The samples were taken down to 1 m depth during two-monthly sampling campaigns from May 2022 to April 2023. Preliminary investigations of O2 consumption rates took place in in March, June and August 2017. Sediment and porewater sampling procedures were carried out as described by Massmann et al. (2023). O2 consumption rates were determined in slurry incubations of the retrieved sediments using gas tight vials (Labco Exetainer® 12 ml) equipped with O2 sensor spots (Pyroscience, OXSP5). Incubations were carried out in the dark at in situ temperatures, and vials were mounted on a rotating wheel to mimic porewater advection. The sediment's total organic carbon content was determined in a CS analyser (Eltra CS 800). Additionally, the fine fraction of the sediment was washed out and the organic carbon content of the fine sediments was measured in a CHNSO analyser (Hekatech Euro EA). The grain size distribution of the sediments was detemined using dynamic image analysis (Sympatec QICPIC). The O2 concentration in the pore water along the transect was measured immediately after the sample was taken using a flow-through oxygen optode (Pyroscience, OXFTC). The data was collected to investigate the impact of seasonal inputs and filtration efficiency on the O2 consumption during seawater infiltration into the permeable sands of beach aquifers.
Der interoperable INSPIRE-Downloaddienst (WFS) Species Distribution gibt einen Überblick über die Verteilung der Arten (Flora und Fauna) im Land Brandenburg. Entsprechend der EU-Richtlinie INSPIRE liegt der Datensatz als Grid auf Basis der flächentreuen Lambert Azimutal-Projektion (ETRS89-LAEA-Raster) mit einer Rasterweite von 10 km vor. Zu den Artendaten zählen bzgl. der Fauna Amphibien, Reptilien, Insekten (Käfer, Libellen, Schmetterlinge), Säugetiere, Vögel und sonstige Weichtiere bzw. Mollusken. Hinsichtlich der Artengruppen der Flora sind Informationen zu Moose und Gefäßpflanzen gemäß FFH-Anhänge und BNatschG enthalten. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Species Distribution (D2.8.III.19_v3.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet die FeatureTypes SpeciesDistributionDataset und SpeciesDistributionUnit. Der WebFeatureService (WFS) wird in den Versionen 1.1.0 und 2.0.0 bereitgestellt.
Sandy beaches are highly dynamic land-ocean transition zones. For two-monthly sampling campaigns from May 2022 to April 2023, the beach topography along a sampling transect in the seawater infiltration zone at Spiekeroog Island North Beach, Germany, was obtained using Digital Elevation Models (DEMs) derived from aerial imagery during drone flights and manual Real-Time-Kinematic (RTK) differential GPS-surveys. In December 2022, the data was obtained using differential GPS measurements (Stonex S9 III Plus GNSS) because of unfavorable conditions for drone flights. These measurements were carried out in connection with sediment and pore water sampling along the transect during the campaigns. The data was collected to investigate the impact of morphodynamics on the O2 consumption during seawater infiltration into the permeable sands of beach aquifers.
3D-Gebäudemodell LoD1-DE ACHTUNG: Dieser Datensatz wird nicht mehr fortgeführt, der Download 2023 ist der aktuellste und letzte. Für den Datensatz LoD1-DE bis einschließlich 2022 werden aus Punktwolken (Airborne Laserscanning oder Photogrammetrie) vollautomatisiert Flachdächer mit einer mittleren Gebäudehöhe gebildet und den Gebäuden zugeordnet. Seit dem 01.04.2023 wird das Gebäudemodell LoD1-DE rechnerisch aus dem LoD2-DE Gebäudemodell abgeleitet. Dabei wird die LoD1-Dachhöhe als Mittelwert aus der Standarddachform LoD2 gebildet. Der Gebäudegrundriss wird grundsätzlich der amtlichen digitalen Liegenschaftskarte entnommen, das Modell ist damit grundrisskonform. Die Lagegenauigkeit entspricht der des zugrunde liegenden Gebäudegrundrisses. Die Höhengenauigkeit beträgt ca. ± 5 m. Grobe Abweichungen sind in Einzelfällen bei komplexen Dachformen möglich. Gemeinsam genutzte Geometrie wird redundant geführt. Die Gebäude werden zusätzlich mit Geländeinformationen des beim Landesbetrieb vorgehaltenen Digitalen Geländemodells (DGM) verschnitten. Es erfolgt keine manuelle Nachbearbeitung der einzelnen Modelle. Die Modellierung entspricht dem AdV-Produkt- und Qualitätsstandard für 3D-Gebäudemodelle. Die Aktualität der Datengrundlage ist i.d.R. aus dem vorangegangenen Jahr, bei ALS-Punktwolken teilweise auch älter. (Beispiel: Der Download LoD2-DE 2023 basiert auf Grundrissen und Punktwolken aus 2022). Das Gebäudemodell LoD1-DE wird für das gesamte Stadtgebiet Hamburgs (ca.750 km²), einschließlich der Insel Neuwerk, vorgehalten. Die Daten können als Komplettdatensatz im Format CityGML V.1.0 heruntergeladen werden. Weitere Datenformate und Ausschnitte sind unter 3d-info@gv.hamburg.de kostenpflichtig zu beziehen.
Sediment were sampled on expedition HE625 of the R/V Heincke in July 2023 at 50 stations spread evenly over the muddy sediment region in southeast of the island of Helgoland (southeastern North Sea). At each station, two replicate samples were taken with a van Veen grab with a sampling area of 0.1 m² and a penetration depth of 10 cm. A subsample of the upper 6 cm of sediment was taken using a coring tube from the second grab with a diameter of 4.5 cm. The grain-size distribution was determined based on laser-diffraction granulometry using a CILAS 1180L particle size analyzer. Another sub-sample of 40 g of sediment were dried, weighed, and incinerated at 500 °C for five hours to estimate the organic content (%) as weight loss on combustion. Sediment variables included organic carbon content (OC), sediment composition (percentages of sand, silt, and clay), grain size (d10, d50, d90), and statistical measures of sediment grain size distribution (skewness, sorting, kurtosis).
Bis heute ist die Wirkung von Waldstrukturen auf eine breite Biodiversität im Wald kaum verstanden. Seit MacArthur & MacArthur in den 1960er Jahren gezeigt haben, dass die Vogel-Diversität mit steigender vertikaler Heterogenität des Waldes ansteigt, wurden kaum konzeptionelle Fortschritte gemacht. Bis heute ist für viele Taxa noch nicht einmal geklärt, ob eher die Struktur eines Waldes oder die Artenzusammensetzung der Vegetation entscheidender ist. Da aber Waldmanagement fundamental die Struktur von Wäldern verändert, ist das Wissen um die Rolle der Waldstruktur als Treiber der Artenvielfalt essentiell, insbesondere wenn bei der Forstnutzung Biodiversität gefördert werden soll. Fortschritte in der Fernerkundung und die Entwicklung von Eigenschaftsdatenbanken und Stammbäumen auch für artenreiche Gruppen wie Insekten und Pilze in den letzten Jahren, eröffnen heute, bei geeignetem Design, neue Möglichkeiten. Die Biodiversitäts-Exploratorien stellen hier eine ideale und global einmalige Forschungsplattform dar, um die Rolle von Waldstruktur, geformt von der Landnutzung in temperaten Wäldern, zu erforschen. Unser Konsortium beabsichtigt die wichtigsten Treiber für Biodiversität in temperaten Wäldern zu identifizieren, die Mechanismen hinter der Veränderung in der Artenzusammensetzung zu verstehen, und ein generelles Framework für die Beziehung der 3-D Struktur und der Biodiversität zu erstellen. Unsere Ziele sind, i) existierende Daten zu 8 taxonomischen Gruppen in den Exploratorien zusammenzustellen; ii) funktionale und phylogenetische Distanzen für diese Taxa zu entwickeln bzw. bestehende zu erweitern; iii) eine Reihe von Waldstrukturen entlang der wichtigsten Achsen der Waldstruktur-Heterogenität auf Basis von LiDAR Daten zu berechnen; iv) mit Hilfe von RADAR Daten wichtige Heterogenitäts-Metriken auf die Regionale Landschaftsebene zu skalieren; v) den Einflusses von lokalen und regionalen Landschaftsstrukturen auf die Artenvielfalt zu ermitteln; und vi) diese Untersuchungen auf zwei weitere Waldgebiete mit einmaligen Landnutzungsgradienten in collinen Buchenwäldern und montanen bis hochmontanen Bergwäldern in Mitteleuropa auszudehnen.
The geomagnetic field shields our habitat against solar wind and radiation from space. Due to the geometry of the field, the shielding in general is weakest at high latitudes. It is also anomalously weak in a region around the south Atlantic known as South Atlantic Anomaly (SAA), and the global dipole moment has been decreasing by nearly 10 percent since direct measurements of field intensity became possible in 1832. Due to our limited understanding of the geodynamo processes in Earths core, it is impossible to reliably predict the future evolution of both dipole moment and SAA over the coming decades. However, lack of magnetic field shielding as would be a consequence of further weakening of dipole moment and SAA region field intensity would cause increasing problems for modern technology, in particular satellites, which are vulnerable to radiation damage. A better understanding of the underlying processes is required to estimate the future development of magnetic field characteristics. The study of the past evolution of such characteristics based on historical, archeo- and paleomagnetic data, on time-scales of centuries to millennia, is essential to detect any recurrences and periodicities and provide new insights in dynamo processes in comparison to or in combination with numerical dynamo simulations. We propose to develop two new global spherical harmonic geomagnetic field models, spanning 1 and 10 kyrs, respectively, and designed in particular to study how long the uninterrupted decay of the dipole moment has been going on prior to 1832, and if the SAA is a recurring structure of the field.We will combine for the first time all available historical and archeomagnetic data, both directions and intensities, in a spherical harmonic model spanning the past 1000 years. Existing modelling methods will be adapted accordingly, and existing data bases will be complemented with newly published data. We will further acquire some new archeomagnetic data from the Cape Verde islands from historical times to better constrain the early evolution of the present-day SAA. In order to study the long-term field evolution and possible recurrences of similar weak field structures in this region, we will produce new paleomagnetic records from available marine sediment cores off the coasts of West Africa, Brazil and Chile. This region is weakly constrained in previous millennial scale models. Apart from our main aim to gain better insights into the previous evolution of dipole moment and SAA, the models will be used to study relations between dipole and non-dipole field contributions, hemispheric symmetries and large-scale flux patterns at the core-mantle boundary. These observational findings will provide new insights into geodynamo processes when compared with numerical dynamo simulation results.Moreover, the models can be used to estimate past geomagnetic shielding above Earths surface against solar wind and for nuclide production from galactic cosmic rays.
Web Feature Service (WFS)zum Thema Verbreitung der Tiere Hamburgs. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2761 |
| Europa | 111 |
| Global | 2 |
| Kommune | 28 |
| Land | 1083 |
| Schutzgebiete | 62 |
| Weitere | 735 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 1299 |
| Zivilgesellschaft | 46 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 3 |
| Daten und Messstellen | 865 |
| Ereignis | 105 |
| Förderprogramm | 2065 |
| Gesetzestext | 2 |
| Hochwertiger Datensatz | 8 |
| Lehrmaterial | 7 |
| Repositorium | 1 |
| Sammlung | 1 |
| Taxon | 286 |
| Text | 1100 |
| Umweltprüfung | 127 |
| WRRL-Maßnahme | 12 |
| unbekannt | 541 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1674 |
| Offen | 3090 |
| Unbekannt | 96 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4089 |
| Englisch | 1513 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 158 |
| Bild | 193 |
| Datei | 831 |
| Dokument | 598 |
| Keine | 2300 |
| Multimedia | 4 |
| Unbekannt | 108 |
| Webdienst | 48 |
| Webseite | 1332 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2714 |
| Lebewesen und Lebensräume | 4860 |
| Luft | 1954 |
| Mensch und Umwelt | 4782 |
| Wasser | 2959 |
| Weitere | 4548 |