As part of PhytOakmeter (www.phytoakmeter.de), time-domain transmission, soil moisture and -temperature sensors with custom-made logger systems were used to measure time series of soil state variables. The aim of these investigations was to provide data on environmental properties used in a cross-disciplinary approach.
The measurement device consisted of two sensors at three different depths. The dataset contains the values of time (UTC), relative permittivity, soil moisture (in % vol) derived from permittivity and soil temperature (in °C). Determination of soil moisture was done using the formula of Topp et al. (1980). As sensors, the SMT100 soil moisture sensors with integrated temperature measurement were used. All sensors were installed within the upper 50cm below ground. The exact depths for each sensor are listed in the dataset and parameter comment.
PhytOakmeter (www.phytoakmeter.de) is a field platform using the Quercus robur oak clone DF159 outplanted since 2010. This platform is used to monitor the impact of climate change and land use management on the "soil - plant - interactor" complex. Sites from PhytOakmeter are located either in forest or grassland habitats and represent a wide range of environmental contexts with specific stressors. All sites are equipped with loggers measuring air and soil temperature and soil moisture. Soil cores have been collected to analyze their chemical and physical characteristic.
The DKr plot in Kreinitz (Germany) started in 2010 with 12 oak trees outplanted yearly between 2010 and 2019 over two 11m x 15m grassland plots. Soil temperature and soil moisture were measured between 2016 and 2025, and soil chemistry was assessed yearly in the root-affected zone of trees aged between one and five years. Soil porosity and texture were evaluated in 2020. The bundled publication is supplemented by recorded precipitation and weather data from an automatic weather station located on site.
Dies ist ein Antrag auf Reisekosten für eine Reise von Deutschland nach Argentinien zum Besuch der Vulkane Copahue and Peteroa, dort planen wir zusammen mit Forschern aus Argentinien in-situ Messungen von vulkanischem SO2 mit einem neuartigen Instrument. In Kombination mit in-situ CO2 Messungen erwarten wir einen Datensatz von CO2/SO2 Verhältnissen mit bisher unerreichter Genauigkeit und Zeitauflösung.Obwohl Fernerkundungsmessungen von SO2 sich mittlerweile in der Vulkanologie weit verbreitet haben, stellen bodengebundene und Flugzeug-getragene in-situ-Messungen immer noch eine wichtige Quelle ergänzender Information dar. Heutzutage werden in-situ Messungen von SO2 häufig mittels elektrochemischer Sensoren vorgenommen, diese weisen allerdings eine Reihe von Nachteilen auf, insbesondere (1) relativ lange Ansprechzeiten (ca. 20 s und mehr), (2) Interferenzen durch eine Reihe anderer reaktiver Gase, die sich in Vulkanfahnen finden (und die schwer zu quantifizieren bzw. unbekannt sind), (3) Die Notwendigkeit häufiger Kalibration. Wir lösen diese Probleme mit einem neuentwickelten, optischen in-situ SO2-Sensor Prototypen, der nach dem Prinzip der nicht-dispersiven UV-Absorption arbeitet (PITSA, Portable in-situ Sulfurdioxide Analyser). Die preisgünstige Anwendung des Prinzips für SO2 - Messungen wurde durch die Entwicklung von UV-LEDs ermöglicht. Die Probenluft wird durch eine Glasröhre gesaugt und dort der kollimierten Strahlung einer UV-LED (ca. 290nm) ausgesetzt, in diesem Wellenlängenbereich absorbiert (von den relevanten Vulkangasen) praktisch nur SO2. Daher ist die Abschwächung der Strahlungsintensität nach Durchgang durch die Messzelle ein Mass für den SO2-Gehalt der Messluft. Das PITSA Instrument wird mit einem kommerziellen CO2 Sensor kombiniert, damit werden SO2 und CO2 Messungen mit 0.1 ppm bzw. 1 ppm Genauigkeit möglich. Dadurch eröffnen sich neue Möglichkeiten in der Vulkanologie.
Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.
Humusauflagen (FF) sind hydrologisch hoch relevant, sind jedoch nur ein teilweise erforschter Nexus zwischen Niederschlag, Stammfluss, Verdunstung und Infiltration in den Boden. Vor allem aufgrund seiner sich zeitlich ändernden Eigenschaften in bezüglich Mächtigkeit, physikalischen Eigenschaften und Benetzungseigenschaften, und der weitgehend unbekannten räumlichen und zeitlichen Muster. Die Gesamtauswaschung von gelöster organischer Substanz (DOM) oder gelöstem organischem Kohlenstoff (DOC) aus dem FF in den Boden ist relevant, um die Kohlenstoffbilanz des FF zu beschreiben. Dieses Projekt wird die räumlichen und zeitlichen Muster der Wasserflüsse im FF auf verschiedenen Skalen im Detail untersuchen und seine Form und Struktur mit den hydrologischen Prozessen in Verbindung bringen. Dies wird durch den Einsatz eines neuen Grid-Lysimeters erreicht, mit dem auch kontinuierliche In-situ-Messungen von DOM im Sickerwasser möglich sind sowie neuartige Experimente mit Benetzungsmitteln und Farbtracern. Aber auch die größeren räumlichen Muster der FF-Mächtigkeit, -Typ, -Vegetation und anderen Eigenschaften werden gemessen und analysiert. Wir werden zum ersten Mal die räumliche und zeitliche Variabilität mit den Flüssen von DOM/DOC sowie Rückkopplungsmechanismen zur Atmosphäre in Verbindung bringen. Dies ist umso relevanter, wenn man kurz- und langfristige Veränderungen des FF aufgrund des Klimawandels und Veränderungen in der Zusammensetzung der Baumarten einschließlich Auswirkungen von Dürren oder wärmeren Temperaturen betrachtet. Die Rolle von P1 in der FF-RU besteht darin, die hydrologischen Eigenschaften und Dienstleistungen von FF und ihre zentrale Rolle in Wasser- und Nährstoffflüssen zu verstehen sowie den Input für ökologische Modellierungen und eine Vielzahl von Basisdatensätze zu liefern.