Veränderungen der Ozeanwärme sind eng mit dem Wärmefluss an der Ozean-Atmosphärengrenze verbunden und spielen daher eine wic--htige Rolle bei der Regulierung des Erdklimas. Allerdings weisen in-situ-Messungen immer noch hohe Ungenauigkeiten auf und sind nur in wenigen Regionen in ausreichender Anzahl vorhanden. ROCSTAR wird neue Einsichten in das Energiebudget der Erde durch die verbesserten Schätzungen der ozeanischen Temperatur (T) und des Salzgehalts (S) liefern. Durch die Kombination der geodätischen Raumverfahren mit Argo-Profilen, werden gleichzeitig die Temperatur, der Salzgehalt und regional variierende Meeresspiegelbeiträge ermittelt. Die daraus resultierenden Schätzungen umfassen die gesamte Ozeansäule und die zugehörigen sterischen Änderungen werden sowohl mit dem beobachteten Meeresbodendruck als auch mit den Meeresspiegelanomalien konsistent sein. Vor diesem Hintergrund verfolgt das Projekt folgende Ziele:1. Erhöhung der Genauigkeit der in sich konsistenten T- und S-Felder und Bereitstellung von realistischen Fehlerschätzungen2. Ermittlung der T- und S-Schätzungen in Regionen mit wenigen Beobachtungen und in den Tiefen des Ozeans3. Quantifizierung der Rolle, welche die flachen und tiefen Schichten des Ozeans in der Energiebilanz der Erde und im Meeresspiegel-Budget spielen4. Identifizierung und Untersuchung von Ozeanwärmehotspots und deren Verbindung zum terrestrischen Wasserkreislauf im Südosten Asiens. ROCSTAR wird innerhalb des SPP1189-Schwerpunkts WPA (Ursprung der regionalen Meeresspiegeländerungen) angesiedelt sein. Das Projekt befasst sich mit globalen Beobachtungen, führt aber intensive Untersuchungen im indischen Ozean und Westpazifik durch, welche die Hauptquellen für Feuchtigkeit, Zyklon und Taifun Entwicklung in der südostasiatischen Region darstellen. Darüber hinaus wird ROCSTAR aktiv an den Öffentlichkeitsarbeiten des SPPs teilnehmen und ein konzeptionelles Brettspiel entwickeln, um Nicht-Wissenschaftlern das regionale Meeresspiegelbudget näher zu bringen.
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.
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.
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.
As part of the hydro-meteorological measurement campaign SwabianMOSES 2021 time-domain transmission soil moisture sensors and temperature sensors with custom-made logger systems were used to measure time series of these soil state variables. The aim of these investigations was to provide data on physical soil properties used in a cross-disciplinary approach for a better understanding of hydro-meteorological extremes (such as high precipitation events and droughts). Each measurement site consisted of sensors at three depths with two sensors each. Logger systems were installed at six different observation sites which were distributed across the whole campaign target area in the vicinity of the Swabian Jura in Germany. Decisions on the specific installation depths were made during the installation at the respective sites based on the constitution of the local soil profiles. Installation protocols with a brief soil profile description and photos are part of this dataset. The dataset contains the values of location and time (UTC), soil temperature (in °C), relative permittivity and soil moisture (in % vol) derived from permittivity. Determination of soil moisture was done using the formula of Topp et al. (1980). As sensors, the SMT100 soil moisture sensor 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 comments.
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.
Insekten und Grasländer sind wegen ihrer großen Vielfalt, ihrer Empfindlichkeit gegenüber Umwelteinflüssen und ihrer Bedeutung für zahlreiche Ökosystemfunktionen intensiv untersuchte ökologische Modelle. In den Biodiversitätsexploratorien und andernorts wurde ein erheblicher Rückgang der Insektenabundanz und -vielfalt dokumentiert und die Intensivierung der Landnutzung wurde als eine der wichtigsten Ursachen für den weltweiten Artenverlust ermittelt. Die Intensivierung der Grünlandbewirtschaftung führt nachweislich zu einer Verringerung der Abundanz und Vielfalt von Arthropoden, aber die Auswirkungen variieren je nach Landnutzungskomponente und untersuchter Arthropodengruppe. Ein mechanistisches Verständnis dieser Variabilität wird durch die fehlende räumliche und zeitliche Auflösung des Insektenmonitorings behindert, die aufgrund der Arbeitsintensität etablierter Monitoring-Methoden und durch die beschränkte Ressourcenverfügbarkeit bedingt ist. Daher sind neue Methoden für das Insektenmonitoring erforderlich, um die erforderlichen hochauflösenden Daten zu generieren und unser Verständnis der Auswirkungen der Landnutzung auf Insektengemeinschaften zu verbessern. Digitales Monitoring auf der Grundlage von Fotos und KI-gestützter Bilderkennung sind vielversprechende Techniken, die dies ermöglichen. Das vorliegende Projekt zielt darauf ab, fliegende Insekten in den Grünlandflächen der Biodiversitätsexploratorien mit sehr hoher zeitlicher Auflösung zu dokumentieren. Wir werden verfügbare RGB-Kamera-Fallensysteme verwenden und Deep-Learning-Algorithmen entwickeln, um die Abundanz der Insekten, die Diversität von Morphogruppen und die Verteilung der Körpergrößen zu quantifizieren. Wir werden auf den vorhandenen Insektendaten aus den Biodiversitätsexploratorien aufbauen, um Trainingsdaten zu erhalten und die Leistung der KI-Bilderkennung zu überprüfen. Durch den Einsatz eines eingebetteten Sensorsystems mit mobiler Konnektivität zum Monitoren von Insekten wollen wir kontinuierliche in-situ-Messungen in den Grünlandflächen der drei Regionen der Biodiversitätsexploratorien vor, während und nach verschiedenen Landmanagementaktivitäten durchführen. Aufgrund der hohen zeitlichen Auflösung unserer Daten können wir untersuchen, wie sich Landnutzungsaktivitäten auf die Dynamik und Stabilität der Insektengemeinschaften auswirken, indem wir den Referenzzustand, Störungseffekte und Erholungsphasen direkt quantifizieren. Wir werden zwischen demografischen Prozessen und (Wieder-)Besiedlungsprozessen als Reaktion auf Störungen durch die Landnutzung unterscheiden und dabei ausnutzen, dass demografische und verhaltensbasierten Prozesse auf unterschiedlichen Zeitskalen ablaufen; z. B. ist die Wiederbesiedlung viel schneller als die Reproduktion. Durch die hier vorgeschlagene Forschung wird dieses Projekt die verfügbare Technologie für das Insektenmonitoring und das mechanistische Verständnis der Auswirkungen der Landnutzung auf Insektengemeinschaften vorantreiben.
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.
Soil temperature at 15cm depth and air temperature at 60cm height were collected using HOBO Pro V2 loggers, model U23-004. Two loggers were used. After data visualization, unrealistic values were removed manually for each logger, and mean temperature values were calculated at 30-minute intervals.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 124 |
| Land | 9 |
| Weitere | 2 |
| Wissenschaft | 98 |
| Zivilgesellschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 57 |
| Förderprogramm | 113 |
| Text | 14 |
| unbekannt | 2 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 16 |
| Offen | 170 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 126 |
| Englisch | 83 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 7 |
| Datei | 51 |
| Dokument | 3 |
| Keine | 91 |
| Multimedia | 1 |
| Webseite | 36 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 186 |
| Lebewesen und Lebensräume | 163 |
| Luft | 109 |
| Mensch und Umwelt | 186 |
| Wasser | 186 |
| Weitere | 184 |