Die zeitliche und räumliche Rekonstruktion der Intensitätsschwankungen der Klimaphänomene mit Fernwirkung wie die El Nino/La Nina-Ereignisse, der Nordatlantischen Oszillation und des Monsun-Phänomens, die einen nachhaltigen Einfluss auf das globale Klima/Wettergeschehen haben, sind von großem sozio-ökonomischen Interesse. Jedoch sind die Intensitätsschwankungen bisher weder zeitlich noch räumlich ausreichend erfasst, um eindeutige Aussagen über die Bedeutung dieser Phänomene für die Vergangenheit und die Zukunft des globalen Klimageschehens zu machen. Die Ursache ist u.a. darin zu suchen, dass die notwendigen 'Proxie-Daten' zur zeitlichen und räumlichen Charakterisierung dieser Phänomene weder simultan noch in ausreichender zeitlicher und räumlicher Dichte aufgenommen werden konnten. Die neueren instrumentell-analytischen Fortschritte in der Massenspektrometrie durch die Kombination von Thermionenmassenspektrometrie (TIMS) mit der ICPMS-Technik erlaubt nun die simultane und präzise Messung von Element- und Isotopenverhältnissen bei hohem Probendurchsatz. Hinzu kommt, dass jetzt Element- und Isotopenverhältnisse gemessen werden können, die sich bisher nur mit hohem analytischem Aufwand oder gar nicht haben bestimmen lassen. Mit Hilfe dieser neuen Technik wollen wir räumlich hochaufgelöste Zeitreihen simultan gemessener 'Proxies' für den westlichen und östlichen Indischen Ozean aufnehmen, um die Perioden und Intensitätsschwankungen der großen klimatischen Phänomene mit Fernwirkung zu studieren und zu vergleichen.
Untersuchung und kontinuierliche Beobachtung des Ernährungszustandes und der Schadbelastung der Waldbäume an den Waldklimastationen zur Ermittlung von Ausmaß, Verlauf und weiterem Fortschreiten der neuartigen Waldschäden.
Verlegungen von Klimastationen und Änderungen in der Beobachtungstechnik rufen Inhomogenitäten in den Temperaturzeitreihen hervor. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Sprünge im Mittel negativ sind und somit einen negativen künstlichen Trend in die Daten einfügen. Darum werden standardmäßig Homogenisierungsverfahren angewendet, die diese künstlichen Anteile des Trends beseitigen sollen. Eine vollständige Korrektur ist allerdings aus prinzipiellen Gründen unmöglich, genau wie bei Regressionsverfahren, durch die auch nur ein bestimmter Anteil der Varianz erklärt werden kann. Vor allem bei niedrigen Signal-Rausch-Verhältnissen (SRV), wenn das Rauschen groß gegenüber der durch die Inhomogenitäten erzeugten Varianz ist, wird die tatsächlich notwendige Trendkorrektur bei weitem nicht erreicht. Niedrige SRV herrschen insbesondere in stationsarmen Gebieten der Welt, wo Vergleichsstationen weit entfernt sind. Bei der Berechnung globaler Mittelwerte erhalten aber gerade solche Stationen ein großes Gewicht, da sie weite Gebiete repräsentieren müssen. Wir nehmen daher an, dass der globale Temperaturtrend, auch wenn er aus homogenisierten Daten berechnet wird, deutlich unterkorrigiert ist. Mithilfe künstlicher Daten werden wir zunächst die beiden hauptsächlich verwendeten Korrekturmethoden untersuchen. Der Zusammenhang zwischen der erreichten und der eigentlich notwendigen Trendkorrektur wird für verschiedene realistische SRV bestimmt. Da auch die vorangegangene Identifizierung der Bruchpositionen eine indirekte Rolle spielen kann, werden insgesamt acht Prototypen gängiger Homogenisierungsverfahren getestet. Diese Information wird schließlich verwendet, um die Temperaturtrends eines realen, weitverbreiteten und bereits homogenisierten Datensatzes zu korrigieren und ihre Genauigkeit abzuschätzen.
In vielen Lebensräumen ist Wasser der bedeutendste limitierende Faktor für das Wachstum und die Verbreitung der Pflanzen. Neuere Arbeiten zeigen, dass auch Arten, die nicht über spezielle Blattorgane zur Aufnahme von Wasser verfügen, auf Tau mit einer Erhöhung des Wasserpotentials und der Photosynthese sowie mit gesteigertem Wurzelwachstum reagieren. Das Ziel des Projekts ist die Evaluierung des Einflusses und die Untersuchung der Wirkungsweise von Tau auf die Vegetation von Stipa tenacissima dominierten Hängen entlang eines Niederschlags-Tauniederschlags-Transekts in SO-Spanien. An S. tenacissima und an ausgewählten annuellen Arten wird der Einfluss von Tau auf den Wasserhaushalt, die Photosynthese und die Fähigkeit der Wurzeln zur Wasseraufnahme im Freiland und im Gewächshaus bestimmt. Seine Wirkungsweise, eventuelle Aufnahmewege, Verlagerungen im Boden sowie sein Einfluss auf die Nährstoffverfügbarkeit werden untersucht. Die Bestimmung der Taumenge und -häufigkeit, verbunden mit Mikroklimamessungen, ermöglicht eine Abschätzung des Beitrags von Tau zur Wasserbilanz der untersuchten Hänge. Das Projekt wird Fragen des Wasser- und Nährstoffhaushalts der Vegetation in ariden und semi-ariden Gebieten beantworten. Dies trägt zu einem besseren Verständnis der Ökologie und der Verbreitung der Pflanzen dieser Gebiete bei, welches für die zukünftige Bewirtschaftung und Rehabilitation von degradierten Flächen in diesen Ökosystemen wichtig ist.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Der Zukunftsbetrieb schafft es die Daten seines Betriebs und der Umwelt so zu erfassen, zu bündeln und als Entscheidungsgrundlage zu nutzen, dass er das ökologische, soziale und regionalökonomische Optimum erreicht. Dafür möchten wir mit diesem Projekt die Grundlage schaffen. Ziel ist es, auf dem potenziellen Zukunftsbetrieb, welcher mit seinem Standort in Brandenburg bereits jetzt spürbar vom Klimawandel betroffen ist, einen Prototypen für die integrierte Datenerhebung, -vernetzung und -auswertung zu entwickeln, welcher zukünftig auf andere Betriebe übertragbar ist. Dieses Ziel erreichen wir, indem wir die komplexen Zusammenhänge von Boden, Wasser, Biodiversität, (Mikro-)Klima, Tieren und Bewirtschaftungsformen mithilfe von digitalen Instrumenten messen, mittels Mobilfunks verfügbar machen, die Messungen u.a. durch künstliche Intelligenz (KI) auswerten und mithilfe geeigneter Bewertungssystematiken monetär bewerten. Die Erkenntnisse sollen für die zukünftige Landnutzung in Deutschland zugänglich gemacht und darüber hinaus öffentlich diskutiert werden, um die Basis für die weitere Transformation hin zu einer nachhaltigen Landwirtschaft zu schaffen. Derzeit gehen viele negative und positive Effekte der Land- und Ernährungswirtschaft als Externalitäten nicht in die betriebliche Kostenrechnung der Produzenten ein. So bilden die Marktpreise nicht die Realität für Mensch und Umwelt ab. Eine monetäre Bewertung der Externalitäten und die integrierte Darstellung mit allen wesentlichen Daten des Betriebs und seiner Umwelt hilft LandwirtInnen gute Entscheidungen zu treffen und gibt VerbraucherInnen die notwendige Transparenz bei der Kaufentscheidung, da zukünftig ein Preis alle wesentlichen Kosten und Wertbeiträge abbilden könnte. Das Projekt nutzt die Digitalisierung, um ökologisch vorteilhafte Anbausysteme bewert-, plan- und umsetzbar zu machen. Ein solcher integrativer Ansatz zahlt direkt auf die Empfehlungen der Zukunftskommission Landwirtschaft ein.
Die untersuchte Region um Gundersheim gehört mit 450-500 mm Jahresniederschlag zu den niederschlagsärmsten Gebieten in ganz Deutschland und stellt somit eine besondere wissenschaftliche Herausforderung dar. Ein spezielles Augenmerk bei den Untersuchungen liegt dabei auf Starkregenereignisse sowie Trockenperioden, Kaltluftabflüsse, Kaltluftseebildung und Frostgefährdung. Durch diese besonderen Klimaverhältnisse ergeben sich erhebliche Einflüsse auf den Landschaftshaushalt des untersuchten Raumes. Die Untersuchungsergebnisse werden in Form von klimaökologischen Beratungen den Landwirten und Winzern zugänglich gemacht.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 364 |
| Land | 94 |
| Wissenschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Ereignis | 8 |
| Förderprogramm | 293 |
| Repositorium | 1 |
| Text | 46 |
| unbekannt | 62 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 52 |
| offen | 311 |
| unbekannt | 48 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 312 |
| Englisch | 129 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Bild | 6 |
| Datei | 8 |
| Dokument | 20 |
| Keine | 235 |
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| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 244 |
| Lebewesen und Lebensräume | 283 |
| Luft | 411 |
| Mensch und Umwelt | 411 |
| Wasser | 240 |
| Weitere | 407 |