This dataset documents a series of analogue experiments designed to investigate the coupled evolution of magma-driven surface uplift and rainfall-driven geomorphic processes. Seven controlled laboratory experiments were conducted, each combining shallow intrusion of a magma analogue with imposed rainfall of varying intensity, in order to systematically explore the role of surface processes under different forcing conditions. The experimental setup consists of a rigid Plexiglas container filled with a water-saturated granular mixture formulated to reproduce brittle crustal behaviour under wet conditions. Magmatic intrusion was simulated by injecting a fixed volume (360 cm³) of low-viscosity polyglycerine through a basal inlet at three distinct injection rates, while surface processes were imposed using an overhead rainfall system delivering three different rainfall intensities. Topographic evolution during each experiment was monitored using a structured-light laser scanner (Artec Leo). For every model run, six Digital Elevation Models (DEMs) were generated at synchronised stages corresponding to 0%, 20%, 40%, 60%, 80% and 100% of the injected volume, yielding a total of 42 DEMs. Raw scans were processed through a triangulated irregular network (TIN) meshing workflow and subsequently rasterised to GeoTIFF format without additional post-processing, in order to preserve the original topographic signal. In parallel, time-lapse photographic documentation was acquired throughout each experiment using a digital camera, providing a complementary visual record of dome growth, surface incision and sediment redistribution. The dataset is organised into two main components: (i) high-resolution topographic datasets (DEMs) and (ii) time-indexed photographic sequences, both linked to the temporal evolution of each experiment. Quality control procedures include scanner calibration prior to acquisition, verification of mesh consistency and raster resolution, and a closed-system experimental design ensuring mass conservation. All data are distributed in their original formats and accompanied by detailed documentation describing experimental procedures, data processing workflows, and file organisation, enabling reproducibility and reuse in quantitative analyses of coupled magmatic and surface processes. This publication results from work conducted under the transnational access/national open access action at University Roma Tre, Laboratory of Experimental Tectonics (LET) supported by WP3 ILGE - MEET project, PNRR - EU Next Generation Europe program, MUR grant number D53C22001400005.
In der 1. Phase des SPP1530 Programms wurden mehrere QTL-Regionen identifiziert, die den Blühzeitpunkt in der Weinrebe kontrollieren. Erste Ergebnisse weisen auf einen additiven Effekt dieser Loci hin, die in sehr früher bzw. später Blüte resultieren. Um diese genomischen Regionen genauer einzugrenzen und zu analysieren, wird eine stark erweiterte Kreuzungspopulation für Weinreben zur Feinkartierung von QTL genutzt sowie die Hypothese getestet, dass eine bestimmte Kombination von QTL-Allelen und Haplotypen zu einer sehr frühen beziehungsweise späten Blüte führt. Das Projekt wird folgende Schritte beinhalten: (1) Die Nutzung der gesamten heterozygoten Genomsequenzen beider Elternpflanzen der Kreuzungspopulation als Basis für die Untersuchung haplotyp-spezifischer Allelexpression; (2) Identifizierung von Kandidatengenen durch Genotyping-by-sequencing (GBS) an vorselektierten Nachkommen und SNP-Analyse, (3) Charakterisierung ausgewählter Kandidatengene aus den QTL-Regionen durch allel-spezifische RNAseq-Experimente sowie (4) Vernetzung dieser Ergebnisse mit phänotypischen Daten für den Blühzeitpunkt von Nachkommen der Kreuzungspopulation sowie züchterisch relevanten Sorten. Kooperationen mit weiteren Forschergruppen aus dem SPP-Verbund werden zusätzliche Erkenntnisse liefern, z.B. durch die Phylotranskriptom-Analyse zum Zeitpunkt der Blühinduktion. Durch die präzise Vorhersage des Blühzeitpunkts können neue Zuchtlinien generiert werden, die an veränderte klimatische Bedingungen angepasst sind.
Saisonalität spielt eine fundamentale Rolle im Erdklima, aber die Entwicklung des Jahresgangs der Temperatur an der Erdoberfläche ist für die Vergangenheit nicht hinreichend bekannt - insbesondere nicht für den tropischen Ozean, der eine Schlüsselrolle in der globalen Klimadynamik spielt. Es wird angenommen, dass die Amplitude des Temperaturjahresgangs auf längeren Zeitskalen durch Änderungen der Erdbahnparameter moduliert wird. Die Saisonalität ist von großer Bedeutung für verbesserte Modellprojektionen zukünftiger Klimaentwicklung anhand retrospektiver Simulationen vergangener Klimazustände, aber quantifizierbare Informationen des Temperaturjahresgangs aus geologischen Archiven sind spärlich. Fossile Flachwasserkorallen liefern ein einzigartiges, aber relativ seltenes Archiv für die Saisonalität der Meeresoberflächentemperaturen im tropischen Ozean und können mit der U-Th Methode präzise datiert werden. Aufkommende Korallenarbeiten aus dem Atlantik zeigen, dass die Temperatursaisonalität des tropischen Oberflächenozeans während Interglazialen in erster Linie durch Veränderungen der Sonneneinstrahlung aufgrund Änderungen der Erdbahnparameter gesteuert wird, selbst in Perioden erheblicher Klimaschwankungen und abrupten Meeresspiegelanstiegs. Vergleichbare Informationen zu Glazialen und Deglazialen fehlen jedoch bisher. Wir schlagen vor, die Temperatursaisonalität des tropischen Pazifiks während des letzten Deglazials, mit einem speziellen Fokus auf den Schmelzwasserpuls (MWP) 1A (ca. 14,5 ka vor heute), zu rekonstruieren und zu quantifizieren, indem geochemische Proxies in den Skeletten fossiler Flachwasserkorallen (Porites) der IODP Expedition 310 'Tahiti Sea Level' gemessen werden. Ergänzt durch eine neue Sammlung rezenter Tahiti Porites Korallen aus der Nähe der Expedition 310 Bohrlokationen, die als rezente Messlatte dienen um die Unsicherheiten in unseren Rekonstruktionen besser abzuschätzen, wollen wir folgende Hypothesen testen. Wurde die Temperatursaisonalität des tropischen Pazifiks (1) während des letzten Deglazials und insbesondere (2) während des MWP-1A, einem Zeitraum, der durch abrupten Meeresspieganstieg und Klimawandel sowie erhebliche Klimaschwankungen gekennzeichnet war, hauptsächlich durch Veränderungen der Sonneneinstrahlung aufgrund von Änderungen der Erdbahnparameter gesteuert. Unsere zu erwartenden Korallenergebnisse werden wertvolle Proxydaten für den Vergleich mit modernsten Klimamodellsimulationen liefern, z.B. denen der Deutschen Klimamodellierungsinitiative PALMOD 'Vom letzten Interglazial zum Anthropozän - Modellierung eines kompletten glazialen Zyklus', und werden zu einem verbesserten Verständnis der saisonalen Reaktion tropischer pazifischer Klimavariabilität auf abrupte Störungen auf Glazial-Interglazial Zeitskalen beitragen. Dies ist von großer Bedeutung für verbesserte Projektionen zukünftiger pazifischer Klimavariabilität und ihrer globalen Fernwirkungen auf gesellschaftsrelevanten Zeitskalen.
Das Landesamt für Umweltschutz führt nach § 11 Ausführungsgesetz des Landes Sachsen-Anhalt zum Bundes-Bodenschutzgesetz (BodSchAG LSA) ein Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem. Das Bodenschutz- und Altlasteninformationssystem (ST-BIS) enthält beschreibende Informationen (Metainformationen) über Daten, deren Kenntnis für die Erfüllung bodenschutz- und altlastengesetzlicher Aufgaben von Bedeutung sein kann. Dieses Metainformationssystem gibt Auskunft darüber, wer Daten besitzt, wie man Sie erhält und um was für Daten es sich handelt. Das ST-BIS wird im Internet geführt. Die Informationen für das ST-BIS stellen die Behörden dem LAU auf Anforderung gebührenfrei zur Verfügung.
Die Klimaanalysekarten sind Ergebnis einer durchgeführten gesamtstätischen Klimamodellierung im Land Berlin. Sie bilden den stadtklimatischen Ist-Zustand an einem durchschnittlichen autochthonen Sommertag ab. Die Klimaanalysekarten umfassen neben verschiedenen klimatischen Parametern, bestehend aus (1) dem bodennahen Windfeld und Kaltluftvolumenstromdichte, (2) die Luft- und (3) Oberflächentemperatur, (4) die nächtliche Abkühlung, sondern auch zwei thermische Bewertungsindizes, bestehend aus (5) dem PET und (6) dem UTCI. Die Zusammenfassung der Erkenntnisse aus der Klimaanalyse erfolgt in der (7) Klimaanalysekarte. Die Klimaanalysekarte ermöglicht es, die einzelnen Bereiche der Stadt nach ihren unterschiedlichen klimatischen Funktionen, d.h. ihrer Wirkung auf andere Räume, abzugrenzen. Die Karten der Klimaanalyse werden teilweise in einer Rasterdarstellung mit einer hohen räumlichen Auflösung von 10 m x 10 m sowie aggregiert auf etwa 25.000 Block- und Blockteilflächen angeboten.
Windenergieanlagen sind genehmigungspflichtige Anlagen nach dem Bundes-Immissionsschutzgesetz i.V.m. der 4. Bundes-Immissionsschutzverordnung Nr. 1.6 "Anlagen zur Nutzung von Windenergie mit einer Gesamthöhe von mehr als 50 Metern" und 1.6.1 "20 oder mehr Windkraftanlagen" und 1.6.2 "weniger als 20 Windkraftanlagen". Daten zu Windenergieanlagen werden in Baden-Württemberg im Zuge des immissi-onsschutzrechtlichen Genehmigungsverfahrens durch die unteren Verwaltungsbehörden (uVB) in den Stadt- und Landkreisen erfasst. Die Daten umfassen u. a. den Anlagenstatus und die wichtigsten Anlagenparameter wie Hersteller, Typ, Leistung und Standort. Ab dem Jahr 2025 werden die Daten der uVB außerdem mit dem Marktstammdatenregister der Bundesnetzagentur (MaStR - https://www.marktstammdatenregister.de) abgeglichen. Sofern Anlagen im MaStR mit dem Status in Betrieb geführt werden noch bevor seitens der uVB ein Datum einer immissionsschutzrechtlichen Inbetriebnahme erfasst wurde, wird der Status und das Inbetriebnahmedatum aus dem MaStR übernommen. Rechtsgrundlage für die Erfassung der MaStR-Daten bildet die Marktstammdatenregisterverordnung.
Die Vegetationsgeschichte der noerdlichen Rheinebene wird untersucht. Das Profil zeigt ausser den letzten 2000 Jahren sehr gut den Verlauf der Vegetation.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Robinien stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 21 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/d1f68fc3-c76d-4147-b01e-dfe490ab6331?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 13.11.2024 22 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/5dc3648a-66fd-4310-accf-7256db111d5c?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Die Humusauflage (FF) ist die Schnittstelle zwischen den ober- und unterirdischen Teilen von Waldökosystemen. Sie bietet Lebensraum für eine Vielzahl von Organismen, dient als Saatbett und Wurzelraum für die Vegetation und fungiert als Drehscheibe des Ökosystems, an dem organische Substanz, Nährstoffe, Wasser und Klimagase gespeichert, absorbiert und umgewandelt werden. Die Eigenschaften von FF spiegeln daher komplexe Wechselwirkungen zwischen biotischen und abiotischen Ökosystemkomponenten wider, insbesondere solche, die mit dem Mikroklima und der Nährstoffversorgung zusammenhängen. Eine Auswirkung der Klimaerwärmung auf die FF und die damit verbundenen Ökosystemleistungen ist vor allem in den gemäßigten Regionen wahrscheinlich, wo kleine Änderungen der Kontrollvariablen eine Verschiebung von Wäldern, in denen die organische Schicht dominiert, zu Wäldern, in denen der Mineralboden dominiert, bewirken können. Unsere Forschungsgruppe (FOR) konzentriert sich auf die Analyse der kausalen Zusammenhänge zwischen Kontrollvariablen, Eigenschaften und Ökosystemleistungen von FFs. Diese Zusammenhänge ermöglichen (i) die Erfüllung bestimmter Funktionen durch den FF im Vergleich zum mineralischen Oberboden, (ii) eine Bewertung der Anfälligkeit von FF unter der Klimaerwärmung und (iii) die Verwendung von FF-Eigenschaften als Indikatoren für die Bereitstellung von Ökosystemleistungen unter gegebenen klimatischen Bedingungen und Eigenschaften des Mineralbodens. Diese Ziele orientieren sich an der Gesamthypothese der FOR: Die Waldbodeneigenschaften europäischer Buchenwälder werden durch Anpassungen der Organismen an den Nährstoffstatus der Böden geprägt. Der Einfluss der Klimaerwärmung auf die FF-basierten Ökosystemleistungen hängt von den Wechselwirkungen mit diesen Anpassungen ab. Dieser konzeptionelle Rahmen wird durch spezifische Hypothesen von 11 Einzelprojekten in enger Zusammenarbeit umgesetzt, wobei der Schwerpunkt auf kombinierten Phosphor- (P) und Temperatureinflüssen in europäischen Buchenwäldern (Fagus sylvatica) in Mischung mit Fichte (Picea abies) und Bergahorn (Acer pseudoplatanus) liegt. Zwölf Untersuchungsstandorte ermöglichen die Untersuchung der interaktiven Wirkungen von Lufttemperatur und P-Gehalt der Böden. An diesen Standorten werden wir 13C-, 15N- und 2H-Experimente zur Markierung von Streu durchführen, um Prozesse zu verfolgen und zu quantifizieren, und wir werden diese in den Kontext der Nährstoff-, Kohlenstoff- und Wasserdynamik stellen. Ergänzt werden unsere Forschungsarbeiten durch Baumsaatexperimente und Analysen der mikrobiellen Gemeinschaften, Nahrungsnetze der Bodenfauna sowie wurzel- und mykorrhizabedingten Prozessen. Zeitreihenanalysen vorhandener Daten und ökologische Modellierung werden das Prozessverständnis, das up-scaling und die Abschätzung von Szenarien unterstützen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 4011 |
| Europa | 13 |
| Kommune | 87 |
| Land | 331 |
| Wirtschaft | 43 |
| Wissenschaft | 91 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 10 |
| Ereignis | 13 |
| Förderprogramm | 3657 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Repositorium | 10 |
| Taxon | 3 |
| Text | 108 |
| Umweltprüfung | 2 |
| unbekannt | 373 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 168 |
| offen | 3886 |
| unbekannt | 125 |
| Language | Count |
|---|---|
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| andere | 1 |
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|---|---|
| Archiv | 39 |
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|---|---|
| Boden | 3194 |
| Lebewesen und Lebensräume | 3806 |
| Luft | 4178 |
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| Weitere | 4032 |