Tools für die Erstellung von "Noise Annotation Lines" und "Ghost Lines" für die Repräsentation von Unsicherheiten in Karten. Diese Software benötigt eine Java-Laufzeitumgebung (Java 6 oder höher). Bitte entpacken Sie die Datei in einem beliebigen Verzeichnis. Im Unterverzeichnis /doc befindet sich eine Anleitung.
Dreidimensionales baroklines Schelfmodell und Ästuarmodell Das Modell simuliert die Dynamik von Ozeanen, Küsten und Schelfmeeren von Nord- und Ostsee sowie Ästuaren HAMSOM ist ein z-Level Modell, löst die Modellgleichungen mittels finiter Differenzen auf zeitlich unveränderlichen Tiefenhorizonten. Eine Besonderheit des Modells liegt in der Verwendung eines semi-impliziten Rechenverfahrens. Das Verfahren ermöglicht Simulationen mit freier Oberfläche bei großen Zeitschritten, was eine Voraussetzung für mehrjährige Simulationen in Regionen mit starken Wasserstandsschwankungen ist. Eine Kopplung mit ökosystemaren und atmosphärischen Modellen ist möglich. Modellinput sind atmosphärische Felder, monatliche Frischwasserabflüsse, gezeitenbedingte Wasserstände sowie Salzgehalte und Temperaturen. Als Modelloutput werden u. a. Werte von Transport, Temperatur und Salz, Wasserstand und Meereisparametern generiert.
Gridded data of daily data with 1 or 5 km horizontal resolution for covering river basins of Germany and neighbouring countries from 1951 until 2006 provided by the hydrometeorology of Deutscher Wetterdienst. The three data sets have the following status/version at the moment: precipitation: v.2.0 temperature: v1.01 relative humidity v1.01 For data requests please send an e-mail to hydromet@dwd.de
Gridded data of daily mean temperature with 5 km horizontal resolution covering river basins of Germany and neighbouring countries from 1951 until 2006 provided by the hydrometeorology of Deutscher Wetterdienst. More details about the data set can be found in Frick et al. 2014, MetZ For data requests please send an e-mail to hydromet@dwd.de
Gridded data of daily mean relative humidity with 5 km horizontal resolution covering river basins of Germany and neighbouring countries from 1951 until 2006 provided by the hydrometeorology of Deutscher Wetterdienst. More details about the data set can be found in Frick et al. 2014, MetZ For data requests please send an e-mail to hydromet@dwd.de
Watt-, Röhricht- und Grünlandflächen sind wertvolle Elemente des Naturhaushaltes. Die durchgeführten Untersuchungen stellen Zusammenhänge zwischen abiotischen Standortbedingungen und Röhrichtvorkommen her. In dieser Studie wird folgenden Fragen nachgegangen: 1. Bestehen qualitative Zusammenhänge zwischen Röhrichten, Sedimenten und Schadstoffen? 2. Sind Korngrößenzusammensetzung, Nährstoffe und Salzgehalt in den Vorländern mit den Vegetationstypen korreliert? Mit Hilfe einer interdisziplinären Analyse in 6 Transekten mit den Straten Watt, Röhricht, Grünland und einer Bodenbeprobung in unterschiedlichen Tiefenstufen sollen Trends vom Watt ins Grünland, von der Oberfläche in die Tiefe sowie im Längsverlauf der Tideweser identifiziert werden. Festgehaltene Ergebnisse: - Die Schadstoffgehalte in den Rhizomen der Röhrichte liegen oftmals unter der Nachweisgrenze. - Die Schadstoffanalyse der Sedimente bestätigt eine steigende Tendenz der Schadstoffgehalte vom Watt zum Grünland. - Im longitudinalen Gradient ist die bekannte seewärts gerichtete Abnahme der Schadstoffgehalte durch den höheren Anteil wenig belasteter mariner Sedimente in den jungen Bodenbildungen zu erkennen. - Zwischen Vegetationstypen und den untersuchten abiotischen Standortparametern lassen sich keine signifikanten Zusammenhänge detektieren. - Die Nährstoffgehalte sind für Phosphor und Stickstoff im Allgemeinen an allen Standorten als hoch einzustufen. - Die Ergebnisse liegen in den lokal unterschiedlichen Sedimentationsbedingungen und Nutzungen begründet. - Die Leitfähigkeit in den Sedimentproben weist einen Trend im Längs- und lateralen Verlauf auf. Diese Trends werden auch von der Artenzusammensetzung der Pflanzenwidergespiegelt. Belastbare Aussagen zu den aufgestellten Thesen sind auf Grund der geringen Stichprobenanzahl in Zusammenschau mit der räumlichen und zeitlichen Momentaufnahme nicht ableitbar. Erst eine Untersuchung in größerem Rahmen kann hierzu präzisere Ergebnisse liefern.
Gridded data of daily precipitation with 1 or 5 km horizontal resolution for covering river basins of Germany and neighbouring countries from 1951 until 2006 provided by the hydrometeorology of Deutscher Wetterdienst. More details about the data set can be found in Rauthe et al. 2013, MetZ, DOI:10.1127/0941-2948/2013/0436 For data requests please send an e-mail to hydromet@dwd.de
Watt-, Röhricht- und Grünlandflächen sind wertvolle Elemente des Naturhaushaltes. Die für diese Arbeit durchgeführten Untersuchungen sollen Zusammenhänge zwischen abiotischen Standortbedingungen (Sediment, Boden, Schadstoff) und Röhrichtvorkommen herstellen. Dabei wird in dieser Studie folgenden Fragen nachgegangen: 1. Bestehen qualitative Zusammenhänge zwischen Röhrichten, Sedimenten und Schadstoffen? 2. Sind Korngrößenzusammensetzung, Nährstoffe und Salzgehalt in den Vorländern mit den Vegetationstypen korreliert? Mit Hilfe einer interdisziplinären Analyse in 6 Transekten mit den Straten Watt, Röhricht, Grünland und einer Bodenbeprobung in unterschiedlichen Tiefenstufen sollen Trends vom Watt ins Grünland, von der Oberfläche in die Tiefe, aber auch im Längsverlauf der Tideweser identifiziert werden.
Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). Furthermore, the NAO-index is also provided. On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.
Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). Forthermore, the NAO-index is also provided. On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.