Das vorliegende Punktshape beinhaltet die Standorte zu den Messstellen der Bodendauerbeobachtungsflächen im Land Brandenburg. Die Bodendauerbeobachtung ist ein Instrument zur langfristigen Überwachung von Veränderungen des Zustandes und der Funktionen des Bodens im Sinne des Bundesbodenschutzgesetzes bzw. weiterer untergesetzlicher Regelwerke. Die Bodendauerbeobachtung ist dabei nicht isoliert, sondern als zentrales Element einer integrierten Umweltbeobachtung zu betrachten. Ziele der Boden- dauerbeobachtung sowohl brandenburgspezifisch als auch bundesweit sind a) die Erfassung des aktuellen Zustandes der Böden, b) die langfristige Überwachung von Bodenveränderungen und c) die Ableitung von Prognosen für die zukünftige Entwicklung der Böden. Als Sachdaten sind neben der Bezeichnung der Bodendauerbeobachtungsfläche auch Angaben zur Nutzungsart, der naturräumlichen Haupt-Einheitsgruppe, dem Bodenausgangsgestein, dem Bodentyp, der Bodenart des Oberbodens sowie der Kategorie für deren Auswahl hinterlegt. Aggregierte und qualitätsgeprüfte Messdaten werden zu einem späteren Zeitpunkt ergänzt. Hinweis: Die Lage der Standorte wurde auf ganze km gerundet und entspricht daher nicht der tatsächlichen Lage der Bodendauerbeobachtungsflächen. Der Datenbestand beinhaltet die Standorte (Punktdaten) zu Messstellen der Bodendauerbeobachtung des Landes Brandenburg. Das vorliegende Punktshape beinhaltet die Standorte zu den Messstellen der Bodendauerbeobachtungsflächen im Land Brandenburg. Die Bodendauerbeobachtung ist ein Instrument zur langfristigen Überwachung von Veränderungen des Zustandes und der Funktionen des Bodens im Sinne des Bundesbodenschutzgesetzes bzw. weiterer untergesetzlicher Regelwerke. Die Bodendauerbeobachtung ist dabei nicht isoliert, sondern als zentrales Element einer integrierten Umweltbeobachtung zu betrachten. Ziele der Boden- dauerbeobachtung sowohl brandenburgspezifisch als auch bundesweit sind a) die Erfassung des aktuellen Zustandes der Böden, b) die langfristige Überwachung von Bodenveränderungen und c) die Ableitung von Prognosen für die zukünftige Entwicklung der Böden. Als Sachdaten sind neben der Bezeichnung der Bodendauerbeobachtungsfläche auch Angaben zur Nutzungsart, der naturräumlichen Haupt-Einheitsgruppe, dem Bodenausgangsgestein, dem Bodentyp, der Bodenart des Oberbodens sowie der Kategorie für deren Auswahl hinterlegt. Aggregierte und qualitätsgeprüfte Messdaten werden zu einem späteren Zeitpunkt ergänzt. Hinweis: Die Lage der Standorte wurde auf ganze km gerundet und entspricht daher nicht der tatsächlichen Lage der Bodendauerbeobachtungsflächen. Der Datenbestand beinhaltet die Standorte (Punktdaten) zu Messstellen der Bodendauerbeobachtung des Landes Brandenburg. Das vorliegende Punktshape beinhaltet die Standorte zu den Messstellen der Bodendauerbeobachtungsflächen im Land Brandenburg. Die Bodendauerbeobachtung ist ein Instrument zur langfristigen Überwachung von Veränderungen des Zustandes und der Funktionen des Bodens im Sinne des Bundesbodenschutzgesetzes bzw. weiterer untergesetzlicher Regelwerke. Die Bodendauerbeobachtung ist dabei nicht isoliert, sondern als zentrales Element einer integrierten Umweltbeobachtung zu betrachten. Ziele der Boden- dauerbeobachtung sowohl brandenburgspezifisch als auch bundesweit sind a) die Erfassung des aktuellen Zustandes der Böden, b) die langfristige Überwachung von Bodenveränderungen und c) die Ableitung von Prognosen für die zukünftige Entwicklung der Böden. Als Sachdaten sind neben der Bezeichnung der Bodendauerbeobachtungsfläche auch Angaben zur Nutzungsart, der naturräumlichen Haupt-Einheitsgruppe, dem Bodenausgangsgestein, dem Bodentyp, der Bodenart des Oberbodens sowie der Kategorie für deren Auswahl hinterlegt. Aggregierte und qualitätsgeprüfte Messdaten werden zu einem späteren Zeitpunkt ergänzt. Hinweis: Die Lage der Standorte wurde auf ganze km gerundet und entspricht daher nicht der tatsächlichen Lage der Bodendauerbeobachtungsflächen. Der Datenbestand beinhaltet die Standorte (Punktdaten) zu Messstellen der Bodendauerbeobachtung des Landes Brandenburg.
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational BrO (Bromine monoxide) total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. For more details please refer to https://atmos.eoc.dlr.de/app/missions/gome2
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational ozone total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. The new improved DOAS-style (Differential Optical Absorption Spectroscopy) algorithm called GDOAS, was selected as the basis for GDP version 4.0 in the framework of an ESA ITT. GDP 4.x performs a DOAS fit for ozone slant column and effective temperature followed by an iterative AMF / VCD computation using a single wavelength. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
Das Landeskompetenzzentrum Forst Eberswalde verwaltet Daten von fast 1000 im ganzen Land Brandenburg verteilten Versuchen mit über 3000 häufig sehr langfristig bearbeiteter Einzelflächen (teilweise seit 1870), von denen mehr als 1000 Flächen noch unter aktueller Beobachtung stehen. Die Digitalisierung der Lageskizzen älterer Flächen erfolgte 2013-2014. Neue Flächen werden mit Hilfe von GPS geografisch verortet. Die Daten werden in einer Datenbank der langfristigen forstlichen Versuchsflächen des Landes Brandenburg verwaltet.
Die Biologische Kohlenstoffpumpe (BCP) steuert die Zufuhr, Verwertung und Speicherung von Kohlenstoff in den Weltmeeren. Ein mechanistisches Verständnis der BCP erfordert kontinuierliche Beobachtungen, welche Biologie, Ozeanographie und Geochemie über Zeit, Wasserschichten und Umweltbedingungen verknüpfen. Solche Beobachtungen der BCP im Südlichen Ozean fehlen, und erfordern autonome Technologien. Basierend auf autonomen Probennehmern und Sensoren, gibt YIPPEE ganzjährige Einblicke in die taxonomischen und funktionellen Merkmale der BCP im Weddellmeer. Dieses "letzte Eisgebiet" mit zentraler Bedeutung für das globale Klima ist ein natürliches Labor für das Verständnis polarer Prozesse und ihrer Reaktion auf den Klimawandel. Die Verankerung wurde zwischen März 2021 und März 2022 erfolgreich ausgebracht. Vorläufige Analysen von eDNA und Umweltparametern bestätigen die Konsistenz des Datensatzes. Drei Arbeitspakete beleuchten die biologische Vielfalt und funktionelle Genomik über ein komplettes Jahr im Kontext von Wassermassen, Eisbedeckung und Nährstoffkonzentrationen. Essenziell ist die hochauflösende biologische und ökologische Probenahme, welche Dynamiken in der photischen Zone mit geochemischen Flüssen in die Tiefsee verbindet. eDNA-Sequenzierung wird Populationen - von Bakterien bis Metazoen - während spezifischer Ökosystemzustände darstellen, sowie deren zeitliche und ökologische Konnektivität. Dies wird Übergangsperioden und zentrale Wendepunkte im Jahreszyklus aufdecken: die Schwelle des Tageslichts, welches Phytoplanktonwachstum auslöst, bakterielle Aktivitäten nach dem ersten photosynthetischen Impuls, sowie die Sukzession von Protisten und Zooplankton. Die Sequenzierung von Long-Read-Metagenomen wird funktionelle Signaturen saisonaler Ökosystemzustände aufzeigen und den Beitrag biogeochemischer Pfade über Umweltgradienten quantifizieren, was eine Klassifizierung des Jahreszyklus in Perioden der Autotrophie und (Chemo-)Heterotrophie sowie der zugrundeliegenden Stoffwechselwege ermöglicht. Genetische Funktionen, welche während hoher Eisbedeckung vorherrschen, schaffen einen Bezugswert für das "wahre" Weddellmeer vor den Auswirkungen des Klimawandels. Drittens eröffnet der Vergleich antarktischer und arktischer Dynamiken eine bipolare Perspektive auf die funktionale Saisonalität und den Aufbau biologischer Gemeinschaften. Dieses hochauflösende Bild der wichtigsten Taxa, genetischen Vielfalt, ökologischen Netzwerke und Nährstoffflüsse erstellt ein einzigartiges Bild der antarktischen BCP, und polarer Ökosysteme im Allgemeinen. YIPPEE steht im Einklang mit ~10 anderen SPP-Projekten und zentralen SPP-Zielen, einschließlich angeregter Langzeitbeobachtungen. Alle Daten und bioinformatischer Code werden sofort veröffentlicht. Zusätzlich zu wissenschaftlichen Publikationen werden die Ergebnisse über eine interaktive Web-App und gesellschaftliche Kommunikationskanäle verbreitet.
Das unvollständige Verständnis der Wechselwirkung von Aerosolpartikeln mit Strahlung, Wolken und Niederschlag ist eine Schlüsselfrage der Atmosphärenforschung. Detaillierte Beobachtungen sind erforderlich, um die komplexen Zusammenhänge zwischen den beteiligten Prozessen zu erfassen. Dies gilt insbesondere für die abgelegene Region der Antarktis, wo bodengestützte, vertikal aufgelöste Langzeitbeobachtungen von Aerosol, Wolken und Niederschlag selten sind und Satellitenbeobachtungen technischen Beschränkungen unterliegen. Um die Messlücke mit modernsten Beobachtungen zu schließen, wird TROPOS die Messplattform OCEANET-Atmosphere zwischen den Südsommern 2022/23 und 2023/24 an der Station Neumayer III (70,67°S, 8,27°W) einsetzen. OCEANET-Atmosphere ist ein autonomer, polar-erprobter, modifizierter 20-Fuss-Messcontainer, der erst kürzlich erfolgreich während MOSAiC (Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate) eingesetzt wurde. Die Instrumentierung während COALA umfasst ein Mehrwellenlängen-Polarisations- und ein Doppler-Lidar, ein 35-GHz-Wolkenradar, ein Mikrowellenradiometer sowie jeweils ein 1-d und 2-d-Niederschlags-Disdrometer. OCEANET ist die einzige polare Einzelcontainer-Plattform, die mit Mehrwellenlängen-Lidar, Radar und Mikrowellenradiometer Wolken und Niederschlag sowie mit Doppler-Lidar und -Radar turbulente Luftbewegungen in Wolken an verschiedenen Messstandorten beobachten kann.Die zeitliche und vertikale Auflösung des gewonnenen Datensatzes wird in der Größenordnung von 30 s (2 s für Vertikalgeschwindigkeitsbeobachtungen) und 30 m liegen. COALA ist ein 3-Jahres-Projekt. Ein Postdoktorand wird für den Einsatz von OCEANET-Atmosphere bei Neumayer III und die Datenanalyse verantwortlich sein und dabei von Experten am TROPOS unterstützt. Die Beobachtungen werden in erster Linie dazu dienen, die Schlüsselhypothese von COALA zu untersuchen, dass Aerosol aus dem Südlichen Ozean, den mittleren Breiten und den Subtropen der südlichen Hemisphäre in die Antarktis transportiert wird, wo es die Bildung und Entwicklung von Wolken und Niederschlag beeinflusst. Die Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Untersuchung des Ursprungs, der Häufigkeit und der Eigenschaften des Aerosols über der Station Neumayer III, (2) die Untersuchung des Einflusses von Oberflächen- und Grenzschicht-Kopplungseffekten auf die Eigenschaften und die Entwicklung von tiefen Wolken, (3) die Untersuchung des Beitrags von Dynamik (orographische Wellen), Aerosol und Meteorologie zur Verteilung der Eis- und Flüssigphase in Wolken über Neumayer III, (4) zur Untersuchung der vertikalen Struktur von Wolken und ihrer Beziehung zur Niederschlagsbildung und (5) zur Bewertung regionaler Kontraste in den Eigenschaften von Aerosolen und Wolken und den damit verbundenen Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsprozessen, indem die Neumayer-III-Beobachtungen von vorhandenen Datensätzen aus Südchile, Zypern, Deutschland und der Arktis kontrastiert werden.
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud-top pressure for GOME scenes is derived from the cloud-top height provided by ROCINN and an appropriate pressure profile. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/
Im Projekt erfolgt eine Langzeitbeobachtung des Eintrages von Nitrat, Nitrit und Ammonium in das sich unter landwirtschaftlichen Nutzflächen befindliche Grundwasser. Dazu werden im Landkreis Gifhorn seit 1989 ausgewählte Beregnungsbrunnen beprobt. Diese Erhebungen werden ergänzt durch eine Auswertung der beim Gesundheitsamt des Landkreises Gifhorn vorliegenden Daten zur Trinkwasserüberwachung. Herangezogen werden auch die Grundwasser-Überwachungsdaten aus den im Landkreis Gifhorn verbreitet anzutreffenden Trinkwasserschutzgebieten. Mit dem Projekt soll insbesondere der Fragestellung nachgegangen werden, in wieweit bei Böden mit hohem Nährstoffauswaschungspotential Stickstoffeinträge langfristig in immer tiefere Grundwasserbereiche verlagert werden. Da aus tieferen Grundwasserleitern in der Regel auch die öffentliche Trinkwasserversorgung gespeist wird, ist diese Fragestellung von besonderer Relevanz. Wegen des Vorhandenseins vielfach sandiger Böden in Kombination mit verbreitet intensiver Landwirtschaft und mit einer i.d.R. auf den landwirtschaftlichen Nutzflächen gegebenen Grundwasserneubildung, kann im Landkreis Gifhorn von einem insgesamt hohem Nährstoffauswaschungspotential ausgegangen werden. Das Untersuchungsgebiet Landkreis Gifhorn eignet sich daher gut als 'worst case'.
Die umfassende Zielstellung dieses Teilprojektes ist es die thermodynamische Struktur, Wolken, Aerosole, Spurengase und Strahlungseffekte in der atmosphärischen Säule basierend auf einer Langzeitreihe auf der deutsch/französischen Forschungsstelle in Ny-Alesund/Svalbard zu charakterisieren und damit das Zusammenspiel verschiedenster Fernerkundungsinstrumente zu nutzen. Die Daten werden für Modelauswertungen und Verbesserungen verwendet, sowie dienen sie als Referenz für satelliten- und flugzeuggetragene Ableitungsalgorithmen und ergänzen so die in-situ Beobachtungen. Basierend auf hoch-qualitativen Beobachtungsdaten werden Vertikalprofile des thermodynamischen Zustandes, Wolken, Aerosole und Spurengaskonzentrationen unter der Verwendung von integrierten Profilansätzen abgeleitet, welche es erlauben eine Analyse des Strahlungseinflusses von Wolken, Aerosolen und Spurengasen (inklusive Wasserdampf und Ozon) durchzuführen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 809 |
| Land | 68 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Wissenschaft | 48 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 34 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 742 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 2 |
| Text | 48 |
| unbekannt | 64 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 84 |
| offen | 791 |
| unbekannt | 20 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 735 |
| Englisch | 258 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 3 |
| Datei | 32 |
| Dokument | 35 |
| Keine | 496 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 18 |
| Webseite | 340 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 644 |
| Lebewesen und Lebensräume | 830 |
| Luft | 552 |
| Mensch und Umwelt | 895 |
| Wasser | 559 |
| Weitere | 882 |