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.
Der INSPIRE Download Service beinhaltet die Standorte zu den Messstellen der Boden-Dauerbeobachtungsflächen im Land Brandenburg. Die Boden-Dauerbeobachtung ist ein Instrument zur langfristigen Überwachung von Veränderungen des Zustandes und der Funktionen des Bodens im Sinne des Bundes-Bodenschutzgesetzes bzw. weiterer untergesetzlicher Regelwerke. Die Boden-Dauerbeobachtung ist dabei nicht isoliert, sondern als zentrales Element einer integrierten Umwelt-Beobachtung 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 Boden-Dauerbeobachtungsfläche 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 Boden-Dauerbeobachtungsflächen.
Das Projekt Wildtiergenetik ist gedacht als Basisprojekt für populationsgenetische Untersuchungen an Wildtieren in Baden-Württemberg. Es hat eine Laufzeit von 2008 bis 2013. Es soll dazu dienen Fragestellungen rund um Wildtiere zu beantworten, die nicht oder nur sehr aufwendig mit herkömmlichen Methoden gelöst werden können. Zum Beispiel kann man mit Hilfe von Merkmalen der DNA Populationszugehörigkeiten berechnen. Aus diesen Informationen kann man dann Rückschlüsse auf Wanderbewegungen, Ausbreitungen, Barrieren zwischen Populationen oder Vermischungen zwischen Arten ziehen. Aktuell werden über das Projekt Fragen zur Ausbreitung der Wildkatze in Baden-Württemberg bearbeitet. Im Rahmen der Wildtiergenetik sind weiterhin populationsgenetische Untersuchungen zum Auerhuhn geplant. Ziel ist es mit genetischen Methoden die Verbreitung der Wildkatze in Baden-Württemberg zu erfassen. Darüber hinaus soll die Wildkatzenpopulation in den Rheinauen und am Kaiserstuhl genetisch charakterisiert werden. Es sollen Fragestellungen wie der Grad an Hybridisierung mit Hauskatzen, die Vernetzung mit benachbarten größeren Vorkommen und ihre Isolation untersucht werden. Grundlage für das Projekt ist das Wildkatzenmonitoring. Im Monitoring werden in ausgewählten Gebieten Wildkatzennachweise durch die Lockstockmethode gewonnen. Mit Baldrian besprühte Stöcke locken die Katzen an, beim Reiben an den Stöcken verlieren sie Haare, die dann im Labor genetisch auf als Wild- oder Hauskatze bestimmt werden. Für die genetischen Untersuchungen verwenden wir zwei verschiedene Ansätze. Das ist zum einen eine Sequenzierung von mitochondrialer DNA, zum anderen eine Längenfragmentanalyse mittels Mikrosatelliten. Inzwischen gilt in Baden-Württemberg die Wildkatze in der gesamten Oberrheinebene zwischen Karlsruhe und Lörrach, am Stromberg und mit vereinzelten Nachweisen im Osten Baden-Württembergs als sicher nachgewiesen. Seit 2006 konnten an 1022 aufgestellten Lockstöcken bisher insgesamt 633 Haarfunde und zusätzlich 54 Totfunde gesammelt und untersucht werden. Von den so insgesamt 687 Proben konnten 49% Wildkatzen, 27% Hauskatzen und 24% nicht zugeordnet werden. Bereits abgeschlossener Projektteil: In diesem ersten Teil wurde die genetische Struktur des Rotwildes in Baden-Württemberg untersucht. Die Fragestellung lautete, ob, ausgelöst durch die Beschränkung des Rotwildes auf sogenannte Rotwildgebiete und den Abschuss wandernden Rotwildes außerhalb dieser Gebiete, der genetische Austausch von Rotwild beeinträchtigt ist. Zur Beantwortung dieser Frage wurde die genetische Diversität der einzelnen Rotwildpopulationen Baden-Württembergs anhand von Mikrosatelliten analysiert. Dabei konnte gezeigt werden, dass die aktuellen Rotwildpopulationen nicht vollständig voneinander isoliert sind. (Text gekürzt)
The here presented data time-series are connected to the publication "Environmental parameters of shallow water habitats in the SW Baltic Sea" (Franz, M. et al. 2019b). Since 2019 a number of stations were added, and, hence, new time-series started. Every year a new dataset will be published including both, old and new stations. The following abstract is revised from Franz, M. et al. (2019b): The coastal areas of the Baltic Sea represent highly variable environments. In order to record the environmental conditions in shallow water habitats of the SW Baltic Sea, a monitoring program was established. The monitoring sites are located along the Baltic Sea coast of Schleswig-Holstein, Germany. Along the coast, 23 stations were established, where samplings for dissolved inorganic nutrient concentrations are conducted. Here, twice per month, water samples are collected in a water depth of 0.5 m. The samples are analysed for the concentration of dissolved inorganic nutrients (total oxidized nitrogen, nitrite, ammonia, phosphate and silicate) by UV/VIS spectroscopy using a continuous flow analyser (type QuAAtro 30; comp. SEAL Analytical, Hamburg, Germany. The system is equipped with a SEAL XY-2 autosampler). Quality control for nutrient measurements is ensured by certified reference material (CRM) by KANSO TECHNOS CO, LTD, Osaka, Japan. Additionally, at four shallow water stations (Booknis Eck, Bülk, Behrensdorf and Katharinenhof) temperature, salinity and dissolved oxygen are continuously logged at 2-3 m depth by self-contained data loggers. These are: (I) MiniDOT loggers (Precision Measurement Engineering; http://pme.com; ±10 µmol L-1 or ±5 % saturation) including antifouling copper option (copper plate and mesh) to measure dissolved oxygen concentration and (II) DST CT salinity & temperature loggers (Star-Oddi; http://star-oddi.com; ±1.5 mS cm-1) to record the conductivity. Both sensor types additionally record water temperature with an accuracy of ± 0.1 °C. The sampling interval was set to 30 minutes for all parameters. Another seven stations for continuous recordings of environmental parameters (again: temperature, salinity, dissolved oxygen) with the same two types of sensors were installed at 4-6 m depth in the context to the long-term monitoring project RegLocDiv (Regional-Local-Diversity) by M. Wahl (Franz, M. et al. 2019a) and included into this data set. These stations are at: Falshoeft, Booknis Eck, Schoenberg, Westermakesdorf, Staberhuk, Kellenhusen and Salzhaff (abandoned in 2023). Since 2021, in the context of implementing a reef monitoring to fulfil obligations by the EU Habitats Directive, step-by-step, eleven further stations were installed at reefs in the Schleswig-Holstein Baltic Sea. These are at: Platengrund (14 m depth) and Mittelgrund (8 m) (both since 2021), at Walkyriengrund (9 m), Brodtener Ufer (8 m), Außenschlei (11 m), Kalkgrund (8 m), Stollergrund (7.5 m) and Flueggesand (10 m) (all since 2022), as well as at Gabelsflach (10 m), Sagasbank (8.5 m) and Stabehuk (11.5 m) (all since 2023). Again, at all of these 11 stations, temperature, salinity and dissolved oxygen are continuously logged by self-contained data loggers: Conductivity (and temperature) is logged by HOBO® Salt Water Conductivity/Salinity Data Logger (Onset Computer Corporation, Bourne, MA, USA; https://www.onsetcomp.com) using the U2X protective housing to prevent fouling on the sensors. The same MiniDOT loggers (Precision Measurement Engineering) as at the above mentioned more shallow stations (including antifouling copper plate and mesh) are used to measure dissolved oxygen concentration. Dissolved oxygen concentration data measured by the MiniDOT loggers are corrected for a depth of 5 m (or 2,5 m on the shallow stations) using the software provided by the manufacturer. Additionally, a manual compensation for salinity was calculated (see details in Franz, M. et al. 2019b). Quality control was carried out by spike and gradient tests, following recommendations of SeaDataNet quality control procedures (see https://seadatanet.org/Standards/Data-Quality-Control). All data values were flagged according to applied quality checks using the following flags: 1 = Pass, 2 = Suspect, 3 = Fail, 4 = Visually suspect, 5 = Salinity compensation fail (further explanations can be found in Franz, M. et al. 2019b). The project is funded by the LfU (Landesamt für Umwelt, Schleswig-Holstein, Germany). Main responsible persons are C. Hiebenthal, C. Lieberum, F. Weinberger and R. Karez. Responsible for the nutrient analysis: N. Stärck; Responsible for taking the water samples: C. Lieberum and D. Bürger.
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 SO2 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. GDP 4.x performs a DOAS fit for SO2 slant column followed by an AMF / VCD computation using a single wavelength. Corrections are applied to the slant column for equatorial offset, interference of SO2 and SO2 absorption, and SZA dependence. 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/
Seit 1988 befasst sich das am Institut fuer Landespflege angesiedelte Langzeitforschungsvorhaben 'Karupelv Valley Projekt' mit den Ursachen der Populationszyklen von Lemmingen. Das Untersuchungsgebiet in Nordost Groenland ist Bestandteil der High Arctic Tundra und zeichnet sich durch eine einfach strukturierte Tiergemeinschaft aus. Durch jaehrliche flaechendeckende Bestandsaufnahmen und die Erfassung von Lemmingwinternestern auf einer Untersuchungsflaeche von ca 1000 ha werden sowohl die Populationsfluktuationen der Lemminge als auch die ihrer Raubfeinde dokumentiert. Die bisherigen Ergebnisse deuten auf eine verzoegerte dichteabhaengige Reaktion der Hermeline auf die Lemmingausbrueche hin. Dieser Hypothese soll nun durch Einsatz von Telemetrie im Rahmen des naechsten Zyklus naeher geprueft werden. An dem internationalen Projekt sind auch die Universitaeten Helsinki, Stockholm und Kopenhagen beteiligt.
Ziel der Bannwaldforschung ist die langfristige Beobachtung der Entwicklung des Waldbestandes und seiner Fauna und Flora. Zur Dokumentation dient die Anlage eines systematischen Stichprobenrasters in den einzelnen Bannwäldern, das vermessen und dauerhaft vermarkt wird. An den Rasterpunkten erfolgen terrestrische Aufnahmen der Waldstrukturen und der Vegetation. Auch faunistische Untersuchungen können hier eingehängt und mit Strukturdaten korreliert werden. Die Einzeldaten werden ausgewertet und zu Zeitreihen der Bestandesentwicklung zusammengefasst.
In einer Langzeitstudie werden in einem Modellgebiet der Chiemgauer Alpen seit 1990 und dann alljährlich seit 1997 nach einem standardisierten Rasterverfahren auf 2000 ha indirekte Nachweise von Auerhühnern (Losung, Mauserfedern etc.) kartiert. Die Ergebnisse liefern einen Index der Größe und Entwicklung der Population und ihrer räumlichen Verteilung. Alle 5 Jahre wird zudem eine Habitatbewertung aufgrund eines Habitat Suitability Index-Modells durchgeführt. Dies ist das einzige Gebiet der Bayerischen Alpen, in welchem nach einem standardisieren Verfahren alljährlichen Daten zur Populationsentwicklung des Auerhuhns (Auerhuhn-Monitoring) erhoben werden. Es zeigt sich, dass der Bestand langfristig von der Forstwirtschaft beeinflusst wird, was kurzfristig von den Zufälligkeiten des Wetters überlagert wird. Die Arbeiten sollen langfristig fortgeführt werden.
Die Bewältigung der Auswirkungen anthropogener Veränderungen auf die Biodiversität ist eine der drängendsten wissenschaftlichen Herausforderungen, mit denen wir heute konfrontiert sind. Die Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf die marinen Ökosysteme ist jedoch trotz seiner wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bedeutung stark unterfinanziert. Während bestimmte physikalische Parameter (Salzgehalt, Temperatur, etc.) relativ einfach und kontinuierlich per Fernerkundung gemessen werden können, ist die Überwachung durch ozeanographische Kampagnen logistisch ungleich aufwändiger. Vor allem das empfindliche Ökosystem der Antarktis ist besonders gefährdet und gleichzeitig nur schwer zu untersuchen. Daher besteht die Notwendigkeit, bessere Methoden zur Überwachung des Zustands von marinen Ökosystemen, insbesondere der Produktivität höherer trophischer Ebenen, in und um die Antarktis zu entwickeln. Ein effektiver Ansatz zur Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf marine Ökosysteme ist die Überwachung von Raubtier-Populationen. Raubtiere sind hochsensible Bioindikatoren, da sie von einer Kaskade von Einflussfaktoren betroffen sind, die sich entlang des Nahrungsnetzes aufsummieren. Kaiserpinguine regieren auf die Klimaerwärmung besonders empfindlich, da sie zur Nahrungssuche Tausende von Kilometern zurücklegen und dabei große Teile des Ozeans beproben. Zudem kehren sie immer wieder zur selben Kolonie zurück, wo sie relativ einfach untersucht werden können. Daher sind diese Tiere besonders geeignete Bioindikatoren.Wir haben kürzlich gezeigt, dass das "huddling" Verhalten von Kaiserpinguinen als Phasenübergang von einem flüssigen in einen festen Zustand beschrieben werden kann. Dieser Phasenübergang hängt von der gefühlten Temperatur ab, die neben der Umgebungstemperatur auch von der Windgeschwindigkeit, der Sonneneinstrahlung und der relativer Luftfeuchtigkeit beeinflusst wird. Kaiserpinguine ändern ihr Huddlingverhalten als Reaktion auf diese gefühlte Temperatur und durchlaufen bei einer bestimmten Übergangstemperatur einen Phasenübergang. Diese Phasen-Übergangstemperatur hängt in erster Linie von der Fettisolierung der Tiere ab. In diesem Projekt werden wir die Hypothese testen, dass wir durch die Beobachtung der Phasen-Übergangstemperatur die durchschnittlichen Energiereserven (Fettisolation) einer ganzen Pinguinkolonie abschätzen und zeitlich verfolgen können. Außerdem wollen wir nachweisen, dass sich aus der Phasen-Übergangstemperatur zu Beginn der Brutsaison (wenn die Tiere über die größten Fettreserven verfügen) sowohl der Jagderfolg als auch die Nahrungsversorgung eines großen Teils des Südozeans abschätzen lässt, da sich der Jagdradius der Kaiserpinguine über 300-500 km um die Kolonie erstreckt. Falls sich unsere Hypothese bestätigt, wäre dies ein wichtiger Meilenstein für eine nicht-invasive Fernerkundung des Zustands von Kaiserpinguinkolonien und damit des marinen Ökosystems großer Teile des Südozeans.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 798 |
| Europa | 57 |
| Global | 3 |
| Kommune | 7 |
| Land | 123 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Weitere | 21 |
| Wissenschaft | 347 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 44 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 734 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 2 |
| Text | 52 |
| unbekannt | 65 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 89 |
| Offen | 793 |
| Unbekannt | 20 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 731 |
| Englisch | 270 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 3 |
| Datei | 42 |
| Dokument | 37 |
| Keine | 492 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 18 |
| Webseite | 340 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 642 |
| Lebewesen und Lebensräume | 836 |
| Luft | 548 |
| Mensch und Umwelt | 902 |
| Wasser | 565 |
| Weitere | 890 |