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.
Gridded Level 3 SO2 total column densities derived from the Metop/GOME-2-instruments. Volcanoes are the largest soures of SO2 in the atmosphere, depending on the erruption the Sulfurous compounds can be injected into stratosphere but in most cases it stays within the troposphere. Another important source is the coal combustion. Desulfurisation facilities within the power stations have reduced the sulfur emissions around the globe. In the stratosphere sulfur is a key component for building up aerosols, which reflect parts of the solar irradiation. The total SO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the ultraviolet wavelength region [using the DOAS method]. Depending on the plume SO2 can be a very strong absorber, because of that the ODAS retrieval might have some smaller issues, they can be reduced by choosing different wavelenght ranges depending on the signal. We apply three different fitting windows between 310 and 360nm. For the AMF, we assume a plumeheight of 6 km altitude. 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. Three instruments operate on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in 2006, 2012, and 2018, respectively. GOME-2 measures a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distribution. 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 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Composition Monitoring (AC-SAF).
The long-term ecological research benthic monitoring comprises four representative permanent stations (SSd, Slt, FSd and WB) that have been sampled countinuously since 1969. The four stations are representative for the different benthic communities in the German Bight. Inter-annual variability and possible long-term trends were analysed based on spring-time samples since 1969. Earlier datasets have been published in the publication series https://doi.org/10.1594/PANGAEA.667646. Macrozoobenthos of soft-bottom benthic community was collected by van-Veen grabs. This dataset contains the continuation of this time series with the samples collected in spring between 2016 and 2019 each year in the North Sea, German Bight. Data for each campaign comprise four stations in the German Bight, sampled by grab samples (infauna). Biodiversity data of species include abundance (count data) and biomass (wet mass, g) per sample.
The long-term ecological research benthic monitoring comprises four representative permanent stations (SSd, Slt, FSd and WB) that have been sampled countinuously since 1969. The four stations are representative for the different benthic communities in the German Bight. Inter-annual variability and possible long-term trends were analysed based on spring-time samples since 1969. Earlier datasets have been published in the publication series https://doi.org/10.1594/PANGAEA.667646. Macrozoobenthos of soft-bottom benthic community was collected by van-Veen grabs. This dataset contains the continuation of this time series with the samples collected in spring between 2001 and 2011 each year in the North Sea, German Bight. Data for each campaign comprise four stations in the German Bight, sampled by grab samples (infauna). Biodiversity data of species include abundance (count data) and biomass (wet mass, g) per sample.
The long-term ecological research benthic monitoring comprises four representative permanent stations (SSd, Slt, FSd and WB) that have been sampled continuously in spring since 1969. The four stations are representative for the different benthic communities in the German Bight. Inter-annual variability and possible long-term trends were analysed based on spring-time samples since 1969. Macrozoobenthos of soft-bottom benthic community was collected by van-Veen grabs. Data for each campaign comprise four stations in the German Bight, sampled by grab samples (infauna). Biodiversity data of species include abundance (count data) and biomass (wet mass, g) per sample. The data is also available in a PostgreSQL-based data warehouse that can be accessed and queried through an open-access frontend web service at https://critterbase.awi.de/benosis by searching for the data sets "LTER_Benthos". Earlier datasets covering the years 1969-2000 have been published in the publication series https://doi.org/10.1594/PANGAEA.667646.
The long-term ecological research benthic monitoring comprises four representative permanent stations (SSd, Slt, FSd and WB) that have been sampled countinuously since 1969. The four stations are representative for the different benthic communities in the German Bight. Inter-annual variability and possible long-term trends were analysed based on spring-time samples since 1969. Earlier datasets have been published in the publication series https://doi.org/10.1594/PANGAEA.667646. Macrozoobenthos of soft-bottom benthic community was collected by van-Veen grabs. This dataset contains the continuation of this time series with the samples collected in spring between 2012 and 2015 each year in the North Sea, German Bight. Data for each campaign comprise four stations in the German Bight, sampled by grab samples (infauna). Biodiversity data of species include abundance (count data) and biomass (wet mass, g) per sample.
Die Wälder der Erde haben eine grundlegende Bedeutung für die Zukunft der Menschheit. Sie bilden einen Großteil der Erdoberfläche und sind wichtiger Lebensraum der an Land lebenden Tier- und Pflanzenarten. Wälder produzieren nutzbare Stoffe, regulieren Stoff- und Wasserfüsse, die CO2-Konzentration der Atmosphäre sowie das globale und regionale Klima. Der Schutz der Wälder ist von zentraler Bedeutung für eine nachhaltige Existenz der Menschen in sicher funktionierenden Beziehungen zwischen Ökosystemen und der Umwelt. Weil Waldökosysteme auch bei forstlicher Nutzung weitgehend selbstorganisiert funktionieren, sind sie ein spannendes Gebiet der Ökosystemforschung. Die Komplexität von Waldökosystemen ist eine Herausforderung für das Umweltmanagement schlechthin. Im Prinzip zielt es darauf ab, Störungen von Strukturen und Wechselwirkungen mit der Umwelt so gering wie möglich zu halten oder deren Folgen zu therapieren. Dies ist nur möglich, wenn Ökosysteme gesamtheilich betrachtet werden. Allgemeine Ziele von Ökosystemforschung sind deshalb vertieftes Verständnis der Systeme zu entwickeln, Kritische Zustände zu erkennen sowie Möglichkeiten und Grenzen nachhaltiger Entwicklung aufzuzeigen. Unsere Arbeitsgruppe beschäftigt sich damit, Indikatoren für den Zustand von Ökosystemen zu finden, die Dynamik ihrer Umweltbeziehungen zu beschreiben und Grenzen der Belastbarkeit zu erkennen. Ziel ist es, auf systemtheoretischer Grundlage gesamtheitliche Vorstellungen über die Entwicklung von Ökosystems zu bekommen, und ihre Anpassungsfähigkeit an Umweltveränderungen abzuschätzen. Voraussetzung dafür ist eine intensive Systembeobachtung. Datenbasis unserer Forschung an Wäldern bildet die Beobachtung eines depositionsbelasteten und stark versauerten Buchenwaldökosystems. Dementsprechend messen wir fortlaufend nicht nur die Einträge der atmosphärischen Deposition säurewirkamer Luftschadstoffe, Stoffkonzentrationen in der Bodenlösung und Stoffausträge, sondern auch andere Stressgrößen. Die Philosophie gesamtheitlich orientierterer Ökosystemforschung und ökologischer Umweltbeobachtung findet sich in verschiedenen Monitoring Programmen wieder (Schimming et al. 2010). Deshalb kooperiert das Ökologie-Zentrum in solchen Netzwerken und beteiligt sich wegen der weitgehenden Zielkonformität auch am Forstlichen Monitorings der EU. Der Beitrag besteht mit dem bereits genannten, sehr langfristig untersuchten Buchenwaldökosystem im traditionellen Untersuchungsgebiet des Ökologie-Zentrums zum Level II-Programm des ICP-Forests. Das Institut führt die Untersuchungen dort im Auftrag des Ministeriums für Landwirtschaft, Umwelt und Ländliche Räume (MLUR) durch. Seitens des Ökologie-Zentrums Institute und eines Vorgängerprojektes existieren Datenreihen, die sich nunmehr mit einer Länge von mehr als 20 Jahren über einen weitaus längeren Zeitraum erstrecken, als seit Einrichtung des Level II-Programms im Jahre 1995 vergangen ist.
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.
Background and Objectives: The project area is located in the Ashanti Region of Ghana / West Africa in the transition zone of the moist semideciduous forest and tropical savannah zone. Main land use in this region is subsistence agriculture with large fallow areas. As an alternative land-use, forest plantations are under development by the Ghanaian wood processing company DuPaul Wood Treatment Ltd. Labourers from the surrounding villages are employed as permanent or casual plantation workers. Within three forest plantation projects of approximately 6,000 ha, DuPaul offers an area of 164 ha (referred to as Papasi Plantation) - which is mainly planted with Teak (Tectona grandis) - for research purposes. In return, the company expects consultations to improve the management for sustainable timber and pole production with exotic and native tree species. Results: In a first research approach, the Papasi Plantation was assessed in terms of vegetation classification, timber resources (in qualitative and quantitative terms) and soil and site conditions. A permanent sampling plot system was established to enable long-term monitoring of stand dynamics including observation of stand response to silvicultural treatments. Site conditions are ideally suited for Teak and some stands show exceptionally good growth performances. However, poor weed management and a lack of fire control and silvicultural management led to high mortality and poor growth performance of some stands, resulting in relative low overall growth averages. In a second step, a social baseline study was carried out in the surrounding villages and identified landowner conflicts between some villagers and DuPaul, which could be one reason for the fire damages. However, the study also revealed a general interest for collaboration in agroforestry on DuPaul land on both sides. Thirdly, a silvicultural management concept was elaborated and an improved integration of the rural population into DuPaul's forest plantation projects is already initiated. If landowner conflicts can be solved, the development of forest plantations can contribute significantly to the economic income of rural households while environmental benefits provide long-term opportunities for sustainable development of the region. Funding: GTZ supported PPP-Measure, Foundation
Gridded Level 3 cloud fraction derived from Metop/GOME observations. Cloud physical properties (cloud fraction, cloud top height, cloud optical thickness) are derived from GOME/GOME-2 observations using the OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks). 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. Three instruments operate on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in 2006, 2012, and 2018, respectively. GOME-2 measures a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distribution. 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 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Composition Monitoring (AC-SAF).
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 801 |
| Europa | 13 |
| Global | 4 |
| Kommune | 11 |
| Land | 137 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Weitere | 14 |
| Wissenschaft | 412 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 52 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 739 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 2 |
| Taxon | 1 |
| Text | 59 |
| unbekannt | 59 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 91 |
| Offen | 806 |
| Unbekannt | 19 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 737 |
| Englisch | 276 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 10 |
| Bild | 12 |
| Datei | 64 |
| Dokument | 41 |
| Keine | 496 |
| Unbekannt | 1 |
| Webseite | 342 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 652 |
| Lebewesen und Lebensräume | 853 |
| Luft | 558 |
| Mensch und Umwelt | 916 |
| Wasser | 579 |
| Weitere | 902 |