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.
Additionally, at four shallow water stations (Booknis Eck, Buelk, 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 copper antifouling 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. In context of the long-term monitoring project RegLocDiv (Regional-Local-Diversity) by M. Wahl (Franz, M. et al. 2019a), another seven stations were equipped with the same two types of sensors at 4-6 m depth to continuously record environmental parameters (again: temperature, salinity, dissolved oxygen) and included into this data set. These stations are at: Falshoeft, Booknis Eck, Schoenberg, Westermarkelsdorf, 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 10 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).
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.
Entwicklung von wirtschaftlichen Sauerstoffeintrag-Systemen nach eigenem Tiefschachtprinzip, basierend auf Versuchsanlagen. Bau von verschiedenen Anlagen und langfristige Beobachtungen der Auswirkung der Belueftung auf die Wasserqualitaet von Seen.
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/
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/
| 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 |