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.
Innerhalb der letzten 25 Jahre wurde ein bemerkenswerter Anstieg der bodennahen Lufttemperatur in der Arktis beobachtet, welcher den Globalerwärmungsfaktor von zwei sogar übersteigt. Dieses Phänomen wird als Arktische Verstärkung bezeichnet. Diese Erwärmung führt zu recht dramatischen Veränderungen einer Vielzahl von Klimaparametern. Beispielsweise wurde von Satelliten aus beobachtet, dass sich das arktische Meereis signifikant zurückgezogen hat. Allerdings können Klimamodelle diesen Rückgang immer noch nicht korrekt reproduzieren. Daher ist es zwingend erforderlich den Ursprung dieser Unstimmigkeiten zu identifizieren. Um unser Wissen über die Ursprünge der beobachteten arktischen Klimaveränderungen zu erweitern, ist es notwendig die Genauigkeit dieser Vorhersagen zu verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen beantragen wir im Rahmen des Transregio TR 172 die vorhandenen wissenschaftlichen Fachkenntnisse und Kompetenzen dreier deutscher Universitäten und zweier nicht-universitären Forschungsinstitute zu fokussieren und kombinieren. Beobachtungen von Messinstrumenten auf Satelliten, Flugzeugen, luftgetragenen Ballonplattformen, Forschungsschiffen und ausgewählte bodengebundene Messstationen werden in bestimmte Forschungskampagnen integriert und mit Langzeit Messungen kombiniert. Die Modellaktivitäten verwenden eine Hierarchie von Prozess-, mesoskaligen, regionalen und globalen Modellen um eine Brücke zwischen räumlichen und zeitlichen Skalen zu individuellen lokalen Prozessen der entsprechenden Klimasignale herzustellen. Die Modelle dienen als Orientierungshilfe für Kampagnen, zur Analyse von Messungen und Sensitivitäten, zur möglichen Zuordnung der Quellen der beobachteten arktischen Klimaveränderungen und um die Fähigkeiten der Modelle zu testen Beobachtungen zu reproduzieren. Die allumfassende wissenschaftliche Zielsetzung des TR 172 ist es die Schlüsselprozesse, die zur arktischen Verstärkung beitragen, zu identifizieren, untersuchen und zu bewerten um unser Verständnis über die wesentlichen Rückkopplungsmechanismen zu verbessern und gleichzeitig deren relative Bedeutung für die arktische Verstärkung zu quantifizieren. In der ersten Phase wird der Fokus auf atmosphärischen und Bodenprozessen liegen, da die schnell vorrangehenden Veränderungen im arktischen Klima vermuten lassen, dass wichtige atmosphärische Einflüsse an diesen Mechanismen beteiligt sind. In der zweiten und dritten Phase werden dann vor allem die Wechselwirkungen zwischen ozeanischen und atmosphärischen Komponenten der arktischen Verstärkung sowie die damit verbundenen globalen Aspekte genauer untersucht. Die Verbindung von Beobachtungs- und Modellstudien dient dazu die künftigen arktischen Klimaentwicklungsvorhersagen zu verbessern.
Inhaltlich knüpft dieses Projekt an das im Jahr 1997 abgeschlossene Projekt 'Zur Morphometrie du Dynamik von Blockgletschern im Dösener Tal' an. Mit der Durchführung des Projektes soll nicht nur das Messergebnis des Vorjahres bestätigt, sondern auch das geplante Langzeit-Beobachtungsprogramm fortgesetzt werden.
Six mesocosm experiments with specimens of Fucales or Laminariales were conducted across six georegions (3 mesocosms with brown algae, 3 mesocosms without brown algae). Incubations lasted 24 days, followed by a year-long monitoring of incubation water. During the first 12 days, brown algae were maintained in mesocosms adjacent to control mesocosms, with 1 L of water sampled every second day. Half of the mesocosm water was replaced with fresh seawater after each sampling. Environmental conditions and primary productivity of specimens was recorded during the incubation. After 12 days, specimens were removed and incubation continued for another 12 days, maintaing the same sampling routine. At the end of the 24 day- incubation period, long-term monitoring was set-up with 6-10L of incubation water in two different conditions: one exposed to a controlled light cycle at 20°C, the second set in darkness at 4°C with added nutrients (40 µM NO3- and 3µM PO43-). Additional water samples were collected along transects extending from near-shore brown algae poplulations. Water samples were filtered over pre-combusted GFF filters (450°C, 4.5h), and both the filtrate and filters were analysed for dissolved organic carbon (DOC), particulate organic carbon (POC). Fucoidan was quantified in dissolved (>1kDa) fraction and surface active fraction (SAF) (> 1kDa and negative charged fraction purified with anion exchange chromatography) fractions through monosaccharide quantification after acid-hydrolysis (100°C, 24h) using HPAEC-PAD, according to Engel and Händel, 2011. Intact polysaccharides were detected using structure-sensitive monoclonal antibodies (Torode et al., 2015; Vidal-Melgosa et al., 2021). Microbial cells were quantified using DAPI-cell staining and counting. Semi-quantitative measurements of particulate fucoidan were performed via acid hydrolysis of GFF filter pieces, followed by monosaccharide analysis via HPAEC-PAD. Sedimented particles to bottom of mesocosms were scooped out on day 24 for monosaccharide analysis and BAM1 antibody binding specific to fucoidan.
Six mesocosm experiments with specimens of Fucales or Laminariales were conducted across six georegions (3 mesocosms with brown algae, 3 mesocosms without brown algae). Incubations lasted 24 days, followed by a year-long monitoring of incubation water. During the first 12 days, brown algae were maintained in mesocosms adjacent to control mesocosms, with 1 L of water sampled every second day. Half of the mesocosm water was replaced with fresh seawater after each sampling. Environmental conditions and primary productivity of specimens was recorded during the incubation. After 12 days, specimens were removed and incubation continued for another 12 days, maintaing the same sampling routine. At the end of the 24 day- incubation period, long-term monitoring was set-up with 6-10L of incubation water in two different conditions: one exposed to a controlled light cycle at 20°C, the second set in darkness at 4°C with added nutrients (40 µM NO3- and 3µM PO43-). Additional water samples were collected along transects extending from near-shore brown algae poplulations. Water samples were filtered over pre-combusted GFF filters (450°C, 4.5h), and both the filtrate and filters were analysed for dissolved organic carbon (DOC), particulate organic carbon (POC). Fucoidan was quantified in dissolved (>1kDa) fraction and surface active fraction (SAF) (> 1kDa and negative charged fraction purified with anion exchange chromatography) fractions through monosaccharide quantification after acid-hydrolysis (100°C, 24h) using HPAEC-PAD, according to Engel and Händel, 2011. Intact polysaccharides were detected using structure-sensitive monoclonal antibodies (Torode et al., 2015; Vidal-Melgosa et al., 2021). Microbial cells were quantified using DAPI-cell staining and counting. Semi-quantitative measurements of particulate fucoidan were performed via acid hydrolysis of GFF filter pieces, followed by monosaccharide analysis via HPAEC-PAD. Sedimented particles to bottom of mesocosms were scooped out on day 24 for monosaccharide analysis and BAM1 antibody binding specific to fucoidan.
Six mesocosm experiments with specimens of Fucales or Laminariales were conducted across six georegions (3 mesocosms with brown algae, 3 mesocosms without brown algae). Incubations lasted 24 days, followed by a year-long monitoring of incubation water. During the first 12 days, brown algae were maintained in mesocosms adjacent to control mesocosms, with 1 L of water sampled every second day. Half of the mesocosm water was replaced with fresh seawater after each sampling. Environmental conditions and primary productivity of specimens was recorded during the incubation. After 12 days, specimens were removed and incubation continued for another 12 days, maintaing the same sampling routine. At the end of the 24 day- incubation period, long-term monitoring was set-up with 6-10L of incubation water in two different conditions: one exposed to a controlled light cycle at 20°C, the second set in darkness at 4°C with added nutrients (40 µM NO3- and 3µM PO43-). Additional water samples were collected along transects extending from near-shore brown algae poplulations. Water samples were filtered over pre-combusted GFF filters (450°C, 4.5h), and both the filtrate and filters were analysed for dissolved organic carbon (DOC), particulate organic carbon (POC). Fucoidan was quantified in dissolved (>1kDa) fraction and surface active fraction (SAF) (> 1kDa and negative charged fraction purified with anion exchange chromatography) fractions through monosaccharide quantification after acid-hydrolysis (100°C, 24h) using HPAEC-PAD, according to Engel and Händel, 2011. Intact polysaccharides were detected using structure-sensitive monoclonal antibodies (Torode et al., 2015; Vidal-Melgosa et al., 2021). Microbial cells were quantified using DAPI-cell staining and counting. Semi-quantitative measurements of particulate fucoidan were performed via acid hydrolysis of GFF filter pieces, followed by monosaccharide analysis via HPAEC-PAD. Sedimented particles to bottom of mesocosms were scooped out on day 24 for monosaccharide analysis and BAM1 antibody binding specific to fucoidan.
Six mesocosm experiments with specimens of Fucales or Laminariales were conducted across six georegions (3 mesocosms with brown algae, 3 mesocosms without brown algae). Incubations lasted 24 days, followed by a year-long monitoring of incubation water. During the first 12 days, brown algae were maintained in mesocosms adjacent to control mesocosms, with 1 L of water sampled every second day. Half of the mesocosm water was replaced with fresh seawater after each sampling. Environmental conditions and primary productivity of specimens was recorded during the incubation. After 12 days, specimens were removed and incubation continued for another 12 days, maintaing the same sampling routine. At the end of the 24 day- incubation period, long-term monitoring was set-up with 6-10L of incubation water in two different conditions: one exposed to a controlled light cycle at 20°C, the second set in darkness at 4°C with added nutrients (40 µM NO3- and 3µM PO43-). Additional water samples were collected along transects extending from near-shore brown algae poplulations. Water samples were filtered over pre-combusted GFF filters (450°C, 4.5h), and both the filtrate and filters were analysed for dissolved organic carbon (DOC), particulate organic carbon (POC). Fucoidan was quantified in dissolved (>1kDa) fraction and surface active fraction (SAF) (> 1kDa and negative charged fraction purified with anion exchange chromatography) fractions through monosaccharide quantification after acid-hydrolysis (100°C, 24h) using HPAEC-PAD, according to Engel and Händel, 2011. Intact polysaccharides were detected using structure-sensitive monoclonal antibodies (Torode et al., 2015; Vidal-Melgosa et al., 2021). Microbial cells were quantified using DAPI-cell staining and counting. Semi-quantitative measurements of particulate fucoidan were performed via acid hydrolysis of GFF filter pieces, followed by monosaccharide analysis via HPAEC-PAD. Sedimented particles to bottom of mesocosms were scooped out on day 24 for monosaccharide analysis and BAM1 antibody binding specific to fucoidan.
Six mesocosm experiments with specimens of Fucales or Laminariales were conducted across six georegions (3 mesocosms with brown algae, 3 mesocosms without brown algae). Incubations lasted 24 days, followed by a year-long monitoring of incubation water. During the first 12 days, brown algae were maintained in mesocosms adjacent to control mesocosms, with 1 L of water sampled every second day. Half of the mesocosm water was replaced with fresh seawater after each sampling. Environmental conditions and primary productivity of specimens was recorded during the incubation. After 12 days, specimens were removed and incubation continued for another 12 days, maintaing the same sampling routine. At the end of the 24 day- incubation period, long-term monitoring was set-up with 6-10L of incubation water in two different conditions: one exposed to a controlled light cycle at 20°C, the second set in darkness at 4°C with added nutrients (40 µM NO3- and 3µM PO43-). Additional water samples were collected along transects extending from near-shore brown algae poplulations. Water samples were filtered over pre-combusted GFF filters (450°C, 4.5h), and both the filtrate and filters were analysed for dissolved organic carbon (DOC), particulate organic carbon (POC). Fucoidan was quantified in dissolved (>1kDa) fraction and surface active fraction (SAF) (> 1kDa and negative charged fraction purified with anion exchange chromatography) fractions through monosaccharide quantification after acid-hydrolysis (100°C, 24h) using HPAEC-PAD, according to Engel and Händel, 2011. Intact polysaccharides were detected using structure-sensitive monoclonal antibodies (Torode et al., 2015; Vidal-Melgosa et al., 2021). Microbial cells were quantified using DAPI-cell staining and counting. Semi-quantitative measurements of particulate fucoidan were performed via acid hydrolysis of GFF filter pieces, followed by monosaccharide analysis via HPAEC-PAD. Sedimented particles to bottom of mesocosms were scooped out on day 24 for monosaccharide analysis and BAM1 antibody binding specific to fucoidan.
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.
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. Der WFS-Dienst enthält 52 abrufbare Layer zu den forstliche Versuchsflächen des Landes Brandenburg: die Gesamtmenge aller Flächen sowie gefiltert nach einzelnen fachbezogenen Parametern.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 803 |
| Europa | 15 |
| Global | 4 |
| Kommune | 11 |
| Land | 139 |
| 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 | 60 |
| unbekannt | 61 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 92 |
| Offen | 807 |
| Unbekannt | 20 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 740 |
| Englisch | 277 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 10 |
| Bild | 12 |
| Datei | 61 |
| Dokument | 39 |
| Keine | 498 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 344 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 656 |
| Lebewesen und Lebensräume | 855 |
| Luft | 559 |
| Mensch und Umwelt | 919 |
| Wasser | 580 |
| Weitere | 904 |