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/
Objectives: Sustainable management of tropical moist forests through private forest owners will become increasingly important. Media report that in Brazil, particularly in Amazonia, approx. 80 percent of the timber harvested is from illegal sources. Private management of forests according to internationally acknowledged standards offers an opportunity to significantly lower the portion of illegally cut timber. Moreover, it contributes significantly to the conservation of the Amazon forest. Private forest owners show a clear long-term commitment towards the implementation of management standards according that is ecologically compatible, socially acceptable and economically viable. The project area, a pristine forest in legal Amazonia in the transition zone between moist tropical forests and savannas (cerrado), is extremely diverse in floristic and faunistic terms. The institute cooperates with the private forest owner. Main tasks are to document the faunistic and floristic diversity, to calculate the Annual Allowable Cut and to elaborate concepts for site-specific silviculture. Results: To date (Oct. 2006) the following activities were started: - a comprehensive inventory system for planning at the FMU-level has been successfully introduced; - the inventory system for the annual coupe area has been designed and data for the first coupe are being processed; - the annual allowable cut is currently calculated based on the results of the above described inventories; - two fauna surveys are completed; one focusing on large mammals and one on the avi-fauna. A long-term monitoring concept to assess the influence of forest management on the faunistic diversity is currently under development; - forest zoning is completed applying terrestrial surveys and interpreting high-resolution satellite images; - a study on the use of Bethollethia excelsa-fruits (Brazil nuts) is currently implemented; - a study on timber properties of lesser known species is currently implemented.
Das Hauptziel des Projekts ist die Untersuchung und die Entwicklung von Methoden nicht nur zur punktuellen, sondern auch zur flächenhaften Bestimmung der Bodenfeuchte. Zur Anwendung sollen Geländetechniken wie Time-Domain Reflectrometry (TDR), Georadar (GPR), Elektrische Widerstand (ER), Elektromagnetische Induktion (EMI) sowie GNSS Scatterometry kommen. Eine der methodischen Hauptfragen ist die Nutzung der GNSS Scatterometry zur Ermittlung der Bodenfeuchte im Feldmaßstab. Eine weitere grundlegende Forschungsfrage wird die weitere Entwicklung der elektrischen und elektromagnetischen geophysikalischen Techniken für bodenkundliche Anwendungen sein.
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 NO2 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 total NO2 column is retrieved from GOME solar back-scattered measurements in the visible wavelength region (425-450 nm), using the Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) method. 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/
Der INSPIRE View 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.
Böden spielen im globalen Kreislauf von Treibhausgasen eine wesentliche Rolle. Der Gasaustausch zwischen Boden und Atmosphäre ist dabei von zentraler Bedeutung, aber in seiner räumlichen und zeitlichen Dynamik noch nicht hinreichend verstanden. Für die Messung der Gaskonzentration und die Bestimmung der Diffusivität von Böden (Ds) existieren etliche, kleinskalige Labor- und Feldmethoden. Aufgrund der räumlichen Heterogenität und der zeitlichen Dynamik der Bodenstruktur ist es aber kaum möglich, die Ergebnisse auf den Feldmaßstab zu übertragen. Zentraler Gegenstand des Projektes ist die Entwicklung eines Systems zur Messung der Gasdiffusivität (PeDiM) in landwirtschaftlich genutzten Böden, das über lokale Heterogenitäten mittelt und Ds auf der Feldskala misst. Es wurde bereits gezeigt, dass Gaskonzentrationen in porösen Medien mittels schlauchförmiger, nichtporöser, gasselektiver Membranen gemessen werden können. Das zugrundeliegende Messprinzip beruht dabei auf der selektiven Diffusion einzelner Gaskomponenten der Bodenluft in eine Anordnung von Membranschläuchen, die in definierter Länge im Boden verlegt werden. Unser Projekt baut hierauf auf und ein in-situ Mess- und Monitoringsystem für Ds wird entwickelt. Folgende Schritte sind vorgesehen: i) Das neu entwickelte Messprinzip wird für die quasi-kontinuierliche Bestimmung von Ds für einen PeDiM-Prototypen im Labormaßstab umgesetzt. ii) Für einen präzisen Einbau des Messsystems im Feld wird ein Installationsgerät entwickelt, das Störungen des Bodens auf ein Minimum reduziert. iii) Der PeDiM-Prototyp wird in 2D- und 3D-Mesokosmen mit unterschiedlichen Substraten unter kontrollierten Bedingungen getestet. Parallele Ds-Messungen mit etablierten Messverfahren erlauben dabei die PeDiM-Konfiguration zu optimieren. vi) Optimierte PeDiM-Messysteme werden in einem Ackerboden eingebaut und Ds im Oberboden in einem mehrmonatigen Feldversuch gemessen. Die Ergebnisse werden im Zusammenhang mit wetterabhängigen Wassergehaltsänderungen und dynamischen Veränderungen der Bodenstruktur interpretiert. Der direkte Vergleich mit etablierten, kleinskaligen Labor- und Profilmessmethoden erlaubt Skaleneffekte experimentell zu untersuchen und nachzuweisen.Im Erfolgsfall steht ein innovatives, für die Langzeitbeobachtung ausgelegtes Mess- und Monitoringsystem zur Verfügung, das es zum ersten Mal erlaubt, quasi-kontinuierlich Ds im Feldmaßstab zu messen. Damit wird eine für Transportprozesse wesentliche Größe in Abhängigkeit atmosphärischer Randbedingungen auf einer Skala erfasst, die für die Interaktion von Boden und Atmosphäre relevant ist. Interessant für insbesondere landwirtschaftlich genutzte Böden ist dabei der völlig neue Zugang zur Beurteilung der zeitlichen Dynamik und Wechselwirkung zwischen Bodenstruktur und Ds. Ein kontinuierliches Monitoring von Ds erlaubt außerdem eine Kopplung von Treibhausgasemissionen mit Umsatzprozessen in Böden, was schließlich die Entwicklung von prognosefähigen Modellen unterstützt.
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.
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 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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 801 |
| Europa | 58 |
| Global | 3 |
| Kommune | 11 |
| Land | 128 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Weitere | 19 |
| Wissenschaft | 358 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 44 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 739 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 2 |
| Text | 50 |
| unbekannt | 65 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 87 |
| Offen | 798 |
| Unbekannt | 20 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 734 |
| Englisch | 269 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 8 |
| Bild | 5 |
| Datei | 43 |
| Dokument | 38 |
| Keine | 495 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 18 |
| Webseite | 340 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 642 |
| Lebewesen und Lebensräume | 839 |
| Luft | 547 |
| Mensch und Umwelt | 905 |
| Wasser | 565 |
| Weitere | 891 |