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s/mas/As/gi

Other language confidence: 0.5253411022829046

Model Output Statistics for Saldenburg-Entschenreuth (P586)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Grundwassermessstelle APP_GWMN_49

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_49 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EI11 : Arlau/Bongsieler Kanal - Geest. Es liegen insgesamt 42461 Messwerte vor. Es liegen außerdem 35 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_059140331: Hünenpforte

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_059140331 (Hünenpforte)

Grundwassermessstelle DEGM_39390015: Hagendorf

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_39390015 (Hagendorf)

Bioenergieanlagen (Landkreis Göttingen)

Standorte der vorhandenen Bioenergieanlagen im Landkreis Göttingen. Es handelt sich um Anlagen zur Erzeugung regenerativer Energien (Biogas) aus Biomasse durch Vergärung. Biogas stellt eine wichtige und vielseitige Form der Bioenergie aus der Landwirtschaft dar. Die neuen Anlagen setzen fast ausnahmslos nachwachsende Rohstoffe (NaWaRo) wie Mais, Getreide, Hirse, Zuckerrüben, Sonnenblumen und teilweise Aufwuchs von Grünland mit oder ohne Gülle ein. Biogas wird derzeit überwiegend dezentral produziert und als Strom- und Wärmelieferant genutzt. Aufgrund dieser Dezentralität der Anlagen, die dadurch begründet ist, dass das primäre Ausgangsmaterial für die Biogaserzeugung wie Gülle oder Energiepflanzen aufgrund der niedrigen Energiedichte aus ökonomischen Gründen in der Regel nicht über längere Distanzen transportiert werden kann, ist die Integration guter Wärmenutzungskonzepte nicht immer möglich.

Water and sediment analysis from column experiments

This data set contains data from water analyses from column experiments. The water analyses included cations (sodium, potassium, calcium, magnesium, iron and manganese), anions (nitrate, chloride, sulphate, bromide and phosphate) and selected trace elements (arsenic, cobalt, nickel, vanadium and zinc). The column experiments were conducted with two different types of unconsolidated sandy sediments from aquifers in Denmark (Quaternary) and Germany (Cretaceous). In both sediments, the nitrate degradation capacity was almost exhausted. To induce denitrification, 5 mmol ethanol was added to the column experiments. This also caused a decrease in the concentration of trace elements in the water. A sequential extraction procedure was performed to determine the trace element sinks. The data set therefore also contains contents of selected elements (equal to water analyses) from the sequential extraction procedure of the sediment before and after the column tests. The results observed in the laboratory were additionally modeled with Phreeqc. The Phreeqc input data complete the data set.

Trinkwasseranalyse der Stadtwerke Münster

<p>Dieser Datensatz beinhaltet die Durchschnitts-Meßwerte der Trinkwasseranalyse der Stadtwerke Münster.<br /> Aktuell sind darin folgende Parameter enthalten:</p> <pre>Mikrobiologische Parameter (TrinkwV - Anlage 1: Teil I) Enterokokken Escherichia coli Chemische Parameter, deren Konzentration sich im Verteilungsnetz einschließlich der Trinkwasser-Installation in der Regel nicht mehr erhöht (TrinkwV - Anlage 2: Teil I) 1,2-Dichlorethan Benzol Bor (B) Bromat Chrom (Cr), ges. Cyanid (Cn), ges. Fluorid (F) Microcystin-LR Nitrat (NO3) Quecksilber (Hg), ges. Selen (Se) Summe PFAS-20 Summe PFAS-4 Tetrachlorethen Trichlorethen Uran (U) Chemische Parameter, deren Konzentration im Verteilungsnetz einschließlich der Trinkwasser-Installation ansteigen kann (TrinkwV - Anlage 2: Teil II) Antimon (Sb), ges. Arsen (As) Benzo(a)pyren Bisphenol A Blei (Pb) Cadmium (Cd) Kupfer (Cu), ges. Nickel (Ni) Nitrit (N02) Allgemeine Indikatorparameter (TrinkwV - Anlage 3) Aluminium (Al), ges. Ammonium (NH4) Calcitlösekapazität Calcitabscheidekapazität Chlorid (Cl) Clostridium perfringens Coliforme Bakterien Eisen (Fe), ges. Geruch, qualitativ Geschmack, qualitativ Koloniezahl bei 22 °C Koloniezahl bei 36 °C Leitfähigkeit, elektr. bei 25 °C Mangan (Mn), ges. Natrium (Na) pH-Wert SAK 436 nm, Färbung Sulfat (SO4) TOC Trübung, quantitativ (FNU) Wasserhärte und Härtebildner Gesamthärte Härte Härtebereich Calcium (Ca) Magnesium (Mg) Kalium (K) Karbonathärte Säurekapazität bis pH 4,3</pre> <p>Bitte beachten Sie: In den Jahren vor 2023 wurden weniger Parameter erfasst.</p> <p>Sie können die jährlichen Durchschnittsmesswerte der vergangenen Jahre jeweils als PDF oder als Excel-Datei herunterladen. In den PDF-Dateien sind zusätzlich zu den gemessenen Mittelwerten auch die zugehörigen Grenz- bzw. Richtwerte enthalten.</p> <p><strong>Informationen zur Einspeisung</strong><br /> <em>Wie finde ich heraus, welches Wasser aus meinem Wasserhahn kommt?</em><br /> Nicht in allen Gebieten gibt es dafür eine eindeutige Zuordnung.<br /> Je weiter Ihr Haushalt von der Einspeisung entfernt ist,&nbsp; desto mehr bekommen Sie „Mischwasser“ aus mehreren Quellen. Dabei kann man das aufgrund des Leitungsverlaufs nicht immer anhand der Entfernung oder anhand von Straßen ausmachen.</p> <p>Ganz grob lässt sich sagen:</p> <ul> <li>Nördliches Stadtgebiet: Einspeisung Hornheide und Kinderhaus</li> <li>Südliches Stadtgebiet: Einspeisung Hohe Ward und Geist</li> <li>Innenstadt: gemischt</li> </ul> <p><a href="https://opendata.stadt-muenster.de/dataset/trinkwasseranalyse-der-stadtwerke-m%C3%BCnster/resource/cc81e0b5-b848-44d2-8a5a-f9676e799ebc">Eine grafische Darstellung dazu erhalten Sie in der hier verlinkten Bilddatei</a></p>

Geochemical composition of S1 sediment core from Lower Odra Valley, NW Poland

Oxbow lakes are continuous archives of flood events. On 28th June 2022 a 7.5 m long bottom sediment core (S1: 53.24758°N and 14.46271°E, 2.4 m b.s.l.) was collected from an oxbow lake in the Lower Odra Valley, NW Poland. Drilling was conducted using an Instorf sampler (Russian type; chamber dimension: 10 x 50 cm), onboard a "Manat" catamaran motorboat. After core recovery, each half-metre section was packed into a PVC tube and kept in cool rooms with a constant temperature. Samples were collected every 4 cm. For the first 2 m of the core grain-size, geochemical and Chironomidae analyses as well as radiocarbon dating were performed, which allow to identify flood events in the last 3200 years.

ERA-NET SUSCROP: Entwicklung von standfestem und klimaangepasstem Roggen - ein Beitrag zur nachhaltigen Getreideproduktion in marginalen Umwelten ()RYE-SUS)

Roggen ist in Europa ein traditionelles Brotgetreide und eine wertvolle Energie- und Eiweißquelle für das Vieh. Die Anbauflächen von Roggen sind in Europa in den letzten Jahrzehnten allerdings kontinuierlich gesunken und dadurch verringerte sich auch die Diversität am Feld und am Teller bzw. im Trog. Weizen, Mais und Gerste dominieren heute als Nahrungs- bzw. Futtermittel. Das Ziel von RYE-SUS ist eine nachhaltige Steigerung und Sicherung der Roggenproduktion ohne Erhöhung des Wasser- und Düngemitteleinsatzes, vor allem auch in Produktionsrandlagen die für die Weizenproduktion ungeeignet sind. Erreicht wird dies durch eine Veränderung der Pflanzenarchitektur. RYE-SUS wird neuartige Gibberellin-sensitive Halbzwerg-Roggen mit optimiertem Ernteindex, hohem Ertragspotential, verbesserter Standfestigkeit, verbesserter Dürretoleranz und geringer Anfälligkeit für Mutterkorn entwickeln. RYE-SUS wird die Wettbewerbsfähigkeit von Roggen in der europäischen und kanadischen Landwirtschaft verbessern durch: (i) die Nutzung der Hybridzüchtung: Roggen ist fremdbefruchtend (offen abblühend). Die Selbstinkompatibilität gewährleistet eine hohe Durchkreuzung innerhalb einer Population. (ii) die Steigerung der zielspezifischen Selektionseffizienz und Beschleunigung der Züchtungsprozesse durch genombasierte Präzisionszucht: Ein kürzlich entwickelter 20k SNP-Array für Weizen, Roggen und Triticale wird zur Erstellung genomweiter Fingerabdrücke verwendet. (iii) die Verbesserung der Standfestigkeit, Frost- und Dürretoleranz sowie der Nährstoffeffizienz: durch die Einkreuzung des Kurzstrohgenes Ddw1 wird nicht nur die Wuchshöhe verringert und die Standfestigkeit verbessert, sondern auch die Assimilatumlagerung ins Korn erhöht. (iv) die Reduktion toxischer Mutterkornalkaloide im Erntegut: eine ausreichend hohe Pollenproduktion in den RYE-SUS Experimentalhybriden wird durch die markergestützte Introgression der Restorergene Rfp1, Rfp2 und Rfp4 gewährleistet. (v) die Nutzung natürlicher Genetik und die Entwicklung neuer molekularer Technologien: die genomweite Genotypisierung und die intensive Phänotypisierung an mehreren europäischen sowie kanadischen Standorten ermöglichen das Auffinden von Genregionen die für wichtige Merkmale des Roggens verantwortlich sind und (vi) die Entwicklung eines Wachstumsmodells für Roggen welches eine nachhaltige und optimierte Kulturführung von Roggen ermöglichen wird: erstmals wird für Roggen ein Wachstumsmodell entwickelt welches auch die Auswirkungen des Klimawandels auf die Roggenproduktion erfassen wird. Dafür wird ein bereits etabliertes Wachstumsmodell für Weizen durch umfangreiche Datensätze mit standortspezifischen Boden- und Tageswetterdaten, Aussaatterminen, Düngeintensitäten, Erntemanagementdaten, morphologische Daten sowie Daten zu Ertrag und Ertragskomponenten aus Langzeitversuchen an diversen Standorten in Deutschland und Europa angepasst. (Text gekürzt)

Model Output Statistics for SVALBARD AP (01008)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

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