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s/mos/Moos/gi

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 ]

Model Output Statistics for Sigmaringen-Laiz (Q788)

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 ]

Model Output Statistics for Singhofen (Kläranlage) (K381)

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 ]

Umweltgerechtigkeit 2023/2024 (Umweltatlas)

Darstellung der Umweltgerechtigkeit in Berlin 2023/24 durch die Bewertung der Kernindikatoren Lärmbelastung, Luftbelastung, Grünversorgung, Thermische Belastung, Soziale Benachteiligung sowie der Darstellung der Integrierten Mehrfachbelastung, Integrierten Mehrfachbelastung einschließlich des Kernindikators Soziale Benachteiligung sowie der Integrierten Mehrfachbelastung einschließlich des Kernindikators Soziale Benachteiligung und weiterer Ergänzungsindikatoren als "Berliner Umweltgerechtigkeitskarte".

INSPIRE TH Verteilung der Arten

Der INSPIRE-Dienst Verteilung der Arten (Tierarten gemäß Concept URL: http://www.eionet.europa.eu/gemet/concept/10073 und Pflanzenarten gemäß Concept URL: http://www.eionet.europa.eu/gemet/concept/8908) gibt einen Überblick über die Verteilung der Tier-, Pflanzen und Pilzarten im Freistaat Thüringen. Der Datensatz entstammt dem Thüringer Arten-Erfassungsprogramm, welches 1992 bei der Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie (jetzt TLUBN) aufgebaut wurde. Der Datenbestand wird seitdem kontinuierlich aktualisiert, erweitert und ausgewertet. Erfassungsschwerpunkte sind: • gefährdete Arten • gesetzlich besonders und streng geschützte Arten • sonstige faunistisch und floristisch bemerkenswerte Arten. Weiterhin werden Arten in bestimmten Gebieten wie Schutzgebieten und schutzwürdigen Bereichen vertieft erfasst. Zu den Artendaten zählen bzgl. der Fauna die Unterteilungen Amphibien, Fische / Rundmäuler, Reptilien, Säugetiere, Vögel, Heuschrecken, Käfer, Libellen, Spinnentiere, Schmetterlinge, Weichtiere und weitere Wirbellosengruppen. Der Datensatz der in Thüringen vorkommenden Pflanzen- und Pilzarten beschränkt sich zunächst auf folgende Artengruppen: Farn- und Blütenpflanzen, Moose, Flechten, Armleuchteralgen, Süßwasser-Rotalgen und „Groß-Pilze“ (Fungi). Mittelfristig ist vorgesehen, dieses Spektrum um die phytoparasitischen Kleinpilze zu erweitern. Großteils stammen die faunistischen Daten aus der Zeit ab 1985; es sind aber auch historische Daten enthalten. Datenquellen sind u. a. Beobachtungen aus Gutachten im Auftrag der Naturschutzverwaltung (Schutzwürdigkeitsgutachten, Artenhilfsprogramm-Basis-Erhebungen, regionale Erfassungen...), aus Faunistik-Projekten, ehrenamtliche Kartierungen, andere Gutachten, soweit hierfür Ausnahmegenehmigungen erforderlich waren, sowie Literatur. Die Daten der Pflanzen und Pilze entstammen ebenfalls unterschiedlichen Datenquellen. Dazu gehören Auswertungen von Publikationen von Mitte des 16. Jahrhunderts bis heute sowie die fortlaufende Auswertung neu erscheinender Literatur. Weitere Datenquellen sind Herbarien, unveröffentlichte Gutachten und akademische Abschlussarbeiten sowie unsystematische Einzelmeldungen. Der größte Teil der Daten geht jedoch auf systematische Erhebungen seit Ende des 20. Jahrhunderts zurück, die durch ehrenamtliche Fachvereinigungen und ihrer Mitglieder (z. T. in Kooperation des TLUBN und seiner Vorgänger) erfasst wurden (Thüringische Botanische Gesellschaft e. V., Arbeitskreis Heimische Orchideen e. V., Thüringer Arbeitsgemeinschaft Mykologie e. V., bryologisch-lichenologische Artenkenner etc.). Bei einzelnen Artengruppen gehen die meisten Daten auf das Engagement einzelner Personen zurück (Armleuchteralgen, Süßwasser-Rotalgen). Der Datenbestand ist bezüglich der verschiedenen Arten wie bezüglich der regionalen Erfassungsintensität und Datendichte pro Flächeneinheit heterogen und daher unterschiedlich repräsentativ. So liegen z. B. floristische Daten, die vor 2000 erhoben wurden und für „kommune“ Arten oft nur Rasterangaben vor. Punktgenaue Daten wurden im Wesentlichen nach dem Jahr 2000 und meistens nur für seltene und gefährdete oder sonstige bemerkenswerte Arten erfasst. Es ist daher stets an Hand der Recherche-Ergebnisse zu prüfen, ob die Artendaten für den vorgesehenen Zweck ausreichend sind oder ob weitere Recherchen / Kartierungen erforderlich sind. Weiterhin ist zu betonen, dass in Deutschland alle Artangaben zunächst so aufgenommen werden, wie sie in der entsprechenden Quelle enthalten sind. Der vorliegende Datenbestand ist folglich eine Nachschlagemöglichkeit für diese Daten. Deshalb ist vor der Ableitung weitreichender Konsequenzen aus dem Vorkommen einzelner Arten die Plausibilität und Aktualität des entsprechenden Artvorkommens zu prüfen. Entsprechend der EU-Richtlinie INSPIRE liegt der Datensatz als Grid auf Basis der flächentreuen Lambert Azimutal-Projektion (ETRS89-LAEA-Raster) mit einer Rasterweite von 10 km vor.

Untersuchungen zur Vegetationsgeschichte und heutigen Vegetation des Lautermoores (Oberrheinische Tiefebene, SW-Deutschland)

Mittels Pollen, Grossresten und Geochemie wird die Vegetationsgeschichte des Gebietes untersucht, um die Entwicklung des Moores zu verstehen. Parallel werden die heutige Vegetation und ihre Standortsbedingungen aufgenommen. Anhand von Dauerquadraten wird die Sukzession nach einem Renaturierungsversuch belegt. Das Moor hat seine Anfaenge schon am Ende der letzten Eiszeit. Es beinhaltet die Vegetationsgeschichte bis in die juengste Zeit. Blaetter und Samen der Zwergbirke (Betula nana) und das Moos Drepanocladus tundrae konnten erstmals fuer das Gebiet nachgewiesen werden. Es kam nach dem Aufstau nicht zur schnellen Ausbreitung der Torfmoose, wie man gehofft hatte.

Biodiversität und nachhaltiges Management von Borstgrasrasen im Südschwarzwald in Zeiten des globalen Wandels

Zielsetzung: Borstgrasrasen sind Hotspots der Pflanzen-, Insekten- und Vogeldiversität und durch die Fauna-Flora-Habitat-Richtlinie auf EU-Ebene prioritär geschützt. Seit der Mitte des 20. Jahrhunderts sind Borstgrasrasen von massiven Umweltveränderungen betroffen. Hierzu zählen dramatische Flächenverluste und in den verbliebenen Lebensräumen darüber hinaus ein meist ungeeignetes Management, negative Auswirkungen des Klimawandels und die Eutrophierung durch Luftstickstoffeinträge. In Deutschland ist der Erhaltungszustand des Lebensraumtyps unzureichend bis schlecht und verschlechtert sich weiter. Großflächige Bestände von Borstgrasrasen sind heute nahezu nur noch im Südschwarzwald und der Rhön vorhanden. Im Gegensatz zu den traditionell gemähten Borstgrasrasen der Rhön, war die Beweidung mit Rindern die treibende Kraft für die Erhaltung der Bestände im Südschwarzwald. Bislang fehlen Konzepte zum nachhaltigen und biodiversitätsfördernden Management traditionell beweideter Borstgrasrasen in Zeiten des rasanten globalen Wandels, das nicht nur Pflanzen als Primärproduzenten, sondern auch phytophage Konsumenten, insektivore Konsumenten und Destruenten umfasst. Durch das hier beantragte Projekt und einen multitrophischen Ansatz sollen dieses Defizit behoben werden und die Grundlagen für eine Trendumkehr des Erhaltungszustands geschaffen werden. Das Projekt soll im Biosphärengebiet Schwarzwald durchgeführt werden. Das Projektgebiet ist nicht nur der bundesweite Verbreitungsschwerpunkt beweideter Borstgrasrasen, sondern auch Bestandteil des nationalen Biodiversitäts-Hotspots 'Hochschwarzwald mit Alb-Wutach-Gebiet'. Die betrachteten trophischen Ebenen umfassen Primärproduzenten (Gefäßpflanzen, Moose), zwei Konsumentengruppen (Heuschrecken und Brutvögel) und Destruenten (Dungkäfer). Basierend auf den Erkenntnissen der multitrophischen Studien sollen evidenz-basierte Handlungsempfehlungen zum nachhaltigen, biodiversitätsfördernden Management von Borstgrasrasen im Speziellen und Magerrasen im Allgemeinen in Zeiten des rasanten globalen Wandels formuliert werden.

Einfluss der Vegetationsstruktur auf die Invasibilität von subarktischen Heidesystemen

Der aktuelle Klimawandel hat bereits Auswirkungen auf eine Reihe natürlicher Prozesse (z.B. Walther et al. 2002, Nature 416: 389-395; Walker et al. 2006, PNAS 103: 1342-1346). Ansteigende Temperaturen haben die Phänologie von Arten verändert mit bedeutenden Auswirkungen für komplexe direkte und indirekte Interaktionen zwischen Arten und es gibt deutliche Hinweise auf aktuelle Arealverschiebungen als Reaktion auf Erwärmung (Walther et al. 2002; 2005, P Roy Soc B-Biol Sci 272: 1427-1432). Die Ergebnisse des International Tundra Experiment (ITEX) Forschungsprogramms zu Auswirkungen von Temperaturerhöhung auf die Struktur von Pflanzengemeinschaften deuten an, dass (1) die Produktivität ansteigen wird, (2) der Deckungsgrad toter Pflanzenteile (Streu) und der Deckungsgrad von Zwergsträuchern und Gräsern zunehmen wird, während (3) der Deckungsgrad von Moosen in arktischen Regionen abnehmen wird (Walker et al. 2006). Die für die Zusammensetzung von Pflanzengemeinschaften und die Verbreitungsreale von Arten erwarteten Veränderungen als Folge des Klimawandels hängen von der Invasibilität von Pflanzengemeinschaften ab. Obgleich letztere wiederum unter anderem durch die Vegetationsstruktur (z.B. Deckung, Höhe der Vegetation) bestimmt wird, ist die Bedeutung verschiedener Komponenten der Vegetationsstruktur (Sträucher, Moose, Gräser, Krautige) noch wenig erforscht. Im Lichte der klimainduzierten Veränderungen dieser Komponenten können empirische Studien zur Invasibilität von Pflanzengemeinschaften wichtige Informationen für die realistische Modellierung bezüglich der erwarteten Veränderung der Zusammensetzung von Vegetation und der Verbreitung von Arten liefern. Daher ist es Ziel dieses Projektes die Auswirkungen von Veränderungen verschiedener Komponenten der Vegetationsstruktur (Lebende Pflanzen, Moose, Streu) auf die Etablierung von Keimlingen in einem subarktischen Heidesystem zu analysieren.

Grundlagen der Vegetationsoekologie durch Erfassung standoertlicher Komplexfaktoren in pflanzlichen Biozoenosen

'- Untersuchungen zur Synoekologie, Soziologie und Verbreitung der Vegetation von Nass- und Feuchtbiotopen. - Pflanzensoziologische und hydrochemische Untersuchungen an Fliessgewaessern Nordwestdeutschlands (Projekt, Beginn 1987). Diese Arbeit wird teilweise im Rahmen des ABOEL-Projektes (Arbeitsgemeinschaft fuer Biologisch-Oekologische Landeserforschung, Muenster) 'Oekologie der Gewaesser' (Leitung Prof Dr R Pott) gefoerdert. Ziel des Forschungsprojektes soll es sein, die vorhandenen Fliesswasser- und Roehricht-Makrophyten an ausgesuchten Fliesswassersystemen verschiedener Naturraeume Nordwestdeutschlands nach der Methode BRAUN-BLANQUET zu erfassen sowie Zusammenhaenge zwischen den aufgefundenen Gesellschaften und Standortfaktoren herauszuarbeiten. - Pflanzensoziologische und synoekologische Studien zur Kuestenvegetation, monographische Bearbeitung der Nordseeinseln Norderney und Borkum (Beginn 1988). Das Ziel der Arbeiten ist die Erstellung von Vegetationskarten von Norderney und Borkum auf dem Niveau von Assoziationen oder speziellen Vegetationskomplexen. Die Karten sollen Feinanalysen der Vegetationsentwicklung geben, da auf aeltere Vegetationskarten und Floren zurueckgegriffen werden kann. Zu diesem Zweck ist eine jeweils komplette floristische Bestandsaufnahme des Arteninventars vorgesehen (Moose, Flechten, Farne, hoehere Pflanzen). Sie soll den Naturschutzwert der Inseln fuer den Vergleich oder Gesamtzusammenhang zu anderen Wattenmeerinseln sowie moegliche spezifische Veraenderungen aufzeigen, die sich aus der natuerlichen Dynamik oder aus menschlichen Eingriffen ergeben koennen.

Model Output Statistics for Kleßen (F305)

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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