This database expands the Poulton et al., 2018 (doi:10.1594/PANGAEA.888182) database of pelagic calcium carbonate (CP) rate measurements from isotopic tracer uptake in incubated discrete water samples, as discussed in Daniels et al., 2018 (doi:10.5194/essd-10-1859-2018), and accompanies Marsh et al. (in prep.). The database now includes more CP (new data n = 400; complete database n = 3165), net primary production rate (PP) (new data n = 399; complete database n = 3150), total coccolithophore cell counts (new data n = 240; complete database n = 1512), and Emiliania huxleyi cell counts (new data n = 27; complete database n = 612). This expanded database maintains the record of data, including the principal investigator, expedition, OS region, doi reference (where available), collection date and year, sample ID, latitude, longitude, sampling and light depth, and method of measuring CP. We further expand the Poulton et al. (2018) data collection by including ancillary and environmental data, including: optical depth (OD, n = 3165), pHtotal (hereinafter referred to as pHT, n = 398), temperature (n = 1160), salinity (n = 1161), and the concentrations of chlorophyll a (n = 1363), NOx (NO3 or the sum of NO3 + NO2, n = 1161), silicic acid (Si(OH)4, n= 1156), phosphate (PO4, n = 1232), dissolved inorganic carbon (DIC, n = 318), total alkalinity (TA, n = 307), bicarbonate ion concentration (n = 349), and carbonate ion concentration (n = 352). All data was matched to CP, sample bottle identifiers (Niskin bottle numbers), and/or sampling depth values. This global database (81 °N - 64 °S, 132 °E - 174 °W) now covers expeditions and upper ocean measurements (0 - 193 m) from 1989 to 2024. Global in-situ geolocated data spanning time is valuable for modelling, satellite algorithms, and capturing calcium carbonate production in the global ocean. This expanded database, including the environmental, nutrient, chlorophyll a, and carbonate chemistry data, also allows for analysis of factors influencing calcium carbonate production on a global scale. This data amalgamation contributes to understanding the biogeochemistry of the oceans, global carbon cycle, and ocean acidification.
Der Klimawandel ist eine der Hauptherausforderungen für die Menschheit im 21. Jahrhundert. Seine Auswirkungen sind vielschichtig wobei der anwachsende Massenverlust von Gletschern außerhalb der großen Eisschilde sowie deren bedeutender Beitrag zum Meeresspiegelanstieg zu den am stärksten hervorstechenden zählt. Diesbezüglich sind die Gletscher und Eiskappen der Arktis aufgrund ihres großen Volumens und ihrer großen Oberfläche, die als Kontaktfläche zum Klima- und Ozeanantrieb und damit zum Klimawandel selber fungiert, von besonderer Bedeutung. Da die Arktis darüber hinaus diejenige Region der Erde mit dem höchsten, prognostizierten, zukünftigen Temperaturanstieg ist, wird erwartet, daß sich die Bedeutung der arktischen Eismassen für den Meeresspiegelanstieg auch in Zukunft fortsetzt oder sogar noch steigern wird.Die großen Gletscher der Nordpolarregion umgeben den arktischen Ozean in ähnlichen Breitenlagen, weisen aber in jüngster Zeit ein inhomogenes Verhalten auf. Diese Tatsache legt eine räumliche Variabilität der klimatischen und ozeanischen Antriebsmechanismen der Gletschermassenbilanz innerhalb der zirkumarktischen Regionen nahe und offenbart damit die Diversität der Einflüsse des Klimawandels. Bezüglich der Variabilität der Antriebsmechanismen weist Svalbard in der Arktis eine einzigartige Lage auf. Es liegt an der Grenze zwischen kalten, polaren Luftmassen und Ozeanwassern und den Einflüssen des Westspitzbergenstroms, welcher der hauptsächliche Warmwasserlieferant für das arktische Umweltsystem ist. Darum verspricht das Erforschen der Reaktionen der Gletscher auf Svalbard auf die Veränderlichkeit des Klima- und Ozeanantriebs bedeutende Einblicke in die komplexe Kausalkette zwischen Klimawandel, der Variabilität der Klima- und Ozeanbedingungen in der Arktis und der Reaktion der arktischen Landeismassen. Das Ziel des Projektes ist es eine zuverlässige Abschätzung der räumlichen und zeitlichen Variabilität der klimatischen Massenbilanz aller Gletscher und Eiskappen auf Svalbard zu erreichen und diese mit dem Klima- und Ozeanantrieb in Verbindung zu setzen. Dazu wird ein räumlich verteiltes, von statistisch downgescalten Klimadaten angetriebenes Model zur Berechnung der klimatischen Massenbilanz aufgesetzt. Die Massenbilanz aller Gletscherflächen auf Svalbard wird für den Zeitraum 1948-2013 modelliert und die zeitlich variablen Felder von Ablation, Akkumulation, wiedergefrorenem Schmelzwasser und klimatischer Massenbilanz für anschließende geostatistische Studien genutzt. Diese Studien werden potentielle Einflüsse der raumzeitlichen Variabilität von großräumigen Mustern des Luftdrucks, der Meereisbedeckung und der Meeresoberflächentemperatur auf die Variabilität der Gletschermassenbilanz auf Svalbard identifizieren und analysieren. Auch Telekonnektionen zu fernen Modi der atmosphärischen Zirkulation werden durch Studien bezüglich der potentiellen Einflüsse verschiedener atmosphärischer Zirkulationsindizes in die Betrachtungen einbezogen.
The AVHRR Mulitchannel Sea Surface Temperature Map (MCSST) was the first result of DLR's AVHRR pathfinder activities. The goal of the product is to provide the user with actual Sea Surface Temperature (SST) maps in a defined format easy to access with the highest possible reliability on the thematic quality. After a phase of definition, the operational production chain was launched in March 1993 covering the entire Mediterranean Sea and the Black Sea. Since then, daily, weekly, and monthly data sets have been available until September 13, 1994, when the AVHRR on board the NOAA-11 spacecraft failed. The production of daily, weekly and monthly SST maps was resumed in February, 1995, based on NOAA-14 AVHRR data. The NOAA-14 AVHRR sensor became some technical difficulties, so the generation was stopped on October 3, 2001. Since March 2002, NOAA-16 AVHRR SST maps are available again. With the beginning of January 2004, the data of AVHRR on board of NOAA-16 exhibited some anormal features showing strips in the scenes. Facing the “bar coded” images of NOAA16-AVHRR which occurred first in September 2003, continued in January 2004 for the second time and appeared in April 2004 again, DFD has decided to stop the reception of NOAA16 data on April 6th, 2004, and to start the reception of NOAA-17 data on this day. On April 7th, 2004, the production of all former NOAA16-AVHRR products as e.g. the SST composites was successully established. NOAA-17 is an AM sensor which passes central Europe about 2 hours earlier than NOAA-16 (about 10:00 UTC instead of 12:00 UTC for NOAA-16). In spring 2007, the communication system of NOAA-17 has degraded or is operating with limitations. Therefore, DFD has decided to shift the production of higher level products (NDVI, LST and SST) from NOAA-17 to NOAA-18 in April 2007. In order to test the performance of our processing chains, we processed simultaneously all NOAA-17 and NOAA-18 data from January 1st, 2007 till March 29th, 2007. All products are be available via EOWEB. Please remember that NOAA-18 is a PM sensor which passes central Europe about 1.5 hours later than NOAA-17 (about 11:30 UTC instead of 10:00 UTC for NOAA17). The SST product is intended for climate modelers, oceanographers, and all geo science-related disciplines dealing with ocean surface parameters. In addition, SST maps covering the North Atlantic, the Baltic Sea, the North Sea and the Western Atlantic equivalent to the Mediterranean MCSST maps are available since August 1994. The most important aspects of the MCSST maps are a) correct image registration and b) reasonable cloud screening to ensure that only cloud free pixels are taken for the later processing and compositing c) for deriving MCSST, only channel 4 and 5 are used.. The SST product consists of one 8 bit channel. For additional information, please see: https://wdc.dlr.de/sensors/avhrr/
This dataset contains a compilation of published and new SNW data with corresponding environmental data extracted from CMIP6 that are used in the at depth species level Bayesian regression modelling. Environmental data for G. truncatulinoides comes from 200m depth, all other environmental data is from the sea surface (≤ 20 m).
This dataset contains a compilation of published and new SNW data with corresponding sea surface (≤ 20 m) environmental data extracted from CMIP6 that are used in the group level Bayesian regression modelling.
This dataset contains a compilation of published and new SNW data with corresponding sea surface (≤ 20 m) environmental data extracted from CMIP6 that are used in the species level Bayesian regression modelling.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 184 |
| Europa | 1 |
| Global | 2 |
| Land | 31 |
| Wissenschaft | 168 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 161 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 149 |
| Taxon | 13 |
| Text | 5 |
| unbekannt | 38 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 7 |
| offen | 338 |
| unbekannt | 9 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 130 |
| Englisch | 252 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 42 |
| Datei | 133 |
| Dokument | 21 |
| Keine | 70 |
| Unbekannt | 14 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 94 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 271 |
| Lebewesen und Lebensräume | 354 |
| Luft | 244 |
| Mensch und Umwelt | 347 |
| Wasser | 335 |
| Weitere | 339 |