Klimaschwankungen des Quartärs sind anhand von Tiefsee- und Eisbohrkernen sehr detailliert erforscht und bekannt. Reaktionen des terrestrischen Systems auf diese Klimaänderungen sind bis heute hingegen nur vage definiert. Diese besser zu verstehen ist jedoch von entscheidender Bedeutung, da der Mensch auf der Erdoberfläche lebt, und die Steuerungsfaktoren sowie Rückkopplungen zwischen Erdoberfläche und Atmosphäre sich anders als in Tiefseesedimenten oder Eisbohrkernen niederschlagen. Hauptziel des TERRACLIME-Projekts ist es, die Reaktionen des terrestrischen Systems auf Klimaänderungen der Nordhemisphäre während des letztglazialen Zyklus (LGZ) anhand neuer Löss-Paläoboden-Sequenzen (LPS) aus Remagen-Schwalbenberg (Mittelrheintal, Deutschland) zu rekonstruieren. Der im Zuge der Projektvorarbeiten gewonnene Pilotkern REM 3A beinhaltet die mächtigste und womöglich vollständigste für den LGZ in West- und Mitteleuropa bekannte Sequenz, die eine umfassende Rekonstruktion der Landschaftsgeschichte und Paläoumweltbedingungen ermöglicht. Der neue Kern ist länger und vollständiger als Aufschlüsse und Profile früherer Studien. Letzteren fehlen zudem hochauflösende Paläoklimarekonstruktionen mittels neuer Methoden sowie ein hochauflösender chronologischer Rahmen. Die systematische geophysikalische Prospektion des gesamten Schwalbenbergs bildet die Basis zur Detektion bestmöglicher Bohrpunkte an Stellen maximaler Lössmächtigkeit, um neben einem weiteren, hoch auflösenden Kern gezielte Testsondierungen durchzuführen. Durch diesen Catena-Ansatz wird es möglich sein, die Reaktionen von Löss auf Klimaänderungen zu erfassen sowie archiv-intrinsische Variabilitäten zur Differenzierung zwischen lokal, regional und überregional gesteuerten Prozessen zu nutzen. Neben etablierten Methoden (Sedimentologie, Mineralogie, Umweltmagnetismus) wird sich das Projekt auch neuartiger, innovativer Ansätze bedienen (anorganische und stabile Isotopen-Geochemie, Biomarker-Analysen). Dadurch werden neue Erkenntnisse zu paläoklimatischen Bedingungen, Sedimentationsprozessen, post-sedimentären Veränderungen sowie zur Vegetationsgeschichte generiert. Geochemische Daten werden außerdem herangezogen, um mögliche Änderungen der Sedimentherkunft zu erfassen. Hochauflösende Lumineszenz-Datierungen zur Erstellung eines unabhängigen und verlässlichen Altersmodells spielen im Rahmen des Projektes eine entscheidende Rolle. Ein Altersmodell, das auf der Kopplung von OSL an Quarzen mit pIR-IRSL an polymineralischen Präparaten basiert, fehlt bislang für den Schwalbenberg. Im Vergleich mit anderen lokalen, regionalen und überregionalen Paläoklimaarchiven wird es damit möglich sein, Reaktionen des terrestrischen Systems auf atmosphärische Klimaänderungen im Nordatlantik innerhalb des LGZ zu entschlüsseln. Die Erfassung synchron und asynchron verlaufender Veränderungen wird unser Verständnis von der Verknüpfung mariner, eisbasierter und terrestrischer Klimaarchive deutlich verbessern.
Unser derzeitiges Wissen über die paläoklimatische Entwicklung des Nahen Ostens nach 250.000 Jahre ist noch unzureichend untersucht. Der Vansee (Ostanatolien, Türkei) ist ein hervorragender Standort für die Untersuchung der Klimaentwicklung im kontinentalen östlichen Mittelmeerraum zwischen der nördlichen Levante und dem Mittelmeerraum. Dieses Projekt bietet die einzigartige Möglichkeit, die Variabilität von lokaler / regionaler Vegetation, Feuerintensität und die Klimaveränderungen während des drittletzten glazial-interglazialen Zyklus (Marine Isotope Stage (MIS) 8 bis 10; ca. 240 bis 350 ka BP), unter Verwendung von Palynologie, Auswertung von mikroskopischer Holzkohle sowie der Messung von stabilen Isotopen, zu bewerten. Die in diesem Projekt erstellten hochauflösenden palynologischen Datensätze bilden die Grundlage für die Biomodellierung und Rekonstruktion der Klimaentwicklung im östlichen Mittelmeerraum, die mit multivariaten statistischen Methoden entwickelt werden (z. B. Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zur Rekonstruktion von Temperatur und Niederschlag). Ziel dieser Studie ist es, globaler Klimasignale unterhalb von Milankovitch-Zyklen zu untersuchen, und deren direkten Einfluss auf die Vegetationszusammensetzung und / oder die Umweltbedingungen in dieser Region.
Die Funktionen von Mooren in Wasser- und Elementkreisläufen, als Kohlenstoffspeicher und in der Bewahrung der Biodiversität sind zunehmend im Fokus wissenschaftlicher und öffentlicher Debatte. Insbesondere im Verlauf des Klimawandels sind renaturierte Hochmoore Klimaextremen ausgesetzt, zum Beispiel Dürren, mit Langzeiteffekten für Boden und Pflanzengemeinschaften, und somit auch für den Kohlenstoffkreislauf. Der Klimawandel erschwert damit zusätzlich die Hochmoorrenaturierung zu bereits vorhandenen Grenzen. Damit verbunden ist ein unzureichender Wissensstand bezüglich potentieller Indikatoren für Degradation und Renaturierungserfolge, z.B. die Dynamiken und Bilanzen von Gasflüssen, Biodiversitätsniveaus oder Wasserbilanzen. Moordegradierung verändert die Wasserspeicherfähigkeit und reduziert die Fähigkeit Wasserschwankungen abzupuffern, was die Renaturierung weiter beeinflusst. Paläoökologische Daten erlauben Schlussfolgerungen über Feuchtebedingungen für Torfwachstum und potentielle Resilienz gegenüber in der Vergangenheit aufgetretenen Schwankungen der Umweltbedingungen. Somit können aus ihnen Grundlageninformationen abgeleitet werden, die helfen Renaturierungsziele zu formulieren, aber auch mögliche Einschränkungen aufzeigen. Der voranschreitenden Klimawandel mit häufigen auftretenden Hitzewellen und Dürren bedeutet insbesondere für die Re-Etablierung von Hochmoorvegetation eine ernste Bedrohung, die auf nährstoffarmes Niederschlagswasser angewiesen ist. Das Projekt verbindet Schlüsselmethoden von verwandten Disziplinen in bisher nicht gekannter Weise: In Unterprojekten behandeln wir i) die paläoökologische Rekonstruktion von Referenzbedingungen und Indikatoren für Degradation, ii) aktuelle Hydrologie, Niveaus von Biodiversität, Mikrobielle Gemeinschaften, iii) CO2 und CH4 Bilanzen mit Hauben- und Eddy-Covariance Technik und vorhandenen Langzeitdaten, iv) neuste Fernerkundungsmethoden inklusive dem Upscaling von Plotniveau bis auf das Landschaftsniveau, unterstützt von künstlicher Intelligenz, v) Negative Auswirkungen und Wechselbeziehungen zwischen Biodiversität, Kohlenstoffbilanzen, Treibhausgasemissionen und Resilienz wenn Zielniveaus nicht erreicht werden können, vi) Wissenstransfer in enger Zusammenarbeit mit Torfindustrie, Naturschutzakteuren, Akteuren der Land- und Wasserwirtschaft und der Administration.Wir untersuchen erstmalig Hochmoorrenaturierungsverläufe basierend auf neusten Bewertungsmethoden der Paläoökologie und Biogeochemie von Torfproben und ordnet diese Daten in einen landschaftsökologischen Kontext ein, um mit leistungsstarken Fernerkundungswerkzeugen das zukünftige Monitoring von degradierten und renaturierten Hochmoorflächen zu ermöglichen. Die enge Verbindung der Arbeitspakete und die Anwendung von in der Renaturierungsökologie wenig betrachteter Daten machen dieses Projekt innovativ und lassen wichtige Ergebnisse erwarten für die Hochmoorrenaturierung unter sich verändernden hydro-klimatischen Bedingungen.
Das Projekt 'Bäume als Indikatoren für die urbane Wärmeinsel (BIWi)' ist eine Vorstudie, in der an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten Berlins, der Stadt Deutschlands mit dem größten innerstädtischen Wärmeinseleffekt (urban heat island, UHI), mittels dendroklimatologischer Methoden Chronologien zu verschiedenen Jahrringparametern (Jahrringbreite JRB, Weiserjahrkataloge, holzanatomische Merkmale) erzeugt und analysiert werden. Das Ziel ist es zu untersuchen, mit welcher Güte und Sicherheit welche Wuchsmerkmale auf Einflüsse des UHI-Effektes zurückzuführen sind. Ausgehend von in Dendroklimatologie und Zeitreihenanalytik anerkannten und häufig erfolgreich angewandten Methoden zur Messtechnik, Datenaufbereitung und Datenanalyse soll ein Methodenverbund aus Korrelations-, Regressions-, Hauptkomponenten- und Extremjahranalysen für urbane Räume entwickelt werden, um an verschiedenen Standorten die Wachstumsfaktoren für die im Mittel herrschenden Klimabedingungen, wie auch für extreme Wetterlagen (Trocken- oder Hitzeperioden, Smoglagen) zu bestimmen und zu hierarchisieren. Dazu werden an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten an insgesamt ca. 150 Bäumen Chronologien zur Jahrringbreite wie auch Kataloge zu extremen Wuchsreaktionen und holzanatomischen Merkmalen (Frostringe, Dichteschwankungen, u.a.) generiert. Im Vergleich mit Standorten aus dem Berliner Umland werden die Effekte der UHI abschließend von den allgemeinen klimatischen Wachstumsfaktoren getrennt. Insbesondere für diesen Teilschritt ist neben der Analyse spezifischer Stadtbaumarten (Platane, Ahorn, Winterlinde oder ähnlichen) auch die von sogenannten waldbildenden Baumarten wie etwa Eiche, Buche oder Kiefer in der Stadt von Bedeutung, um die gefundenen Stadt-Umland-Diversitäten nicht durch artspezifische Unterschiede zu verwischen. Die in der Vorstudie gewonnenen Ergebnisse werden im Rahmen zweier Masterarbeiten ausgewertet und interpretiert und überdies in einem international anerkannten Fachjournal veröffentlicht. Bisher vorliegende Studien setzen die Dendroklimatologie erfolgreich ein, um das Wachstum urbaner Bäume zu analysieren. Die Innovation des Projektes BIWi beruht auf der erstmaligen Nutzung der Bäume und der dendroklimatologischen Techniken für die Analyse stadtklimatologischer Fragestellungen, insbesondere der räumlichen und zeitlichen Entwicklung der UHI. Im Erfolgsfalle dient diese Vorstudie dazu, in einem größer angelegten Folgeprojekt das übergeordnete Ziel zu verfolgen, ein Verfahren zur Untersuchung der räumlichen Verbreitung und raumzeitlichen Entwicklung von UHIs mit Hilfe dendroökologischer Datensätze zu entwickeln. Perspektivisch kann so dazu beizutragen werden retrospektiv und projektiv Aussagen zur Entwicklung von UHIs vor dem Hintergrund sich ändernder klimatischer, demographischer und städteplanerischer Entwicklungen zu treffen.
Das Ziel von ALPCHANGE ist die quantitative Erfassung der durch den Klimawandel in der Vergangenheit und aktuell verursachten Landschaftsdynamik im alpinen Raum. ALPCHANGE bietet dabei einen integrativen und interdisziplinären Ansatz, welcher vier dynamische Landschaftsparameter - Permafrost, Schnee, Geomorphologie und Gletscher - unter Berücksichtung eines angenommenen Klimawandels sowohl einzeln als auch gesamt betrachtet. Diese Parameter reagieren auf den Klimawandel in verschiedenen Zeitskalen und liefern dadurch unterschiedliche Informationen: Schnee innerhalb sehr kurzer Zeit, Gletscher innerhalb mehrerer Jahre bis Jahrzehnte (größenabhängig), geomorphologische Formen innerhalb mehrerer Jahre bis Dekaden und Permafrost im Laufe von Dekaden bis Jahrhunderten. Eine komplexe Analyse dieser Prozesse wird mit Hilfe eines qualitativ hochwertigen Monitoringnetzwerkes in Südösterreich ermöglicht. Die Interdisziplinarität dieses Untersuchungsvorhaben erfordert die Verwendung verschiedenster Disziplinen - beispielsweise Fernerkundung, Feldforschung, Modellierungen oder die genaue Analyse von unterschiedlichen historischen und semi-historischen Datenquellen - sowie die Zusammenarbeit von fünf wissenschaftlichen Institutionen. Die Landschaftsdynamik, repräsentiert durch die vier Landschaftsparameter, wird in vier unterschiedlichen räumlichen Dimensionen betrachtet: gesamtes Untersuchungsgebiet (ca. 650km2), unterschiedliche ökologische Höhenzonen (vertikale Gliederung), mittelflächige Untersuchungsgebiete (z.B. Talschlüsse; wenige ha bis km2) sowie schließlich kleinflächige Testgebiete (lokal). Drei meteorologische Stationen, eine permanent eingerichtete DC-Resistivity-Tomograph-Station (Gleichstromwiderstandsmessungen), mehrere Temperatur-sensoren sowie zwei automatische Digitalkamerasysteme bilden die Kerninfrastruktur eines qualitativ hochwertigen Monitoringnetzwerkes, welches Basisdaten für spätere Modellierungen sowie Korrelationen liefert. Die Ergebnisse des Forschungsvorhabens werden ein umfassendes Bild des Gletscherverhaltens (z.B. Veränderung von Gletscherstand, Gleichgewichtslinie oder Gletscheroberflächenstruktur), des Schneedeckenverhaltens (z.B. Erfassen der Schneedeckendynamik mittels automatischer Kamera), der Geomorphodynamik (z.B. Massenbewegungsprozesse an Lockersedimentakkumulationen bzw. Festgesteinen, Solifluktion, Veränderung des Gletschervorfeldes, flächendeckende Erfassung von Murgängen) sowie der Permafrostverbreitung und -dynamik (z.B. Kartierung der permafrostverdächtigen Bereiche mit Hilfe von Methoden der Fernerkundung, Feldmesskampagnen, permanente Gleichstromwiderstandsmessungen, Temperaturverhalten der Geländeoberfläche sowie des bodennahen Untergrundes) ermöglichen. usw.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 2773 sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 (https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.965907). 1040 sites are located in North America, 1287 in Europe, and 446 in Asia. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 446 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 706 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 and optimized RPP values. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by taking into account taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were also calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a gaussian plume model for deposition and dispersal and forest cover was reconstructed. In this optimized reconstruction, relative pollen productivity estimates for the ten most common taxa were first optimized by using reconstructed tree cover from modern pollen samples and LANDSAT remotely sensed tree cover (Sexton et al. 2013) for Asia. Values for non-optimized taxa for relative pollen productivity and fall speed were taken from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2020). The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were not available. We present tables with optimized reconstructed vegetation cover for records in Asia. As further details we list a table with the taxon-specific parameters used and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 1287 European sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
Die Moore im Bereich der Hornisgrinde (Nordschwarzwald) werden kartiert und oekoogisch relevante Parameter des Moorwassers werden gemessen. Anhand von Bohrkernen aus den Mooren werden durch Pollen, Grossreste und Geochemie die Entwicklung der Moore und ihrer Umgebung sowie die Einfluesse durch die Besiedelung der Region untersucht.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 301 |
| Wissenschaft | 24 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 23 |
| Förderprogramm | 301 |
| unbekannt | 1 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 324 |
| unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 249 |
| Englisch | 136 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 16 |
| Dokument | 4 |
| Keine | 213 |
| Webseite | 89 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 266 |
| Lebewesen und Lebensräume | 266 |
| Luft | 201 |
| Mensch und Umwelt | 325 |
| Wasser | 193 |
| Weitere | 322 |