Other language confidence: 0.7039165693711186
Der dimensionslose Bodenfeuchte-Index (BFI) wird aus dem komplexen Reliefparameter Einzugsgebietsgröße und dem lokalen Reliefparameter Hangneigung abgeleitet und gibt reliefbedingte, potentielle Feuchteverhältnisse des Bodens wieder. Dabei beschreibt die Einzugsgebietsgröße an jeder Rasterzelle die potenziell reliefbedingt zur Verfügung stehende Wassermenge, während die Hangneigung das Potenzial der Fließgeschwindigkeit zum Weitertransport und der Verweildauer bestimmt. Weitere Details zum Verfahren finden sich bei BÖHNER & KÖTHE (2003). Für eine verbesserte räumliche Differenzierung wurde der BFI dahingehend modifiziert, dass die Hangneigung mit dem Faktor 2 (Standard: 1) gewichtet wurde. Hierdurch gelingt es, insbesondere in Niedersachsen weit verbreitete tief liegende, gering geneigte, grundwassernahe Gebiete deutlich differenzierter hervortreten zu lassen, während stärker geneigte Bereiche wie etwa im Bergland in der Ausprägung dagegen einheitlicher erscheinen. Der Bodenfeuchte-Index ist damit insbesondere im Tiefland gut für die räumliche Ausschärfung von Niederungsbereichen und die Erstellung bodenkundlicher Konzeptkarten geeignet. Böhner, J. & Köthe, R. (2003): Bodenregionalisierung und Prozessmodellierung: Instrumente für den Bodenschutz. – Peterm. Geogr. Mitt., 147, 2003/3: 72-82; Gotha. Böhner, J. & Selige, T. (2006): Spatial Prediction of Soil Attributes Using Terrain Analysis and Climate Regionalisation. In: Boehner, J., McCloy, K.R., Strobl, J. (2006): 'SAGA - Analysis and Modelling Applications', Goettinger Geographische Abhandlungen, Vol.115, p.13-27.
Das Sächsische Staatsministerium für Infrastruktur und Landesentwicklung (SMIL) unterstützt Städte und Gemeinden bei der sozialen Entwicklung ausgewählter Stadtgebiete mit Landesmitteln und Mitteln aus dem Europäischen Sozialfonds (ESF). Der Datensatz enthält die Fördergebiete der teilnehmenden Gemeinden für den Zeitraum 2021-2027.
Die Serie beinhaltet Daten des LBGR über Geomorphografische Auswertungen Brandenburgs und umfasst eine Sammlung geomorphometrischer und geomorphografischer Ableitungen, die aus dem Digitalen Höhenmodell (DGM2 mit Bodenauflösung 2 x 2 m Rasterweite; Höhenauflösung von +/- 20 - 50 cm) für Brandenburg berechnet wurden. 1. Lokale Parameter: Hangneigung, Exposition, Divergenz-Konvergenz Index; 2. Komplexe Parameter: Höhe über Tiefenlinie (dicht), Höhe über Tiefenlinie (ausgedünnt), Tiefenlinien (dicht), Tiefenlinien (ausgedünnt), Kulminationslinien, Höhe unter Kulminationslinie, Potentieller Bodenfeuchteindex, Multiresolution Index for Valley Bottom Flatness; 3. Kombinierte Parameter: Scheitelbereichsindex, Terrain Classification Index for Lowlands; 4. Geomorphografische Karten: Reliefeinheiten 1, Reliefeinheiten 2 (glaziale Hochflächen undifferenziert), Reliefeinheiten 2 (glaziale Hochflächen differenziert), Senkenbereiche (klassifiziert), Geschlossene Hohlformen.
The effects of a phytoplankton bloom and photobleaching on colored dissolved organic matter (CDOM) in the sea-surface microlayer (SML) and the underlying water (ULW) were studied in a month-long mesocosm study, in May and June of 2023, at the Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment (ICBM) in Wilhelmshaven, Germany. The mesocosm study was conducted by the DFG research group BASS (Biogeochemical processes and Air–sea exchange in the Sea-Surface microlayer, Bibi et al., 2025) in the Sea Surface Facility (SURF) of the ICBM. The facility contains an 8 m × 1.5 m × 0.8 m large outdoor basin with a retractable roof, which was closed at night and during rain events. The basin was filled with North Sea water from the adjacent Jade Bay. Homogeneity of the ULW in the basin was achieved by constant mixing of the water column. The daily SML and ULW samples were collected alternating in the morning, about 1 h after sunrise, and in the afternoon, about 10 h after sunrise. The alternation of sampling times intended to capture a potential effect of sun-exposure duration on DOM transformations and elucidated the day and night variability of the layers. The SML was collected via glass plate sampling (Cunliffe and Wurl, 2014). The ULW was sampled via a submerged tube and a connected syringe suction system in 0.4 m depth. The removed sample volume was refilled with Jade Bay water every day. SML and ULW samples were filtered through pre-flushed 0.7 µm Whatman GF/F and 0.2 nucleopore filters into clear 40 ml SUPELCO bottles. These bottles were acid-washed twice and combusted at 500 °C for 5 h. The samples were stored dark and at 4 °C and measured within a few days of the study. FDOM was measured using a Aqualog fluorescence spectrometer (Horiba Scientific, Japan) with 10 seconds integration time and high gain of the CCD (charge-coupled device) sensor within an excitation range from 240 to 500 nm, and an emission range from 209.15 to 618.53 nm. The Aqualog measures fluorescence as well as absorption. The resulting data includes an excitation-emission-matrix (EEM) of the blank (MilliQ Starna cuvette), an EEM of the sample, and the absorption values of the sample. The raw exported Aqualog data was corrected for errors and lamp shifts. The corrected EEM data is then decomposed by PARAFAC (Murphy et al., 2013) for its underlying fluorophore components. Before running the PARAFAC routine, the corrected data needed to undergo a correction process by subtracting the blank from the sample EEM and canceling the influences of the inner-filter effect (IFE, Parker & Rees, 1962; Kothawala et al., 2013). The fluorescence intensity of the IFE-corrected EEM is calibrated by using the Raman scatter peak of water (Lawaetz & Stedmon, 2009). For PARAFAC the corrected data was processed using the drEEM and NWAY toolbox (version 0.6.5; Murphy et al., 2013) in MATLAB (R2020b). A 4-component model was validated with the validation style S4C6T3 for the split half analysis with nonnegativity constraints and 1-8e as the convergence criteria with 50 random starts and a maximum number of 2500 iterations. The resulting final model had a core consistency of 88.11 and the explained percentage was 99.55%. Furthermore, four fluorescence indices were calculated from the corrected EEM data (HIX – Humification index, Zsolnay et al., 1999; BIX – Biological index, Huguet et al., 2009; REPIX – Recently produced index, Parlanti et al., 2000, Drozdowska et al., 2015; ARIX, Murphy, 2025).
Der Datensatz beinhaltet Daten des LBGR über den Bodenfeuchteindex und wird über je einen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. Der Bodenfeuchteindex stellt ein dimensionsloses Maß für die potenziellen, reliefbedingten Feuchteverhältnisse des Bodens dar. Er quantifiziert die potenzielle Wasserabflussmenge in Abhängigkeit von der Einzugsgebietsgröße (potentieller Abfluss) und der Neigung (Verweildauer des abfließenden Wassers).
The effects of a phytoplankton bloom and photobleaching on colored dissolved organic matter (CDOM) in the sea-surface microlayer (SML) and the underlying water (ULW) were studied in a month-long mesocosm study, in May and June of 2023, at the Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment (ICBM) in Wilhelmshaven, Germany. The mesocosm study was conducted by the DFG research group BASS (Biogeochemical processes and Air–sea exchange in the Sea-Surface microlayer, Bibi et al., 2025) in the Sea Surface Facility (SURF) of the ICBM. The facility contains an 8 m × 1.5 m × 0.8 m large outdoor basin with a retractable roof, which was closed at night and during rain events. The basin was filled with North Sea water from the adjacent Jade Bay. Homogeneity of the ULW in the basin was achieved by constant mixing of the water column. The daily SML and ULW samples were collected alternating in the morning, about 1 h after sunrise, and in the afternoon, about 10 h after sunrise. The alternation of sampling times intended to capture a potential effect of sun-exposure duration on DOM transformations and elucidated the day and night variability of the layers. The SML was collected via glass plate sampling (Cunliffe and Wurl, 2014). The ULW was sampled via a submerged tube and a connected syringe suction system in 0.4 m depth. The removed sample volume was refilled with Jade Bay water every day. SML and ULW samples were filtered through pre-flushed 0.7 µm Whatman GF/F and 0.2 nucleopore filters into brown bottles and were stored dark and at 4 °C until measurement within weeks of the study. The brown bottles were previously combusted at 500 °C. CDOM was measured with three liquid waveguide capillary cells (LWCC, WPI, USA) of different pathlengths (10 cm, 50 cm, 250 cm) to increase the measurement sensitivity following the protocols of Röttgers et al. (2024) using a spectral detector (Avantes, Netherlands) for a total spectral range from 230 to 750 nm. A sodium chloride (NaCl) solution was used for the salinity correction. The blank-corrected absorbance spectra were then converted into Napierian absorption coefficients (Bricaud et al., 1981).
Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten vom LBGR über den Bodenfeuchteindex in Brandenburg, zugeordnet in das INSPIRE-Zielschema Höhenlage. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the soil moisture index in the State of Brandenburg from the LBGR, assigned to the INSPIRE target schema Elevation. The data set is provided via a compliant view and download service.
Der dimensionslose Bodenfeuchte-Index (BFI) wird aus dem komplexen Reliefparameter Einzugsgebietsgröße und dem lokalen Reliefparameter Hangneigung abgeleitet und gibt reliefbedingte, potentielle Feuchteverhältnisse des Bodens wieder. Dabei beschreibt die Einzugsgebietsgröße an jeder Rasterzelle die potenziell reliefbedingt zur Verfügung stehende Wassermenge, während die Hangneigung das Potenzial der Fließgeschwindigkeit zum Weitertransport und der Verweildauer bestimmt. Weitere Details zum Verfahren finden sich bei BÖHNER & KÖTHE (2003). Für eine verbesserte räumliche Differenzierung wurde der BFI dahingehend modifiziert, dass die Hangneigung mit dem Faktor 2 (Standard: 1) gewichtet wurde. Hierdurch gelingt es, insbesondere in Niedersachsen weit verbreitete tief liegende, gering geneigte, grundwassernahe Gebiete deutlich differenzierter hervortreten zu lassen, während stärker geneigte Bereiche wie etwa im Bergland in der Ausprägung dagegen einheitlicher erscheinen. Der Bodenfeuchte-Index ist damit insbesondere im Tiefland gut für die räumliche Ausschärfung von Niederungsbereichen und die Erstellung bodenkundlicher Konzeptkarten geeignet. Böhner, J. & Köthe, R. (2003): Bodenregionalisierung und Prozessmodellierung: Instrumente für den Bodenschutz. – Peterm. Geogr. Mitt., 147, 2003/3: 72-82; Gotha. Böhner, J. & Selige, T. (2006): Spatial Prediction of Soil Attributes Using Terrain Analysis and Climate Regionalisation. In: Boehner, J., McCloy, K.R., Strobl, J. (2006): 'SAGA - Analysis and Modelling Applications', Goettinger Geographische Abhandlungen, Vol.115, p.13-27.
Nach der Dürre des letzten Jahres war auch dieser Frühling wieder überdurchschnittlich warm und trocken. Die Trockenheit im Boden, die auch nach dem letzten Winter noch bestand, konnte somit auch im Frühjahr nicht ausgeglichen werden. Sachsen-Anhalt startet mit Bodendürre in den Sommer. Der meteorologische Frühling (01. März bis 31. Mai) des Jahres 2019 war mit 9,6 °C mittlerer Lufttemperatur in Sachsen-Anhalt um 1,5 °C wärmer als das langjährige Mittel der Referenzperiode 1961-1990. Diese Temperaturanomalie folgt grob dem langjährigen Trend, wie aus Abbildung 1 ersichtlich wird. Der Mai 2019, welcher mit 11,8 °C um 1 °C kühler war als das Mittel der Mai-Monate in der Referenzperiode, konnte den wärmeren März mit 7,1 °C (3,7 °C) [1] und April mit 10,0 °C (7,8 °C) im Jahreszeitenmittel nicht ausgleichen. [1] Werte in Klammern geben das Mittel des Referenzzeitraums 1961-1990 wieder. Nach der Dürre des vergangenen Jahres 2018 mit einem Jahresniederschlag von 352,5 mm in Sachsen-Anhalt, welcher im Vergleich zur Referenzperiode 1961-1990 einem Defizit von -195,1 mm (-35,6 %) entspricht, konnte auch das Frühjahr 2019 den Wassermangel in Sachsen-Anhalt nicht ausgleichen. Während der März mit 50,9 mm etwas mehr Niederschlag als normal (39,7 mm) brachte, waren der April [2] mit lediglich 22,0 mm (50,8 % von normal 43,3 mm) und der Mai mit 43,1 mm (83,1 % von normal 51,9 mm) wiederum zu trocken und setzten so den unterdurchschnittlichen Niederschlag des letzten Jahres fort. Somit erreichte das mittlere Niederschlagsdargebot des Frühjahrs 2019 mit 116,0 mm in Sachsen-Anhalt lediglich 86 % (von normal 134,9 mm der Referenzperiode). Im Vergleich dazu erzielte die Bundesrepublik einen besseren Durchschnitt: Der sehr nasse Mai im Süden und Südwesten Deutschlands konnte die Niederschlagsstatistik des Frühjahrs etwas „nach oben ziehen“. Im gesamtdeutschen Mittel beträgt das Niederschlagsdargebot im Frühling mit 182,7 mm somit 98,3 % (von 185,9 mm in der Referenzperiode) Alle oben genannten Aussagen beziehen sich auf Daten des Deutschen Wetterdienstes – Datenquelle: Deutscher Wetterdienst Die Auswirkungen dieses Niederschlagsdefizits seit dem letzten Jahr sind an dem aktuellen Stand des Dürremonitors des Zentrums für Umweltforschung (UFZ) Leipzig erkennbar. Abbildung 2 zeigt den SMI („Soil Moisture Index“ - Bodenfeuchteindex nach Samaniego et al. 2013) für den Gesamtboden bis ca. 1,8 m Tiefe für Anfang Juni 2019. Der SMI ist in 5 Trockenklassen eingeteilt. Dabei bezeichnet Dürre „keine absolute Trockenheit“, sondern „die Abweichung der Bodenfeuchte vom langjährigen Zustand im jeweiligen Monat (statistischer Vergleich mit dem Zeitraum 1951-2015)“. Man beachte den - im Vergleich zum oben genutzten - abweichenden Referenzzeitraum: Für den SMI zieht das UFZ einen längeren Bezugszeitraum heran. Dies entspricht der hydrologischen Praxis, längere Zeiträume als 30 Jahre (wie in der Klimatologie) zu nutzen. Es zeigt sich, dass, mit Ausnahme des Harzes, fast ganz Sachsen-Anhalt nach diesem Frühjahr mit einer außergewöhnlichen Dürre in den Sommer startet. [2] Der April war mit 250,0 h Sonnenscheindauer auch gleichzeitig äußerst sonnenscheinreich (164,5 % von normal 152,0 h)
Das Modell ist untergliedert in ein Produktions- und ein Transfermodul. Das Produktionsmodul besteht aus einem Korrekturfaktor von Niederschlag, einem nicht-linearen Bodenfeuchteindex und a lower store in which PE acts. Das Transfermodul beinhaltet eine direkte Abflusskomponente, einen Infiltrationsspeicher, einen linearen Leitungsspeicher sowie eine Abflussganglinie. Ein Grad/Tag-Schneeschmelzemodul wird in von Schnee beeinflussten Einzugsgebieten angewendet. Modellinput sind Tageszeitreihen von potenzieller Evapotranspiration und Niederschlag im Einzugsgebiet, sowie Tageszeitreihen der Temperatur zur Schneeschmelze. Als Modelloutput wird der tägliche Abfluss generiert. Zeitliche Einheit in Tagen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 9 |
| Europa | 2 |
| Land | 8 |
| Weitere | 1 |
| Wissenschaft | 4 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Förderprogramm | 3 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Text | 2 |
| unbekannt | 6 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 3 |
| Offen | 11 |
| Unbekannt | 2 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 14 |
| Englisch | 2 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Datei | 7 |
| Dokument | 5 |
| Keine | 3 |
| Webseite | 9 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 9 |
| Lebewesen und Lebensräume | 12 |
| Luft | 5 |
| Mensch und Umwelt | 16 |
| Wasser | 3 |
| Weitere | 16 |