Der Layer gibt die Standortskarte des Landes Brandenburg mit den Flächen der Stamm-Informationen und der Klimafeuchte wider. Stamm-Informationen sind relativ stabile Eigenschaften, die kaum durch den Waldbestand und zeitweilige Effekte beeinflusst werden. Hierbei werden auch standörtliche Kleinstflächen ausgewiesen. Die Stamm-Informationen werden mit 3-zeiligen Einträgen beschrieben: Zeile 1: Feinbodenformen mit Zusatzmerkmalen wie Grundwasserstufen aus dem Geländebefund, ersatzweise auch Lokal-/ Sonder-/Komplexstandorte. (Datenfelder BFFG1...BFFG3) Zeile 2: Die waldökologische Bewertungsgruppe als Stamm-Standortsgruppe bzw. Nährkraftfeuchtegruppe mit der Gesamt-Klimafeuchte. Die Klimafeuchte eines Standortes wird zunächst großräumig zugewiesen (Wuchsbezirksklima). Anschließend wird sie vor allem bei bewegtem Relief durch das Meso- und Mikroklima in Richtung frischer oder trockener modifiziert (fr/tr), wodurch sich auch die Gesamt-Klimafeuchte in diesen Arealen vom umgebenen ebenen Standort unterscheiden kann. Bei trockeneren Verhältnissen wird die eigene Stamm-Feuchtestufe (T)...3 verwendet. (Datenfelder NFGR1...NFGR3, NFGR4 nur bei Kleinarealen, kf_gesamt) Zeile 3: Die Flächenanteile der jeweiligen Bodenformen/Stamm-Standortsgruppen in 1/10 Stufen (Anteilszehntel). (Datenfelder AZ1...AZ3) Standortsveränderungen betreffen auch im Klimawandel nur eine Teil der Merkmale, während die anorganische Substanz als stabil gilt.
Das Meso- und Mikroklima zeigt lokale, meist reliefbedingte Abweichungen zum Wuchsbezirksklima durch die Anzeige von frischeren (fr) und trockeneren (tr) Verhältnissen auf. Diese werden zur Gesamt-Klimafeuchte zusammengeführt. Dieser Layer ist mit der Standortskarte gemeinsam zu betrachten. Das Meso- und Mikroklima zeigt lokale, meist reliefbedingte Abweichungen zum Wuchsbezirksklima durch die Anzeige von frischeren (fr) und trockeneren (tr) Verhältnissen auf. Diese werden zur Gesamt-Klimafeuchte zusammengeführt. Dieser Layer ist mit der Standortskarte gemeinsam zu betrachten.
Dieser WFS (Web Feature Service) enthält die Betriebshof-, Büro-, Friedhof- sowie Lagerplatz Standorte des Fachamtes Management des öffentlichen Raumes (MR) im Bezirk Hamburg-Mitte. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Dieser WMS (Web Map Service) enthält die Betriebshof-, Büro-, Friedhof- sowie Lagerplatz Standorte des Fachamtes Management des öffentlichen Raumes (MR) im Bezirk Hamburg-Mitte. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Datei beinhaltet Einrichtungen mit Standorten für die Leistungen der Eingliederungshilfe, die für Katastrophenschutz zur Verfügung gestellt werden. 1. Assistenz in der Sozialpsychiatrie Zielgruppe: Menschen mit seelischer Beeinträchtigung Öffnungszeiten: idR Montag - Freitag, tagsüber Räumlichkeiten: Begegnungsstätte; offener Treff 2. Tagesförderstätte Zielgruppe: Menschen mit körperlich / geistiger Beeinträchtigung Öffnungszeiten: idR Montag - Freitag, tagsüber Räumlichkeiten: Therapieräume, meist barrierefrei 3. Werkstatt für Menschen mit Behinderung Zielgruppe: Menschen mit körperlich / geistiger und auch seelicher Beeinträchtigung Öffnungszeiten: idR Montag - Freitag, tagsüber Räumlichkeiten: Therapieräume, Werkstätten, meist barrierefrei 4. besondere Wohnform geschlossene Unterbringung Zielgruppe: Menschen mit seelicher aber körperlich / geistiger Beeinträchtigung Öffnungszeiten:24/7 Räumlichkeiten: Wohnraum mit Gemeinschaftsräumen In geschlossener Unterbringung leben Menschen mit einem Unterbringungsbeschluss nach § 1831 BGB, da diese Menschen aufgrund einer psychischen Krankheit oder Behinderung eine Gefahr für sich selbst oder andere darstellen. Eine besondere Wohnform mit geschlossener Unterbringung ist eine spezialisierte Wohnform für Menschen mit Behinderungen, die aufgrund von Verhaltensauffälligkeiten oder psychischen Erkrankungen einen besonders geschützten Rahmen benötigen. 5. Leistungen nach § 134 SGB IX Öffnungszeiten: 24/7 Zielgruppe: Kinder mit hohem Unterstützungsbedarf, mehrfach Behinderung Räumlichkeiten: Wohnraum mit Gemeinschaftsfläche 6. Tagesstätte Psych / Teilhabe am arbeitsweltlichen Kontext (TaK) Öffnungszeiten: Mo-Fr., tagsüber Zielgruppe: Menschen mit seelischer Beeinträchtigung Räumlichkeiten: Werkstatt, Therapieräume 7. Wohnen in besonderen Wohnformen Öffnungszeiten: 24/7 Zielgruppe: körperlich/ geistig Beeinträchtigung Räumlichkeiten: Wohnung mit Gemeinschaftsflächen 8. Wohnen in besonderen Wohnformen Öffnungszeiten: 24/7 Zielgruppe: Menschen mit seelische Beeinträchtigung Räumlichkeiten: Wohnraum mit Gemeinschaftsfläche
Die Bildung der Eis Phase in der Troposphäre stellt einen wichtigen Fokus der aktuellen Atmosphärenforschung dar. Durch heterogene Nukleation entstehen bei Temperaturen oberhalb von -37°C primäre Eiskristalle an sogenannten eiskeimbildenden Partikeln (INP, engl, ice nucleating particles). Die räumliche Verteilung der INP und deren Quellen variieren stark. In der Atmosphäre finden sich INP nur in sehr geringer Anzahlkonzentration, oft weniger als ein Partikel pro Liter, und sie stellen nur eine kleine Untergruppe des gesamten atmosphärischen Aerosols dar. Ziel dieses Antrages ist es die Anzahlkonzentrationen von eiskeimbildenden Partikeln und deren Variabilität in der Atmosphäre zu messen. Außerdem sind Laborstudien geplant, in denen unser Verständnis über die chemischen und biologischen Eigenschaften der Partikel, die die Eisbildung initiieren, verbessert werden soll. Mit dem von unserer Arbeitsgruppe entwickelten Eiskeimzahler FINCH (Fast Ice Nucleaus CHamber) sollen die atmosphärischen Anzahlkonzentrationen von INP bei verschiedenen Gefriertemperaturen und Übersättigungen an mehreren Standorten gemessen werden. Die Kopplung von FINCH mit einem virtuellen Gegenstromimpaktor (CVI, engl, counter-flow virtual impactor, Kooperation mit RP2), die während lNUIT-1 entwickelt und getestet wurde, soll nun weiter charakterisiert und Messungen damit fortgesetzt werden. Bei dieser Methode werden die Eispartikel, die in FINCH gebildet werden, von den unterkühlten Tröpfchen und inaktivierten Partikeln separiert und mit weiteren Messmethoden untersucht. In Kooperation mit RP2 und RP8 planen wir hierbei die Charakterisierung der INP mittels Größen- und Aerosolmassenspektrometer sowie die Sammlung der INP auf Filtern oder Impaktorplatten zur anschließenden Analyse mit einem Elektronenmikroskop (ESEM, engl. DFG fomi 54.011 -04/14 page 3 of 6 Environmental Scanning Electron Microscopy). Die Feldmessdaten werden von umfangreichen Laborstudien an den Forschungseinrichtungen AIDA (RP6) und LACIS (RP7) ergänzt. Dort soll das Immersionsgefrieren von verschiedenen Testpartikeln aus biologischem Material (z.B. Zellulose), porösem Material (z.B. Zeolith) und Mineralstaub mit geringem organischem Anteil im Detail untersucht werden. Des Weiteren planen wir Labormessungen, bei denen eine verbesserte Charakterisierung der Messunsicherheiten von FINCH erarbeitet werden soll. Außerdem werden regelmäßige Tests und Kalibrierungen mit FINCH durchgeführt, für die Standardroutinen festgelegt werden sollen. Um die Rolle der INP bei der Wolken- und Niederschlagsbildung sowie bei den Wolkeneigenschaften abzuschätzen, werden die gewonnenen Messergebnisse am Ende als Eingabeparameter für erweiterte Wolkenmodelle (Kooperation mit WP-M) dienen.
For surface soils, the mechanisms controlling soil organic C turnover have been thoroughly investigated. The database on subsoil C dynamics, however, is scarce, although greater than 50 percent of SOC stocks are stored in deeper soil horizons. The transfer of results obtained from surface soil studies to deeper soil horizons is limited, because soil organic matter (SOM) in deeper soil layers is exposed to contrasting environmental conditions (e.g. more constant temperature and moisture regime, higher CO2 and lower O2 concentrations, increasing N and P limitation to C mineralization with soil depth) and differs in composition compared to SOM of the surface layer, which in turn entails differences in its decomposition. For a quantitative analysis of subsoil SOC dynamics, it is necessary to trace the origins of the soil organic compounds and the pathways of their transformations. Since SOM is composed of various C pools which turn over on different time scales, from hours to millennia, bulk measurements do not reflect the response of specific pools to both transient and long-term change and may significantly underestimate CO2 fluxes. More detailed information can be gained from the fractionation of subsoil SOM into different functional pools in combination with the use of stable and radioactive isotopes. Additionally, soil-respired CO2 isotopic signatures can be used to understand the role of environmental factors on the rate of SOM decomposition and the magnitude and source of CO2 fluxes. The aims of this study are to (i) determine CO2 production and subsoil C mineralization in situ, (ii) investigate the vertical distribution and origin of CO2 in the soil profile using 14CO2 and 13CO2 analyses in the Grinderwald, and to (iii) determine the effect of environmental controls (temperature, oxygen) on subsoil C turnover. We hypothesize that in-situ CO2 production in subsoils is mainly controlled by root distribution and activity and that CO2 produced in deeper soil depth derives to a large part from the mineralization of fresh root derived C inputs. Further, we hypothesize that a large part of the subsoil C is potentially degradable, but is mineralized slower compared with the surface soil due to possible temperature or oxygen limitation.
Dairy farming across Germany displays diverse production systems. Factor endowment, management, technology adoption as well as competitive dynamics in the local or regional land, agribusiness and dairy processing sectors contribute to this differentiation on farm level. These differences impact on the ability of dairy farms and regional dairy production systems to successfully respond to pressures arising from future market and policy changes. The overall objective of the research activities of which this project is a part of, is to develop a thorough understanding of the processes that govern the spatial dynamics of dairy farm development in different regions in Germany. The central hypothesis of this research project is that management system and technological choices differ systematically across local production and market conditions. The empirical approach will focus on the estimation of farm specific nonparametric cost functions for dairy farms located in across Germany differentiated by time and location. A spatially differentiated data base with information on input use, resource availability, as well as local market conditions for land and output markets will be compiled. The nonparametric approach is specifically suited to disclose a more accurate representation of dairy production system heterogeneity across locations and time compared to parametric concepts as it provides the necessary flexibility to accommodate non-linearities relevant for a wide domain of explanatory variables. The methodology employed goes beyond the state of the art of the literature as it combines kernel density estimation with a Bayesian sampling approach to provide theory consistent parameters for each farm in the data sample.The specific methodological hypothesis is that the nonparametric approach is superior to current parametric techniques and this hypothesis is tested using statistical model evaluation. Regarding the farm management and technological choices, we hypothesize that land suitability for feed production determines the farm intensity of dairy production and thus management and technological choices. With respect to the ability of farms to successfully respond to market pressures we hypothesize that farms at the upper and lower tail of the intensity distribution both can generate positive returns from dairy production. These last two hypotheses will be tested using the estimated spatially differentiated farm specific costs and marginal costs.The expected outcomes are of relevance for the agricultural sector and the food supply chain economy as a whole as fundamental market structure changes in the dairy sector are ongoing due to the abolition of the quota regulation in the years 2014/2015. Thus, exact knowledge about differences and development of dairy cost heterogeneity of farms within and between regions are an important factor for the actors involved in the market as well as the political support of this process.
Unwetter richten in der Schweiz jährlich Schäden von rund 360 Millionen an (Mittel der Jahre 1972 bis 2007, teuerungsbereinigt). Diese Schäden werden von der WSL, im Auftrag des Bundesamtes für Umwelt BAFU, seit 1972 aufgrund von Zeitungsmeldungen systematisch erfasst und analysiert. Berücksichtigt werden Schäden durch auf natürliche Weise ausgelöste Hochwasser, Murgänge, Rutschungen und (seit 2002) Felsbewegungen. Die vorgeherrschten Witterungsbedingungen werden, wenn möglich, als Ursache ebenfalls aufgenommen. Die Datenbank wird in Bezug auf Ort, Ausmass und Ursache, aber auch im Hinblick auf die zeitliche und räumliche Verteilung der Unwetterereignisse ausgewertet und analysiert. Die Ergebnisse werden jährlich in der Zeitschrift Wasser Energie Luft publiziert. Die Schadensdaten werden öffentlichen Institutionen auf Anfrage zur Verfügung gestellt und dienen somit als breite Informationsbasis für die Gefahrenbeurteilung.
*Der Gesundheitszustand der Bäume im Schweizer Wald wird seit 1985 mit der Sanasilva-Inventur repräsentativ erfasst. Die wichtigsten Merkmale sind die Kronenverlichtung und die Sterberate. Das systematische Probeflächen-Netz der Inventur ist im Laufe der Zeit ausgedünnt worden. In der Periode von 1985 bis 1992 wurden rund 8000 Bäume auf 700 Flächen im 4x4 km-Netz aufgenommen, 1993, 1994 und 1997 rund 4000 Bäume im 8x8 km-Netz und in den Jahren 1995, 1996 und 1998 bis 2002 rund 1100 Bäume im 16x16 km-Netz . Aufnahmemethode Alle drei Jahre (1997, 2000) wird die Sanasilva-Inventur auf dem 8x8-km Netz (ca. 170 Probeflächen ) durchgeführt. In den Jahren dazwischen findet die Inventur auf einem reduzierten 16x16-km Netz (49 Probeflächen) statt. Jede Fläche besteht aus zwei konzentrischen Kreisen. Der äussere Kreis hat ein Radius von 12.62 m (500 m2) und der innere ein Radius von 7.98 m (200 m2). Auf dem inneren Kreis werden alle Bäume mit einem Mindestdurchmesser in Brusthöhe von 12 cm und auf dem äusseren Kreis mit einem Mindestdurchmesser in Brusthöhe von 36 cm aufgenommen. In Nordrichtung wird zusätzlich in 30 m Entfernung eine identische Satellitenprobenfläche eingerichtet. Die Aufnahme findet in Juli und August statt. Eine Aufnahmegruppe besteht aus zwei Personen, von denen eine die Daten erhebt, und die andere die Daten eintippt. Die Daten werden mit dem Feldkomputer Paravant und der Software Tally erfasst. Die Aufgabenteilung wechselt zwischen Probeflächen. Auf dem 8x8-km Netz werden zusätzlich 10 Prozent der Flächen von einer unabhängigen zweiten Aufnahmegruppe zu Kontrollzwecken aufgenommen. Hauptmerkmale der Sanasilva-Inventur: Die Sanasilva-Inventur erfasst vor allem folgende Indikatoren des Baumzustandes: Die Kronenverlichtung wird beschrieben durch den Prozentanteil der Verlichtung einer Krone im Vergleich zu einem Baum gleichen Alters mit maximaler Belaubung/Benadelung an diesem Standort, den Anteil dieser Verlichtung, der nicht durch bekannte Ursachen erklärt werden kann, den Ort der Verlichtung, den Anteil und den Ort von unbelaubten/unbenadelten Ästen und Zweigen. Die Kronenverfärbung wird durch die Abweichung der mittleren Farbe (aufgenommen als Farbton, Reinheit und Helligkeit nach den Munsell Colour Charts) eines Baumes zu der für diese Baumart typischen Normalfarbe (Referenzfarbe) und durch das Vorhandensein, das Ausmass und den Ort der von der Referenzfarbe abweichenden Farben beschrieben. Der Zuwachs eines Baumes wird durch die zeitliche Veränderung der aufgenommen Baumgrössen beschrieben (Brusthöhendurchmesser, Höhe des Baumes, Kronenlänge und Kronenbreite). Weitere Merkmale sind die erkannten Ursachen der Kronenverlichtung, die Kronenkonkurrenz und das Vorkommen von Epiphyten, Mistel und Ranken in der Baumkrone.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 146 |
| Europa | 13 |
| Kommune | 18 |
| Land | 64 |
| Wissenschaft | 53 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 109 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Text | 1 |
| unbekannt | 55 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 6 |
| Offen | 138 |
| Unbekannt | 24 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 110 |
| Englisch | 78 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Datei | 8 |
| Dokument | 2 |
| Keine | 98 |
| Webdienst | 15 |
| Webseite | 48 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 102 |
| Lebewesen und Lebensräume | 150 |
| Luft | 97 |
| Mensch und Umwelt | 161 |
| Wasser | 94 |
| Weitere | 168 |