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Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Holozäne Meeresspiegelschwankungen in Südostasien

Relative Meeresspiegelschwankungen resultieren aus dem Zusammenspiel von Eustasie, Isostasie, Tektonik und Subsidenz. Die Rekonstruktion des holozänen Meeresspiegels erlaubt es sowohl vertikale Landbewegungen als auch geophysikalische Modelle zu Glazialen Isostatischen Ausgleichsbewegungen (GIA) zu definieren, welche im Gegenzug benutzt werden um instrumentelle Meeresspiegelmessungen an Gezeitenpegeln zu korrigieren. Dementsprechend repräsentieren regionale Daten zu relativen Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns, welche auf der Grundlage von standardisierten Protokollen erhoben wurden, den Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen zu Meeresspiegelschwankungen des vergangenen Jahrhunderts und die Grundlage für eine Bewertung von lokalen und regionalen Meeresspiegelschwankungen während des 21ten Jahrhunderts. Obwohl es für einige Gebiete genaue Daten zu holozänen Meeresspiegelschwankungen gibt sind Rekonstruktionen für Südostasien, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, noch immer begrenzt und im Bezug auf die korrekte Interpretation von Meeresspiegelanzeigern, deren Höhenbezug zu Normalnull und die Qualität der Altersbestimmungen, fragwürdig. Das übergeordnete Ziel dieses Antrags ergibt sich daher aus der Frage: Wie können wir unser Verständnis über relative Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns in Südostasien und die damit in Zusammenhang stehenden Prozesse verbessern? Um diese Frage zu beantworten werden wir veröffentlichte Meeresspiegeldaten neu Auswerten und einem standardisierten Ansatz entsprechend in einer Datenbank zusammentragen. Diesen Datensatz werden wir anschließend mit den Forschungsergebnissen von einigen Inseln im Spermonde Archipel, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, ergänzen. Im Anschluss an die Geländearbeit werden wir einen umfassenden Datensatz an geophysikalischen Modellen erstellen welche sowohl auf den Ergebnissen der Datenbank, als auch auf den neu erhobenen Geländedaten beruhen und welche statistische Unsicherheiten im Bezug auf das gewählte Eismodell und die Mantelviskosität beinhalten. Dies wird es uns ermöglichen die volle Bandbreite von GIA Signalen zu erfassen und den Bereich zu definieren welcher am besten zu den geologischen Geländedaten passt. Die Geländedaten werden außerdem auf der Grundlage eines Bayes'schen Ansatzes statistisch ausgewertet um potentielle Muster innerhalb der holozänen Meeresspiegelschwankungen zu entdecken. Die Resultate der statistischen Auswertung werden mit den Ergebnissen einer Satellitenbildauswertung bezüglich der Bevölkerungsdichte und Landnutzungsmustern auf den Inseln im Spermonde Archipel gegengeprüft. Nicht zuletzt durch die enge Zusammenarbeit mit weltweit führenden Experten auf internationaler Ebene wird innerhalb dieses Projekts ein Doktorand in allen Bereichen der Meeresspiegelforschung ausgebildet, von Labor und Geländetechniken bis hin zur geophysikalischen Modellierung und Datenauswertung.

Hochaufgelöste Satellitenbilder von XCO2 und XCH4, Teilprojekt 1: Observationen

4.13.1 Hochwasser 2002 (W=9,40 m) - Tatsächlich überschwemmte Flächen - TSP

tatsächlich überschwemmte Flächen bei den Hochwasserereignissen am 12./13.08.2002 (Gewässer 1. und 2. Ordnung) sowie am 17.08.2002 (Elbe) Inhalt: Die Darstellungen wurden aus Befliegungen der Bundeswehr zum Pegelhöchststand der Elbe (17.08.2002) und Satellitenaufnahmen (18.08.2002) sowie zahlreichen Dokumentationen von Mitarbeitern der Stadtverwaltung und Bürgern unter Nutzung des städtischen Digitalen Geländemodells (DGM) generiert. Die tatsächliche Ausdehnung wurde letztmalig im Juli 2003 im Ergebnis einer per Internet durchgeführten Bürgerbefragung verifiziert. Quelle: Sächsisches Landesamt für Umwelt und Geologie: Vorläufiger Kurzbericht über die meteorologisch-hydrologische Situation beim Hochwasser im August 2002. Dresden, Dezember 2002 Die Karte verdeutlicht die Hochwassergefährdung einzelner Stadtgebiete und ermöglicht es, Maßnahmen der Hochwasservorsorge und -abwehr sowie der gemäß § 99 Absatz 3 Sächsisches Wassergesetz gebotenen Eigenvorsorge vorzubereiten. Dieser Datensatz kann gemäß den Nutzungsbestimmungen Datenlizenz Deutschland - Namensnennung - Version 2.0 (http://www.govdata.de/dl-de/by-2-0) genutzt werden. Eine Haftung für die Richtigkeit der Daten wird nicht übernommen, insbesondere übernimmt die Landeshauptstadt Dresden keine Haftung für mittels dieser Daten erhobene oder berechnete Ergebnisse Dritter.

Oberflächentemperaturen 1991 (Umweltatlas)

Oberflächentemperaturen am Abend des 14.09.1991 und Morgen des 15.09.1991 sowie die Temperaturdifferenzen Abend-Morgen, langwelliger Wellenlängenbereich zwischen 10,4 bis 12,5 µm, Bearbeitungsstand November 1992.

Oberflächentemperaturen 2000 (Umweltatlas)

Oberflächentemperaturen am Abend des 13.08.2000 und Morgen des 14.08.2000 sowie die Temperaturdifferenzen Abend-Morgen, langwelliger Wellenlängenbereich zwischen 10,4 bis 12,5 µm, Bearbeitungsstand März 2001.

Schwarm gestützte Messungen von Luftqualität und Asphalttemperaturen in Städten mittels Fahrrädern zur Förderung nachhaltiger Mobilität, Teilvorhaben: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Maßnahmen zur Reduktion des Baumsterbens für die Erhaltung von Ökosystemleistungen in Städten angesichts zunehmender Dürre, Hitzestress und Urbanisierung, Teilprojekt 2

Biodiversitäts-Bewertung von Biotoptypen durch Maschinelles Lernen anhand von Citizen-Science-Tonaufnahmen und Satellitenbildern

Entwicklung einer modularen Software zur großflächigen Dekarbonisierung des Gebäudebestandes, Teilprojekt: Integration einzelner Softwaremodule zu einem umfassenden Gebäudepass und Automatisierung der bestehenden Anwendungen für schnelle, günstige und robuste Dekarbonisierungsfahrpläne'

Biodiversitäts-Bewertung von Biotoptypen durch Maschinelles Lernen anhand von Citizen-Science-Tonaufnahmen und Satellitenbildern, BiodivKI-2: Biodiversitäts-Bewertung von Biotoptypen durch Maschinelles Lernen anhand von Citizen-Science-Tonaufnahmen und Satellitenbildern (Bio-O-Ton-2) - KI für die Biodiversitätsklassifikation

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