During the research cruises BE03/2016 (08.03.2016), BE10/2016 (19.10.2016), BE10/2018 (23.10.2018), BE03/2019 (15.03.2019), L23-13 (13.09.2023 - 15.09.2023), Sagitta24-1 (16.09.2024), Sagitta24-2 (23.09.2024), Hai24VE2 (24.09.2024), L25-2b (09.02.2025 - 17.02.2025) and EMB374 (04.09.2025 - 13.09.2025), CTDs were deployed and sediment corers were retrieved at 99 stations in Kiel Bight in the southwestern Baltic Sea. Water column oxygen concentrations were determined using oxygen sensors attached to the CTD framework. At selected water depths, water samples were collected with Niskin bottles for the analysis of nitrate concentrations using an autoanalyzer. Short sediment cores (<50cm) were recovered using a Multicorer (MUC), Minicorer (MIC) or Rumohrlot (RL). Bottom waters were sampled from the supernatant water in the sediment cores. Solid phase sediment samples were analyzed for total organic carbon using an element analyzer. Porewater was extracted from the sediment cores using rhizones and analyzed for total alkalinity (titration), ammonium (photometer), sulfate (ion chromatography), hydrogen sulfide (photometer), dissolved iron (ICP-OES) and dissolved manganese (ICP-OES). The collected data will be used to (i) determine the spatial and temporal variability of hydrogen sulfide in bottom waters of the Kiel Bight, (ii) identify the controlling factors governing the accumulation of hydrogen sulfide at the seafloor, and (iii) establish an early warning system of sulfidic seafloor conditions for regional stakeholders in the Baltic Sea.
Zielsetzung:
Ausgehend von einem im Vorgängerprojekt (Az. 34737/01) entwickelten Prototypen soll ein System für eine umfassende automatische akustische Erfassung von Wiesenbrütern erarbeitet und in verschiedenen Anwendungszusammenhängen (Schutzgebietsmanagement, Monitoring, gutachterliche Praxis) getestet werden. Im Zuge der Prototyp-Entwicklung konnten das Anforderungsprofil an ein automatisiertes Erfassungssystem konkretisiert und bereits erste Teile davon umgesetzt werden. Für eine zukünftige Serienproduktion sowie einen flächendeckenden Einsatz in der gutachterlichen Praxis, sind weitere Arbeitsschritte notwendig, die insbesondere die Qualität der Erfassung und die Anwenderfreundlichkeit erhöhen sollen. Durch eine Erweiterung der Erkenner- und Lokalisationsalgorithmen wird es möglich werden, alle relevanten Vertreter der Wiesenbrüter sicher nachzuweisen. Die Erkennung gleichzeitig rufender Tiere und die Ortsbestimmung von Rufen im Flug können nähere Angaben zum Brutbestand und Details zur Habitatnutzung liefern. Aufgrund des hohen Schutz- und Monitoringbedarfs für diese Artengruppe, können damit die Sensoren bereits in naher Zukunft einen wichtigen Beitrag zum Artenschutz liefern. Das Sensorsystem soll zukünftig umfassend für die Erfassung von lauterzeugenden Tierarten einsetzbar sein, die im Bereich der umweltbezogenen Planung und Forschung eine Rolle spielen. Mit Hilfe des innovativen Ansatzes zur Informationsbereitstellung für Fachbehörden, Planungsbüros, aber auch Privatpersonen, erlebt die Erfassung von Biodiversität einen digitalen Wandel. Im Projekt sollen benutzerfreundliche Benutzeroberflächen und Schnittstellen entwickelt werden, die eine unkomplizierte Integration der digitalen Erfassungsmethoden in Planungs- und Entscheidungsprozesse aus artenschutzrechtlicher Sicht ermöglichen. Aufgrund seiner Modellhaftigkeit können im Laufe des Projektes bereits die zukünftigen Verbesserungen und Erleichterungen gegenüber herkömmlichen Erfassungsmethoden im Rahmen mehrerer praxisnaher Kartierungen identifiziert werden.
Die Reaktionskinetik der Oxidation von Schwefelwasserstoff zu Schwefel mit Luftsauerstoff an Aktivkohle soll aufgeklaert werden. Weiterhin soll geprueft werden, ob sich andere Adsorbentien wie z.B. Kieselgel, Molekularsieb usw. als Katalysatoren eignen. Die katalytische Oxidation des Schwefelwasserstoffs wird bei verschiedenen Versuchsbedingungen - H2S-Konzentration, Feuchtigkeit der Luft, Temperatur, Verweilzeit, Beladungsgrad des Adsorbens usw.- untersucht, wobei die zeitliche Konzentrationsaenderung von Schwefelwasserstoff sowie von eventuell gebildetem Schwefeldioxid gaschromatographisch mit einem schwefelempfindlichen flammenphotometrischen Detektor gemessen wird. Die Oxidationsprodukte von H2S in einer Aktivkohlesuspension in Abhaengigkeit von den Reaktionsbedingungen werden untersucht.
Ziel des Vorhabens ist die Weiterentwicklung eines optischen Messsystems zur Erfassung komplexer, instationärer Rotorblattdeformationen an Windenergieanlagen (WEA) zwecks Verbesserung der aeroelastischen Robustheit künftiger WEA. Das Messsystem basiert auf dem Verfahren der digitalen Bildkorrelation (Digital Image Correlation, DIC) und ist in der Lage, die Verformungen berührungslos und ohne die Integration zusätzlicher Sensoren in das Rotorblatt zu messen. Die Messtechnik soll so verbessert werden, dass sie - im Vergleich zum aktuellen Stand des DIC-Messsystems - in der Lage ist, über einen erweiterten Gierwinkelbereich der WEA und eine längere Betriebsdauer präzise und effizient zu messen. Hierdurch sollen erstmals Langzeitmessungen mit der DIC-Messtechnik an WEA ermöglicht werden. Die Messdaten lassen sich dann zur Validierung der numerischen Auslegungswerkzeuge nutzen, mit denen schließlich die Rotorblätter möglichst präzise strukturdynamisch ausgelegt werden können. Dies ist notwendig, um die zukünftigen mechanischen Herausforderungen bei weiter wachsenden Rotordurchmessern zu bewältigen. Mittels neuartiger, auf Methoden der künstlichen Intelligenz basierenden Verarbeitungs- und Analyseverfahren, soll die Effizienz und damit einhergehend die Attraktivität der DIC-Messtechnik an WEA für Forschung und Industrie deutlich gesteigert werden. Ziel ist es, die maximale Messdauer von aktuell etwa 15 Minuten auf 8 Stunden zu erweitern, den Auswerteprozess für 15 Minuten Messdaten von 3 Werktagen inklusive Personaleinsatz auf wenige, automatisierte Stunden zu reduzieren und die Kompensation von Gierwinkeländerungen der WEA von bis zu ±15 Grad zu ermöglichen. Die DIC-Messtechnik wird damit langfristig zu einem etablierten Verfahren zur Bestimmung der Rotorblattverformungen an WEA und hilft, den Mangel an experimentellen Validierungsdaten für die strukturmechanische und aeroelastische Auslegung zu verringern.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station am Ludwigkai sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a879dea4-b157-4cac-9144-ce3d3e65e862?locale=en), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/338fe900-beac-4406-bdb8-b32c0e058cdb?locale=en)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)