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Polysaccharides quantified in sediment cores from coastal vegetated ecosystems

50-cm deep sediment cores were taken in saltmarsh, seagrass, mangroves and unvegetated areas around the German Bight, Malaysia and Columbia in 2022 and 2023. Up to 3 points per ecosystem were sampled along a transect, in total 93 cores were analysed. Carbohydrates were sequentially extracted using MilliQ-water and 0.3 M EDTA for later analyses. Polysaccharides were screened using microarray analysis following the method described by Vidal-Melgosa et al. (2022). Briefly, sediment extracts from MilliQ-water and EDTA were combined in equal volumes, and 30 µL of the mixture was transferred into wells of 384-microwell plates. Two consecutive two-fold dilutions were performed using a printing buffer (55.2% glycerol, 44% water, 0.8% Triton X-100). The plates were then centrifuged at 3,500 × g for 10 minutes at 15 °C. Each microarray was individually probed with a monoclonal antibody (mAb), and binding was detected using a secondary antibody conjugated to alkaline phosphatase. In the presence of its substrate, this reaction produced a colorimetric signal. Developed arrays were scanned at 2400 dots per inch, and binding signal intensity was quantified using Array-Pro Analyzer 6.3 software (Media Cybernetics).

Wechselwirkungen zwischen Bodenorganismen und Maßnahmen ackerbaulicher Bodennutzung

Im Rahmen des SFB 192 der Universität Kiel zur 'Optimierung pflanzenbaulicher Produktionssysteme im Hinblick auf Leistung und Ökologische Effekte' im Teilprojekt B1 wurden 9 Jahre hindurch die Wechselwirkungen zwischen Bodenorganismen (mikrobielle Biomasse, Enzymaktivitäten, Regenwurmabundanzen und -biomassen und Fraßaktivitäten der Bodenfauna) und ackerbaulichen Maßnahmen (Pflugdrillsaat gegenüber Fräßsohlensaat, variierte mineralische und organische Düngung, variierter Fungizideinsatz) in Ackerböden einer Jungmoränenlandschaft untersucht. Seitens Elnser, Bode und Seese/Frahm wurden die Bodenorganismen, seitens Frey die Luft- und Nährstoffdynamik und seitens VICTORINO die Gefügedynamik und die Eigenschaften der Humuskörper seitens Beyer und Köbbemann studiert. Ziel des Vorhabens ist es, durch eine integrierende, rechnergestützte Auswertung aller Untersuchungsergebnisse die längerfristige Wirkung unterschiedlicher Bodenbearbeitung, mineralischer und organischer Düngung sowie unterschiedlichen Fungizideinsatzes auf die Bodenorganismen statistisch abgesichert aufzuarbeiten und zu klären. Gleichzeitig soll die Bedeutung der Mikroorganismen und Bodentiere für die Eigenschaften des Bodenhumus, für die Gefügebildung und für die Nährstoffmobilisierung aus organischer Bindung herausgestellt werden und zwar unter Berücksichtigung einer starken Bodenvariabilität.

Continuous meteorological observations at DynaCom automatic weather station, Spiekeroog, Germany, 2025-01 to 2025-12

Data presented here were collected between January 2025 to December 2025 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Meteorological data were collected near the experimental setup, with a locally installed weather station located approximately 500m north of the southern shoreline. The weather station system used here was a ClimaSensor US 4.920x.00.00x that was pre-calibrated by the manufacturer (Adolf Thies GmbH & Co. KG, D-Göttingen). Data were recorded and saved within the Processcontrol Weather (c) -4H- JENA engineering GmbH (v20.1.0.1 2020) software in a sampling interval of 1 min, with an averaging time of 10 s. Date and time were given in UTC and the position was derived from the internal GPS system. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2024b). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, defined as data exhibiting changes of more than two standard deviations within one time step, and (c) visually checks.

Mineralogy and cation exchange capacity obtained from Röttingen core

XRD patterns of whole rock material were recorded using a PANalytical X'Pert PRO MPD θ - θ diffractometer (Co-Kα radiation generated at 40 kV and 40 mA). The samples were investigated from 3° to 80° 2 θ with a step size of 0.03° 2 θ and a measuring time of 3 sec per step. Quantitative Rietveld refinements of the experimental XRD data were conducted using the software Profex/BGMN (Döbelin & Kleeberg, 2015; Bergmann et al., 1998). Determination of cation exchange capacity (CEC) was carried out using always two different samples masses (typically 400 and 600 mg) according to the method of Meier and Kahr (1999), based on a Cu(II)triethylentetramine complex ("Cu-trien method") and measurement using VIS spectroscopy. According to Dohrmann et al. (2012), the analytical error as determined for high-CEC bentonites is generally smaller than ±3.9 cmol(+)kg⁻¹.

ADCP current measurements (1200 kHz) during RV SENCKENBERG cruise SE202208-2

Ocean velocities were collected by a Teledyne RDI 1200 kHz Workhorse Sentinel II ADCP that was mounted on RV SENCKENBERG during RV SENCKENBERG cruise SE202208-2. The transducer was located at 1.5 m below the water line. The instrument was operated in single-ping, broadband mode with bin size of 0.25 m and a blanking distance of 0.25 m. The velocity of the ship was calculated from position fixes obtained by the Global Positioning System (GPS) received at a Trimble SPS461 Modular GPS Heading Receiver. Heading was obtained both from the Trimble receiver and the internal ADCP gyro. Heading as well as pitch and roll data from ADCP's internal gyrocompass and the navigation data were used by the data acquisition software ViSea DAS (AquaVision®) internally to convert ADCP velocities into earth coordinates. Accuracy of the ADCP velocities mainly depends on the quality of the position fixes as well as Trimble receiver and internal ADCP heading data. Further errors stem from a misalignment of the transducer with RV SENCKENBERG's centerline.

Klimadashboard Münster - Alle Daten

<p>Im Rahmen der Open-Data-Initiative der Stadt Münster erhalten Sie an dieser Stelle alle Rohdaten, die zur Darstellung des <a href="https://klimadashboard.ms/">"Klimadashboard Münster"</a> genutzt werden.</p> <ol> <li>Die angehängte CSV-Datei enthält alle Daten, die sich monatlich oder seltener aktualisieren.</li> <li>Daten, die sich häufiger aktualisieren, sowie detailliertere Datensätze finden Sie <a href="https://opendata.stadt-muenster.de/search?query=klimadashboard">in weiteren Datensätzen auf dem Open-Data-Portal der Stadt Münster</a>. </li> </ol> <p><strong>Infos zu den Datenspalten der CSV-Datei</strong></p> <p>Die CSV-Datei enthält alle Werte, die in den Diagrammen des Klimadashboards genutzt werden, die sich seltener als 1x im Monat aktualisieren. Dazu enthält sie folgende Spalten: </p> <ol> <li>DATEINAME - Über die Spalte "Dateiname" können zusammengehörende Zeilen zugeordnet werden. Die CSV-Datei enthält (fast) alle Rohdaten für die unterschiedlichen "Kacheln" bzw. Diagramme des Klimadashboards. Anhand des Dateinamens können Daten zu einer Klimadashboard-Kachel zugeordnet werden.</li> <li>RAUM - Räumlicher Bereich, auf den sich die Daten beziehen. Z.B. die Gesamtstadt, oder nur ein Stadtviertel.</li> <li>QUELLE_INSTITUTION - Von welcher Institution die Daten stammen, also z.B. die Stadtwerke.</li> <li>THEMENBEREICH - Nur intern genutzt. Die hier enthaltene Zahl stellt eine numerische ID des Dateinamens dar.</li> <li>MERKMAL - Die Beschreibung des Merkmals, auf das sich der Wert bezieht. </li> <li>ZEIT - Der Zeitraum, auf den sich der Wert bezieht.</li> <li>WERT - Der Wert selbst.</li> <li>WERTEEINHEIT - Die Einheit des Werts, z.B. Prozent.</li> </ol> <p><strong>Weitere Infos zum Klimadashboard</strong></p> <p>Der Quellcode, mit dem diese Daten für das Klimadashboard verarbeitet werden, ist Open Source Software und kann im <a href="https://gitlab.opencode.de/smart-city-muenster/klimadashboard-muenster">Klimadashboard-Repository unter OpenCODE.de</a> eingesehen werden. OpenCODE.de ist vergleichbar mit Github. Es ist eine gemeinsame Plattform der Öffentlichen Verwaltung für den Austausch von Open Source Software und kann von Bundes-, Landes- und Kommunalverwaltungen genutzt werden.</p> <p>Das Ziel des Klimadashboard Münster ist es, einen Eindruck zu geben, auf wie vielen unterschiedlichen Ebenen Fortschritte nötig sind, um Klimaneutralität zu erreichen. Ebenso zeigt es auf, wie viele Menschen, Unternehmen und Einrichtungen sich in Münster bereits auf den Weg gemacht haben, damit die Stadtgesellschaft gemeinsam das Klimaziel erreicht. Weitere Informationen zum Klimadashboard erhalten Sie auf der <a href="https://smartcity.ms/klimadashboard-muenster/">Homepage Smart City Münste</a>r.</p> <p>Das Klimadashboard Münster ist von den städtischen Stabsstellen Smart City und Klima in Zusammenarbeit mit weiteren Ämtern und Töchtern des Stadtkonzerns entwickelt worden. Die Maßnahme wurde im Rahmen der Strategiephase (01/2022-06/2023) des Programms „Modellprojekte Smart City (MPSC)“ vom Bundesministerium für Wohnen, Stadtentwicklung und Bauwesen (BMWSB) und der KfW (Kreditanstalt für Wiederaufbau) gefördert.</p>

Multibeam bathymetry processed data (Kongsberg EM 2040 working area dataset) of RV ALKOR during cruise AL628, east of Little Belt, Baltic Sea

Multibeam bathymetry processed data (EM 2040 multibeam echosounder) of RV ALKOR during cruise AL628 in the Baltic Sea. The raw data (.kmall) were processed using QPS Qimera software (v 2.6), based on the following workflow: 0.Raw data > 1.Apply correct Sound Velocity Profiles -> 2.Create dynamic surface (shallow Mode) -> 3.Apply Spline Filter (Medium/Strong) > 4. Finalize with manual 2D and 3D editing, -> 5.Export in GeoTIFF format and projected in the UTM32N coordinate system (EPSG:32632). The produced rasters are named AL628_EM2040_'working area'_'resolution in cm'. The bathymetry dataset here is gridded at 0.25 m and 0.50 m resolution. The data products were created in the context of the DAM (German Marine Research Alliance), CONMAR research project.

Baumkataster Köln 2020

<p>Baumkataster  Stand 2020. Inklusive Georeferenzierung und Angaben nach Art, Gattung und Alter der erfassten Bäume.</p> <p><strong>Was bedeuten die Felder?</strong></p> <p><strong>Objekttyp</strong>: Es gibt 14 Objekttypen die wie folgt unterteilt sind:</p> <p>1 NN; 2 Kleingarten; 3 Sportplatz; 4 Kinderspielplatz; 5 Gebäude/Schule/Heim; 6 Straße/Platz; 7 Grünanlage; 8 Friedhof; 9 Biotopflächen; 10 Fluss/Bach; 11 Sonderanlage; 12 Forst; 13 Ausgleichsfläche; 14 Unbekannt</p> <p><strong>Baumbest_1</strong> : Z.B Baumbest:1 : 22P =&gt; 22 P ist die Baumnummer<br /> Gängig sind folgende Buchstabenkürzel:<br /> G = Bäume auf der Seite mit geraden Hausnummern<br /> U = Bäume auf der Seite mit ungeraden Hausnummern<br /> P = Bäume auf einen Platz<br /> M = Bäume auf einem Mittelstreifen<br /> MU = Bäume auf einem Mittelstreifen zur Seite mit den ungeraden Hausnummern<br /> MG = Bäume auf einem Mittelstreifen zur Seite mit den geraden Hausnummern<br /> MM = Bäume auf einem Mittelstreifen in der mittleren Reihe<br /> Ein Teil der Bäume hat auch nur eine Nummer, das ist z.B. auf Spielplätzen der Fall oder wenn in einer Straße nur wenige Bäume stehen.<br /> Die Nummerierung ist teilweise so eingerichtet, dass bei einem Kontrollgang der kürzeste Weg genommen werden kann – dafür sind die Buchstaben teilweise auch hinter die Baumnummern gesetzt.<br />  </p> <p><strong>STAMMVON: </strong>z.B.<strong> </strong>"STAMMVON": 0.0<br /> Bei 2- oder mehrstämmigen Bäumen wird einmal der kleinste und einmal der größte Stammdurchmesser in cm angegeben.<br /> Der kleinste Stammdurchmesser wird bei „Stamm von“ und der größte bei „Stamm bis“<br />  </p> <p><strong>STAMMBIS: </strong>z.B. "STAMMBIS": 50.0<br /> Die ist die Angabe des Stammdurchmessers in cm.<br /> Bei 2- oder mehrstämmigen Bäume erfolgt hierunter der Eintrag des größten Stammdurchmessers</p> <p><strong>KRONE:  </strong>z.B. "KRONE": 8.0<br /> Die ist die Angabe zum Durchmesser der Krone in Meter.</p> <p><strong>H_HE: </strong>z.B. "H_HE": 10.0,<br /> Dies ist die Angabe zur Höhe des Baumes in Meter.</p> <p><strong>Sorte:</strong> z.B.<br /> "Sorte": null,<br /> In der botanischen Nomenklatur unterteilt man Pflanzen in Gattung, Art und Sorte<br /> Bei Pflanzungen in früheren Zeiten wurden hierzu leider keine Angaben gemacht. Bei Neupflanzungen sollen diese Einträge nun standardmäßig durchgeführt werden.<br /> Der Eintrag „null“ gibt an, dass hier keine Sorte eingetragen wurde.<br />  </p> <p>Information</p> <p>Es sind noch nicht alle Bäume erfasst, die Erfassung des gesamten städtischen Baumbestandes wird angestrebt. Der Datensatz wird aus diesem Grunde unregelmäßig aktualisiert. Der Einsatz einer neuen Software ist in Planung und soll mittelfristig auch den Abruf von Daten des Baumkatatsers erleichtern.</p>

Fachinformationssystem Altlasten des Landes Brandenburg

Das Fachinformationssystem Altlasten ist ein Programmsystem zur landesweit einheitlichen Erfassung, Verwaltung und Auswertung von Daten zu altlastverdächtigen Flächen, Altlasten, Verdachtsflächen und stofflichen schädlichen Boden-veränderungen, das nach BbgAbfBodG im LfU geführt wird. Hauptkomponenten des Fachinformationssystem Altlasten sind: Altlastenkataster (ALKATonline): Mit der webbasierten Software ALKATonline werden Daten zu altlastverdächtigen Flächen, Altlasten, Verdachtsflächen und stofflichen schädlichen Bodenveränderungen durch die unteren Bodenschutz-behörden der Landkreise und kreisfreien Städte in einer zentral vom LfU geführten Datenbank erfasst. Es handelt sich um ein gemeinsames Verfahren des LfU, des LBGR und der unteren Bodenschutzbehörden, bei dem nur berechtigte Nutzer einen Zugriff auf die Daten besitzen. Geografisches Informationssystem (GIS): Mittels eines ALKATonline-Service wird eine Anbindung des GIS WebOffice realisiert. Damit wird die Visualisierung der im ALKATonline erfassten Flächen sowie ihre geografischen Auswertung möglich.

Continuous recordings of environmental parameters at station 14, Kalkgrund (2022-09 - 2024-10)

Additionally, at four shallow water stations (Booknis Eck, Buelk, Behrensdorf and Katharinenhof) temperature, salinity and dissolved oxygen are continuously logged at 2-3 m depth by self-contained data loggers. These are: (I) MiniDOT loggers (Precision Measurement Engineering; http://pme.com; ±10 µmol L-1 or ±5 % saturation) including copper antifouling option (copper plate and mesh) to measure dissolved oxygen concentration and (II) DST CT salinity & temperature loggers (Star-Oddi; http://star-oddi.com; ±1.5 mS cm-1) to record the conductivity. Both sensor types additionally record water temperature with an accuracy of ± 0.1 °C. The sampling interval was set to 30 minutes for all parameters. In context of the long-term monitoring project RegLocDiv (Regional-Local-Diversity) by M. Wahl (Franz, M. et al. 2019a), another seven stations were equipped with the same two types of sensors at 4-6 m depth to continuously record environmental parameters (again: temperature, salinity, dissolved oxygen) and included into this data set. These stations are at: Falshoeft, Booknis Eck, Schoenberg, Westermarkelsdorf, Staberhuk, Kellenhusen and Salzhaff (abandoned in 2023). Since 2021, in the context of implementing a reef monitoring to fulfil obligations by the EU Habitats Directive, step-by-step, eleven further stations were installed at reefs in the Schleswig-Holstein Baltic Sea. These are at: Platengrund (14 m depth) and Mittelgrund (8 m) (both since 2021), at Walkyriengrund (9 m), Brodtener Ufer (8 m), Außenschlei (11 m), Kalkgrund (8 m), Stollergrund (7.5 m) and Flueggesand (10 m) (all since 2022), as well as at Gabelsflach (10 m), Sagasbank (8.5 m) and Stabehuk (11.5 m) (all since 2023). Again, at all of these 11 stations, temperature, salinity and dissolved oxygen are continuously logged by self-contained data loggers: Conductivity (and temperature) is logged by HOBO® Salt Water Conductivity/Salinity Data Logger (Onset Computer Corporation, Bourne, MA, USA; https://www.onsetcomp.com) using the U2X protective housing to prevent fouling on the sensors. The same MiniDOT loggers (Precision Measurement Engineering) as at the above mentioned more shallow stations (including antifouling copper plate and mesh) are used to measure dissolved oxygen concentration. Dissolved oxygen concentration data measured by the MiniDOT loggers are corrected for a depth of 10 m (or 2,5 m on the shallow stations) using the software provided by the manufacturer. Additionally, a manual compensation for salinity was calculated (see details in Franz, M. et al. 2019b). Quality control was carried out by spike and gradient tests, following recommendations of SeaDataNet quality control procedures (see https://seadatanet.org/Standards/Data-Quality-Control). All data values were flagged according to applied quality checks using the following flags: 1 = Pass, 2 = Suspect, 3 = Fail, 4 = Visually suspect, 5 = Salinity compensation fail (further explanations can be found in Franz, M. et al. 2019b).

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