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Found 2663 results.

Real-time monitoring of CO2-rich mineral waters and mofettes in the Eifel volcanic fields

Real-time fluid monitoring began in late 2020 in the East Eifel and currently includes 12 sites, such as abandoned CO₂ wells, mofettes, CO₂-rich springs, CO₂-rich soil, and a cold-water geyser in the West Eifel. For the first time, fluid data are being recorded continuously with a high temporal resolution of up to 1 Hz. Depending on the local site conditions, the following parameters are being monitored: instrument temperature and battery voltage; barometric pressure and temperature; meteorological parameters; water level, wellhead pressure, water temperature; radon in free gas phase; CO2 concentration and CO2 flux in soil gas. Data are transmitted hourly via FTP to GFZ. While we generally observe small seasonal variations, short-term transients related to heavy rain or local and distant earthquakes are indicated. Over longer periods, we observe trend changes in helium isotope ratios, radon concentration, and water temperature. For example, two sites exhibited significant helium isotope changes from 2021 to 2025, which appear to correlate with earthquake swarms at depth. These examples demonstrate the necessity of jointly interpreting meteorological, hydrogeological, geophysical, and geodetic data.

Steigerung von Qualität und Effizienz bei der Ertragsabschätzung für Windparks

Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Das Fraunhofer IEE koordiniert das Verbundprojekt. Wissenschaftlich fokussiert sich das Fraunhofer IEE im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Detektion von Rauhigkeitsänderungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten und entwickelt zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen.

Verbesserte numerische Standortanalyse und Lastberechnung für komplexe Topografien, Teilvorhaben: Windfeldmessung und Anlagensimulation

Das Forschungsvorhaben soll durch hochgenaue Messungen des turbulenten Windfeldes sowie mit meteorologisch turbulenzauflösenden Standortanalysen und hochauflösenden Strömungssimulationen von Windenergieanlagen die Standortcharakterisierung von industriell nutzbaren Prognosetools verbessern. Das übergeordnete Ziel des beantragten Teilvorhabens besteht darin, durch neue drohnen-basierte Turbulenzmessung und durch gekoppelte numerische Simulationswerkzeuge die Effekte der turbulenten atmosphärischen Grenzschicht zu analysieren. Daraus wird ein 'Best Practice' Verfahren für industrielle Standortanalysen mit Fokus auf komplexe Gelände entwickelt. Diese Untersuchung ist essenziell zur Bewertung und Verbesserung von industriell einsetzbaren Tools zur Ertragsprognose, denn komplexe Geländeformen im Zusammenwirken mit unterschiedlichen thermischen Bedingungen stellen große Herausforderungen dar.

Wege zur Unterstützung einer nachhaltigen Entwicklung im pazifischen Ozean: ein integrierter Ansatz

Basierend auf der Bedeutung des SDG 14 für die pazifischen Inselstaaten (PICs) zielt unser Projekt - PACPATH - darauf ab, kostengünstige, effiziente und nachhaltige transdisziplinäre Prozesse, Methoden und Netzwerke zu etablieren, die es Stakeholdern wie Wissenschaftlern, Indigenen und zivilen Organisationen der PICs erlauben gemeinsame Ziele und Maßnahmen zur Erreichung der ökologischen Nachhaltigkeit zu teilen.In diesem Antrag schlagen wir vor, ein pazifisches Stakeholder-Netzwerk aufzubauen, welches sich auf zwei Pilotstandorte, Fidschi und Neukaledonien, stützt und die Auswirkungen des Klimawandels und anderer Stressfaktoren auf die Meeresumwelt und Ökosystemleistungen, sowie die Folgen für Gesellschaft, Wirtschaft und die Erreichung der SDGs untersucht. Diese Pilotstandorte werden den Rahmen und die Methodik schaffen und als Leitfaden für die Anwendung und Anpassung an andere interessierte PICs dienen.Der PACPATH-Arbeitsplan, sowie die internationale Zusammenarbeit auf Grundlage von Transdisziplinarität, Kompetenz und Fachwissen des Konsortiums werden es ermöglichen, starke Mehrwertergebnisse zu erzielen. Dies beinhaltet die Analyse der Bedeutung von SDG14 („Erhaltung und nachhaltige Nutzung der Ozeane, Meere und Meeresressourcen für eine nachhaltige Entwicklung“) für die Pazifikinseln. Es wird zudem die Verknüpfung von SDG14 mit den anderen SGDs, vor allem 13 und 15, quantifizieren, indem eine Vielzahl verschiedener akademischer bis lokaler Wissensformen integriert werden. PACPATH wird direkte und indirekte Indikatoren und interaktive Indikatorinstrumente unter Einbeziehung lokaler, nationaler und regionaler Interessengruppen, Umwelt- und Sozialwissenschaftler, Ökonomen und operativer Zentren (national und international) zusammenstellen. Im Rahmen des Co-Construction-Prozesses werden die Informationen, Ziele und transdisziplinären Fachkenntnisse ermittelt, die für den Aufbau von Forschungskapazitäten, die partizipative Forschung und die Erfassung / Definition von Indikatoren erforderlich sind. Abschließend wird das Projekt Strategien für die künftige Aufrechterhaltung des PACPATH-Netzwerks entwickeln, welche auf langfristigen Finanzierungsmöglichkeiten und nachhaltigen Strukturen beruhen.

Calcium cycling in the soil-fig-bat compartment of a neotropical rain forest on spatially heterogeneous substrate

Calcium supply in tropical soils is variable and frequently low. In spite of the heterogeneous Ca supply, some plant species, such as figs, maintain high Ca concentrations in their tissues. Figs are keystone species with more than proportional importance for the functioning of a tropical rain forest. High Ca concentrations in fig fruits may render them particularly attractive for frugivorous vertebrates. We propose to study the whole Ca cycling from soil through a selected fig species, Ficus insipida Willd. and frugivorous bats, their main dispersers, back to soil. The study will be conducted in Panama on sites differing in soil Ca status to assess the importance of soil Ca availability for fig fruit content and bat reproduction. We will quantify aboveground Ca fluxes for 16 trees along a gradient of Ca availability in soil. We will determine (1) Ca concentrations in soils, figs and leaves, (2) nutritional quality of fig and other bat-dispersed fruits and their importance for Ca balance in relation to reproduction of fruit-eating bats, (3) Ca fluxes with litterfall, throughfall, stemflow, bat pellets and faeces, (4) the importance of the contribution of bats to the Ca cycle of individual fig trees, and (5) the effect of fig trees on soil Ca concentrations.

INSPIRE HH Schutzgebiete

Der INSPIRE Datensatz Schutzgebiete (PS) Hamburg setzt sich aus den Inhalten folgender Datensätze zusammen: Schutzgebietskataster Hamburg Natur- und Landschaftsschutzgebiete, Naturdenkmale; Verordnungen; EG-Vogelschutz- und FFH-Gebiete (Natura 2000), NPHW, Biosphärenreservat, Ramsar- Gebiete. Denkmalkartierung Hamburg In der Denkmalkartierung sind folgende Kategorien (Ebenen, Layer) enthalten: - Denkmalobjekte (symbolhaft): z.B. Statuen, Brunnen, Denkmalanlagen ohne klare Ausdehnung - Grenzsteine: historische Grenzsteine und Grenzmarkierungen - Baudenkmale: z.B. Gebäude, Brücken, bauliche Anlagen - Gewässer: z.B. Hafenbecken, Kanäle, Schleusen, Teiche in Parks und Gärten - Gartendenkmale: z.B. öffentliche Park- und Gartenanlagen, historische Friedhöfe - Ensembles: mindestens aus zwei Objekten bestehend Bodendenkmäler Hamburg Kartierung bekannter archäologischer Schutzgebiete - Denkmäler/Bodendenkmäler - der Freien und Hansestadt Hamburg nach dem Hamburgischen Denkmalschutzgesetz vom 5. April 2013. Auskünfte zu den fachlichen Inhalten können nur die Ansprechparten der Originaldaten geben (siehe Verweise).

TRY

This database is a global archive and describes plant traits from throughout the globe. TRY is a network of vegetation scientists headed by DIVERSITAS, IGBP, iDiv, the Max Planck Institute for Biogeochemistry and an international Advisory Board. About half of the data are geo-referenced, providing a global coverage of more than 8000 measurement sites.

Chemical analyses of the Eastern Australian Potassic Suite: Whole-rock major, trace, and volatile element geochemistry

These data represent the most complete set of analyses of the Eastern Australian Potassic suite. The data include whole-rock major-, trace-, and volatile-element analyses including loss-on-ignition measurements for 48 samples from 21 spatially distinct leucite-bearing volcanic surface expressions. These expressions range from topographically prominent volcanic edifices and mounds, through to lava flows, with four sample locations (8 samples total) coming from active quarry sites. Location and elevation data as well as methods used are provided. Trace-element data are available for 45 samples and include a total of 41 elements, while volatile-element data are available for 47 samples. All samples have major element analyses (10 elements). This is an update on the dataset provided in version 1 (https://doi.org/10.25625/AB5PLG). Additional information on the sample texture, description, and analytical methods has been added. This update also rectifies mismatches between some trace-element analyses and the corresponding samples. Data for Sn have been removed due to poor accuracy and precision.

World Settlement Footprint (WSF) Evolution - Landsat-5/-7 - Global

The World Settlement Footprint (WSF) 2019 is a 10m resolution binary mask outlining the extent of human settlements globally derived by means of 2019 multitemporal Sentinel-1 (S1) and Sentinel-2 (S2) imagery. Based on the hypothesis that settlements generally show a more stable behavior with respect to most land-cover classes, temporal statistics are calculated for both S1- and S2-based indices. In particular, a comprehensive analysis has been performed by exploiting a number of reference building outlines to identify the most suitable set of temporal features (ultimately including 6 from S1 and 25 from S2). Training points for the settlement and non-settlement class are then generated by thresholding specific features, which varies depending on the 30 climate types of the well-established Köppen Geiger scheme. Next, binary classification based on Random Forest is applied and, finally, a dedicated post-processing is performed where ancillary datasets are employed to further reduce omission and commission errors. Here, the whole classification process has been entirely carried out within the Google Earth Engine platform. To assess the high accuracy and reliability of the WSF2019, two independent crowd-sourcing-based validation exercises have been carried out with the support of Google and Mapswipe, respectively, where overall 1M reference labels have been collected based photointerpretation of very high-resolution optical imagery. Starting backwards from the year 2015 - for which the WSF2015 is used as a reference - settlement and non-settlement training samples for the given target year t are iteratively extracted by applying morphological filtering to the settlement mask derived for the year t+1, as well as excluding potentially mislabeled samples by adaptively thresholding the temporal mean NDBI, MNDWI and NDVI. Finally, binary Random Forest classification in performed. To quantitatively assess the high accuracy and reliability of the dataset, an extensive campaign based on crowdsourcing photointerpretation of very high-resolution airborne and satellite historical imagery has been performed with the support of Google. In particular, for the years 1990, 1995, 2000, 2005, 2010 and 2015, ~200K reference cells of 30x30m size distributed over 100 sites around the world have been labelled, hence summing up to overall ~1.2M validation samples. It is worth noting that past Landsat-5/7 availability considerably varies across the world and over time. Independently from the implemented approach, this might then result in a lower quality of the final product where few/no scenes have been collected. Accordingly, to provide the users with a suitable and intuitive measure that accounts for the goodness of the Landsat imagery, we conceived the Input Data Consistency (IDC) score, which ranges from 6 to 1 with: 6) very good; 5) good; 4) fair; 3) moderate; 2) low; 1) very low. The IDC score is available on a yearly basis between 1985 and 2015 and supports a proper interpretation of the WSF evolution product. The WSF evolution and IDC score datasets are organized in 5138 GeoTIFF files (EPSG4326 projection) each one referring to a portion of 2x2 degree size (~222x222km) on the ground. WSF evolution values range between 1985 and 2015 corresponding to the estimated year of settlement detection, whereas 0 is no data. A comprehensive publication with all technical details and accuracy figures is currently being finalized. For the time being, please refer to Marconcini et al,. 2021.

Global optimized REVEALS reconstruction of past vegetation cover for taxonomically harmonized pollen data sets

This data set presents the reconstructed vegetation cover for 3083 sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 (https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.965907) and optimized RPP values. 1115 sites are located in North America, 1435 in Europe, and 533 in Asia. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by taking into account taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were also calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a gaussian plume model for deposition and dispersal. In this optimized reconstruction, relative pollen productivity estimates for the ten most common taxa were first optimized by using reconstructed tree cover from modern pollen samples and LANDSAT remotely sensed tree cover (Townshend 2016) for North America, Europe, and Asia. Values for non-optimized taxa for relative pollen productivity and fall speed were taken from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2020). The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were not available. We present tables with optimized reconstructed vegetation cover for all Europe, North America and Asia. As further details we list a table with the taxon-specific parameters used and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.

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