Data presented here were collected between November 2019 to September 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). A recording current meter (RCM; SEAGUARD® Recording Current Meter, Aanderaa Data Instruments AS, Bergen/Norway) was installed in the back-barrier tidal flat near the experimental islands. The sensor was bottom-mounted in a shallow tidal creek (0.59 m NHN) using a steel girder buried in the sediment, which caused the sensor to be exposed during low tide. All low-tide data have been removed from the dataset. The system was equipped with a ZPulse Doppler Current Sensor (DCS), a conductivity sensor, an oxygen optode, and two analogue sensors for chlorophyll-a and turbidity (16445). All sensors were pre-calibrated by the manufacturer. Recorded data were internally logged until readout with the SeaGuard Studio software (V1.5.23). Salinity was derived in the SeaGuard Studio software using temperature-dependent, nonlinear seawater conductivity compensation following the Practical Salinity Scale (PSS-78). Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Turbidity and chlorophyll-a data were excluded from the final dataset, as the recorded signals show implausible values and did not pass quality-control criteria. Post-processing and quality control included (a) the removal of low tide data, data covering maintenance activities, and data affected by biofouling, (b) the removal of implausible values, c) an outlier detection using the Hampel filter method, and (d) visual checks. Identified outlier were removed and synchronously removed across all associated parameters of the respective sensor.
Der interoprable INSPIRE-Viewdienst (WMS) Production and Industrial Facilities gibt einen Überblick über die Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz (BImSchG) in Brandenburg. Der Datenbestand beinhaltet die Punktdaten zu BImSchG-Betriebsstätten und BImSchG-Anlagen (ohne Anlagenteile).
Datenquelle ist das Anlageninformationssystem "LIS-A". Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation "Production
and Industrial Facilities" (D2.8.III.8_v3.0) liegen die Inhalte der BImSchG-Anlagen INSPIREkonform vor. Der WMS beinhaltet 2 Layer: "ProductionFacility" (Betriebsstätte) und "ProductionInstallation" (Anlage). Der ProductionFacility-Layer wird gem. INSPIRE-Vorgaben nach Wirstschaftszweigen (BImSchG-Kategorie 1. Ordnung) untergliedert in:
- PF.PowerGeneration: Wärmeerzeugung, Bergbau und Energie (BImSchG-Kategorie: Nr. 1)
- PF.ConstructionMaterialProduction: Steine und Erden, Glas, Keramik, Baustoffe (BImSchG-Kategorie: Nr. 2)
- PF.MetalProcessingAndProduction: Stahl, Eisen und sonstige Metalle einschließlich Verarbeitung (BImSchG-Kategorie: Nr. 3)
- PF.ChemicalProcessing: Chemische Erzeugnisse, Arzneimittel, Mineralölraffination und Weiterverarbeitung
(BImSchG-Kategorie: Nr. 4)
- PF.PlasticsManufacturing: Oberflächenbehandlung mit organischen Stoffen, Herstellung von bahnenförmigen Materialien aus Kunststoffen, sonstige Verarbeitung von Harzen und Kunststoffen (BImSchGKategorie: Nr. 5)
- PF.WoodAndPaperProcessing: Holz, Zellstoff (BImSchG-Kategorie: Nr. 6)
- PF.FoodAndAgriculturalProduction: Nahrungs-, Genuss- und Futtermittel, landwirtschaftliche Erzeugnisse
(BImSchG-Kategorie: Nr. 7)
- PF.WasteProcessing: Verwertung und Beseitigung von Abfällen und sonstigen Stoffen(BImSchGKategorie:
Nr. 8)
- PF.MaterialStorage: Lagerung, Be- und Entladen von Stoffen und Gemischen(BImSchG-Kategorie: Nr. 9)
- PF.OtherProcessing: Sonstige Anlagen (BImSchG-Kategorie: Nr. 10) Maßstab: 1:500000; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null
Recycling Atlas der Bundesrepublik Deutschland. Die Karte der Metall-Recycling-Standorte der Bundesrepublik Deutschland wird von der Deutschen Rohstoffagentur in der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe veröffentlicht. Sie zeigt die Standorte von Metall-Recycling-Betriebsstandorten für die Metalle Aluminium, Blei, Edelmetalle, Eisen/Stahl, Kupfer, Magnesium, Multi-Metall (Standorte, die komplexe Metallsysteme recyceln), Multi-Metall-Batterie (Standorte, die Metalle aus der Verwertung von komplexen Batteriesystemen recyceln), Nickel, Refraktärmetalle, Zink, Zinn und Quecksilber. Zusätzlich können Informationen wie Standortkapazitäten und Recycling-Input-Rates abgefragt werden.
Insbesondere der Einfluss der Eigenschaften von Vegetationskronen und ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik auf Rückkopplungen zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre (d. h. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht) sind nicht abschließend geklärt. Ein Hauptgrund dafür ist, dass hochauflösende Beobachtungsdatenprodukte (z. B. zur Vegetationskronenfeuchte) noch nicht mit hoher räumlicher Auflösung (Dekameter-Skala) und für mehrjährige Zeitserien verfügbar sind: weder aus der Fernerkundung noch von Modellen. Darüber hinaus können Heterogenitäten der Landoberfläche (z. B. Vielfalt in der Vegetationsbedeckung) erhebliche Auswirkungen auf Rückkopplungsprozesse zwischen Baumkronen und benachbarter Atmosphäre haben, ihre Darstellung in Modellen reicht jedoch bei hohen räumlichen Auflösungen nicht aus. Um diese Lücken zu schließen, werden auf der Fernerkundung basierende Produkte entwickelt, um einige der vielfältigen unterschiedlichen Vegetationsbedingungen zu berücksichtigen. In diesem Sinne besteht die Idee von Projekt 2 darin, eine Reihe von Eigenschaften der Vegetationskrone zu überwachen, einschließlich Wassergehalt (z. B. Boden- und Vegetationsfeuchtigkeit) und Flüsse (z. B. Evapotranspiration) sowohl vor Ort (In-situ-Daten) als auch auf regionalen (Erdsystemmodelle) Skalen. Der Ansatz nutzt die potenziellen Synergien zwischen optischen, passiven und aktiven Mikrowellensensoren, die ergänzende Informationen bieten, um Fernerkundungssignale (z. B. Mikrowellendämpfung) in biophysikalische Variablen (z. B. gravimetrische Vegetationsfeuchtigkeit, Evapotranspiration oder Vegetationsstruktur und -dichte) umzuwandeln. Diese einzigartigen und beispiellosen Datensätze der satellitengestützten Multisensor-Fernerkundung werden in Land-Atmosphäre (L-A) Modelle eingespeist, um Grenzschichteigenschaften und L-A-Rückkopplungen zu bestimmen und zu analysieren. Alle diese Landoberflächenvariablen können synergetisch dazu beitragen, den Zusammenhang zwischen Boden, Vegetation und den Prozessen der atmosphärischen Grenzschicht zu verstehen und L-A-Modelle zu initialisieren. P2 konzentriert sich direkt auf die hochauflösende (Dekameter-Skala) Bestimmung von Zuständen und räumlich-zeitlichen Dynamiken der Feuchtigkeit, Temperatur und Topographie der Vegetationskrone, um Feuchtigkeits- und Temperaturverteilungen zur Beurteilung der Transpiration und der Form sowie der 3D-Dynamik der atmosphärischen Rauheitsunterschicht nach zu verfolgen. Dies wird durch die Kombination von Multisensor-Fernerkundungsbeobachtungen (z. B. Copernicus Sentinel-Satelliten und weltraumgestützte LiDARs) erreicht. Räumlich-zeitlich dynamische Informationen dieser Vegetationsvariablen werden für die Integration in die Reihe an Land-Atmosphäre-Modellen von LAFI vorbereitet, um Grenzschichteigenschaften zu bewerten und L-A-Rückkopplungen zu verstehen.