API src

Found 2604 results.

Similar terms

s/suche/Buche/gi

Related terms

Forstwirtschaft - Bestände Staatswald 2011

Der Kartendienst (WMS-Gruppe) stellt die digitalen Geodaten aus dem Bereich Forstwirtschaft des Saarlandes dar.:Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm räumlicher Auflösung digitalisiert. Felder und ihre Bedeutung: Hierarchie Char (14) ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel Besitz Char (20) ; Waldeigentümer Revier Char (2) ; SaarForst Reviernummer Reviername Char (25) ; SaarForst Revierbezeichnung Abt Char (4) ; Nummer der Waldabteilung, eindeutig innerhalb eines Waldeigentümers Abteilung Char (8) ; Nummer der Waldabteilung mit vorangestellter Eigentümernummer Uabt Char (1) ; Unterabteilung Bestand Char (1) ; Bestand Teilfl Char (1) ; Teilfläche Beschrift Char (4) ; zusammengesetztes Feld aus Unterabteilung, Bestand und Teilfläche Betr_kl Char (20) ; Betriebsklasse Keine_bew Char (20) ; Erläuterung zu den Waldflächen außer Bewirtschaftung (10%) *) Bewirtsch Char (30) ; Bewirtschaftungsintensitäteinschl. „außer Bewirtschaftung“ Entw_stufe Char (30) ; Entwicklungsstufe Best_typ Char (35) ; Bestandestyp Schlussgra Char (20) ; Schlussgrad Best_stru Char (20) ; Bestandesstruktur Nutz_art Char (20) ; Nutzungsart Atb Char (20) ; Alt- und Totholz Biozönosen-Projektfläche Bl Decimal (3, 0) ; Blösse Anteil der Fläche temporär ohne Baumbewuchs in % Bu Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Buche in % Ei Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Eiche in % Elb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Edellaubbäume in % Slb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonstige Laubbäume in % Fi Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Fichte in % Ki Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Kiefer in % Lae Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Lärche in % Dou Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe Douglasie in % Snb Decimal (3, 0) ; Anteil der Baumartengruppe sonst. Nadelbäume in % Sa_lh Decimal (3, 0) ; Summe der Laubhölzer in % Sa_nh Decimal (3, 0) ; Summe der Nadelhölzer in % Hba Char (3) ; Dominierende Baumartengruppe Farbe Char (10) ; Darstellungsfarbe auf der Wirtschaftskarte Stand der Flächenausweisung „Außer Bewirtschaftung -10% der Staatswaldfläche“ zum 1.9.2011 Bisherige_irB; Bisher in regelmässiger Bewirtschaftung Bisherige_arB; Bisher ausser regelmässiger Bewirtschaftung NWZ_ausgewiesen; durch Rechtsverordnung ausgewiesene Naturwaldzelle Grossschutzgebiet; durch Rechtsverordnung ausgewiesenes Großschutzgebiet ("Urwald") Grossschutzgebiet_ab; Abgang vom Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Grossschutzgebiet_zu; Zugang zum Großschutzgebiet, rechtlich nicht umgesetzt Referenzfläche; Referenzfläche Prozessschutz Quierschied NWZ_erw: Zugang bzw. Neuausweisung Naturwaldzelle, rechtlich nicht umgesetzt Kernzone_Biosphaere; Kernzonen der Biosphäre Bliesgau.

Tree Species - Sentinel-1/2 - Germany, 2022

The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2022 at a spatial resolution of 10 meters. The map depicts the distribution of ten tree species groups derived from multi-temporal optical Sentinel-2 data, radar data from Sentinel-1, and a digital elevation model. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 80,000 training and test samples were compiled from publicly accessible sources, including urban tree inventories, Google Earth Pro, Google Street View, and field observations. The final classification was generated using an XGBoost machine learning algorithm. The Tree Species Germany product achieves an overall F1-score of 0.89. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.76 to 0.98, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, and fir range from 0.88 to 0.96. The product provides a consistent, high-resolution, and up-to-date representation of tree species distribution across Germany. Its transferable, cost-efficient, and repeatable methodology enables reliable large-scale forest monitoring and offers a valuable basis for assessing spatial patterns and temporal changes in forest composition in the context of ongoing climatic and environmental dynamics.

Forest Canopy Cover Loss (FCCL) - Germany - Monthly, Administrative Level

This vector dataset is based on a 10 m resolution raster dataset that shows forest canopy cover loss (FCCL) in Germany at a monthly resolution from September 2017 to September 2024. Results at pixel level were aggregated at municipality, district, and federal state level. For the results at administrative level we differentiate between deciduous and coniferous forests. We use the stocked area map 2018 (Langner et al. 2022, https://doi.org/10.3220/DATA20221205151218 ) as a reference forest mask. We differentiate between deciduous and coniferous forests by intersecting the stocked area map with a tree species map (Blickensdoerfer et al. 2024). Pixels of the classes birch, beech, oak, alder, deciduous trees with long lifespan and deciduous trees with short lifespan were classified as deciduous forest and pixels of the classes Douglas fir, spruce, pine, larch and fir as coniferous forest. The coverage of the two datasets is not identical, which is why a few areas of the forest reference map remained unclassified. These were filled with the dominant leaf type map of the Copernicus Land Monitoring Service (CLMS 2025). Therefore, the vector data at administrative level contains information about unclassified forest areas and the total forest area as the sum of deciduous, coniferous, and unclassified forests. The FCCL confidence at pixel level is lowest at the end of the time series because the number of repeated threshold exceedance is used as a criterion to record forest canopy cover losses. Therefore, we excluded July 2024 through September 2024 from the annual and overall statistics and summarized the respective FCCL as additional attribute. The dataset is a fully reprocessed continuation of the assessment in Thonfeld et al. (2022).

Landschaftsschutzgebiete (Landkreis Göttingen)

Rechtsgrundlage: Landschaftsschutzgebiet § 26 Bundesnaturschutzgesetz und § 19 Niedersächsisches Ausführungsgesetz zum Bundesnaturschutzgesetz. Schutzintensität: weniger hoch. Landschaftsschutzgebiete sind rechtsverbindlich festgesetzte Gebiete, in denen ein besonderer Schutz von Natur und Landschaft erforderlich ist 1. zur Erhaltung, Entwicklung oder Wiederherstellung der Leistungs- und Funktionsfähigkeit des Naturhaushalts oder der Regenerationsfähigkeit und nachhaltigen Nutzungsfähigkeit der Naturgüter, einschließlich des Schutzes von Lebensstätten und Lebensräumen bestimmter wild lebender Tier- und Pflanzenarten, 2. wegen der Vielfalt, Eigenart und Schönheit oder besondere kulturhistorische Bedeutung der Landschaft oder 3. wegen ihrer besonderen Bedeutung für die Erholung. Verordnete Landschaftsschutzgebiete (LSG) im Landkreis Göttingen sind: LSG "Buchenwälder und Kalkmagerrasen zwischen Dransfeld und Hedemünden" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 170; LSG "Fulda und Fuldaufer;" LSG "Fulda zwischen Wahnhausen und Bonaforth" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 372; LSG "Göttinger Wald" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 138 und Umsetzung eines Teils des Vogelschutzgebietes V19; LSG "Harz"; LSG "Iberg bei Bad Grund" als Umsetzung des FFH-Gebiets 145 "Iberg"; LSG "Kaufunger Wald" Pufferzone für die Umsetzung eines Teils des FFH-Gebiets Nr. 143; "Bachtäler im Kaufunger Wald" als Pufferzone; LSG "Leine zwischen Friedland und Niedernjesa sowie Dramme" als Umsetzung der gleichnamigen FFH-Gebiete Nr. 407 und 454; LSG "Leinebergland" mit Umsetzung eines Teils des Vogelschutzgebiets V19; LSG "Mausohr-Jagdgebiet Leinholz" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 447; LSG "Pipinsburg"; LSG "Reinhäuser Wald" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 110 und Umsetzung eines Teils des Vogelschutzgebietes V19; LSG "Rhumequelle"; LSG "Schwülme und Auschnippe" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 402; LSG "Südharz bei Zorge"; LSG "Untereichsfeld" mit Umsetzung eines Teils des Vogelschutzgebiets V19; LSG "Weiher am Kleinen Steinberg" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 408; LSG "Weper, Gladeberg und Aschenburg" als Umsetzung des FFH-Gebiets Nr. 132; LSG "Weserbergland-Kaufunger Wald"; LSG "Wolfsbachtal bei Zorge" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 150. Für die LSG, die der Umsetzung von FFH-Gebieten dienen, wurden teilweise Lebensraumtypen (LRT), Erhaltungszustände (EHZ) und Fortpflanzungs- und Ruhestätten (F+R) definiert, die Bestandteil des jeweiligen Schutzzwecks sind.

Wechselwirkungen zwischen der Douglasie (Pseudotsuga menziesii) und dem Nährstoffhaushalt des Standorts, Teilvorhaben 1: Nährstoff- und Treibhausgasdynamik

Aufgrund des Klimawandels gestaltet sich die Wahl der geeigneten Baumartenmischung auf einigen Standorten zunehmend schwierig. Durch ihre hohe Trockenheitstoleranz sowie der Möglichkeit einer erfolgreichen Mischung mit Buche eignet sich die Douglasie in Deutschland potentiell als Baumart im sich ändernden Klima. Die Standortsansprüche der Douglasie wurden in der Vergangenheit häufiger untersucht, es bestehen aber nach wie vor Defizite in der differenzierten Beurteilung speziell der Nährstoffansprüche dieser Baumart. Vor allem der Phosphorbedarf der Douglasie ist hoch, was standortsabhängig zu Mangelzuständen führen kann. Über die Auswirkungen des Douglasienanbaus auf den Standort bzw. den Nährstoffhaushalt gibt es widersprüchliche Forschungsergebnisse. Verschiedene Arbeiten liefern Hinweise auf einen deutlich veränderten Stickstoffhaushalt in Douglasienbeständen. Dies kann langfristige Auswirkungen auf die Vitalität, Nährstoffgleichgewichte, den Stickstoffaustrag ins Grundwasser, auf die Mykorrhizen-Gemeinschaft, sowie auf Treibhausgasemissionen haben. Gesamtziel des Projektes ist es, Aufschluss sowohl über die Auswirkungen des Standortes auf die Vitalität der Douglasie, als auch die Auswirkungen des Douglasienanbaus auf den Standort zu erlangen. Im Mittelpunkt des Projektes steht der Nährstoffhaushalt, der eine wichtige Rolle für die Vitalität und Stabilität von Wäldern spielt. Durch verbessertes Wissen über die Nährstoffansprüche der Douglasie und die Risikofaktoren einer Veränderung des Standorts durch die Douglasie kann der Anbau auf eine bessere ökologische Grundlage gestellt und standortsspezifische Entscheidungsgrundlagen bereit gestellt werden.

Mögliche Prädisposition von Rotbuche und Weißtanne für Trockenschäden als Folge von Durchforstungsmaßnahmen

Herkunftsgebiete im Land Brandenburg

Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde

Erntezulassungsflächen im Land Brandenburg

Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde

Nutzung des Fortschritts in der stabilen Wasserisotopenforschung zur Quantifizierung von art- und interspezifischen ökohydrologischen Rückkopplungsprozessen und Wasserdurchgangszeiten verschiedener Baumbestände

Signifikante Veränderungen hydrologischer Extremereignisse sind zentraler Bestandteil zukünftiger Klimawandelprognosen. Das Verständnis komplexer Wechselwirkungen zwischen Niederschlägen, Wasserspeicherung in Boden und Grundwasser sowie Wasserflüssen im Einzugsgebiet ist eine große Herausforderung in der Ökohydrologie. Die Vegetation spielt dabei eine zentrale Rolle in dem sie 50-70% der terrestrischen Evapotranspiration kontrolliert. Verschiedene Pflanzenarten unterscheiden sich signifikant in ihren Wassernutzungsstrategien. Die Integration solcher Informationen zu artspezifischen Einflüssen auf die Bodeninfiltration und Wurzelwasseraufnahmedynamiken liefern erste Hinweise darauf, wie Bäume Wasser in Richtung ihrer aktiven Wurzelzone leiten können. Dies wird unter zukünftigen klimatischen Bedingungen und bei der Entwicklung von Anpassungsstrategien für eine nachhaltige Waldökosystembewirtschaftung bedeutend. Das Konzept des Wasseralters mittels stabiler Wasserisotopen wird verwendet, um den Beitrag unterschiedlicher Wasserfließwege zum Abfluss und deren Änderungen zu bewerten. Das Wasseralter bietet dabei eine weitere Perspektive, um hydrologische Prozesse besser zu verstehen und Modelle zu optimieren. Jüngste Studien zur Bestimmung von Verweilzeit zeigen, dass besonders die Schnittstellen zwischen den Kompartimenten (z.B. Boden-Atmosphäre oder Boden-Wurzeln) besser berücksichtigt werden muss, um den ökohydrologischen Kreislauf ganzheitlicher zu verstehen. Artspezifische Unterschiede und die komplementäre Ressourcennutzung von Baum-Mischbeständen können dabei Wasserverweilzeiten und -alter im ökohydrologischen Kreislauf verändern. Unsere zentrale Hypothese lautet, dass Artidentität und Wasserkonkurrenz zwischen Baumarten ein Haupttreiber für ökohydrologische Rückkopplungsprozesse zwischen Boden und Bäumen sind. Wir werden unsere zentrale Hypothese in Rein- und Mischbeständen von Tannen und Buchen in einem kombinierten experimentellen (Arbeitspakete (WPs) 1-3) und Modellierungsansatz (WP 4) untersuchen, in dem räumlich hochaufgelöste Messungen von Isotopen sowie hydrometrische und ökophysiologische Messungen mit kontinuierlicher Langzeitüberwachung kombiniert werden, um alle Kompartimente des Wasserkreislaufs des Ökosystems zu quantifizieren. Isotopensignaturen von Wasserflüssen auf natürlichem Niveau werden zunächst über eine neuartige in-situ-Monitoringplattform (SWIP) für ein Jahr (WP 1) beobachtet, um das SWIP-System standortspezifisch zu validieren. In WP 2 werden wir ein Isotopenmarkierungsexperiment durchführen, um die standortspezifische zeitliche Heterogenität der Reaktionszeiten der Ökosystemkompartimente zu quantifizieren, während in WP 3 die Verweilzeiten und das Wasseralter der verschiedenen Kompartimente untersucht werden. WP 4 dient der Modellierung ökohydrologischer Prozesse mittels der erhobenen Daten. Der Fokus wird hier auf der Verbesserung der SWIS-Modellstruktur und der Anpassung an verschiedene Baumstände liegen.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1685: Ecosystem nutrition: forest strategies for limited phosphorus resources; Ökosystemernährung: Forststrategien zum Umgang mit limitierten Phosphor-Ressourcen, Phosphorgehalte in Jahrringen von Bäumen als Indikator für die P-Verfügbarkeit und Recyclingeffizienz von Waldökosystemen

Anhand von zeitlichen Trends der Phosphor-Blatt- und Nadelspiegelwerte von Bäumen auf Dauerbeobachtungsflächen wurde für die vergangenen 2-3 Jahrzehnte eine Verschlechterung der P-Ernährung in vielen europäischen Regionen festgestellt. Als mögliche Ursachen dafür werden Bodenversauerung, Eutrophierung der Waldökosysteme mit N und dadurch ein verbessertes Wachstum, sowie Bodenschutzkalkungen und Auswirkungen des Klimawandels diskutiert. Hier soll untersucht werden, ob anhand der P-Gehalte in den Jahrringen von Picea abies und Fagus sylvatica, bestimmt mittels LA-ICP-MS (Laser Ablation - Induktiv gekoppelte Plasma-Massenspektrometrie), langfristige Trends und historische Variabilität in der P-Verfügbarkeit festgestellt werden können. Bisher gibt es nur ganz wenige Studien zu P-Gehalten in Jahrringen und es ist nicht klar, ob deren inter-annuelle Variation zu Veränderungen der P Verfügbarkeit in Beziehung steht. Daher soll hier in einem ersten Schritt die Beziehung zwischen P in Jahrringen und P-Verfügbarkeit für zwei Arten von Bohrkerneproben analysiert werden: a) von P Düngungsversuchen mit bekannten Zeitpunkten und Applikationsraten, und b) von den Dauerbeobachtungsflächen des DFG-Schwerpunktprogramms mit verfügbaren Zeitreihen der P-Konzentrationen in Blättern/Nadeln und Streu. Zweitens wird analysiert, ob die P-Gehalte in Jahrringen aus Wäldern in denen die P-Versorgung hauptsächlich durch Rezyklierung geleistet wird ('recycling systems') eine höhere zeitliche Variation aufweisen als in Wäldern, die einen größeren Teil des P aus der mineralischen Festphase aufnehmen ('acquiring systems'); siehe grundlegende Hypothese des Schwerpunktprogramms, die postuliert, dass 'recycling systems' sensibler auf menschliche Einflüsse und Umweltveränderungen reagieren. Drittens wird quantifiziert, ob die Effizienz der Rezyklierung von P im Stammholz, gemessen als prozentuale Rückverlagerung vom äußeren Kernholz bis zum jüngsten Splintholz, in 'recycling systems' höher ist als in 'acquiring systems'. Viertens wird untersucht ob sich im Kernholz der 'P-rezyklierenden' und der 'P-akquirierenden' Waldökosysteme unterschiedliche, langfristige Trends in der P-Versorgung darstellen und ob diese durch Gehalte anderer Elemente (N, S, K, Ca, Mg, Al, ermittelt durch ICP-OES), Elementverhältnisse (N/P, P/Ca, P/Al, etc.) oder Wachstumstrends erklärt werden können. Mittels Regressionen zwischen diesen Variablen lassen sich einige der zentralen Fragen des Schwerpunktprogramms adressieren. Sollte die P-Verfügbarkeit infolge von Bodenversauerung abgenommen haben, so sollten abnehmende P Gehalte in Jahrringen mit einer Abnahme der Ca- und Mg-, sowie einer Zunahme der Al-Gehalte einhergehen. Dieses Projekt wird nicht nur Information zu langfristigen Trends der P-Ernährung der Hauptbaumarten der Standorte des Schwerpunktprogramms liefern, sondern auch wichtige Daten zur Speicherung und Aufnahme von P im Holz, um damit Nährstoffbilanzen und biogeochemische Modelle zu unterstützen.

1 2 3 4 5 … 259 260 261