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Luftqualitätsdaten (Datenstrom E1a) - Validierte Einzelwerte 2016 (Datensatz)

Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und Ätzsalz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).

Luftqualitätsdaten (Datenstrom E1a) - Validierte Einzelwerte 2018 (Datensatz)

Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und –salz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).

Lärmbelastung (Lden/Lnight) in der Umgebung von Haupteisenbahnstrecken zur strategischen Lärmkartierung entsprechend der EU-Umgebungslärmrichtlinie 2002/49/EG - 2017 (Datensatz)

Lärmbelastung (Lden/Lnight) in der Umgebung von Haupteisenbahnstrecken mit einem Verkehrsaufkommen von mehr als 30.000 Zügen pro Jahr zur strategischen Lärmkartierung entsprechend der EU-Umgebungslärmrichtlinie 2002/49/EC.

Lärmbelastung (Lden/Lnight) in der Umgebung von Hauptverkehrsstraßen zur strategischen Lärmkartierung entsprechend der EU-Umgebungslärmrichtlinie 2002/49/EG - 2017 (Datensatz)

Lärmbelastung (Lden/Lnight) in der Umgebung von Hauptverkehrsstraßen zur strategischen Lärmkartierung entsprechend der EU-Umgebungslärmrichtlinie 2002/49/EG.

Wo ist die biologische Vielfalt in der Schweiz am grössten?

Modelle der WSL zeigen, welche Landschaften in der Schweiz besonders reich an Farn- und Blütenpflanzen sind und welche Einflussgrössen deren Artenvielfalt bestimmen. Die Arbeiten liefern Grundlagen, damit wir die biologische Vielfalt in der Schweiz besser verstehen, schützen und fördern können. Die biologische Vielfalt umfasst alle Tier- und Pflanzenarten, die genetische Vielfalt ihrer Individuen sowie die Vielfalt der Lebensräume. Die biologische Vielfalt der Schweiz ist gross: Wissenschaftler schätzen, dass es hierzulande rund 50 000 Tier- und Pflanzenarten gibt1. Die Schweiz hat sich 1992 mit der Unterzeichnung der Biodiversitätskonvention von Rio verpflichtet, diese Vielfalt zu überwachen, zu erhalten und zu fördern. Das Bundesamt für Umwelt (BAFU) überwacht seit 2001 die biologische Vielfalt der Schweiz mit dem Biodiversitätsmonitoring (BDM). Da es unmöglich ist, die ganze Vielfalt zu erfassen, konzentriert sich das BDM auf Kennzahlen, die wichtige Aspekte der Vielfalt repräsentieren. Diese Kennzahlen zeigen, ob die biologische Vielfalt wächst oder schrumpft. Eine dieser Kennzahlen erfasst die Artenvielfalt an Farn- und Blütenpflanzen (Gefässpflanzen) in verschiedenen Landschaften (Koordinationsstelle Biodiversitätsmonitoring Schweiz (2006) Zustand der Biodiversität in der Schweiz. Umwelt-Zustand Nr. 0604. Bundesamt für Umwelt, Bern. ). Modelle der WSL liefern Karten der Pflanzenvielfalt in der Schweiz: Auf rund 500 Probeflächen, die regelmässig über die ganze Schweiz verteilt sind, erfasst das BDM die Artenvielfalt an Gefässpflanzen in der Landschaft. Trotz der grossen Anzahl liefern die Probeflächen nur punktuelle Informationen. Die WSL hat deshalb die Artenzahlen des BDM verwendet, um die Artenvielfalt für die gesamte Schweiz zu modellieren. Mit Hilfe dieser Modelle kann die Pflanzenvielfalt flächendeckend vorhergesagt werden.

Vorbereitung der Ausweisung zweier Gebiete als Antarctic Specially Protected Areas

Die Konsultativstaaten zum Antarktisvertrag sind bemüht, das kohärente Netzwerk an Schutzgebieten in der Antarktis fortlaufend zu erweitern. Nachdem Deutschland und die USA zwei Prior-Assessments für zwei neue Schutzgebietskandidaten bei der ATCM 2022 in Berlin vorgelegt haben, hat Deutschland nun die Federführung bei der anstehenden Erarbeitung von Managementplänen für diese beiden Gebiete. Ziel dabei ist, dass die ATCM - im Konsens mit allen anderen Vertragsstaaten - diese Gebiete als Antarctic Specially Protectec Areas (ASPAs) noch innerhalb der Projektlaufzeit ausweist. Neben dem Einsatz fernerkundlicher Methoden kann auch eine Expedition zur Datengewinnung in eines der Gebiete notwendig werden.

Eutrophierte Gebiete gemäß §13a Düngeverordnung (Download/WFS)

Änderungen der Düngeverordnung ermöglichen seit 2017 als Teil des Deutschen Aktionsprogramms zur Umsetzung der EU-Nitratrichtlinie eine Ausweisung von eutrophierten Gebieten. In diesen Gebieten gelten strengere Bewirtschaftungsauflagen für landwirtschaftlich genutzte Flächen. Die Ausweisung von eutrophierten Gebieten dient dem Schutz der Oberflächengewässer vor zu hohen Nährstoffeinträgen, insbesondere Phosphor, und erfolgt durch die Bundesländer.

Klimawandel und Tourismus (Datensatz)

Auf Ebene der Tourismusregionen in Deutschland geben die Daten Auskunft über den Zeitraum 1961-2019 sowie bis 2100. Enthalten sind die Parameter Schwületage, Trockentage, Starkregentage, Regenintensität, Jahresniederschlag, Schneetage, Eistage, Sommertage, Hitzetage, Hitzeintensität, Jahresmitteltemperatur, Sturmtage sowie Übernachtungen.

Projektionen der Grundwasserneubildung in Deutschland bis zum Jahr 2100 (Datensatz)

Im Rahmen des Projektes WADKlim wurden mit mGROWA Projektionen auf Basis der Ergebnisse der Klimaprojektionen R26-E12-RCA, R85-CA2-CLM und R85-MI5-CLM für die Zeit von 1971 bis 2100 durchgeführt. Neben vielen anderen Größen liefern diese Projektionen auch Zeitreihen der Grundwasserneubildung (GWNB) in hoher räumlicher Auflösung. Im WADKlim Bericht werden diese Zeitreihen kurz andiskutiert und im Hinblick auf die Ausprägung zukünftiger Minimumdekaden der GWNB untersucht (siehe Kap. 2.3.10). Das Ziel der Auswertung im Projekt war es, flächendeckend für ganz Deutschland die Dekaden zu identifizieren, in denen die mittlere jährliche GWNB in den Projektionen ein Minimum erreicht. Die in den Minimumdekaden erreichte GWNB kann dann in Bezug zur jeweiligen historischen Referenzperiode 1971-2000 gesetzt werden. Es liegen teilweise verkürzte Zeitreihen bis 2095 für das Globalmodell MOHC-HadGEM2-ES vor. Das liegt daran, dass diese Modellrechnung bis zum hydrologischen Jahr 2099 lief und einige Zeitreihen innerhalb der Bias-Korrektur des Niederschlags im Rahmen von ReKliEs-De nochmals auf 2095 gekürzt wurden. Um eine höhere Dateikompression zu erzielen, wird die Jahressumme um den Faktor 10 erhöht und als Integerwert (INT2S) bereitgestellt. Nach einer Rückrechnung liegt die Jahressumme mit einer Nachkommastelle vor.

Geochemical parameters in peat depth profiles from ombrotrophic bogs in North and Central Europe. Pichlmaier Moor, Austria

This dataset contains geochemical variables measured in six depth profiles from ombrotrophic peatlands in North and Central Europe. Peat cores were taken during the spring and summer of 2022 from Amtsvenn (AV1), Germany; Drebbersches Moor (DM1), Germany; Fochteloër Veen (FV1), the Netherlands; Bagno Kusowo (KR1), Poland; Pichlmaier Moor (PI1), Austria and Pürgschachen Moor (PM1), Austria. The cores AV1, DM1 and KR1 were taken using a Wardenaar sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands) and had diameter of 10 cm. The cores FV1, PM1 and PI1 had an 8 cm diameter and were obtained using an Instorf sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands). The cores FV1, DM1 and KR1 were 100 cm, core AV1 was 95 cm, core PI1 was 85 cm and core PM1 was 200 cm. The cores were subsampeled in 1 cm (AV1, DM1, KR1, FV1) and 2 cm (PI1, PM1) sections. The subsamples were milled after freeze drying in a ballmill using tungen carbide accesoires. X-Ray Fluorescence (WD-XRF; ZSX Primus II, Rigaku, Tokyo, Japan) was used to determine Al (μg g-1), As (μg g-1), Ba (μg g-1), Br (μg g-1), Ca (g g-1), Cl (μg g-1), Cr (μg g-1), Cu (μg g-1), Fe (g g-1), K (g g-1), Mg (μg g-1), Mn (μg g-1), Na (μg g-1), P (μg g-1), Pb (μg g-1), Rb (μg g-1), S (μg g-1), Si (μg g-1), Sr (μg g-1), Ti (μg g-1) and Zn (μg g-1). These data were processed and calibrated using the iloekxrf package (Teickner & Knorr, 2024) in R. C, N and their stable isotopes were determined using an elemental analyser linked to an isotope ratio mass spectrometer (EA-3000, Eurovector, Pavia, Italy & Nu Horizon, Nu Instruments, Wrexham, UK). C and N were given in units g g-1 and stable isotopes were given as δ13C and δ15N for stable isotopes of C and N, respectively. Raw data C, N and stable isotope data were calibrated with certified standard and blank effects were corrected with the ilokeirms package (Teickner & Knorr, 2024). Using Fourier Transform Mid-Infrared Spectroscopy (FT-MIR) (Agilent Cary 670 FTIR spectromter, Agilent Technologies, Santa Clara, Ca, USA) humification indices (HI) were determined. Spectra were recorded from 600 cm-1 to 4000 cm-1 with a resolution of 2 cm-1 and baselines corrected with the ir package (Teickner, 2025) to estimate relative peack heights. The HI (no unit) for each sample was calculated by taking the ratio of intensities at 1630 cm-1 to the intensities at 1090 cm-1. Bulk densities (g cm-3) were estimated from FT-MIR data (Teickner et al., in preparation).

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