This data set presents the reconstructed vegetation cover for 706 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 and optimized RPP values. 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 and forest cover was reconstructed. 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 (Sexton et al. 2013) for 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 records in 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.
Zielsetzung: Dicht- und Klebstoffkartuschen finden in sehr vielen Bereichen zunehmende Anwendung. Kartuschen sind eine vom Endnutzer sehr gut akzeptierte Verpackung und Verarbeitungshilfe der Produkte. Sie zeichnen sich einerseits durch eine hohe Homogenität des Kartuschenmaterials, vorwiegend hochwertiges Polyethylen mit hoher Dichte (HDPE), und andererseits durch eine extrem variable chemische Zusammensetzung der Inhaltsstoffe aus. In ersten Voruntersuchungen wurde festgestellt, dass etwa 90 % der gesammelten Kartuschen MS (modifizierte Silan-)Polymer , Acryl- und Silikon-haltige Restinhaltstoffe aufwiesen. Die restlichen 10 % beinhalten eine Vielzahl anderer Inhaltsstoffe (u. a. Bitumen, Polyurethan, Zement). Die Menge und der Zustand der in den Kartuschen verbliebenen Restinhaltstoffe variiert stark. Dichtstoffkartuschen werden als „nicht recyclingfähig“ eingestuft. Dies liegt an der sehr variablen Zusammensetzung der Inhaltsstoffe und deren Rückstände in der Kartusche, die bei der Kreislaufführung des HDPEs zu massiven Problemen führen (z. B. Silikonrückstände). Deshalb werden Kartuschen in Deutschland derzeit thermisch verwertet, in anderen europäischen Ländern auch deponiert. Marktanalysen gehen davon aus, dass in Deutschland jährlich 60- 70 Mio. Stück Kartuschen in Verkehr gebracht werden. In Europa fallen pro Jahr rund 45.000 t Kartuschenabfälle an. Aufgrund der hohen Mengen und des ungelösten Entsorgungsproblems sollen die Hersteller verstärkt in die Pflicht genommen werden. Für die Verwendung von Kunststoffen werden von der EU zwischenzeitlich Aufschläge von 800 €/t erhoben. Es ist absehbar, dass diese Aufschläge früher oder später an die Hersteller weitergereicht werden. Auf EU-Ebene wurden und werden auch Diskussionen über ein Verbot nicht-recyclingfähiger Kunststoffverpackungen geführt. Im Rahmen des Forschungsvorhabens soll die Recyclingfähigkeit von Dicht- und Klebstoffkartuschen untersucht werden. Dies setzt zunächst ein effizientes Erfassungssystem voraus, das gleichermaßen beim Fachhandel, Handwerk und Sortieranlagen ansetzt und die gebrauchten Kartuschen als Monostrom separiert. Bei der Entwicklung des Recyclingprozesses sollen vorzugsweise mechanische und chemische, nachgeordnet thermische Verfahren betrachtet werden. Ziel ist die Kreislaufführung des hochwertigen HDPEs. Konkret: Aus gebrauchten Kartuschen neue Kartuschen produzieren. Wenn es gelingt HDPE in ausreichender Qualität zu gewinnen, existiert für das Rezyklat bereits ein Absatzmarkt.
Die Stiftung Initiative Mehrweg hat erstmals im Jahr 2006 eine Studie zur Nachhaltigkeit von Verpackungssystemen für Obst- und Gemüsetransporte in Europa basierend auf einer Lebenszyklusanalyse in Auftrag gegeben, mit dem Ziel gebräuchliche Verpackungssysteme für Obst und Gemüse in Europa auf die mit ihrer Verwendung verbundenen Umweltauswirkungen zu untersuchen und miteinander zu vergleichen. Darüber hinaus sollten Erkenntnisse zu den Kosten und zu ausgewählten sozialen Faktoren gewonnen werden, um dem Aspekt der Nachhaltigkeit gerecht zu werden. Die Ergebnisse der ersten Studie wurden 2009 nochmals überprüft und aktualisiert. Die Studie wurde von der Abteilung Ganzheitliche Bilanzierung (GaBi) der Universität Stuttgart und der PE International erstellt. Es handelt sich bei der Untersuchung der ökologischen Auswirkungen um eine vergleichende Ökobilanz im Sinne der DIN EN ISO 14040 ff, was durch einen Critical Review bestätigt wurde. Die Ergebnisse zeigen deutliche ökologische und ökonomische Vorteile für die Mehrwegsysteme.
Ökologische Stabilität ist der Schlüssel zur Vorhersage der Folgen von Umweltveränderungen, denn sie umfasst Aspekte der Antwort auf verschiedene Störungsszenarien, zum Beispiel die Fähigkeit, Veränderungen zu widerstehen, diese zu absorbieren oder sich von ihnen zu erholen. Die wichtigsten Fortschritte bei der wissenschaftlichen Bewertung der ökologischen Stabilität in jüngster Zeit ergaben sich aus i) der Anerkennung der mehrdimensionalen Natur der Stabilität, ii) der Unterscheidung zwischen der Stabilität funktioneller Eigenschaften eines Ökosystems und der Stabilität der Zusammensetzung der Gemeinschaft und iii) der Erkenntnis der Bedeutung der räumlichen Dynamik für das Verständnis der lokalen Stabilitätseigenschaften. Trotz dieser Fortschritte wird unser Verständnis der Stabilität (und ihrer Verwendung in den Ökologie- und Umweltwissenschaften) immer noch durch unsere Unfähigkeit behindert, die Stabilität der Gemeinschaft anhand artspezifischer Leistungen und Merkmale vorherzusagen. Das Verständnis der Beiträge der Arten zur Stabilität ist das Hauptziel dieses Projektantrages. Wir werden Metriken verfeinern und testen, die die Reaktionen der Arten auf sich ändernde Umgebungen erfassen, und diese Metriken verwenden, um die Stabilität von Lebensgemeinschaften anhand der Leistung einzelner Arten vorherzusagen und die vorhergesagte Stabilität mit der beobachteten zu vergleichen. Die Arbeit ist in vier Arbeitspakete unterteilt, die Simulationen und Datenanalyse (WP 1) kombinieren mit drei experimentellen Arbeitspaketen zunehmender Komplexität (WP2-4). Die Metaanalyse in WP 1 verwendet kürzlich entwickelte Methoden zur Zerlegung von Stabilität, um Arten zu identifizieren, die zur Stabilität oder Verwundbarkeit in verschiedenen Arten von Ökosystemen und Organismen beitragen. Für die Experimente werden marine Planktongemeinschaften unterschiedlichen Trends und Temperaturschwankungen ausgesetzt sein. Diese Experimente werden von einem Bottom-up-Ansatz ausgehen, bei dem Arten mit bekannten Reaktionen zu Artenpaaren und Zusammenstellungen mit geringer Diversität kombiniert werden, wobei die erwartete mit der beobachteten Stabilität verglichen wird (WP 2). In WP 3 werden wir mithilfe eines Metacommunity-Setups testen, wie die Vorhersagbarkeit von Stabilitätsaspekten wie Resistenz, Resilienz, Erholungsfähigkeit und zeitliche Stabilität von der Konnektivität im Raum abhängt. Schließlich werden wir Mesokosmen verwenden, um zu testen, ob dieselben Merkmale die Stabilität der Phytoplanktongemeinschaft in Abwesenheit oder Gegenwart eines generalistischen Zooplankton-Verbrauchers beeinflussen.
Die Bildung von Niederschlag ist ein Schlüsselprozess in der Passatregion, um ein Regime von flacher Konvektion aufrechtzuerhalten, in dem das Wachstum der Grenzschicht und von konvektiven Wolken gehemmt wird. Dieser Effekt entscheidet mit darüber, wie diese Wolken auf die globale Erwärmung reagieren und ob sie den Klimawandel beschleunigen oder verzögern. Die Einflussfaktoren, die bestimmen ob eine flache Konvektionswolke zu regnen beginnt, sind bis heute nicht vollständig geklärt - insbesondere, weil umfassende, simultane Messdaten aller Einflussgrößen fehlen. Die EUREC4A Messkampagne ("Elucidating the Role of Cloud-Circulation Coupling in Climate") wird diese Beschränkung überwinden und erstmalig gleichzeitige Beobachtung der Makro- und Mikrophysik von Wolken, der großskaligen Dynamik und der zugrundeliegenden Energie- und Feuchteflüsse liefern. EUREC4A wird im Januar und Februar 2020 stattfinden und wird Wolken östlich von Barbados vermessen. Die Antragsteller sind Teil des internationalen Teams, das diese Kampagne initiiert hat, und werden das "HALO Microwave Package" (HAMP) bestehend aus einem Wolkenradar und Mikrowellenradiometern betreiben. Als Basis zur Beantwortung der wissenschaftlichen Fragen werden synergistische Verfahren zur Ableitung von Flüssig- und Regenwassergehalt entwickelt und eine Wolkendatenbank, in der bereits Daten der vorangegangen NARVAL-Kampagnen enthalten sind, erweitern. Diese Datenbasis wird sowohl zur Validierung von Satellitenprodukten als auch zur Evaluierung der nächsten Generation von Atmosphärenmodellen mit Maschenweitern zwischen 100 m und wenigen Kilometern eingesetzt.
Water, carbon and nitrogen are key elements in all ecosystem turnover processes and they are related to a variety of environmental problems, including eutrophication, greenhouse gas emissions or carbon sequestration. An in-depth knowledge of the interaction of water, carbon and nitrogen on the landscape scale is required to improve land use and management while at the same time mitigating environmental impact. This is even more important under the light of future climate and land use changes.In the frame of the proposal 'Uncertainty of predicted hydro-biogeochemical fluxes and trace gas emissions on the landscape scale under climate and land use change' we advocate the development of fully coupled, process-oriented models that explicitly simulate the dynamic interaction of water, carbon and nitrogen turnover processes on the landscape scale. We will use the Catchment Modelling Framework CMF, a modular toolbox to implement and test hypothesis of hydrologic behaviour and couple this to the biogeochemical LandscapeDNDC model, a process-based dynamic model for the simulation of greenhouse gas emissions from soils and their associated turnover processes.Due to the intrinsic complexity of the models in use, the predictive uncertainty of the coupled models is unknown. This predictive (global) uncertainty is composed of stochastic and structural components. Stochastic uncertainty results from errors in parameter estimation, poorly known initial states of the model, mismatching boundary conditions or inaccuracies in model input and validation data. Structural uncertainty is related to the flawed or simplified description of natural processes in a model.The objective of this proposal is therefore to quantify the global uncertainty of the coupled hydro-biogeochemical models and investigate the uncertainty chain from parameter uncertainty over forcing data uncertainty up the structural model uncertainty be setting up different combinations of CMF and LandscapeDNDC. A comprehensive work program has been developed structured in 4 work packages, that consist of (1) model set up, calibration and uncertainty assessment on site scale followed by (2) an application and uncertainty assessment of the coupled model structures on regional scale, (3) global change scenario analyses and finally (4) evaluating model results in an ensemble fashion.Last but not least, a further motivation of this proposal is to provide project results in a manner that they support planning and decision taking under uncertainty, as this proposal is part of the package proposal on 'Methodologies for dealing with uncertainties in landscape planning and related modelling'.
This dataset presents salinity-normalized dissolved major element (Ca, Mg, K, Sr, Li) concentrations in the western Atlantic Ocean and the Arctic Ocean. Atlantic samples were collected along the western meridional GEOTRACES section GA02 comprised of cruises JR057 (Punta Arenas (Chile) 02-03-2011 to Las Palmas (Spain) 06-04-2011 ), PE321 (Bermuda 11-06-2010 to Fortaleza (Brazil) 08-07-2010), PE319 (Scrabster 28-04-2010 to Bermuda 25-05-2010), and PE358 (Reykjavik (Iceland) 29-07-2012 to Texel (Netherlands) 19-08-2012). Samples for dissolved major ions were sub-sampled from trace metal sample collection stored at the Royal Netherlands Institute for Sea Research (NIOZ). Samples for the Arctic Ocean were collected on BODC cruise JR271 (Immingham 01-06-2012 to Reykjavik 02-07-2012). Samples were analysed for Na, Ca, Mg, K, Li and Sr using a Varian-720 ES ICP-OES. Samples were diluted by a factor of 78-82 in 0.12 M HCl to the same final salinity. Multiple spectral lines were selected for each element, and samples were corrected for instrumental drift by sample-standard bracketing with IAPSO P157 diluted to the same final salinity. Calibration was performed on 7 dilutions of IAPSO P157. Element-to-sodium ratios were calculated for all combinations of spectral lines. Assuming a constant Na-to-salinity (PSU)=35 ratio, the element/Na ratios were multiplied by 0.46847 µmol kg-1 to obtain the salinity (PSU)-normalized element concentration, and by the ratio of practical to absolute salinity (TEOS-10). The TEOS-10 absolute salinities were calculated from EOS-80 values using the Gibb's Oceanographic Toolbox using the R package 'gsw' (v 1.1-1).
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 981 |
| Europa | 226 |
| Global | 1 |
| Kommune | 1 |
| Land | 26 |
| Weitere | 353 |
| Wissenschaft | 350 |
| Zivilgesellschaft | 35 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 69 |
| Daten und Messstellen | 116 |
| Ereignis | 7 |
| Förderprogramm | 840 |
| Gesetzestext | 1 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Software | 2 |
| Taxon | 1 |
| Text | 446 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 118 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 166 |
| Offen | 1269 |
| Unbekannt | 27 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 965 |
| Englisch | 879 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 28 |
| Bild | 1 |
| Datei | 44 |
| Dokument | 73 |
| Keine | 723 |
| Multimedia | 2 |
| Unbekannt | 6 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 664 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1019 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1166 |
| Luft | 840 |
| Mensch und Umwelt | 1444 |
| Wasser | 788 |
| Weitere | 1462 |