Der Klimawandel während der mittelalterlichen Klimaanomalie (MCA) und der kleinen Eiszeit (LIA) führte zur Ausdehnung bzw. Verringerung der hypoxischen Bodenbedeckung in der Ostsee. Hier schlagen wir eine Modellierungsstudie vor, um Mechanismen, durch die der Klimawandel zu den beobachteten Trends geführt hat, systematisch zu analysieren und Modellergebnisse anhand von geochemischen Sedimentkerndaten zu validieren. Das Zusammenspiel zwischen physikalischen und biogeochemischen Prozessen führt zu einer komplexen Dynamik, die den Sauerstoffgehalt in der Ostsee steuert. Die Sedimente spielen eine wichtige Rolle, indem sie sowohl als Quelle als auch als Senke für Phosphat fungieren, das den wichtigsten biolimitierenden Nährstoff bildet. Es ist jedoch kaum bekannt, wie der Klimawandel während der MCA zur Ausbreitung von Hypoxie führte. Es wurden bereits verschiedene Auslöser vorgeschlagen, um die Ausbreitung der Hypoxie während der MCA zu erklären, wie z.B. eine erhöhte Produktion von Cyanobakterien unter wärmeren Bedingungen, eine erhöhte / verringerte Stratifikation aufgrund sich ändernder Niederschlagsmuster und eine sedimentäre Freisetzung von Phosphaten. Im ersten Teil des Projekts (Arbeitspaket AP1) werden wir ein modernes Ökosystemmodell verwenden, um Szenarien zu identifizieren, die den Zusammenhang zwischen Klimawandel und Hypoxie im Mittelalter erklären können. Das Modell wird durch die Implementierung eines frühen diagenetischen Moduls verbessert, das chemische Profile im Sediment vertikal auflösen kann (AP2). Für biogeochemische Reaktionen werden temperaturabhängige Ratenausdrücke implementiert. Das Sedimentmodul wird zunächst auf den aktuellen Zustand der Sedimente kalibriert (AP3). Szenarien aus AP1, die die Sauerstofftrends erfolgreich erklären können, werden anschließend in Modellläufen vom Mittelalter bis zur Gegenwart getestet (AP4). Die Simulation des Mittelalters kann durch verschiedene Sedimentproxies validiert werden, die Trends in den Redoxbedingungen des Tiefenwassers, in der Zufuhr von Metallen aus Schelfe in tiefere Becken, welche die Sequestrierung von Phosphat beeinflusst, und in der Menge an in Sedimenten erhaltenem Phosphor und organischer Substanz rekonstruieren können. Die erwarteten Ergebnisse des Projekts sind die Zuordnung der Ausbreitung von Hypoxie während der MCA zu einem Mechanismus und ein verbessertes Verständnis der Rolle der benthischen Dynamik, die die Eutrophierung als Reaktion auf den Klimawandel beeinflusst.
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.
Blockheizkraftwerke (BHKW) eignen sich besonders für dezentrale Strom- und Wärmekonzepte und bilden eine effiziente Regelenergiequelle für virtuelle Kraftwerke. Es ist daher notwendig, die Erzeugung von Strom und Wärme durch geeignete Speichersysteme im Tageslastgang weitestgehend zu entkoppeln. Latentwärmespeicher (LWS) ermöglichen im Vergleich zu Wasserspeicher höhere Speicherdichten, kommen aber aufgrund hoher Kosten bislang kaum zum Einsatz. Für kompakte Systemlösungen aus Klein-BHKW und Speicher wären jedoch höhere Speicherdichten jedoch wünschenswert. Zielstellung des Projektes ist daher die Untersuchung von Makroverkapselungen für Latentspeichermedien (PCM) auf der Basis von Beutelverpackungen, mit denen die Speicherkosten reduziert werden können. Durch eine modulare Bauweise des Speichers wird zudem eine Anpassung an verschiedene Anwendungsfälle ermöglicht.
<p>Umweltbewusst im Alltag: Lebensmittelverschwendung vermeiden</p><p>Was Sie gegen Lebensmittelverschwendung tun können</p><p><ul><li>Prüfen Sie Ihre Vorräte vor dem Einkauf: Kaufen Sie mit Einkaufszettel ein, nicht nach Gefühl und vermeiden Sie großzügige Vorratshaltung.</li><li>Lassen Sie sich bei Obst und Gemüse nicht von kosmetischen Makeln leiten und wählen sie bewusst Ware ohne Klassenangaben oder der Klasse II.</li><li>Kaufen Sie, wenn möglich, Gemüse wie Kohlrabi, Möhren und Radieschen ohne Blattgrün.</li><li>Prüfen Sie nach Ablauf des Mindesthaltbarkeitsdatums, ob die Lebensmittel noch genießbar sind (Ausnahme: verderbliche tierische Produkte).</li><li>Stellen Sie Reste kühl oder frieren Sie diese ein.</li><li>Entsorgen Sie Essensreste über die Biotonne.</li></ul></p><p>Gewusst wie</p><p>Im Schnitt wirft jeder Bundesbürger pro Jahr rund 78 Kilogramm Lebensmittel weg. Hinzu kommen Lebensmittel, die bereits in der Landwirtschaft oder vom Handel entsorgt werden, da sie beispielsweise optischen Vorgaben nicht entsprechen. Die Lebensmittel wurden sozusagen für die Mülltonne hergestellt, verursachten aber trotzdem Umweltbelastungen wie andere Lebensmittel auch (z.B. Klimagase, Energieverbrauch, Gewässer- und Bodenbelastungen). </p><p><strong>Überblick bewahren:</strong> Verschaffen Sie sich vor dem Einkaufen und dem Kochen einen Überblick darüber, welche Lebensmittel noch vorrätig sind. Lagern Sie Ihre Lebensmittel übersichtlich, damit diese nicht in Vergessenheit geraten und verderben. Räumen Sie neue Ware nach hinten, ältere nach vorne. Beschriften Sie Eingemachtes und Eingefrorenes mit dem Datum, an dem es hergestellt beziehungsweise eingefroren wurde. Die meisten Lebensmittel lassen sich sechs bis zwölf Monate ohne Bedenken einfrieren.</p><p><strong>Planvoll einkaufen:</strong> Supermärkte sind Könner der Verführung. Wer sich hier zu stark von seinen spontanen Gelüsten leiten lässt, kauft schnell zu viel ein. Stellen Sie sich deshalb zum Beispiel einen wöchentlichen Speiseplan zusammen. Notieren Sie sich die benötigten Lebensmittel für den Speiseplan und gleichen Sie diesen mit Ihren Vorräten ab. Der Einkaufszettel hilft Ihnen dabei, nur das einzukaufen, was Sie auch essen können.</p><p><strong>Ausschuss im Supermarkt vermeiden:</strong> Ob Gemüse und Obst gesund und lecker sind, ist unabhängig von kleinen kosmetischen Makeln, einer großen Größe oder schönen grünen Blättern. Die hohen optischen Anforderungen des Handels können allerdings häufig nur mit zusätzlichem Einsatz an Dünger und Pflanzenschutzmitteln und mit einem hohen Entsorgungsanteil an verzehrfähigen und gesunden Produkten gewährleistet werden. Lassen Sie sich beim Kauf von Obst und Gemüse also nicht von kosmetischen Makeln leiten und bevorzugen Sie Kohlrabi, Möhren und Co ohne Blattgrün. Mit einem bewussten Einkauf machen sie im Supermarkt und Discounter auch deutlich, dass das makellose Aussehen der Produkte nicht das entscheidende Kriterium für ihren Einkauf ist. Dies ist ein wichtiger Schritt, um die Handelsketten zu bewegen ihr Angebot umweltfreundlicher und ressourcenschonender zu gestalten.</p><p><strong>Vorräte beschränken:</strong> Jeder schöpft gerne aus dem Vollen. Doch die zu gut gemeinte Vorratshaltung ist ein wesentlicher Grund für anfallende Lebensmittelabfälle. Nutzen Sie deshalb die gut gefüllten Vorratslager der Lebensmittelmärkte und halten Sie die persönlichen Vorräte bei verderblichen Lebensmitteln klein. Greifen Sie eher zu kleinen Packungen. Mit "Sonderpreis" beworbene Großpackungen sind letztlich teurer, wenn man am Ende die Hälfte wegschmeißen muss.</p><p><strong>Mindesthaltbarkeits- und Verbrauchsdatum:</strong> Mit Ablauf des Mindesthaltbarkeitsdatums ist ein Lebensmittel nicht automatisch schlecht. Vielmehr sollte jetzt die Qualität des Lebensmittels vor Verzehr genauer geprüft werden. Vertrauen Sie auf Ihren eigenen Geruchs- und Geschmackssinn und entscheiden Sie selbst. Bei leicht verderblichen tierischen Produkten dagegen, wie zum Beispiel Fleisch und Fisch, gilt es, das Verbrauchsdatum zu beachten. Ist dieses überschritten, müssen die Produkte weggeworfen werden, sonst besteht die Gefahr einer Lebensmittelvergiftung.</p><p><strong>Richtig entsorgen:</strong> Ungenießbare Essensreste kommen - unabhängig von ihrem Verarbeitungszustand - ohne Verpackung in die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/umwelttipps-fuer-den-alltag/garten-freizeit/bioabfaelle">Biotonne</a>. Aus hygienischen Gründen und wegen der vor Ort verfügbaren Kompostierungs- oder Vergärungstechnik sind Essensreste nicht überall für die Entsorgung in der Biotonne zugelassen. Was vor Ort gilt, kann in den Abfallsatzungen der Städte und Landkreise oder in den Getrenntsammelvorschriften der örtlichen Abfallwirtschaftsbetriebe nachgelesen werden. <br>Auf den heimischen <a href="https://www.umweltbundesamt.de/umwelttipps-fuer-den-alltag/garten-freizeit/kompost-eigenkompostierung">Kompost</a> sollten tierische und gekochte Essensreste nicht geworfen werden, da diese Wildtiere wie Ratten anlocken. Essensreste dürfen auf keinen Fall über Toiletten oder Abwasser entsorgt werden. Grobe Abfälle können die Abwasserrohre verstopfen und sind ein gefundenes Fressen für Ratten. Außerdem machen Essensreste die Abwasserreinigung aufwendiger und damit teurer. Die meisten Kommunen haben daher in ihren Abwassersatzungen das Entsorgen fester Stoffe wie Lebensmittelabfälle, auch in zerkleinerter Form, explizit verboten.</p><p><strong>Was Sie noch tun können:</strong></p><p>Hintergrund</p><p><strong>Im Handel</strong></p><p><strong>Umweltsituation:</strong> Kohlrabi, Radieschen und Bundmöhren werden fast immer mit Blättern angeboten, weil diese als Frischemerkmal für Kund*innen dienen. Verzehrt werden sie selten. Allerdings müssen diese Blätter häufig mit Pflanzenschutzmitteln behandelt und zusätzlich gedüngt werden, damit sie makellos, grün und hochstehend sind. Produkte deren Blätter dann trotzdem beschädigt oder gelb und welk sind, werden vom Handel nicht abgenommen und müssen entsorgt werden, was beispielsweise direkt durch Unterpflügen auf dem Feld geschieht. Zusätzlich verdunsten die großen Blätter an den Knollen und Wurzeln Wasser und lassen so das Gemüse schneller welk werden.</p><p>Einheitliche Größenvorgaben des Handels, z.B. bei Kohlrabi oder Blumenkohl, führen dazu, dass Gemüse, das besonders groß oder klein ist, nicht in den Handel gelangt. Unterschiedliche Größen im Gemüseregal sind aber nicht nur vorteilhaft für die Umwelt, sondern auch wünschenswert für die Konsument*innen, denn ein bedarfsgerechter Einkauf ist nur möglich, wenn 1- und Mehrpersonenhaushalte die passenden Mengen einkaufen können.</p><p>Die Produkte, die den Anforderungen nicht entsprechen, werden den Betrieben nicht abgekauft und müssen entsorgt oder einer Zweitverwertung, zum Beispiel als Futter oder Saft, zugeführt werden. Die Produktionsressourcen, die für die Erfüllung der hohen Anforderungen eingesetzt wurden, sind dann verschwendet worden und belasten unnötigerweise Umwelt und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/k?tag=Klima#alphabar">Klima</a>. Das Ausmaß und die genauen Folgen solcher umwelt- und klimabelastenden Anforderungen sind bisher wenig erforscht (Ebert et al. 2020). Fachleute schätzen aber, dass in Deutschland jährlich zwischen 10 und 30 Prozent des erzeugten Gemüses auf den Feldern verbleibt, wobei hohe Anforderungen des Handels ein wesentlicher Grund dafür sind (Haenel et al. 2020). Zu ähnlichen Ergebnissen kommt auch eine Studie aus Nordrhein-Westfalen, die zeigt, dass durchschnittliche Lebensmittelverluste von 20 Prozent und mehr für Obst, Gemüse und Kartoffeln von der Ernte bis zur Lieferung an den Einzelhandel normal sind (LANUV 2018). Bei Kartoffeln werden aufgrund optischer Anforderungen und Größenvorgaben rund 30 bis 35 Prozent der ökologisch angebauten und rund 16 Prozent der konventionell angebauten Kartoffeln aussortiert (Brendel 2017). Andere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler kommen zu dem Schluss, dass hohe kosmetische Anforderungen an frisches Obst und Gemüse dazu führen, dass europaweit zwischen 4 und 37 Prozent der Ernte nicht in den Handel gelangt (Porter at al. 2018).</p><p><strong>Gesetzliche Aspekte:</strong> Das Lebensmittelrecht (LFGB) und die EU-Vermarktungsnormen (EU-VO 543/2011 und EU-VO 1308/2013) stellen sicher, dass das in Deutschland verkaufte Obst und Gemüse gesund und von hoher Qualität ist. Darüber hinaus stellt der Handel zusätzliche unternehmensspezifische Anforderungen an Größe, Gewicht und das Aussehen.<strong><br></strong></p><p>Weitere Informationen finden Sie unter:</p><p> </p><p><strong>Im Haushalt</strong></p><p><strong>Umweltsituation:</strong> Fast 11 Millionen Tonnen Lebensmittel werden in Deutschland jährlich als Abfall entsorgt, davon entfallen etwa 6,5 Millionen Tonnen auf die Privathaushalte. Im Schnitt wirft jeder Bundesbürger 78 Kilogramm Lebensmittel pro Jahr weg. Dies ergab eine <a href="https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Umwelt/Abfallwirtschaft/Tabellen/lebensmittelabfaelle.html">Datenerhebung des Statistischen Bundesamtes für das Jahr 2020</a> (siehe auch <a href="https://www.bmuv.de/pressemitteilung/in-deutschland-entstehen-jaehrlich-11-millionen-tonnen-lebensmittelabfaelle">Pressemitteilung des BMUV</a>). Hierdurch geht zum einen der Nährwert der Lebensmittel verloren, zum anderen werden wertvolle Ressourcen (z.B. Wasser, Energie) verschwendet. Werden Lebensmittelabfälle nicht ordnungsgemäß entsorgt, gehen zudem die enthaltenen Mineralstoffe verloren. Vor etwa 20 Jahren wurde in Deutschland begonnen, biogene Abfälle getrennt zu sammeln. Diese werden kompostiert oder in Biogasanlagen vergoren und anschließend kompostiert. Aus Bioabfällen entstehen nicht nur wertvolle Komposte, sondern sie tragen auch zur regenerativen Energieproduktion durch Biogas bei.</p><p><strong>Gesetzliche Aspekte:</strong> Gemäß Kreislaufwirtschaftsgesetz (KrWG) ist Abfallvermeidung prioritäres Ziel. Die Regelungen zur Verwertung von Bioabfällen finden sich in der Bioabfallverordnung und im Kreislaufwirtschaftsgesetz. Mit dem 1.1.2015 wurde eine flächendeckende getrennte Erfassung von Bioabfällen in Deutschland eingeführt. Die Bestimmungen zum Mindesthaltbarkeits- und Verbrauchsdatum finden sich in der Lebensmittel-Kennzeichnungsverordnung (LMKV).</p><p><strong>Marktbeobachtung:</strong> In den letzten Jahren ist ein genereller Trend zur verstärkten Abfalltrennung und damit zu einer Abnahme des Restmüllaufkommens zu beobachten. Dies ist nicht zuletzt auf die zunehmende Verbreitung der Biotonne zurückzuführen. Leider nutzen noch nicht alle Haushalte eine Biotonne.</p><p>Weitere Informationen finden Sie unter:</p>
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 2773 sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 (https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.965907). 1040 sites are located in North America, 1287 in Europe, and 446 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 accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
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.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 446 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0. 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 accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
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.
A fossil pollen dataset distributed across Europe (10° W - 43° E, 33° - 71° N) comprising 520 records was extracted from the LegacyPollen 1.0 database (Herzschuh et al., 2022) to reconstruct climatic variables including Annual temperature (TANN), Annual precipitation (PANN), Winter Temperature (December, January, February; TDJF), Summer Temperature (June, July, August; TJJA). Short records not reaching beyond 1 ka BP were also excluded to keep the dataset refined, as the syntheses aim to cover the entire Holocene (i.e., 11-1 ka BP). The modern pollen training dataset was integrated from Legacy Climate 1.0 (Herzschuh et al., 2023) and the EMPD2 (Davis et al., 2020). Two different approaches were applied in parallel to reconstruct climate variables from fossil pollen assemblages, namely Modern Analogue Technique (MAT) and Weighted Averaging Partial Least Squares (WAPLS). Reconstruction uncertainties were provided as Root Mean Squared Errors of Prediction (RMSEPs). All the reconstructions and tests were conducted using the rioja and analogue packages in R (R Core Team, 2019). The synthesized results were interpolated from all reconstructed climate records. The mean value of reconstructed climatic variables with the same ages was calculated before any interpolations. Due to the different chronological resolution of the time series, the sequences were then interpolated to equidistant time series of 50-year intervals. Two different interpolation methods were applied in R. The first is to use the interp.dataset function from rioja package with loess regression to interpolate the dataset as a whole. The second is to interpolate each complete record that can cover the Holocene (i.e., 11-1 ka) and has a mean resolution of less than 1ka separately using the corit package with linear regression and then calculate the mean of these records. To perform the latter interpolation, a total of 214 records covering the entire period between 11-1 ka BP were used. The Root Mean Squared Errors (RMSEs) were calculated for the synthesis results.
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).
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1275 |
| Land | 37 |
| Wissenschaft | 166 |
| Zivilgesellschaft | 7 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 64 |
| Daten und Messstellen | 143 |
| Ereignis | 7 |
| Förderprogramm | 847 |
| Gesetzestext | 1 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Software | 2 |
| Taxon | 1 |
| Text | 398 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 134 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 155 |
| offen | 1282 |
| unbekannt | 32 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 920 |
| Englisch | 900 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 32 |
| Bild | 2 |
| Datei | 74 |
| Dokument | 61 |
| Keine | 747 |
| Multimedia | 2 |
| Unbekannt | 5 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 612 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1023 |
| Lebewesen und Lebensräume | 977 |
| Luft | 846 |
| Mensch und Umwelt | 1469 |
| Wasser | 802 |
| Weitere | 1296 |