In bog ecosystems, vegetation controls key processes such as the retention of carbon, water and nutrients. In northern hemispherical bogs, a shift from Sphagnum- to vascular plant-dominated vegetation is often traced back to Climate Change and increased anthropogenic nitrogen deposition and coincides with substantially reduced capacities in carbon, water and nutrient retention. In southern Patagonia, bogs dominated by Sphagnum and vascular plants coexist since millennia under similar environmental settings. Thus, South Patagonian bogs may serve as ideal examples for the long-term effect of vascular plant invasion on carbon, water and nutrient balances of bog ecosystems. The contemporary balances of carbon and water of both a bog dominated by Sphagnum and vascular plants are determined by CO2- H2O and CH4 flux measurements and an estimation of lateral water losses as well as losses via dissolved organic and inorganic carbon compounds. The high time resolution of simultaneous eddy covariance measurements of CO2 and H2O in both bog types and the strong interaction between climatic variables and the physiology of bog plants allow for direct comparisons of carbon and water fluxes during cold, warm, dry, wet, cloudy or sunny periods. By the combination with leaf-scale measurements of gas exchange and fluorescence, plant-physiological controls of photosynthesis and transpiration can be identified. Long-term peat accumulation rates will be determined by carbon density and age-depth profiles including a characterization of peat humification characteristics. A reciprocal transplantation experiment with incorporated shading, liming and labeled N addition treatments is conducted to explore driving factors affecting competition between Sphagnum and vascular plants as well as the interactions between CO2-, CH4-, and water fluxes and decisive plant functional traits affecting key processes for carbon sequestration and nutrient cycling. Decomposition rates and driving below ground processes are analyzed with a litter bag field experiment and an incubation experiment in the laboratory.
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zur Klimatischen Wasserbilanz in mm, jeweils für das ganze Jahr und den Jahreszeiten. Die hier dargestellten Rasterlayer zur Klimatischen Wasserbilanz wurden vom Deutschen Wetterdienst mit dem Modell AMBAV berechnet und für den Klimaatlas NRW aufbereitet. Die jeweiligen Raster-Layer wurden jeweils für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD). Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019). Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
Im ersten Schritt des Vorhabens sollen die Reaktionsmuster des CO2- und H2O Blattgaswechsels von Mistel-Wirt-Paaren bezüglich Mikroklima und Lebensform des Wirts (immer- oder wechselgrün) im Jahreslauf möglichst kontinuierlich untersucht werden, um diese bis heute offen gebliebenen Informationslücke zu schliessen. Dabei soll die Hypothese überprüft werden, derzufolge Misteln vielfach mehr als ihre Wirte transpirieren, um über den Transpirationsstrom Nährstoffe des Wirtes, insbesondere Stickstoff, an sich zu binden. Es sollen hierzu auch Düngungsversuche an getopften Mistel-Wirt-Paaren durchgeführt und dabei besonderes Augenmerk auf die Nettophotosynthese und Wasserumsatz gelegt werden. Weiterhin wird die unterschiedliche Reaktion der beiden pflanzlichen Komponenten auf Wasserstress untersucht. Im fortgeschrittenen Stadium der Untersuchungen ist es das Ziel, über Kronenphotosynthese und deren Bilanzierung die C-Allokationsmuster des Parasiten zu bestimmen. Aufgrund des hohen Mistelbefalls von Forstbeständen und Obstbäumen, insbesondere im Raum Baden-Württemberg, ist diese Grundlagenforschung unmittelbar vor einem angewandten Hintergrund zu sehen.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1961-1990 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
Der angebotene Klimadienst enthält Karten (sachsenweite Rasterdaten, 1km Auflösung) zur Jahresmitteltemperatur, mittleren Jahresniederschlagssumme, mittleren Jahresglobalstrahlungssumme, mittleren Jahresverdunstungssumme und mittleren Jahressumme der klimatischen Wasserbilanz für verschiedene klimatologische Zeiträume (1961-1990, 1991-2020, 2014-2023). Den gesamten Datenbestand finden Sie unter www.rekis.org.
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1961-1990 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
Improving our understanding of the energy and water exchanges between the land surface and the lower atmosphere (i.e. land–atmosphere interactions), and how climate change may affect them, is crucial to predict changes in temperature and precipitation extremes. Observations of energy and water fluxes at the land surface are typically retrieved from the eddy covariance method, which presents limitations related to spatial and temporal gaps, and the non-closure of the energy and water balances. Meanwhile, soil moisture (SM) products derived from satellite data have been widely used at regional and global scales, but they are limited to capture only surface soil water content and variations. The combination of remote sensing (RS) data and modelling frameworks is called to be the solution to improve the spatial coverage and vertical resolution of land–atmosphere interactions data, ensuring the energy and water balance closure. Here, we explore the combination of remote sensing and meteorological data with a physical-based modelling framework, the High resOlution Land Atmosphere Parameters from Space (HOLAPS). We used HOLAPS to produce hourly consistent estimates of energy and water fluxes over Europe at 5 km resolution for the period 2001-2020. More information about the HOLAPS dataset can be found in García-García and Peng (2024). The HOLAPS product is available at two temporal resolutions (hourly and daily), including outputs of evapotranspiration (Etot), latent (LE) and sensible (H) heat fluxes and soil moisture at 5 soil layers (sm). Other variables from the HOLAPS framework can be shared under request. Please, when using the HOLAPS products refer to this dataset and the publication from García-García and Peng, 2024. For further questions about the data product and the term of use, please contact Dr. Almudena García-García (almudena.garcia-garcia@ufz.de) or Dr. Jian Peng (jian.peng@ufz.de) "García-García, Almudena, and Jian Peng. "Generation and evaluation of energy and water fluxes from the HOLAPS framework: Comparison with satellite-based products during extreme hot weather." Remote Sensing of Environment (2024) https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114451"
Dienst bestehend aus den Rasterlayern zur Klimatischen Wasserbilanz in mm, jeweils für das ganze Jahr und den Jahreszeiten. Die hier dargestellten Rasterlayer zur Klimatischen Wasserbilanz wurden vom Deutschen Wetterdienst mit dem Modell AMBAV berechnet und für den Klimaatlas NRW aufbereitet. Die jeweiligen Raster-Layer wurden jeweils für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1961-1990, 1971-2000, 1981-2010 und 1991-2020 für die beobachtete Vergangenheit berechnet. Ergänzend werden die Änderungen der Klimanormalperiode 1991-2020 bezogen auf 1961-1990 dargestellt. Zusätzlich liegen Klimaprojektionen für die Zukunftszeiträume 2031-2060 und 2071-2100 vor, die jeweils nach den Klimaprojektionen RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert sind. Die Stärke des möglichen Klimasignals je Szenario wird unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil. Es werden sowohl absolute Mittelwerte als auch sogenannte Delta-Change Raster dargestellt, die die Änderung des Klimasignals gegenüber der Referenzperiode 1971-2000 zeigen. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD). Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019). Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html
Dienst bestehend aus Layern zu Wald und Forstwirtschaft. Die Daten des Gruppenlayers Waldbrandgefahr zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr, an denen der Waldbrandindex über 4 liegt. Die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge (berechnet angelehnt nach der Methode Hübener et al. 2017) innerhalb des Gruppenlayers Vegetationszeit im Wald, zeigt die Anzahl der Tage pro Jahr an, an denen die Temperatur über 10°C beträgt und die innerhalb des Beginns und Endes Vegetationszeit liegen. Zusätzlich zu den Rastern der Vegetationszeitlänge werden auch die Raster der klimaitsichen Wasserbilanz und der Niederschlagssumme innerhalb der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeitl bereitgestellt. Diese Raster stehen nur die den Beobachtungszeitraum als absoluter Wert zur Verfügung. Für die tatsächliche forstliche Vegetationszeitlänge stehen sowohl Beobachtungsdaten nach den 30-jährigen Klimanormalperioden im Beobachtungszeitraum 1961-2020 als auch Zukunftsprojektionen für 2031-2060 und 2071-2100 zur Verfügung. Die Klimaprojektionen der Zukunft werden jeweils nach den Klimaszenarien RCP2.6, RCP4.5 und RCP8.5 gegliedert. Neben den absoluten Mittelwerten werden auch die sogenannten Delta Change Raster dargestellt. Für die Beobachtungsraster werden Veränderungen gegenüber der Klimanormalperiode 1991-2020 dargestellt, für die Projektionsraster der beiden Zukunftszeiträume die Veränderungen gegenüber der Referenzperiode 1971-2000. Die Stärke des möglichen Klimasignals wird je Szenario unterteilt nach dem 15., 50. und dem 85. Perzentil.Ebenfalls zeigt ein weiterer Gruppenlayer die mittlere Niederschlagssumme in der tatsächlichen forstlichen Vegetationszeit an. Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (DWD); Quellen für Klimaprojektionsdaten: Brienen et al. (2020), Krähenmann (2019)
Das Agrarmeteorologisches Messnetz wurde im Rahmen des Programms "Umweltgerechte Landwirtschaft" aufgebaut und umfasste landesweit bis 2006 insgesamt 42 Messtationen (ab 2007 Reduzierung auf 34 Stationen). Das Messnetz dient in erster Linie als Grundlage für computergestützte Entscheidungshilfen und Prognoseverfahren bzw. -modelle im Feldbau (Halmbruch, Getreideblattläuse, Krautfäule, Kartoffelkäfer) sowie im Gartenbau (Apfelschorf, Tierische Schaderreger, Feuerbrand, Gemüsefliegen, Weinkrankheiten). Die Ergebnisse der Prognoserechnungen werden für regionale Warndienstempfehlungen in den Informationsmedien (Internet etc.) bereitgestellt. Weitere Anwendungsgebiete sind: - Auswertung und Interpretation von Feldversuchen, - Beurteilung phänologischer Situationen, - Bewertung des Schaderregerauftretens, - Beurteilung witterungsbedingter Schäden, - Angaben zur klimatischen Wasserbilanz, - Bestimmung von acker- und pflanzenbaulichen Terminen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 543 |
| Europa | 44 |
| Global | 12 |
| Kommune | 14 |
| Land | 125 |
| Weitere | 4 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 232 |
| Zivilgesellschaft | 7 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 15 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 480 |
| Kartendienst | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 42 |
| Umweltprüfung | 1 |
| WRRL-Maßnahme | 1 |
| unbekannt | 78 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 67 |
| Offen | 543 |
| Unbekannt | 10 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 471 |
| Englisch | 198 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 5 |
| Bild | 13 |
| Datei | 10 |
| Dokument | 40 |
| Keine | 400 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 4 |
| Webseite | 189 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 540 |
| Lebewesen und Lebensräume | 564 |
| Luft | 442 |
| Mensch und Umwelt | 620 |
| Wasser | 563 |
| Weitere | 600 |