Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station am Ludwigkai sind mehrere Linden der Art Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a879dea4-b157-4cac-9144-ce3d3e65e862?locale=en), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/338fe900-beac-4406-bdb8-b32c0e058cdb?locale=en)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in Rottendorf sind mehrere Bäume der Art Robinia mit Sensoren versehen. Die Daten eines dieser Bäume stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/9b901002-a1fd-47b0-89d4-eb12f9117233?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 23.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/713101d0-8137-4da5-9010-8281fadd8bff?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Baustellen im öffentlichen Straßenland sind in Berlin keine Seltenheit. Der Verkehrsteilnehmer bekommt sie durch Sperrungen und Einschränkungen direkt zu spüren. Gebaut wird aus den unterschiedlichsten Gründen, so müssen: Straßen in verkehrssicherem und benutzungsfähigem Zustand gehalten, die Straßeninfrastruktur ausgebaut, Arbeiten an Leitungen für Gas, Wasser, Abwasser u. Strom ausgeführt, Gleise der Tram und U-Bahnen saniert oder neu gebaut, oder Hochbauten errichtet werden. Für die Einrichtung von Arbeitsstellen im öffentlichen Straßenland ist neben der nach Berliner Straßengesetz notwendigen Erlaubnis zur Sondernutzung – Berliner Straßengesetz §§ 11 und 12 – eine verkehrsrechtliche Anordnung zur Einrichtung von Arbeitsstellen nach § 45 StVO einzuholen. Die Die Abt. VI (Verkehrsmanagement) erteilt die verkehrsrechtliche Anordnung für das übergeordnete Straßennetz in Zusammenarbeit mit der Polizei und dem Straßenbaulastträger. Übergeordnetes Straßennetz Berlin (Karte im Geoportal) Für alle anderen Straßen wird die Anordnung von der jeweils zuständigen Straßenverkehrsbehörde der Bezirke erteilt. Die Anordnung regelt im Einzelfall: wie die Arbeitsstelle abgesperrt und gekennzeichnet wird, ob und wie gesperrte Straßen und Umleitungen zu kennzeichnen sind und ob und wie der Verkehr zu regeln ist. Sie enthält: Verkehrszeichenpläne, ggf. Umleitungspläne sowie evtl. Pläne für Lichtsignalanlagen, und berücksichtigt: die tatsächlichen örtlichen Gegebenheiten, die für das Bauverfahren und den Verkehr erforderlichen Platzverhältnisse und unterschiedliche Bauphasen. Alle für die Erteilung erforderlichen Pläne und Erläuterungen hat der Bauherr rechtzeitig vor Beginn der Maßnahme bei der Abt. VI (Verkehrsmanagement) vorzulegen. Hier finden Sie Online-Formulare zur Beantragung von Nutzung öffentlichen Straßenlandes für Ihre Baumaßnahme. Formulare im Bereich Mobilität
Feststellung von Zeitmarken (z.B. Verlegung der Muendung des Alpenrheins in den Bodensee 1900) mit Hilfe chemischer Sedimentanalysen, Berechnung der Kompaktionsverhaeltnisse (Wassergehalt, Trockensubstanz, spez. Gewicht), Bestimmung der Sedimentationsraten im zentralen Teil des Bodensees und in Flussdeltas, Anlayse bestimmter allochthoner und autochthoner Sedimentkomponenten (Calcit, Dolomit, Silikat) zur Schaetzung des autochthonen Sedimentanteils.
Unser Wissen zur Ökologie und Bedeutung von Mikroorganismen in Böden ist umfassend. Dies gilt im Gegensatz dazu nicht für die Ökologie der Viren. Erkenntnisse dazu hinken dem Kenntnisstand aus aquatischen Lebensräumen weit hinterher. Böden beherbergen eine große Anzahl an Viren und das Viren - Wirt Verhältnis liegt meist deutlich über jenem in aquatischen Systemen. Unterschiede in den Virenpopulationen können teilweise auf unterschiedliche Bodencharakteristika (pH, Wassergehalt, Anteil an organischem Material) erklärt werden. Dies lässt den Schluss zu, dass Unterschiede in der Landnutzung entsprechend die Virenabundanz als auch Viren - Wirt Interaktionen beeinflussen. In Böden tragen bis zu 68% aller Bakterien induzierbare Prophagen, ein Hinweis darauf, dass die Heterogenität im Boden und die ungleiche Verteilung der Mikroorganismen eine lysogene Vermehrung von Viren selektiert. Dies hat zur Folge, dass der Austausch von genetischer Information zwischen Virus und Wirt vorwiegend durch Transduktion stattfindet. Bis dato analysierte Virenmetagenome aus dem Boden bestanden bis zu 50% aus transduzierten Genen prokaryotischen Ursprungs. Obwohl davon ausgegangen werden kann, dass Viren im Boden, wie für aquatische Lebensräume gezeigt, einen signifikanten Einfluss auf die räumliche und zeitliche Dynamik ihrer Wirte (Killing the Winner Hypothese) und deren kontinuierliche Anpassung (Red Queen Hypothese), wichtige Ökosystemfunktionen und biogeochemische Prozesse haben, kennen wir die Art und Häufigkeit der Interaktionen nicht und empirische Daten fehlen. Wir postulieren, dass Transduktion eine wichtige Rolle für die Resilienz von Böden unter intensiver Landnutzung spielt, da in diesen Böden i) die mikrobielle Diversität vergleichsweise niedrig ist, was zu einer erhöhten Sensitivität gegenüber Veränderungen in den Umweltbedingungen führt. Andererseits, ii) hat die durch Düngung erhöhte spezifische Aktivität von Mikroorganismen eine erhöhte Transduktionsrate zur Folge, da Viren für ihre Vervielfältigung auf metabolisch aktive Wirte angewiesen sind. Um unsere Hypothese zu überprüfen, werden wir an 150 Standorten der Biodiversitäts-Exploratorien und im Detail an einer Auswahl an Grünlandstandorten mit unterschiedlicher Intensität der Bewirtschaftung Untersuchungen durchführen. Analysiert wird die Beziehung zwischen Virenabundanzen und VBRs mit der Bewirtschaftung, der Vegetationsperiode und den vorherrschenden Umweltbedingungen. Zusätzlich untersuchen wir mit Hilfe moderner molekularer Methoden die Zusammensetzung der Virengemeinschaften und ihre Diversität, sowie viren-assoziierte Funktionen prokaryotischen Ursprungs. Experimente zu Virus-Wirt Interaktionen und die Analyse von CRISPR like structures in den prokaryotischen Wirten werden Erkenntnisse zu der Ökologie bakterieller Gemeinschaften liefern. Nicht zuletzt werden wir Viren von abundanten Bodenbakterien (z.B. Pseudomonaden) für vergleichende Genomanalysen und Kreuzinfektionsversuche isolieren.
Der Datensatz beinhaltet Daten vom LBGR über die Differenz der Wärmeleitfähigkeit Brandenburgs bei Feldkapazität (FK) - Permanentem Welkepunkt (PWP) und wird über je einen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. Es werden die mittlere Wärmeleitfähigkeit mit Wassergehalten als Differenz aus Feldkapazität (FK) und Permanentem Welkepunkt (pF 4,2) dargestellt. Sie veranschaulicht die wassergehaltsabhängigen Unterschiede zwischen saisonal höchster und niedrigster Wärmeleitfähigkeit und vermittelt einen Eindruck der zu erwartenden jahreszeitlichen Dynamik der Wärmeleitfähigkeit an einem Standort. Die Differenzen werden in folgende Klassen unterteilt: Differenz λFK - λPWP [W/m*K] sehr gering ≤ 0,2 gering 0,21 - 0,40 mittel 0,41 - 0,65 hoch 0,66 - 0,91 sehr hoch 0,92 - 1,20 Die Wärmeleitfähigkeit (λ) bestimmt die Eigenschaft des Bodens, thermische Energie durch Konduktion zu transportieren. Sie ist die entscheidende Kenngröße für die Nutzung des Bodens als Wärmequelle und -speicher und muss u.a. bei der Anwendung oberflächennaher Geothermie (Erdwärmekollektoren) oder beim Bau erdverlegter Stromkabel berücksichtigt werden.
It is well established that reduced supply of fresh organic matter, interactions of organic matter with mineral phases and spatial inaccessibility affect C stocks in subsoils. However, quantitative information required for a better understanding of the contribution of each of the different processes to C sequestration in subsoils and for improvements of subsoil C models is scarce. The same is true for the main controlling factors of the decomposition rates of soil organic matter in subsoils. Moreover, information on spatial variabilities of different properties in the subsoil is rare. The few studies available which couple near and middle infrared spectroscopy (NIRS/MIRS) with geostatistical approaches indicate a potential for the creation of spatial maps which may show hot spots with increased biological activities in the soil profile and their effects on the distribution of C contents. Objectives are (i) to determine the mean residence time of subsoil C in different fractions by applying fractionation procedures in combination with 14C measurements; (ii) to study the effects of water content, input of 13C-labelled roots and dissolved organic matter and spatial inaccessibility on C turnover in an automatic microcosm system; (iii) to determine general soil properties and soil biological and chemical characteristics using NIRS and MIRS, and (iv) to extrapolate the measured and estimated soil properties to the vertical profiles by using different spatial interpolation techniques. For the NIRS/MIRS applications, sample pretreatment (air-dried vs. freeze-dried samples) and calibration procedures (a modified partial least square (MPLS) approach vs. a genetic algorithm coupled with MPLS or PLS) will be optimized. We hypothesize that the combined application of chemical fractionation in combination with 14C measurements and the results of the incubation experiments will give the pool sizes of passive, intermediate, labile and very labile C and N and the mean residence times of labile and very labile C and N. These results will make it possible to initialize the new quantitative model to be developed by subproject PC. Additionally, we hypothesize that the sample pretreatment 'freeze-drying' will be more useful for the estimation of soil biological characteristics than air-drying. The GA-MPLS and GA-PLS approaches are expected to give better estimates of the soil characteristics than the MPLS and PLS approaches. The spatial maps for the different subsoil characteristics in combination with the spatial maps of temperature and water contents will presumably enable us to explain the spatial heterogeneity of C contents.
Das Hauptziel des CHROME-Projekts ist die Entwicklung thermodynamisch konsistenter Mehrphasenströmungsmodelle, die die Bildung von podiformen Chromitvorkommen in ophiolithischen Einheiten erklären können. Ophiolite bestehen aus Gesteinen, die Anzeichen von Schmelz-/Kristallisationsprozessen während ihrer Entstehung aufweisen. Da Chrom ein sehr kompatibles Element ist, wird erwartet, dass es beim Schmelzen im Residuum verbleibt. Unsere vorläufigen experimentellen Ergebnisse zeigen jedoch, dass Cr-Spinell mit zunehmendem H2O-Gehalt instabil wird und zusammen mit den übrigen Silikatmineralen (hauptsächlich Pyroxenen) schmilzt. Diese Konsumierung von Cr-Spinell führt zu einem dramatischen Anstieg des Cr-Gehalts in der Schmelze. Doch trotz dieses Anreicherungsprozesses reicht diese Cr-Konzentration nicht aus, um Chromit-Lagerstätten zu bilden. Daraus schließen wir, dass eine zusätzliche Mobilisierung und Cr-Anreicherung dieser Schmelzen notwendig sind. Um die Prozesse des Schmelztransports zu modellieren, muss die Dynamik der reaktiven Mehrphasenströmungen in wasserreichen, Cr-gesättigten Magmen aus dem Erdmantel berücksichtigt werden. Durch die Modellierung der verschiedenen Endglieder der Cr-Anreicherung (z. B. Konvektion oder reaktiver Transport) werden wir in der Lage sein, einige der verfügbaren Hypothesen zur Bildung von podiformen Cr-Lagerstätten zu bestätigen/zu verwerfen oder sogar zu verfeinern. Wir planen die Durchführung von Phasengleichgewichtsexperimenten an den peridotitischen Gesteinen, die die Cr-Erze beinhalten. Diese Experimente werden uns Schlussfolgerungen erlauben, die für die weitere Entwicklung von Modellen zum reaktiven Transport benötigt werden. Wir planen, mehrphasige, reaktive Strömungsmodelle anzuwenden, um Einblicke in die mit der Erzbildung verbundenen Prozesse zu gewinnen. Diese Modelle werden parallel zu Experimenten durchgeführt, in denen Schmelzen mit Mantelgesteinen re-equilibriert werden. Unser kombinierter Modellierungs-/Experimentalansatz wird eine gründliche Überprüfung der vorgeschlagenen Modellierungsansätze ermöglichen. Unser Ziel ist es, Modelle zur reaktiven Mehrphasenströmung zu verwenden, um die Erzbildungsprozesse (von der Quelle bis zur Lagerstätte) zu modellieren. Dabei wird unser vorgeschlagenes Modell petrologische und Gelände-Befunde von natürlichen podiformen Chromitlagerstätten berücksichtigen.
Hydroflux ist ein vielversprechender neuer, ressourceneffizienter Syntheteseansatz für bekannte und neue Verbindungen, insbesondere, aber nicht ausschließlich Oxide und Hydroxide. Hierbei kommen Mischungen von Alkalimetallhydroxiden und Wasser in Molverhältnissen von etwa 1:1, d.h. ultrabasische Medien, zum Einsatz. Die Bedingungen des Hydroflux' liegen zwischen denen der konventionellen Hochtemperatur-Alkaliflussmittel-Synthesen und Hydrothermalsynthesen. Die benötigten Temperaturen im Hydroflux liegen typischerweise bei 180 Grad C bis 230 Grad C und damit deutlich niedriger als bei alkalischen Flussmittelsynthesen. Der sich entwickelnde Druck ist viel geringer als bei der solvothermalen Synthese, daher werden keine Hochdruck-Autoklaven benötigt. Die Reaktionen sind innerhalb von Stunden vollständig abgelaufen, also viel schneller als die meisten traditionellen Hochtemperaturreaktionen. Unser Ziel ist es, das nur teilweise erschlossene Potenzial der Hydrofluxsynthese zu erforschen und weitere Erkenntnisse über die entscheidenden Reaktionsparameter und die Redoxprozesse zu gewinnen. Der Fokus auf Oxo- und Hydroxometallate magnetischer Kationen bietet eine zusätzliche Sonde für Oxidationszustände. Dazu sollen wesentliche chemische, strukturelle und physikalische Eigenschaften der erhaltenen Materialien bestimmt werden. Da sich die Redoxchemie des Sauerstoffs und auch die Basizität mit dem Alkalimetall ändert, sind diverse Alkali- und Erdalkalimetallhydroxide sowie deren Gemische zu prüfen. Darüber hinaus sind der Einfluss des Wassergehalts und das Vorhandensein von molekularem Sauerstoff zu bewerten. Typische Kristallzüchtungstechniken, wie z. B. die Verwendung von Temperaturgradienten und Keimkristallen, sind an Hydrofluxreaktionen anzupassen.
Die Serie beinhaltet Daten vom LBGR über die Mittlere Wärmeleitfähigkeit Brandenburgs und wird über je einen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. Die Karten basieren auf den Legendeneinheiten der Bodenübersichtskarte (BÜK300) mit entsprechender Zuordnung von parametrisierten Flächenbodenformen. Diese stellen je Legendeneinheit eine Bodenformengesellschaft dar. Die einzelnen Flächenbodenformen (FBF) wurden mit bodenphysikalischen Kennwerten belegt, die durch Gelände-und Laboruntersuchungen bestimmt wurden. Dazu wurden für gleiche Horizont-Substrat-Kombinationen (HSK) die Kennwerte Bodenart Trockenrohdichte, Gesamtporenvolumen, Wassergehalt bei Feldkapazität (FK) und Permanentem Welkepunkt (PWP), Humusgehalt statistisch abgeleitet (i.d.R. Medianwerte). Die Wärmeleitfähigkeit (λ) bestimmt die Eigenschaft des Bodens, thermische Energie durch Konduktion zu transportieren. Sie ist die entscheidende Kenngröße für die Nutzung des Bodens als Wärmequelle und -speicher und muss u.a. bei der Anwendung oberflächennaher Geothermie (Erdwärmekollektoren) oder beim Bau erdverlegter Stromkabel berücksichtigt werden. Zur Berechnung der Wärmeleitfähigkeit wurde die Pedotransferfunktion (PTF) nach Markert et al. (2017) unter Berücksichtigung der oben genannten Kennwerte verwendet. Diese PTF basiert auf umfangreichen Messungen der Wärmeleitfähigkeit für ein weites Spektrum der in Brandenburg vorkommenden Böden. Für jede HSK ist die Wärmeleitfähigkeit für die Wassergehalte bei FK und PWP bis in eine Tiefe von 2m berechnet worden. Bei HSK im Einflussbereich des Grundwassers (Gr-Horizonte) wurde die Wärmeleitfähigkeit für volle Wassersättigung veranschlagt. Auf Grund der Parametrisierung der PTF für ausschließlich mineralische Böden wurden folgende Anpassungen vorgenommen: für organische HSK (Torfe) wurde mit einer Wärmeleitfähigkeit von λFK = 0,4 W/m*K und λPWP = 0,2 W/m*K gerechnet (Vgl. Messwerte von Markert et al. 2017; VKR 1.32 AG Boden 2010), für tonige Böden sind auf Grund der geringen Datenlage die Parameter der lehmigen Böden verwendet worden, der Humusgehalt wurde durch λhumos = λmineralisch – Humusgehalt*0,05 berücksichtigt. Für HSK mit anthropogenem Ausgangsgestein war auf Grund unzureichender Messwerte und fehlender Angaben in der Literatur keine Berechnung der Wärmeleitfähigkeit möglich. Die Wärmeleitfähigkeit je Flächenbodenform ist in diesem Fall als gewichtetes harmonisches Mittel unter Berücksichtigung der Mächtigkeit aller Horizonte ermittelt worden. Zur besseren Übersichtlichkeit und Interpretierbarkeit der Ergebnisse wurden die gewichteten harmonischen Mittelwerte der Wärmeleitfähigkeiten in die folgenden 6 Klassen eingeteilt: Wärmeleitfähigkeit [W/m*K] extrem gering ≤ 0,4 sehr gering 0,41 - 0,90 gering 0,91 - 1,40 mittel 1,41 - 1,90 hoch 1,91 - 2,40 sehr hoch 2,41 - 2,90 Für die grafische Darstellung als Karte wurden je Legendeneinheit (LE) die Flächenbodenformen mit gleicher Wärmeleitfähigkeitsklasse zusammengefasst, deren Flächenanteile nach Tab. 66 (AG Boden 2005) je LE addiert und als eine aggregierte dominante, sowie eine aggregiert subdominante λ-FBF ausgewiesen. Bei einigen wenigen Flächen mit sehr heterogener Zusammensetzung der Flächenbodenformen sind drei λ-FBF angegeben.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1005 |
| Kommune | 16 |
| Land | 103 |
| Wissenschaft | 107 |
| Zivilgesellschaft | 3 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 207 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 774 |
| Hochwertiger Datensatz | 6 |
| Text | 87 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 99 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 225 |
| offen | 912 |
| unbekannt | 38 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 971 |
| Englisch | 431 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 31 |
| Bild | 4 |
| Datei | 233 |
| Dokument | 61 |
| Keine | 605 |
| Webdienst | 14 |
| Webseite | 448 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 942 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1003 |
| Luft | 662 |
| Mensch und Umwelt | 1100 |
| Wasser | 799 |
| Weitere | 1175 |