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Klimaerlebnisbaum - Landesgartenschaugelände - Tilia

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 auf dem Landesgartenschaugelände 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 14.04.2025 12 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/2525e376-990b-45cb-90b3-71a2e5ae3cbc?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 14.04.2025 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/7507c65c-a1b2-446d-82e1-fcc14a793552?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)

Bodenkundliche Kennwerte 2020

01.06.1 Bodenarten Beschreibung Die Bodenart eines Bodens wird durch die Korngrößenzusammensetzung ihrer mineralischen Bestandteile bestimmt. Dabei werden der Grobboden (Korndurchmesser > 2 mm) und der Feinboden (Korndurchmesser  2 mm sind. Der Anteil des Grobbodens wirkt sich auf die Wasserdurchlässigkeit, den Luft- und Nährstoffhaushalt und das Bindungsvermögen für Nähr- und Schadstoffe aus. Je höher der Anteil des Grobbodens ist, desto durchlässiger ist ein Boden aufgrund der großen Poren, während Bindungsvermögen und Nährstoffsituation von der Art des Feinbodens abhängen. Torfart Torfe entstehen im wassergesättigten Milieu durch Ansammlung unvollständig zersetzten Pflanzenmaterials. Sie zeichnen sich durch ein hohes Wasserspeichervermögen und eine sehr hohe Kationenaustauschkapazität aus. Entsprechend der Art der Pflanzenreste und der Entstehungsbedingungen werden unterschiedliche Torfarten differenziert. Niedermoortorfe sind basen- und nährstoffreich, teilweise sogar carbonatreich. Übergangsmoortorfe weisen Pflanzenreste sowohl von nährstoffarmen als auch von nährstoffreichen Standorten auf. Methode Die Bodenarten des Feinbodens, des Grobbodens und der Torfarten jeweils differenziert nach Ober- (0 – 10 cm Tiefe) und Unterboden (90 – 100 cm Tiefe) wurden für jede Bodengesellschaft bestimmt. Die Angaben wurden im Wesentlichen den Profilschnitten von Grenzius (1987) entnommen. Einige Werte sind gutachterlich ergänzt worden. Die kartierten Bodenarten des Feinbodens sind in Tab. 1 zusammengefasst. Da die Bodenarten im Ober- und Unterboden aufgrund des Ausgangsmaterials der Bodenbildung, der Bodenentwicklung und der Nutzung z. T. unterschiedlich sind, werden diese differenziert betrachtet. Außerdem werden innerhalb einer Bodengesellschaft häufig auftretende Bodenarten als Hauptbodenart und selten vorkommende Bodenarten als Nebenbodenart unterschieden. Durch Kombination der Bodenarten des Oberbodens mit den Bodenarten des Unterbodens wurden 14 Bodenartengruppen des Feinbodens (< 2 mm) gebildet, welche die Legendeneinheiten der Karte darstellen. Die Zuordnung von Bodenartengruppen erfolgte lediglich deshalb, um eine lesbare Karte mit einer überschaubaren Anzahl von Legendeneinheiten zu erzeugen. Für genauere Angaben oder weitere Berechnungen liegen differenziertere Daten vor. Es treten Bodengesellschaften auf, die sowohl im Oberboden als auch im Unterboden aus den gleichen Bodenarten bestehen. Die Mehrzahl der Bodengesellschaften unterscheidet sich jedoch hinsichtlich der Bodenarten im Ober- und Unterboden. Die Bodengesellschaften einer Bodenartengruppe können sich jedoch innerhalb dieser Gruppe hinsichtlich Torf- bzw. Steingehalt (Bodenskelett, Grobboden > 2 mm) des Ober- und Unterbodens unterscheiden, weshalb diese durch zusätzliche Signaturen dargestellt wurden. Die in den Böden Berlins vorkommenden Grobbodenarten sind in Tab. 2 zusammengestellt. Zwischen dem Vorkommen im Ober- bzw. Unterboden wird unterschieden. Die in Berlin vorkommenden Torfarten sind in Tab. 3 zusammengestellt. Zur Darstellung der ökologischen Eigenschaften und Ermittlung der Kennwerte wird unterschieden, ob Torf im Ober- und/oder im Unterboden vorkommt. Beschreibung Die nutzbare Feldkapazität (nFK) ist die Wassermenge in l/m² bzw. mm, die der Boden festzuhalten vermag und die für Pflanzen nutzbar ist. Dieser Teil des Wassers wird in den Porenräumen des Bodens gegen die Schwerkraft festgehalten und steht den Pflanzen zur Verfügung. Die nFK ist von der Bodenart, dem Humusgehalt, der Lagerungsdichte und dem Steingehalt abhängig. Feinkörnige Böden können über längere Zeiträume wesentlich mehr Wasser speichern als grobkörnige, sodass bei Letzteren das Niederschlagswasser rascher versickert und nicht für die Wasserversorgung der Pflanzen zur Verfügung steht. Hohe Humusgehalte und Torfanteile begünstigen die Wasserspeicherung. Methode Die nFK-Werte der Bodengesellschaften wurden nach der Vorgehensweise der Bodenkundlichen Kartieranleitung KA6 (2024) in Abhängigkeit von der Fein- und Grobbodenart (Tab. 1 und 2), dem Grobbodenanteil (Tab. 2) und dem Humusgehalt (Tab. 3) bestimmt. Dabei wird in eine Flachwurzelzone (0 – 30 cm) und eine Tiefwurzelzone (0 – 150 cm) unterschieden. Zusätzlich wurde die minimale nFK für die Flach- und Tiefwurzelzone aus der Bodenart der Bodengesellschaft, die die niedrigste nFK aufweist, berechnet. Als Karte dargestellt ist hier der durchschnittliche nFK-Wert der Flachwurzelzone. Diese berechnet sich nach nachfolgenden Gleichungen: GL.1: nFK Flachwurzelzone = nFK Oberboden * 0.1 + nFK Unterboden * 0.2 Gl. 2: nFk Oberboden = nFk Hb * 0.7 + nFk Nb * 0.3) * (1 – Sg Oberboden /100) + H real * 0.1 Gl. 3: nFk Unterboden = nFk Hb * 0.7 + nFk Nb * 0.3) *( 1 – Sg Unterboden /100) + H real * H dm – 0.1) mit nFk Oberboden = nFK des Oberbodens je dm in Abhängigkeit der Bodenart, Torfanteil und Grobbodenanteil nach KA6 in mm/dm mit nFk Unterboden = nFK des Unterbodens je dm in Abhängigkeit der Bodenart, Torfanteil und Grobbodenanteil nach KA6 in mm/dm mit nFk Hb = nFK der Hauptbodenart je dm in Abhängigkeit der Bodenart nach KA6 in mm/dm mit nFk Nb = nFK der Nebenbodenart je dm in Abhängigkeit der Bodenart nach KA6 in mm/dm mit Sg Oberboden = maximaler Grobbodenanteil in Vol.-% im Oberboden in Abhängigkeit der Grobbodenart nach KA6 mit Sg Unterboden = maximaler Grobbodenanteil in Vol.-% im Unterboden in Abhängigkeit der Grobbodenart nach KA6 mit H real = nFK-Zuschlag in Abhängigeit vom Humusgehalt des Bodens nach KA6 in Vol.-% mit H dm = Mächtigkeit der Humusschicht in dm Die Ergebnisse werden in sechs Stufen nach Grenzius (1987) zusammengefasst (Tab. 4), da in der 6. Bodenkundlichen Kartieranleitung KA6 (2024) keine Stufung in Bezug auf die Flach- und Tiefwurzelzone aufgeführt ist. Beschreibung Die Beurteilung des Wasserhaushalts über die nutzbare Feldkapazität im effektiven Wurzelraum (nFK We ) ergibt eine differenzierte Betrachtung des pflanzenverfügbaren Wassers für den jeweiligen Standort. Dabei werden entsprechend der Bodenart und der Nutzung die unterschiedlichen Durchwurzelungstiefen und Wurzelräume berücksichtigt. So haben Wald- und Baumstandorte einen wesentlich größeren Wurzelraum als zum Beispiel Ackernutzungen. In Sandböden ist der effektive Wurzelraum geringer als in Lehmböden, sodass das Niederschlagswasser in Lehmböden länger gespeichert werden kann als in Sandböden. Hinsichtlich des Wasser- und Nährstoffhaushalts ist es für die Pflanzenwurzeln in lehmigen Substraten daher lohnend, sich einen etwas größeren Wurzelraum zu erschließen als in sandigen Substraten. Bei den moorigen Böden reicht der effektive Wurzelraum nur bis zu den grundwasserbeeinflussten Horizonten, sodass meist nur die obersten 20 – 30 cm als Wurzelraum dienen. Ursache für den geringen Wurzelraum ist der Luftmangel in den ständig wassergesättigten Horizonten. Die Pflanzenwurzeln, mit Ausnahme einiger Spezialisten, beschränken sich daher auf die oberen Horizonte, die sowohl ausreichend Luft als auch Wasser führen. Die zusätzliche Wasserversorgung der Pflanzen aus dem kapillaren Aufstieg des Grundwassers, die die nFK We bei geringen Flurabständen in der Vegetationszeit entscheidend beeinflusst, wurde hier bei der Ermittlung nicht berücksichtigt. Methode Die Grundlage für die Berechnung des nFKWe stellen die in Abhängigkeit von der Bodenart, dem Humusgehalt und des Grobbodenanteils berechnete nFK-Werte je dm für den Ober- und den Unterboden dar. Die Berechnung der nFK erfolgt basierend auf der Bodenkundlichen Kartieranleitung KA6 (2024). Zur Umrechnung von der nFK auf die nFK We werden die nFK-Werte aus Ober- und Unterboden entsprechend der Mächtigkeit des effektiven Wurzelraums aufsummiert. Der effektive Wurzelraum wird für Berliner Standorte in Abhängigkeit unterschiedlicher Nutzungen nach Plath/Dreetz (1988) aus Tabelle 1 entnommen. Die nFK We berechnet sich nach nachfolgender Gleichung: Gl. 1: nFK We [mm] = nFK Oberboden [mm/dm] * 0.1 [dm] + nFK Unterboden [mm/dm] * (We [dm] – 0.1 [dm]) mit nFK Oberboden = nFK des Oberbodens je dm in Abhängigkeit der Bodenart, Torfanteil und Grobbodenanteil nach KA6 mit nFK Unterboden = nFK des Unterbodens je dm in Abhängigkeit der Bodenart, Torfanteil und Grobbodenanteil nach KA6 mit We = Mächtigkeit effektiver Wurzelraum nach Platz/Dreetz (1988) in Abhängigkeit der Nutzung in dm Die Ergebnisse werden analog zur nutzbaren Feldkapazität für Flachwurzler und Tiefwurzler in sechs Stufen zusammengefasst (Tab. 2). Beschreibung Humus bezeichnet die Gesamtheit der organischen Substanz von abgestorbenen Pflanzen und Tieren im Boden und setzt sich unter anderem aus Streu und Huminstoffen zusammen. Das hohe Sorptionsvermögen der Huminstoffe, der hohe Anteil pflanzenverfügbarer Nährstoffe und die günstigen Eigenschaften für den Wasserhaushalt wirken prägend für viele Bodenfunktionen. Die Humusgehalte mineralischer Böden sind bestimmt durch die Bodengenese, den Wassergehalt und die Nutzung. Durch Nutzungen wie Gartenbau mit Einarbeitung von Kompost oder intensiver Grünlandwirtschaft wird die Humusanreicherung begünstigt, während bei anderen Nutzungen ein deutlich geringerer Gehalt an organischer Substanz zu erwarten ist (vgl. Tab. 1). Nasse Vegetationsstandorte, z.B. Auenböden und Moore haben eine hohe Biomasseproduktion, aber einen geringen Humusabbau. Die angereicherte organische Substanz liegt in Form von Torfen mit unterschiedlichem Zersetzungsgrad vor. Die An- und Niedermoore besitzen in Abhängigkeit von der Nutzung und dem Zersetzungsgrad der Torfe einen Gehalt an org. Substanz von 15 – 80 %. Voraussetzung für hohe Gehalte an organischer Substanz ist eine stetige Vernässung bis in den Oberboden, die eine Mineralisierung hemmt oder unterbindet, sowie eine naturnahe Nutzung, wie zum Beispiel extensive Wiesennutzung. Die Humusmenge stellt die Menge an abgestorbener organischer Substanz dar, die an einem Standort für eine definierte Bodenfläche in Abhängigkeit vom Bodentyp und der Flächennutzung vorliegt. Die Humusmenge ist vor allem ein Zeiger für den Stickstoffvorrat und den leicht mobilisierbaren Stickstoffanteil. Aber auch andere wichtige Nährstoffe wie Kalium, Calcium, Magnesium und Phosphor werden durch die Zersetzung und Humifizierung der organischen Substanz freigesetzt und für die Pflanzen verfügbar gemacht. Neben der Bereitstellung und der Speicherung von Nährstoffen ermöglicht der Humus auch eine Erhöhung der Wasser- und Schadstoffspeicherkapazität. Die Humusmenge eines Bodens ergibt sich aus dem Humusgehalt und der Mächtigkeit der humosen Horizonte und hängt vom Bodentyp und der Nutzung ab. So weisen z.B. feuchte, moorige Standorte mit einer hohen Biomasseproduktion und einer geringen Zersetzung eine hohe Humusmenge und sandige, trockene Böden mit geringer Vegetationsdecke eine niedrige Humusmenge auf. Methode Die durchschnittlichen aus der Nutzung zu erwartenden Humusgehalte der Mineralböden in Abhängigkeit von Bodentyp und Nutzung wurden durch Untersuchungen von Grenzius (1987) und Bodenuntersuchungen im Rahmen des Schwermetalluntersuchungsprogramms (1986, 1987) hergeleitet. Diese Daten wurden zunächst von Fahrenhorst et al. (1990) ausgewertet und die durchschnittlichen Humusgehalte für den charakteristischen Bodentyp der verschiedenen Bodengesellschaften unter unterschiedlichen Nutzungen ermittelt. Eine Erweiterung der Datenbasis unter Verwendung verschiedener Einzelkartierungen erfolgte 1993 (Aey 1993). Überarbeitet wurden die Eingangsdaten von Kaufmann-Boll et al. (2023) auf Basis der Untersuchungen im Rahmen des NatKoS- und des UEP-Projekts. Dabei erfolgte eine relative Erhöhung der bestehenden Werte bei den durch das NatKoS-Projekt besonders gut repräsentierten Nutzungen und Fallgestaltungen. Eine rein nutzungsabhängige grobe Orientierung ist in Tab. 1 zusammengestellt. Die Humusgehalte von Torfen, die sich auf nassen Standorten bilden, werden bei den Mineralböden nicht berücksichtigt, sie gehen gesondert mit ihren Gehalten und mit ihren Mächtigkeiten in die Ermittlung der Humusmenge ein. Die Humusmenge wurde aus dem Humusgehalt der Humusschicht unter Berücksichtigung des Torfanteils [Masse-%] und der effektiven Lagerungsdichte sowie der Mächtigkeit der organischen Horizonte ermittelt. Die ermittelten Humusmengen für die unterschiedlichen Standorte werden entsprechend Tab. 2 in sechs Stufen unterteilt. Beschreibung Die abgestorbene organische Substanz (Humus) im Boden besteht etwa zu 50 % aus organischem Kohlenstoff und ist für den Nährstoff- und Wasserhaushalt des Bodens von elementarer Bedeutung. Durch die Anreicherung, Speicherung und Freisetzung von organischer Substanz, und damit von organischem Kohlenstoff, spielen Böden eine zentrale Rolle im globalen Kohlenstoffkreislauf. Böden sind der größte terrestrische Kohlenstoffspeicher und somit neben den Ozeanen die größten Kohlenstoffspeicher der Erde (IPCC 2000). Große Auswirkungen auf die Kohlenstoffdynamik im Boden hat die Landnutzung. Böden in urbanen Gebieten unterliegen einem besonders hohen Nutzungsdruck und sind sehr stark anthropogen geprägt. Dadurch kommt es auf der einen Seite, beispielsweise durch gärtnerische Nutzung, zu höheren organischen Kohlenstoffgehalten als in natürlichen Systemen. Auf der anderen Seite wird durch die teilweise komplette Zerstörung der natürlichen Bodenfunktionen der Abbau bzw. die Mineralisierung des Humus und somit die Freisetzung von Kohlendioxid (CO 2 ) in die Atmosphäre verstärkt. Dies ist vor allem langfristig von besonderer klimatischer Bedeutung, da die Anreicherung von Humus und damit die klimawirksame Kohlenstoffbindung in Böden sehr lange Zeiträume in Anspruch nimmt. Böden haben als sogenannte Kohlenstoffsenken eine besondere Bedeutung im globalen Kohlenstoffkreislauf. Auch in urbanen Gebieten sind solche Kohlenstoffsenken zu finden. Dabei spielen vor allem hydromorphe Böden wie Moore eine besondere Bedeutung. Moore speichern potentiell bis zu zehnmal so viel Kohlenstoff wie andere Ökosysteme (Batjes 1996). Durch den veränderten Wasserhaushalt in Folge von Meliorationsmaßnahmen, wie Grundwasserabsenkungen landwirtschaftlich genutzter Flächen, emittieren viele Moore heute CO 2 und CH 4 (Methan). Daher ist Moorschutz für den lokalen, regionalen und globalen Klimaschutz von großer Bedeutung. Die Bedeutung der Moorböden – in Berlin nur der Nieder- und Übergangsmoorböden – wird daran deutlich, dass sie bei einem Flächenanteil von nur rund 7 % etwa 65 % des gesamten in den Böden Berlins gespeicherten organischen Kohlenstoffs enthalten. Aber auch Kleingärten und Standorte mit einer langen Bodenentwicklung, wie Friedhöfe, alte Waldbestände und Parkanlagen, sind wertvolle Kohlenstoffsenken, da sie als langfristige Kohlenstoffspeicher dienen. Durch die Funktion als Kohlenstoffsenke haben Böden eine wichtige Klimaschutzfunktion, die auch bei Planungs- und Genehmigungsverfahren Beachtung finden sollte (Dahlmann et al. 2012). Demnach ist es sinnvoll, kohlenstoffreiche Böden möglichst von negativ beeinflussender Nutzung, wie dem Überbauen von bisher unversiegelten Flächen, freizuhalten und die Rekultivierung von vorhandenen Strukturen, gerade von Mooren, zu fördern. Daher wird das Puffervermögen im organischen Kohlenstoffhaushalt auch bei der Bewertung der Puffer- und Filterfunktion (vgl. Karte 01.12.3 ) berücksichtigt. Die Berechnungen auf der Grundlage dieser Karte ergeben, dass in den Böden Berlins insgesamt 7,03 Millionen Tonnen Kohlenstoff gespeichert sind. Dies entspricht einem Äquivalent von 25,8 Millionen Tonnen CO 2 . Die Gesamt-CO 2 -Emissionen in Berlin betrugen ca. 14,6 Millionen Tonnen im Jahr 2020 (Amt für Statistik Berlin-Brandenburg 2022). Somit speichert der Boden mehr Kohlenstoff als in Berlin im gesamten Jahr 2020 durch den Primärenergieverbrauch ausgestoßen wurde. Methode Die Berechnung der organischen Kohlenstoffvorräte für Berlin wurde auf Grundlage der in der Berliner Bodendatenbank enthaltenen Humusmengen [kg/m 2 ] vorgenommen (vgl. Karte 01.06.5 Humusmenge ). Aufbauend auf den Ergebnissen des Forschungsvorhabens “Berliner Moorböden im Klimawandel” (Klingenfuß et al. 2015) wurde die Berechnung der organischen Kohlenstoffvorräte aus den Humusmengen 2015 zunächst in Anlehnung an die Bodenkundliche Kartieranleitung KA5 (2005) berechnet und in der vorliegenden Überarbeitung in Anlehnung an die Bodenkundliche Kartieranleitung KA6 (2024) auf den Umrechnungsfaktor 2 vereinheitlicht. Der Umrechnungsfaktor gilt bei Bodengesellschaften mit und ohne Torf. Um die organischen Kohlenstoffvorräte für ganz Berlin zu berechnen, wurden die Kohlenstoffmengen mit den Flächengrößen der Blöcke multipliziert. Die ermittelten organischen Kohlenstoffvorräte der Böden sind als Schätzung zu betrachten und methodisch bedingt z. T. relativ ungenau, da die in der Blockstruktur dargestellten Humusmengen auf einer Bodengesellschaftskarte basieren, die teilweise nur Konzeptcharakter hat (vgl. Karte 01.01 ). Zudem sind die Humusgehalte und die Mächtigkeiten der mineralischen humushaltigen Horizonte und der Torfauflagen sowie der Lagerungsdichten zum Teil abgeschätzt. Durch die Einarbeitung der Ergebnisse des Forschungsvorhabens “Berliner Moorböden im Klimawandel” (Klingenfuß et al. 2015) im Jahr 2014 und der Ergebnisse des NatKoS- und UEP-Projekts im Rahmen des NatKEV-Projekts im Jahr 2022/23 (Kaufmann-Boll et al. 2023) wurden Daten zur Lage, Ausdehnung, Torfmächtigkeit, Lagerungsdichte und zum Verhältnis Humusmenge / Kohlenstoffmenge von Mooren erheblich verbessert. Trotzdem kann die Karte 01.06.6 Organischer Kohlenstoffvorrat nur näherungsweise die Realität abbilden. Die ermittelten organischen Kohlenstoffvorräte werden entsprechend der Tab. 1 in sechs Stufen unterteilt. Beschreibung Der pH-Wert (negativer dekadischer Logarithmus der Wasserstoffionenkonzentration) beeinflusst die chemischen, physikalischen und biologischen Eigenschaften des Bodens (Bodenreaktion). Er wirkt sich auf die Verfügbarkeit von Nähr- und Schadstoffen aus und gibt Auskunft über die Fähigkeit des Bodens, Säuren oder Basen zu neutralisieren. Er ist bedeutend für die Filter- und Pufferpotentiale der Böden. Bei niedrigen pH-Werten können im Boden keine Säuren neutralisiert werden, die Schwermetallverbindungen gehen zunehmend in Lösung und die verfügbaren Nährstoffe sind weitgehend ausgewaschen. Methode Die pH-Werte wurden für die Bodengesellschaften unter Berücksichtigung der Flächennutzung aus vorhandenen Unterlagen abgeleitet. Die Angaben wurden im Wesentlichen den Profilschnitten von Grenzius (1987) entnommen. Einige Werte sind gutachterlich ergänzt worden, meist unter Verwendung einer Vielzahl verschiedener bodenkundlicher Gutachten. Lagen keine Messwerte vor, wurden die Werte unter Verwendung von Daten vergleichbarer Nutzungen oder vergleichbarer Bodengesellschaften abgeschätzt. Zusätzlich zu den repräsentativen Werten (typische pH-Werte) für den Ober- und Unterboden wurden noch die jeweiligen Maximal- und Minimalwerte bestimmt. In der Karte wurde nur der pH-Wert für den Oberboden dargestellt; dieser hat für die Funktionsbewertung der Böden (vgl. Karten 01.12 ) eine höhere Bedeutung als der pH-Wert des Unterbodens und weist auch eine größere, meist nutzungsbedingte Differenzierung auf. Die Stufung der pH-Werte erfolgte nach der Bodenkundlichen Kartieranleitung KA6 (2024) in den Stufen 1 bis 13 von äußerst alkalisch bis äußerst sauer (vgl. Tab. 1). Über die Stufung kann die Bodenreaktion entsprechend ihrer Alkalinität oder Azidität differenziert werden. Beschreibung Die austauschbaren Kationen eines Bodens werden üblicherweise in saure und basische Kationen unterteilt. Zu ersteren gehören neben den Wasserstoff-Ionen (H + -Ionen) auch solche, die beim Austritt in die Bodenlösung eine Hydrolyse hervorrufen und damit H+-Ionen freisetzen, wie vor allem Aluminium Ionen (Al3 + ). Ihre Summe wird H-Wert genannt. Die basischen Kationen sind in erster Linie Calcium-Ionen (Ca 2+ ), Kalium-Ionen (K + ), Magnesium-Ionen (Mg 2+ ) und Natrium-Ionen (Na+), in Kulturböden (nach einer Düngung) auch Ammonium-Ionen NH 4 + (wobei Calcium-Ionen (Ca 2+ ) meist mit mehr als 80 % dominieren). Die Summe der basisch wirkenden Kationen bildet den S-Wert. Ihre Konzentration kann in cmol c /kg, die Menge in molc/m² angegeben werden. Der %-Anteil des S-Werts an den Austauschkationen insgesamt wird als Basensättigung bezeichnet. Der S-Wert beschreibt somit die Menge der vom Boden zur Verfügung gestellten und für die Pflanzenernährung relevanten Kationen und ist somit ein wichtiges Maß der Bodenfruchtbarkeit. Methode Die Menge der basisch wirkenden austauschbaren Ionen (S-Wert) für den Oberboden (hier: 0 – 30 cm Tiefe) wird durch Multiplikation der effektiven Kationenaustauschkapazität (KAK eff ) mit der Basensättigung (BS) unter Einbeziehung der Lagerungsdichte und des Grobbodenanteils berechnet. Die Berechnung der effektiven Kationenaustauschkapazität wird in der Karte 01.06.9 dargestellt. Die Basensättigung kann vom pH-Wert (in Calciumchlorid, CaCl 2 gemessen) abgeleitet werden. Zur Ermittlung wird der für den Standort typische pH-Wert des Oberbodens (vgl. Karte 01.06.7 ) herangezogen und nach Tab. 1 die Basensättigung bestimmt. Zwischen den pH-Stufen dieser Tabelle wird linear interpoliert. Die Stufung des S-Wertes erfolgt in den Stufen 1 – 10 (extrem gering bis sehr hoch) nach Tab. 2. Die Einteilung der geringen Werte erfolgt in sehr engen Stufen, um die für die Bewertung der Funktion „Lebensraum für naturnahe und seltene Pflanzengesellschaften“ ( vgl. Karte 01.12.1 ) notwendige feine Abstufung nährstoffarmer Böden zu erkennen. Beschreibung Die effektive Kationenaustauschkapazität (KAK eff ) stellt die Menge der an Bodenkolloide gebundenen Kationen unter Berücksichtigung der stark vom pH-Wert abhängigen Ladung der organischen Substanz dar. Dabei sind die austauschbaren Kationen an Tonminerale und Humuskolloide gebunden. In neutralen bis schwach sauren Böden dominieren Calcium (Ca 2+ ), Magnesium (Mg 2+ ), Kalium (K+) und Natrium (Na + ) den Sorptionskomplex, in sauren Böden, z. B. Kiefer- und Heidestandorten Aluminium (Al 3+ ), Wasserstoff (H + ) und Eisen (Fe 2+ / 3+ ). Das Bindungsvermögen der organischen Substanz ist deutlich höher als das der Tonminerale. Die Stärke der Bindung an die organische Substanz ist vom pH-Wert abhängig, während die Bindung an die Tonminerale unabhängig vom pH-Wert ist. So sinkt mit abnehmendem pH-Wert das Bindungsvermögen des Humus. Ton- und humusreiche Böden mit neutraler Bodenreaktion können daher wesentlich mehr Nähr- und Schadstoffe binden und eine Auswaschung dieser Stoffe in das Grundwasser verhindern als sandige humusarme Standorte. Die effektive Kationenaustauschkapazität ist daher geeignet, die Nähr- und Schadstoffbindungspotentiale von Böden zu beschreiben. Methode Die KAK eff der Bodengesellschaften wird aus der Hauptbodenart der Oberböden und Unterböden abgeleitet (Tab. 1). Für den Oberboden wird eine Tiefe von 0 – 30 cm angenommen, für den Unterboden 30 – 150 cm. Zu der ermittelten KAK der Hauptbodenart wird die Austauschkapazität des Humus (Tab. 3), korrigiert um einen pH-Wert abhängigen Faktor (Tab. 2) addiert. Da in Abhängigkeit von Bodengenese und Nutzung sowohl die Humusgehalte als auch die Mächtigkeit der Humusschicht unterschiedlich sind und diese ebenfalls zur Berechnung der KAK herangezogen werden, werden für jede Bodengesellschaft unterschiedliche nutzungsspezifische Werte ermittelt. Die ermittelten Werte wurden zur Darstellung in der Karte entsprechend der Bodenkundlichen Kartieranleitung KA6 (2024) in sechs Stufen von sehr gering bis sehr hoch unterteilt (Tab. 4). Beschreibung Die gesättigte Wasserdurchlässigkeit (gesättigte Wasserleitfähigkeit, kf-Wert) kennzeichnet die Durchlässigkeit bzw. Permeabilität von vollständig wassergesättigten Böden. Sie hängt von der Bodenart und der Lagerungsdichte des Bodens ab. Lockere Böden mit hohen Sandgehalten haben daher eine wesentlich höhere Durchlässigkeit als tonreiche Böden, beispielsweise aus Geschiebemergel. Die gesättigte Wasserdurchlässigkeit ist wichtig für die Beurteilung von Staunässe, Filtereigenschaften, Erosionsanfälligkeit und Drainagewirksamkeit von Böden. Die Einheit der gesättigten Wasserdurchlässigkeit wird in cm/d oder m/s angegeben. In der Regel liegen bei den terrestrischen Böden aber ungesättigte Wasserverhältnisse vor, wobei nur ein Teil der Poren mit Wasser gefüllt ist. Bei ungesättigten Verhältnissen ist die Wasserbewegung deutlich geringer. Außerdem wird ein großer Teil des vorhandenen Wassers von den Pflanzen aufgenommen und steht für eine Verlagerung nicht mehr zur Verfügung. Da eine Messung der ungesättigten Wasserleitfähigkeit (ku) sehr aufwendig und kompliziert ist, und deshalb keine ableitbaren Daten in der Bodenkundlichen Kartieranleitung KA5 (2005) vorliegen, wird in der wissenschaftlichen Praxis auf die abgesicherten Werte der gesättigten Wasserleitfähigkeit als grobes Maß zurückgegriffen. Der Einfluss des Grobbodens wurde nicht berücksichtigt. Methode Der kf-Wert wurde für die Hauptbodenart des Ober- (0 – 10 cm Tiefe) und Unterbodens (90 – 100 cm Tiefe) nach Tab. 1 abgelesen. Der kf-Wert für Ober- und Unterboden ist der harmonische Mittelwert aus kf-Ober- und kf-Unterboden. Den in der Tabelle in Abhängigkeit von der Bodenart aufgeführten kf Werten ist eine effektive Lagerungsdichte von Ld3 zugrunde gelegt, was im Mittel den Berliner Böden entspricht. Die Ergebnisse der gesättigten Wasserdurchlässigkeit wurden für die Darstellung in der Karte in sechs Stufen von sehr gering bis äußerst hoch (1 – 6) nach Tab. 2 zusammengefasst.

Räumliche Muster von Parametern und Materialfunktionen des Wasser-, Gas- und Stoffhaushalts von Böden tropischer Bergwälder der südecuadorianischen Anden

Klimaerlebnisbaum - Rottendorf - Tilia

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 und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Linden 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 01.12.2024 12 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a00d7121-fc5b-4b4d-ad19-5b0e3689b5dd?locale=en#state=011dcbe3-d7f2-4512-ac48-b8d08b563e01&session_state=45ffef6b-701d-4846-ac6d-9af6d7c6ff80&iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub&code=a85c0ca8-b9b3-4785-bd45-11b0d3201e34.45ffef6b-701d-4846-ac6d-9af6d7c6ff80.cc28098c-2fc1-472b-a4ca-77a8ebde7f28)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)

Moisture, temperature and light modualte methane oxidation from dry riverbeds - A mesocosms experiment

In this study, under lab conditions (Jan-Apr 2022) in we examined how three key drivers of methane oxidation in soils also modulate methane oxidation (i.e. methanotrophy) in dry riverbed sediments: gravimetric water content (GWC, as proxy of moisture), temperature, and light quality and intensity. We measured potential methane oxidation rates (PMO) as proxy of methanotrophy across a gradient of GWC, temperature (10, 20 and 30ºC), and under different light conditions (green and growth light) from dry (8% GWC) and wet (100%GWC) sediments collected in early Spring 2022 in the Queich River in Offenbach an der Queich (Germany). We used incubation vials (125mL) with about 10 mL sediment and spiked it with 120uL of pure methane gas following Bodmer et al. (2020). Incubations lasted for a week (until methane concentrations were below detection limit) and we replicated each treatment level four times (except for 10ºC that had just three).

Klimaerlebnisbaum - Rennweg - Tilia

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 Rennweg sind mehrere Bäume der Art Tilia mit Sensoren versehen, die bis März 2024 Daten sammelten. Die 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 12.03.2024 10 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a307c522-7643-446f-be82-fc1113097770?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)

Klimaerlebnisbaum - Paradeplatz - Tilia

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 Paradeplatz sind mehrere Bäume 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 17.07.2023](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/1e57b1c9-db2a-468a-8fbe-c949279cbb24?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)

Niedersächsischer Bodenfeuchteinformationsdienst - Tagesaktueller Wassergehalt der Böden in Niedersachsen in % der nutzbaren Feldkapazität (%nFK)

Der Niedersächsische Bodenfeuchteinformationsdienst (NIBOFID) des LBEG zeigt den tagesaktuellen Wassergehalt für alle Böden in Niedersachsen. Darüber hinaus lässt sich der Verlauf des Bodenwassergehalts für die letzten 10 Tage abrufen. Die Bodenfeuchte wird in % der nutzbaren Feldkapazität (%nFK) angegeben. Die nFK beschreibt die Wassermenge, die ein Boden maximal pflanzenverfügbar speichern kann. Die Werte des Bodenfeuchtemonitors sind berechnet und nicht gemessen. Die Berechnung erfolgt mit dem Bodenwasserhaushaltsmodell BOWAB und wird täglich mit Klimakennwerten (Niederschlag, Temperatur, Wind, Globalstrahlung und relative Luftfeuchte) des Vortages durchgeführt. Es werden für die jeweilige Landnutzung (Acker, Grünland, Laubwald, Nadelwald, Sonstiges) und den Boden spezifisch Parametern abgeleitet. BOWAB nutzt die hochaufgelösten Bodendaten der Bodenkarte 1:50.000 (BK50) von Niedersachsen und leitetet bodenwasserhaushaltliche Kennwerte, wie nFK, FK etc. ab. Die Berechnung erfolgt für die Flächen der BK50. Der Einfluss des Grundwassers wird in Form von kapillarem Aufstieg und durch den Grundwasserstand aus der BK50 berücksichtigt. Eine Bodenfeuchte von 100 %nFK zeigt an, dass der Bodenwasserspeicher gefüllt ist. Bei Werten oberhalb von 100 % entsteht Sickerwasser oder es steht Grundwasser innerhalb der betrachteten Bodenschicht. Werte kleiner als 100 %nFK zeigen an, dass die Pflanzen Bodenwasser entnommen haben und der Boden allmählich austrocknet. Ab Bodenfeuchtewerten unterhalb von 40 - 50 %nFK reagieren Pflanzen auf die Trockenheit und verringern ihre Verdunstung. Bei Werten von < 30 % nFK kann von Trockenstress ausgegangen werden. Im Kartenbild ist die Bodenfeuchte für den Boden von 0 – 60 cm Tiefe dargestellt, der dem Hauptwurzelraum bei den meisten Böden und Nutzungsformen entspricht. Standortbezogene Informationen liefert ein Maptip. Durch das Klicken auf einen Standort wird der aktuelle Bodenwassergehalt für den Hauptwurzelraum in %nFK angezeigt. Zusätzlich können auf der Detailseite weiterführende Informationen abgerufen werden. Als Grafik wird der Verlauf der mittleren Bodenfeuchte für die vergangenen 10 Tage für die Tiefenbereiche 0 - 30 cm (Oberboden), 0 - 60 cm (Hauptwurzelraum) und, sofern der Boden mächtiger ist, 0 - 90 cm (gesamte Betrachtungstiefe) dargestellt. Zudem wird die Sickerwassermenge unterhalb von 90 cm Tiefe für den betrachteten Standort angegeben. Falls Sie noch genauere Informationen zum Wassergehalt für Ihren Boden mit einer bestimmten Anbaukultur (Weizen, Mais, Grünland) benötigen, nutzen Sie gerne die Fachanwendung „Bodenwasserhaushalt“ im NIBIS® Kartenserver. Sie bietet die Möglichkeit den Verlauf der Bodenfeuchte für einzelne oder mehrere Flächen über einen längeren Zeitraum mit verschiedenen Fruchtfolgen (z.B. 1 Jahr oder länger) zu ermitteln.

Eignung von ziegelreichen Recycling-Baustoffen für Tragschichten ohne Bindemittel

Der Anteil an Ziegel in einem RC-Baustoff ist nach den TL RC-ToB 95 begrenzt. Die Trennung in hart- und weichgebrannte Ziegel - auch in Mischung mit weiteren Baustoffkomponenten z. B. Mörtel und Putz - sowie auch die Höhe der Grenzwerte sind noch nicht ausreichend abgesichert. Mit dieser Forschungsarbeit soll geklärt werden, inwieweit sich höhere Anteile an Ziegelbruch auf die Qualität einer ToB auswirken. In Laborversuchen werden getrennt die Eigenschaften der hart- und weichgebrannten Ziegel und auch des Mörtels und Putzes im Hinblick auf den Frostwiderstand, die Schlagfestigkeit sowie die Porosität ermittelt. In RC-Gemischen werden die Auswirkungen unterschiedlicher Anteile der Ziegel bzw. des Mörtel/Putzes, insbesondere die Frostempfindlichkeit, das Tragverhalten sowie die Wasserdurchlässigkeit untersucht. Im Rahmen der Arbeit sollen auch die bisherigen praktischen Erfahrungen mit ziegelreichen RC-Baustoffen erfasst werden. Als Ergebnis sind ggf. Vorschläge für modifizierte Anforderungen an die stoffliche Zusammenstellung für RC-Baustoffe zu erarbeiten.

Modellentwicklung zur regionalen Vorhersage der N2O-Emissionen aus bodenchemischen und bodenphysikalischen Parametern unter spezieller Berücksichtigung des oberflächennahen N2O-Gehaltes in Böden

Bisherige Ansätze zu Modellierung von Lachgasemissionen haben noch zu keinen zufriedenstellenden Ergebnissen geführt bzw. die Validierung von Modellen steht noch aus, da u.a. die Bestimmung der Gasdiffusion im Oberboden sowie der Gasübergang in Atmosphäre schwierig bestimmbar ist. Wir stellen für diesen Schritt einen empirischen Modellansatz zur Vorhersage von Lachgasemissionen aus oberflächennahen N2O-Gehalten des Bodens vor, der im Rahmen des Projektes zu einer allgemeinen Anwendbarkeit weiterentwickelt werden soll. Hierbei werden über empirische Transferfaktoren, die in Abhängigkeit von Bodenart, Wassergehalt und Temperatur ermittelt werden, die Emissionen aus Gasgehalten im Boden berechnet. Zur einfachen Bestimmung des N2O-Gehaltes im Oberboden steht ein in unserem Hause entwickeltes neuartiges Bodenprobenahmegerät zur Verfügung. Die Einfachheit der Probenahme und gleichzeitige Erfassung von Gas im Boden sowie den steuernden Größen Nmin und DOC, erlaubt zudem ein Monitoring der Spurengasemissionen auf regionaler Ebene sowie die Validierung bestehender Modelle.

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