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Klimaatlas NRW - Wald- und Forstwirtschaft: Waldbrandgefahr

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. Für die Waldbrandgefahr und die 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)

Klimaatlas NRW - Planung und Bau: Heizgradtage

Dienst bestehend aus den Rasterlayern zur mittleren Anzahl von Heizgradtagen [Kelvin*Tag]i. Hier wird der Heizenergiebedarf durch eine Temperatursumme dargestellt. Die Heizgradtage werden von der Lufttemperatur abgeleitet und stellen die Temperatursumme aus der Differenz zwischen der mittleren Raumtemperatur von 20 °C und dem Tagesmittel der Außentemperatur dar, wobei nur Tage mit einer Außentemperatur unter 15 °C berücksichtigt werden. Die jeweiligen Raster-Layer wurden für die 30-jährigen Mittelwerte der Klimanormalperioden 1951-1980, 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 und 1951-1980 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), Berechnung durch das LANUK. Weitere Hinweise des Deutschen Wetterdienstes sind zu beachten: https://www.dwd.de/DE/service/rechtliche_hinweise/rechtliche_hinweise_node.html

GTS Bulletin: IUKD21 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUKD21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUK): Radio soundings from fixed land stations (up to 100 hPa) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10035;Schleswig;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057) IUKD21 BUFR bulletin available 10035 Schleswig from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 100 hPa. at 00 UTC, 12 UTC, ON DEMAND 06 UTC, 18 UTC

GTS Bulletin: IUXD45 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD45 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10954;Altenstadt;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 300) IUXD45 BUFR bulletin available 10954 Altenstadt from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 300 hPa. at 05, 11, 17 UTC Mon-Fri

GTS Bulletin: IUXD59 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD59 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10962;Hohenpeißenberg;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 500) IUXD59 BUFR bulletin available 10962 Hohenpeißenberg from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 500 hPa. at 05.30 UTC Mon, Wed, Fri

GTS Bulletin: IUXD61 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The IUXD61 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IU): Upper air T1T2A1 (IUX): Other upper air reports A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10238;Bergen;) (Remarks from Volume-C: High resolution 2 sec., BUFR309057, Level 500) IUXD61 BUFR bulletin available 10238 Bergen from EDZW (Deutscher Wetterdienst) up to 500 hPa. at 00, 06, 12, 18 UTC

Entwicklung eines automatisierten Systems zur Bewertung der N-Versorgung von Wintergetreide für die landwirtschaftliche Praxis über skalierbare Applikationsfenster, Teilprojekt C

Untersuchungen zur Epidemiologie der Anthraknose an Kulturheidelbeeren (Vaccinium corymbosum)

In dem Vorhaben sollen die Bedingungen für das epidemische Auftreten der Antraknose an Kulturheidelbeeren (Vaccinium corymbosum) erforscht und damit Grundlagen für eine wirkungsvolle, ökonomisch tragbare und ökologisch vertretbare Bekämpfung geschaffen werden. Zur eindeutigen Identifizierung des Pathogens/der Pathogene werden serologische Verfahren (C.acutatum-spezifischer ELISA) eingesetzt und auf Nukleinsäurenachweis basierende Verfahren (PCR) entwickelt. Die Epidemiologie der Anthraknose wird in Ertragsanlagen unter Erfassung von Witterungsbedingungen (Temperatur-, Luftfeuchte-, Niederschlags-, Windgeschwindigkeits- und Blattnässewerte) untersucht. Während der Vegetationsperiode (April-September) wird die Ausbreitung des Pilzes durch Sporen in Sporen- und Flaschenfallen erfasst und die räumliche Verteilung der Krankheit bestimmt. Durch wöchentliche Stichprobennahme werden die latenten Anthraknoseinfektionen an unreifen und reifen Früchten verfolgt, um Infektionsperioden bzw. Infektionshöhepunkte zu ermitteln. Ein Modell zur Prognose von Infektionsperioden soll erstellt werden, welches für die integrierte Bekämpfung der Anthraknose von Bedeutung sein kann.

Effects of canopy structure on salinity stress in cucumber (Cucumis sativus L.)

Salinity reduces the productivity of cucumber (Cucumis sativus L.) through osmotic and ionic effects. For given atmospheric conditions we hypothesize the existence of an optimal canopy structure at which water use efficiency is maximal and salt accumulation per unit of dry matter production is minimal. This canopy structure optimum can be predicted by integrating physiological processes over the canopy using a functional-structural plant model (FSPM). This model needs to represent the influence of osmotic stress on plant morphology and stomatal conductance, the accumulation of toxic ions and their dynamics in the different compartments of the system, and their toxic effects in the leaf. Experiments will be conducted to parameterize an extended cucumber FSPM. In in-silico experiments with the FSPM we attempt to identify which canopy structure could lead to maximum long-term water use efficiency with minimum ionic stress. The results from in-silico experiments will be evaluated by comparing different canopy structures in greenhouses. Finally, the FSPM will be used to investigate to which extent the improvement of individual mechanisms of salt tolerance like reduced sensitivity of stomatal conductance or leaf expansion can contribute to whole-plant salt tolerance.

METOP GOME-2 - Sulfur Dioxide (SO2) - Global

The Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) instrument continues the long-term monitoring of atmospheric trace gas constituents started with GOME / ERS-2 and SCIAMACHY / Envisat. Currently, there are three GOME-2 instruments operating on board EUMETSAT's Meteorological Operational satellites MetOp-A, -B, and -C, launched in October 2006, September 2012, and November 2018, respectively. GOME-2 can measure a range of atmospheric trace constituents, with the emphasis on global ozone distributions. Furthermore, cloud properties and intensities of ultraviolet radiation are retrieved. These data are crucial for monitoring the atmospheric composition and the detection of pollutants. DLR generates operational GOME-2 / MetOp level 2 products in the framework of EUMETSAT's Satellite Application Facility on Atmospheric Chemistry Monitoring (AC-SAF). GOME-2 near-real-time products are available already two hours after sensing. The operational SO2 total column products are generated using the algorithm GDP (GOME Data Processor) version 4.x integrated into the UPAS (Universal Processor for UV / VIS Atmospheric Spectrometers) processor for generating level 2 trace gas and cloud products. GDP 4.x performs a DOAS fit for SO2 slant column followed by an AMF / VCD computation using a single wavelength. Corrections are applied to the slant column for equatorial offset, interference of SO2 and SO2 absorption, and SZA dependence. For more details please refer to relevant peer-review papers listed on the GOME and GOME-2 documentation pages: https://atmos.eoc.dlr.de/app/docs/

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