Langjährige Niederschlagsverteilung in Berlin und dem näheren Umland (Gesamtjahr, Winter- und Sommerhalbjahr). Es wurden die Niederschläge der Wasserwirtschaftsjahre 1991-2020 zugrunde gelegt. Diese umfassen den Zeitraum vom 01.11.1990 bis zum 31.10.2020.
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)
This series refers to datasets related to the potential occurrence of a climate-induced physical event or trend that may cause loss of life, injury, or other health impacts, as well as damage and loss to property, infrastructure, livelihoods, service provision, ecosystems and environmental resources. It includes datasets on flooding, drought, urban heat island and heatwaves, extreme temperatures and precipitations, fire danger as well as climate suitability for vectors of infectious diseases. The datasets are part of the European Climate Adaptation Platform (Climate-ADAPT) accessible here: https://climate-adapt.eea.europa.eu/
Auf Ebene der Tourismusregionen in Deutschland geben die Daten Auskunft über den Zeitraum 1961-2019 sowie bis 2100. Enthalten sind die Parameter Schwületage, Trockentage, Starkregentage, Regenintensität, Jahresniederschlag, Schneetage, Eistage, Sommertage, Hitzetage, Hitzeintensität, Jahresmitteltemperatur, Sturmtage sowie Übernachtungen.
Die Beeinflussung des regionalen Klimas und turbulenter Vermischungen von Luftverunreinigungen durch Inhomogenitaeten der Gelaendegestalt und der Bodeneigenschaften wird simuliert mit Hilfe der Verknuepfung des atmosphaerischen mesoskaligen Modells KAMM mit einem Erdbodenmodell. Ziel der Arbeiten sind dabei u.a. Erkenntnisse ueber instationaere Prozesse in der atmosphaerischen Grenzschicht, die Vorhersage des Lokalklimas durch entsprechende Parameterstudien, die Parametrisierung mesoskaliger Prozesse fuer Wetter- und Klimavoraussage-Modelle. Fuer die Beschreibung der Schadstoffausbreitung im mesoskaligen Bereich existiert das zusaetzliche Modell DRAIS, das durch Kopplung mit einem luftchemischen Modell so weiterentwickelt werden soll, dass damit auch das Auswaschen von Gasen und Aerosolpartikeln und deren nasse Deposition simuliert werden kann.
The decomposition of terrestrial organic material such as leaf litter represents a fundamental ecosystem function in streams that delivers energy for local and downstream food webs. Although agriculture dominates most regions in Europe and fungicides are applied widely, effects of currently used fungicides on the aquatic decomposer community and consequently the leaf decomposition rate are largely unknown. Also potential compensation of such hypothesised adverse effects due to nutrients or higher average water temperatures associated with climate change are not considered. Moreover, climate change is predicted to alter the community of aquatic decomposers and an open question is, whether this alteration impacts the leaf decomposition rate. The current projects follows a tripartite design to answer these research questions. Firstly, a field study in a vine growing region where fungicides are applied in large amounts will be conducted to whether there is a dose-response relationship between the exposure to fungicides and the leaf decomposition rate. Secondly, experiments in artificial streams with field communities will be carried out to assess potential compensatory mechanisms of nutrients and temperature for effects of fungicides. Thirdly, field experiments with communities exhibiting a gradient of taxa sensitive to climate change will be used to investigate potential climate-related effects on the leaf decomposition rate.
Subproject 3 will investigate the effect of shifting from continuously flooded rice cropping to crop rotation (including non-flooded systems) and diversified crops on the soil fauna communities and associated ecosystem functions. In both flooded and non-flooded systems, functional groups with a major impact on soil functions will be identified and their response to changing management regimes as well as their re-colonization capability after crop rotation will be quantified. Soil functions corresponding to specific functional groups, i.e. biogenic structural damage of the puddle layer, water loss and nutrient leaching, will be determined by correlating soil fauna data with soil service data of SP4, SP5 and SP7 and with data collected within this subproject (SP3). In addition to the field data acquired directly at the IRRI, microcosm experiments covering the broader range of environmental conditions expected under future climate conditions will be set up to determine the compositional and functional robustness of major components of the local soil fauna. Food webs will be modeled based on the soil animal data available to gain a thorough understanding of i) the factors shaping biological communities in rice cropping systems, and ii) C- and N-flow mediated by soil communities in rice fields. Advanced statistical modeling for quantification of species - environment relationships integrating all data subsets will specify the impact of crop diversification in rice agro-ecosystems on soil biota and on the related ecosystem services.
Die zeitliche und räumliche Rekonstruktion der Intensitätsschwankungen der Klimaphänomene mit Fernwirkung wie die El Nino/La Nina-Ereignisse, der Nordatlantischen Oszillation und des Monsun-Phänomens, die einen nachhaltigen Einfluss auf das globale Klima/Wettergeschehen haben, sind von großem sozio-ökonomischen Interesse. Jedoch sind die Intensitätsschwankungen bisher weder zeitlich noch räumlich ausreichend erfasst, um eindeutige Aussagen über die Bedeutung dieser Phänomene für die Vergangenheit und die Zukunft des globalen Klimageschehens zu machen. Die Ursache ist u.a. darin zu suchen, dass die notwendigen 'Proxie-Daten' zur zeitlichen und räumlichen Charakterisierung dieser Phänomene weder simultan noch in ausreichender zeitlicher und räumlicher Dichte aufgenommen werden konnten. Die neueren instrumentell-analytischen Fortschritte in der Massenspektrometrie durch die Kombination von Thermionenmassenspektrometrie (TIMS) mit der ICPMS-Technik erlaubt nun die simultane und präzise Messung von Element- und Isotopenverhältnissen bei hohem Probendurchsatz. Hinzu kommt, dass jetzt Element- und Isotopenverhältnisse gemessen werden können, die sich bisher nur mit hohem analytischem Aufwand oder gar nicht haben bestimmen lassen. Mit Hilfe dieser neuen Technik wollen wir räumlich hochaufgelöste Zeitreihen simultan gemessener 'Proxies' für den westlichen und östlichen Indischen Ozean aufnehmen, um die Perioden und Intensitätsschwankungen der großen klimatischen Phänomene mit Fernwirkung zu studieren und zu vergleichen.
Im Juni 2015 wurde das Projekt 'Umweltbildungsstelle Jamtal' im Rahmen des Leader Programms des Regionalmanagements, Bezirk Landeck, genehmigt. In Kürze werden in Zusammenarbeit mit dem Alpinarium und der Gemeinde Galtür sowie dem Verein Gletscher und Klima Echtzeitdaten und Material zur Änderungen von Gletscher und Klima im Jamtal hier zur Verfügung stehen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 4007 |
| Europa | 13 |
| Kommune | 80 |
| Land | 342 |
| Wirtschaft | 44 |
| Wissenschaft | 89 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 10 |
| Ereignis | 13 |
| Förderprogramm | 3649 |
| Repositorium | 9 |
| Taxon | 3 |
| Text | 104 |
| Umweltprüfung | 2 |
| unbekannt | 386 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 167 |
| offen | 3882 |
| unbekannt | 127 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 3214 |
| Englisch | 1447 |
| andere | 1 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 45 |
| Bild | 6 |
| Datei | 49 |
| Dokument | 66 |
| Keine | 2795 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 121 |
| Webseite | 1302 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 3168 |
| Lebewesen und Lebensräume | 3365 |
| Luft | 4176 |
| Mensch und Umwelt | 4143 |
| Wasser | 2754 |
| Weitere | 4120 |