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INSPIRE-WMS Land Use / InVeKoS Landwirtschaftliche Flächen BB

Der interoperable INSPIRE-WMS ist ein Darstellungsdienst, der Daten im Annex-Schema Existierende Bodennutzung (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Digitales Feldblock Kataster Brandenburg) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Use (D2.8.III.4_v3.1.1) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet den folgenden Layer: • LU.ExistingLandUse: Ein Objekt zur existierenden Bodennutzung beschreibt die Bodennutzung in einem Gebiet miteinheitlicher Bodennutzungskategorie oder homogener Kombination verschiedener Bodennutzungen. --- The compliant INSPIRE-WFS is a view service that delivers data in the Annex-Schema Existing Land Use (derived from the original data set: Land Parcel Information System LPIS). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Use (D2.8.III.4_v3.1.1). The WMS includes the following layer: • LU.ExistingLandUse: An existing land use object describes the land use of an area having a homogeneous combination of land use types. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null

INSPIRE-WFS Land Cover / InVeKoS Landschaftselemente BB

Der interoperable INSPIRE-WFS ist ein Downloaddienst, der Daten im Annex-Schema Bodenbedeckungsvektor (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Digitales Feldblock Kataster) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WFS beinhaltet die folgenden FeatureTypes: • Bodenbedeckungsdatensatz (lcv:LandCoverDataset): Eine Vektordarstellung für Bodenbedeckungsdaten. • Bodenbedeckungseinheit (lcv:LandCoverUnit): Ein einzelnes, durch einen Punkt oder eine Fläche dargestelltes Element des Bodenbedeckungsdatensatzes. --- The compliant INSPIRE-WFS is a download service that delivers data in the Annex-Schema Land Cover Vector (derived from the original data set: Land Parcel Information System LPIS). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0). The WFS includes the following feature types: • Land cover dataset (lcv:LandCoverDataset): A vector representation for Land Cover data. • Land cover unit (lcv:LandCoverUnit): An individual element of the LC dataset represented by a point or polygon. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null

INSPIRE-WMS Land Cover / InVeKoS Nichtlandwirtschaftliche förderfähige Flächen BB

Der interoperable INSPIRE-WMS ist ein Darstellungsdienst, der Daten im Annex-Schema Bodenbedeckungsvektor (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Digitales Feldblock Kataster) bereitstellt. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0) liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet den folgenden Layer: • LC.LandCoverSurfaces: Ein einzelnes, durch einen Punkt oder eine Fläche dargestelltes Element des Bodenbedeckungsdatensatzes. --- The compliant INSPIRE-WFS is a view service that delivers data in the Annex-Schema Land Cover Vector (derived from the original data set: Land Parcel Information System LPIS). The content is compliant to the INSPIRE data specification for the annex theme Land Cover (D2.8.II.2_v3.1.0). The WMS includes the following layer: • LC.LandCoverSurfaces: An individual element of the LC dataset represented by a point or polygon. Maßstab: 1:2400; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null

Zurichtungsverfahren fuer weiche Polsterleder mit Schaumsystem und Abschlusslack mittels Walzenauftragstechnik im Gegenlaufverfahren

Methan-Flüsse und Isotopenzusammensetzung über heterogenen Landschaften im arktischen Permafrost und sibirischen Moorgebieten (MICHAEL)

Arktischer Permafrost und sibirische Feuchtgebiete stellen global wichtige Quellen für das Treibhausgas Methan dar. Bei weiterer Klimaerwärmung werden die Emissionen zunehmen. Da nur sehr wenige kontinuierliche Methan-Messstationen in der russischen Arktis und Sibirien vorhanden sind, dienen sie als Ausgangspunkt für Schätzungen der Emissionen auf regionalen Skalen. Gleichzeitig tragen kleinskalige Heterogenitäten der Landschaft wesentlich an Unsicherheit zur Abschätzung von Methan-Flüssen bei. Zeitlich und räumlich hochaufgelöste Methanflüsse und Wärme- und Feuchtebilanzen sind nur mit einer Kombination von mehreren Messmethoden möglich. Dieser Mangel an hochaufgelösten Datensätzen behindert die Weiterentwicklung und Validierung der Simulation des Zusammenhangs von Landbedeckung und Emissionen.Das Projekt MICHAEL hat als Ziele i) die Erhebung eines zeitlich und räumlich hochaufgelösten Datensatzes von Methan-Emissionen, turbulenten Wärmeflüssen und der Methan-Isotopen-Verteilung mit neuen und traditionellen Beobachtungsmethoden und ii) die Weiterentwicklung von Land-Oberflächen-Modellen und Parametrisierungen zur besseren Berücksichtigung von Landschafts-Inhomogenitäten. Dafür werden an zwei Orten Messkampagnen durchgeführt, nämlich an der Samoylov-Station im Lena-Delta und Mukhrino, zentral in Westsibirien gelegen. Der besondere Fokus liegt auf kleinskaliger Variabilität und dem Einfluss von verschiedenen Landschafts-Strukturen auf die Atmosphäre. Bodengestützte Eddy-Kovarianz (EC)- und Kammer-Messungen werden ergänzt mit zusätzlichen boden- und fluggestützten Messungen mit unbemannten Flugsystemen (UAS) von meteorologischen Parametern und Bodeneigenschaften, Wärme- und Methanflüssen, sowie Profilen der Methankonzentration und –isotopie. Drei UAS werden eingesetzt: Ein Flächenflugzeug für meteorologische Messungen und Strahlung, ein Quadrocopter für Vertikalprofile der Methankonzentration und –isotopie durch Analyse von Luftproben, und ein Kipprotor-System für Methan-Flüsse. Die UAS werden abhängig von Windrichtung, Stabilität und Oberfläche in einem Radius von 10 km um die Observatorien eingesetzt. Damit werden die Genauigkeit von traditionellen EC- und Kammer-Messungen und Ansätze zur Skalierung bewertet.Mit numerischen Simulationen wird die 3D-Variabilität von Methan-Emissionen in die Atmosphäre berechnet. Die zusätzlich entwickelte Land-Oberflächen-Modellierung berücksichtigt Austauschprozesse über inhomogenen Oberflächen. Die Ergebnisse der Simulationen werden mit Messdaten bewertet, und der Einfluss von räumlichen Inhomogenitäten auf die Atmosphäre wird bestimmt.

Entwicklung einer selbstpolierenden Schiffsbeschichtung aus biologisch abbaubaren Formulierungsbestandteilen, Vorhaben: Grüne Technologien für Schiffsrümpfe - Nachhaltige Beschichtungen für ökologischen Bewuchsschutz

Gridded habitat ranges of Atlantic salmon (Salmo salar) gathered from historical sources

Until the middle of the 20th century, the Atlantic salmon (Salmo salar) was an important migratory fish species in the Elbe River. Its decline and disappearance from the river and its tributaries during the last century can be seen as an indication of changes in the river habitat. Here we provide historical habitat ranges of Atlantic salmon mapped out of catch records gathered from historical sources and recent data in a simplified presence/absence approach for the Elbe River system. We used a standardized 16 km² grid approach created for data synthesis within SPP 2361 "On the Way to the Fluvial Anthroposphere" for mapping habitat ranges. Time slices for presence data are 1300-1500, 1501-1600, 1601-1700, 1701-1800, 1801-1850, 1851-1900, 1901-1947 and 1996-2021. Between 1947 and 1995 the Salmon was considered extinct in the Elbe River system.

Die vertikale Dimension des Naturschutzes: Ein kostengünstiger Plan zur Einbeziehung unterirdischer Ökosysteme in die Biodiversitäts- und Klimaschutzagenden nach 2020

Subterrane Ökosysteme beherbergen eine breite Vielfalt spezialisierter und endemischer Organismen, die einen einzigartigen Bruchteil der globalen Vielfalt ausmachen. Darüber hinaus leisten sie entscheidende Beiträge der Natur für die Menschen – insbesondere die Bereitstellung von Trinkwasser für mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung. Diese unsichtbaren Ökosysteme werden jedoch bei den Biodiversitäts- und Klimaschutzzielen für die Zeit nach 2020 übersehen. Nur 6,9 % der bekannten subterranen Ökosysteme überschneiden sich mit dem ´Netzwerk von Schutzgebieten. Zwei Haupthindernisse sind für diesen Mangel an Schutz verantwortlich. Erstens bleiben subterrane Biodiversitätsmuster weitgehend unkartiert. Zweitens fehlt uns ein mechanistisches Verständnis der Reaktion subterraner Arten auf vom Menschen verursachte Störungen. Das DarCo-Projekt zielt darauf ab, subterrane Biodiversität in ganz Europa zu kartieren und einen expliziten Plan zur Einbeziehung subterraner Ökosysteme in die Biodiversitätsstrategie der Europäischen Union (EU) für 2030 zu entwickeln. Zu diesem Zweck haben wir ein multidisziplinäres Team führender Wissenschaftler in subterraner Biologie und Makroökologie zusammengestellt und Naturschutz aus einem breiten Spektrum europäischer Länder. Das Projekt gliedert sich in drei Arbeitspakete, die der direkten Forschung gewidmet sind (WP2-4), plus ein viertes (WP5), das darauf abzielt, die Verbreitung der Ergebnisse und das Engagement der Interessengruppen für die praktische Umsetzung des Naturschutzes zu maximieren. Zunächst werden wir durch die Zusammenstellung bestehender Datenbanken und die Nutzung eines kapillaren Netzwerks internationaler Mitarbeiter Verbreitungsdaten, Merkmale und Phylogenien für alle wichtigen subterranen Tiergruppen sammeln, einschließlich Krebstiere, Mollusken, Insekten und Wirbeltiere (WP2). Diese Daten werden dazu dienen, die Reaktionen von Arten auf menschliche Bedrohungen mithilfe der hierarchischen Modellierung von Artengemeinschaften (WP3) vorherzusagen. Die Vorhersagen der Modelle zur Veränderung der biologischen Vielfalt werden die Grundlage für eine erste dynamische Kartierung des subterranen Lebens in Europa bilden. Durch die Verschneidung von Karten von Diversitätsmustern, Bedrohungen und Schutzgebieten werden wir einen Plan zum Schutz der subterranen Biodiversität entwerfen, der das aktuelle EU-Netzwerk von Schutzgebieten (Natura 2000) ergänzt und gleichzeitig klimabedingte Veränderungen in subterranen Ökoregionen berücksichtigt (WP4). Schließlich versuchen wir durch gezielte Aktivitäten in WP5, das gesellschaftliche Bewusstsein für subterrane Ökosysteme zu schärfen und Interessengruppen einzuladen, die subterrane Biodiversität in multilaterale Vereinbarungen einzubeziehen. In Übereinstimmung mit dem europäischen Plan S werden wir alle Daten offen und wiederverwendbar machen, indem wir eine zentralisierte und offene Datenbank zum subterranen Leben entwickeln – die Subterranean Biodiversity Platform.

Vertiefung des Verständnisses des aquatischen Methankreislaufs durch innovative isotopische Ansätze und Untersuchung der Methanoxidation

Methan (CH4) ist ein potentes Treibhausgas, das zur globalen Erwärmung beiträgt und eine wichtige Rolle in der Atmosphärenchemie spielt. Aquatische Systeme wurden kürzlich als bedeutende Quellen von CH4 identifiziert, die bis zu 50 % zu den globalen CH4-Emissionen ausmachen. Es besteht jedoch weiterhin erhebliche Unsicherheit über das Ausmaß dieser Emissionen, insbesondere über deren räumliche und zeitliche Treiber. Dies gilt besonders für CH4-Emissionen aus den aquatischen Systemen der Arktis, die bisher kaum untersucht wurden. Um das Verständnis des globalen CH4-Budgets zu verbessern, ist es daher entscheidend die Quellen von CH4 in aquatischen Systemen genau zu charakterisieren und zu klassifizieren. Aktuelle Methoden zur Klassifizierung von CH4-Quellen nutzen stabile Isotopenverhältnisse wie stabile Kohlenstoff- (delta13C) und Wasserstoff- (delta2H) Isotopenwerte von CH4 (13C vs. 2H Diagramme) sowie geochemische Bernard-Verhältnisse, welche die molaren Verhältnisse von CH4 zu Ethan und Propan gegen delta13C-CH4 Werte darstellt (Bernard-Diagramme). Beide Diagramme werden verwendet, da verschiedene CH4-Quellen durch spezifische Bereiche von delta13C- und delta2H-CH4-Werten sowie Bernard-Verhältnissen charakterisiert sind. Eine wesentliche Einschränkung ergibt sich aus der CH4-Oxidation (MOx) durch methanotrophe Bakterien, die in aquatischen Umgebungen weit verbreitet sind. Dieser Prozess verändert die CH4-Konzentrationen und stabilen Isotopenwerte sowie die Ethan- und Propankonzentrationen, wobei die Oxidation dieser Gase bezüglich der CH4-Quellenklassifizierung bisher unberücksichtigt bleibt. Dies kann zu einer erschwerten Klassifizierung von CH4-Quellen bis hin zu Fehlinterpretationen führen. Ein vielversprechender neuer Parameter, um die Klassifizierung von CH4-Quellen in dieser Hinsicht zu verbessern, ist der sogenannte Delta(2,13)-Parameter, der auf den delta13C- und delta2H-Werten von CH4 basiert, jedoch zusätzlich für die durch MOx verursachte Isotopenfraktionierung korrigiert. Derzeit beeinträchtigen jedoch die begrenzte Nutzung des Delta(2,13) Parameters sowie fehlendes Wissen über potenzielle Einflussfaktoren seine Zuverlässigkeit und erfordern eine systematische Untersuchung. Das Ziel von AMIOX ist es, das Verständnis des aquatischen CH4-Kreislaufs zu vertiefen, indem die Klassifizierung von CH4-Quellen und -Senken in gemäßigten und arktischen aquatischen Systemen verbessert wird. Dies soll durch die Einführung des neuen Delta(2,13)-Parameters in Kombination mit Bernard- und 13C vs. 2H-CH4 Diagrammen erreicht werden. Um diese Ziele zu erreichen, werde ich den Einfluss von MOx auf die Delta(2,13)-Werte und Bernard-Verhältnisse durch drei weit verbreitete methanotrophe Spezies in Laborstudien unter verschiedenen Umweltbedingungen untersuchen. Schließlich werde ich die erworbenen Erkenntnisse im Feld anwenden, um das Verständnis des CH4-Kreislaufs in Seen in gemäßigten Breiten in Deutschland und arktischen Seen in Grönland zu verbessern.

Ermittlung der großräumigen Sensitivität von Grundwasserressourcen gegenüber dem Klimawandel

Die Klimakrise verändert zunehmend die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Grundwasser, der wichtigsten globalen Süßwasserressource. Das quantitative Verständnis der Interaktion von Grundwasser und Klima, vor allem auf nationaler und kontinentaler Skala, ist wichtig für ein optimal angepasstes Grundwassermanagement. Bisher ist das Wissen über die großskalige Sensitivität der Grundwasserressourcen auf den Klimawandel jedoch sehr limitiert. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist die Erforschung der Auswirkungen des Klimawandels und der damit einhergehenden Umweltveränderungen auf den quantitativen Zustand von Grundwasserressourcen auf national-kontinentaler Skala. Etablierte prozessbasierte Modelle (PBMs) zur hydro(geo)logischen Modellierung auf großer Skala (meist „Global Hydrological Models“ - GHMs) sind starke Vereinfachungen der Realität und unterliegen daher deutlichen Limitationen und Unsicherheiten. Im Gegensatz zu anderen PBMs, weisen GHMs daher begrenzte physikalische Konsistenz und Interpretierbarkeit auf und ihre Anwendung kann zu irreführenden Schlussfolgerungen über die Verfügbarkeit von Grundwasser vor dem Hintergrund des Klimawandels führen. Vor allem die Übertragbarkeit auf datenarme Regionen ist nur eingeschränkt möglich. In den letzten Jahren haben sich Deep Learning (DL) Modelle als präziser und leicht übertragbarer alternativer Ansatz in der Modellierung von Wasserressourcen etabliert. Für die Modellierung von Oberflächengewässern wurde zudem gezeigt, dass DL auch spezialisierte PBMs übertreffen kann. Das vorgeschlagene Projekt möchte sich die gewonnenen Erkenntnisse zunutze machen und ein DL-Modell zur Untersuchung der Sensitivität von Grundwasser auf den Klimawandel auf kontinentaler Skala aufbauen. Hierfür wird ein „big data“ Ansatz gewählt, der Daten von >2200 Einzugsgebieten in Nordamerika nutzt (Erweiterung denkbar). Ein solches Modell kann lernen, Wissen über verschiedene Regionen zu transferieren, gewinnt somit stark an Generalisierungsfähigkeit (z.B. auf datenarme Regionen) und schlussendlich an Vertrauenswürdigkeit. Weiterhin soll das Problem von fehlenden, interpretierbaren und physikalisch konsistenten Modellen im nationalen Maßstab angegangen werden, indem physikalisches Wissen und Prozesse in die DL-Modelle eingebaut werden. Durch diese Ansätze soll ein plausibles, interpretierbares und vor allem vertrauenswürdiges Modell entstehen, welches sich zur Untersuchung von Klimawandelszenarien eignet. Die genannten Aspekte sind hierbei besonders kritisch, da für Zeiträume in der Zukunft keine Validierung möglich ist. Das entwickelte Modell dient anschließend der Beantwortung der übergeordneten Fragestellung, und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Grundwasserressourcen werden anhand der Daten von Klimamodellen auf Basis von RCP bzw. SSP Szenarien untersucht. Weiterhin werden spezialisierte Untersuchungen (Szenarien) zum Einfluss einzelner Einflussfaktoren (z.B. Landnutzung) durchgeführt.

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