API src

Found 1360 results.

Similar terms

s/layer/Laser/gi

Other language confidence: 0.5702600923992035

Stickstoffempfindliche Lebensraumtypen NRW (LINFOS)

Stickstoffempfindliche Lebensraumtypen sind Lebensraumtypen / Biotoptypen, welche sensibel auf atmosphärische Stickstoffeinträge reagieren. Die Daten stammen aus der Landschaftsinformationssammlung (LINFOS) des Landesamtes für Natur, Umwelt und Klima Nordrhein-Westfalen (LANUK) und werden direkt über den LINFOS-WFS bezogen: https://www.wfs.nrw.de/umwelt/linfos Die WFS-Layer „stickstoffempfindliche_lrt_point“, „stickstoffempfindliche_lrt_polyline“ und „stickstoffempfindliche_lrt_polygon“ werden dabei zu einem Polygonlayer zusammengeführt; Punkt- und Linienobjekte werden dabei mit einem 5-m-Puffer in Flächen umgewandelt. Ab einem Maßstab von 1:25000 werden die Daten geometrisch leicht vereinfacht dargestellt.

Aircraft measurements of single particle chemical composition over the Southern Baltic Sea during the BALTIC'15 campaign in 2015

During the BALTIC'15 campaign in August 2015 over the Southern Baltic Sea, measurements of chemical composition and vacuum-aerodynamic diameter of individual aerosol particles were conducted by the Aircraft-based laser ablation aerosol mass spectrometer (ALABAMA) operated by the Max Planck Institute for Chemistry (Particle Chemistry Department). Measurements were performed on board the Alfred Wegener Institute research aircraft Polar 5. Four research flights were conducted: - Scientific flight 1 (SF1) on August 26, 2015 - Scientific flight 2 (SF2) on August 28, 2015 - Scientific flight 3 (SF3) on August 28, 2015 - Scientific flight 5 (SF4) on August 30, 2015. The data set contains sampling time, location, identified particle types, and particle size (if available). For detailed information on data processing and particle type characterization, please refer to the publication by Zanatta et al. (2019) or contact the authors: Franziska Köllner (f.koellner@mpic.de) and Johannes Schneider (Johannes.schneider@mpic.de).

Evaluation of effective parameters to describe wetting, adhesion and, sorption phenomena on biogeochemical interfaces

Nearly all processes in soils take place at biogeochemical interfaces. Until now, specific interfacial parameters which are able to link the chemical surface structure with physical interactions in the liquid phase (wettability, sorption) are still missing. Our hypothesis is that thermodynamically defined surface parameters like the contact angle and surface free energy components (dispersive and acid-base components) may be appropriate as effective parameters, complementary to soil properties like pH, texture or cation exchange capacity. To relate effective parameters to chemical structure, the contact angle relevant interphase will be analyzed by X-ray photoelectron spectroscopy. Knowledge of effective parameters should allow to detect relevant modifications of the interfaces or to explain interactions between surfaces and pore water (liquid penetration dynamics), solutes (pesticides) or dispersed particles (colloids). We will apply a thermodynamically-based concept to quantify the transition from hydrophilic to hydrophobic wetting systems. The significance of this transition i.e. on pore liquid distribution and geometry (film thickness and fragmentation), will be analyzed with confocal laser scanning microscopy. Modification of natural and model soils by chemical treatment and cation exchange will ensure a wide range of parameter variation.

Digitale Topographische Karte 1:25 000

Die Digitale Topographische Karte 1:25 000 (DTK25) beinhaltet die Rasterdaten im Maßstab 1:25 000, die computerunterstützt aus dem ATKIS®-DLM und DGM der Länder abgeleitet wurden. Die Rasterdaten sind nach kartographischen Inhaltselementen in Einzelebenen (Layer) gegliedert. Ihre Struktur ist im Produkt-und Qualitätsstandard für Digitale Topographische Karten der AdV festgelegt worden. Neben dem Summenlayer, der das vollständige farbige Kartenblatt beinhaltet, sind 24 weitere einfarbige Einzellayer Bestandteil der DTK25. Zu beachten ist, dass teilweise bundesländerspezifische Unterschiede in der Kartengraphik und in der Farbzuordnung bestehen. Die Daten stehen in einer einheitlichen Rasterauflösung flächendeckend für die Bundesrepublik Deutschland in verschiedenen geodätischen Bezugssystemen und Kartenprojektionen zur Verfügung.

Isotopenspezifisches Monitoring des H2O-, CO2- und N2O-Austauschs zwischen Atmosphäre und Ökosystem, Teilprojekt 2: Bestimmung der Isotopologenflüsse an einem Waldstandort

Digital surface model of the watercourses Elbe and Lower Havel (Germany), DGM-W Elbe project, DOM Elbe 2022

The high-resolution digital surface model (DSM1, DOM1) of the watercourses Elbe and Lower Havel is based on the airborne laser scanning data, undertaken from 06 January 2022 to 18 March 2022 in the Elbe area and from 20 to 22 December 2021 in the Havel area. It was produced and published by Germany’s Federal Institute of Hydrology (BfG), on behalf of the River Basin Community Elbe (RBC Elbe, FGG Elbe). The work was supported by the German Federal Waterways and Shipping Administration (WSV) and the surveying offices and water management administrations of six German states - Saxony, Saxony-Anhalt, Brandenburg, Lower Saxony, Mecklenburg-Vorpommern and Schleswig-Holstein. The data cover both the area around the inland water stretches of the Elbe from the Czech-German border to the village of Zollenspieker (part of the city of Hamburg) and the Lower Havel waterway from the town of Rathenow to its confluence with the Elbe. Since the dataset has a large coverage of 4,043 km², it is split into 62 sections. They were either labelled *HW in case of flood relevant areas (in German: “hochwasser-relevante Gebiete”) or *AU in case of historical floodplains (in German: “Altauengebiete”). Financing was divided according to these categories: In the HW areas, the project was co-funded by BfG, the WSV and the federal states, while in the AU areas, BfG covered all project costs. For each section we provide hillshade (*HS) and height maps (*NHN). The data are available in a raster resolution of 1 meter in GeoTiff format; Coordinate reference frame: ETRS89.DREF91.R16; Coordinate projection: UTM Zone 33N; EPSG-Code: 25833; Height reference system: DHHN2016, national vertical reference frame in Germany (2022). For further information please contact us. Citation short: BfG et al. / i.A. FGG Elbe (2025)

INSPIRE: German Borehole Locations - Baden-Württemberg (GBL)

The GBL (INSPIRE) represents mechanically drilled boreholes approved by the State Geological Surveys of Germany (SGS). Most of the drilling data were not collected by the SGS, but were transmitted to SGS by third parties in accordance with legal requirements. Therefore, the SGS can accept no responsibility for the accuracy of the information. According to the Data Specification on Geology (D2.8.II.4_v3.0) the boreholes of each federal state are stored in one INSPIRE-compliant GML file. The GML file together with a Readme.txt file is provided in ZIP format (e.g. GBL-INSPIRE_Lower_Saxony.zip). The Readme.txt file (German/English) contains detailed information on the GML file content. Data transformation was proceeded by using the INSPIRE Solution Pack for FME according to the INSPIRE requirements.

INSPIRE: German Borehole Locations - Saxony (GBL)

The GBL (INSPIRE) represents mechanically drilled boreholes approved by the State Geological Surveys of Germany (SGS). Most of the drilling data were not collected by the SGS, but were transmitted to SGS by third parties in accordance with legal requirements. Therefore, the SGS can accept no responsibility for the accuracy of the information. According to the Data Specification on Geology (D2.8.II.4_v3.0) the boreholes of each federal state are stored in one INSPIRE-compliant GML file. The GML file together with a Readme.txt file is provided in ZIP format (e.g. GBL-INSPIRE_Lower_Saxony.zip). The Readme.txt file (German/English) contains detailed information on the GML file content. Data transformation was proceeded by using the INSPIRE Solution Pack for FME according to the INSPIRE requirements.

Photosynthetic efficiency and symbiont cover of Amphistegina lobifera measured by PAM fluorometry and CLSM during a menthol-DCMU bleaching experiment (Nov–Dec 2022, Bremen, Germany)

This dataset contains experimental data from a one-month aquarium-based bleaching experiment conducted on Large Benthic Foraminifera (Amphistegina lobifera) from 16 November to 16 December 2022 at the Marine Experimental Facility of the Leibniz Centre for Tropical Marine Research (ZMT), Bremen, Germany. The aim of the experiment was to obtain symbiont-free A. lobifera individuals for future re-inoculation studies and symbiont switching experiments. The foraminifera were originally collected in May 2022 at the Interuniversity Institute for Marine Sciences (IUI) in Eilat, Israel (29°30'07.8N, 34°55'04.9E) and maintained in culture in Germany until the start of the experiment. To assess the effectiveness of two chemical agents—menthol and 3-(3,4-dichlorophenyl)-1,1-dimethylurea (DCMU)—in disrupting symbiosis, photosynthetic efficiency (measured as maximum quantum yield, Fv/Fm) was recorded every other day during the first week of the experiment using a Pulse-Amplitude-Modulated (PAM) fluorometer. Fv/Fm measurements were discontinued after the first week due to complete inhibition of photosynthesis. Symbiont coverage (%) was assessed on day one and then weekly until week four using Confocal Laser Scanning Microscopy (CLSM).

Bestimmung und Vorhersage des Oberflächencoatings von Nanopartikeln, dessen molekularer Zusammensetzung, physico-chemischen Eigenschaften und der kolloidalen Stabilität nach in-situ-Exposition gegenüber natürlichen Gewässern

Nanopartikel (NP) sind neuartige Schadstoffe, deren Umweltverhalten sich grundlegend von molekularen Schadstoffen unterscheidet. Die Sorption von natürlichen organischen Substanzen (NOM) an NP ist ein Schlüsselfaktor für das weitere Umweltverhalten der NP wie Aggregation oder Sorption auf Oberflächen. Verfügbaren Daten zum Verhalten von NP beschränken sich auf Laborstudien unter stark vereinfachte Bedingungen. Für die Modellierung des Verbleibs von NP in der Umwelt ist es daher unerlässlich, die Sorptionsmechanismen unter umweltrelevanten Bedingungen zu erforschen. Dafür haben wir eine neue Methode entwickelt und validiert, bei der die NP mittels eines Dialysebeutels im Kontakt mit den gelösten Komponenten des Gewässers gebracht werden. Diese Methode ermöglicht es erstmals Partikel mit einer realistischen NOM Oberflächenbeschichtung (Coating) zu erhalten. Moderne Methoden der Oberflächencharakterisierung erlauben es zudem, die Zusammensetzung und Eigenschaften von NP Coatings detailliert zu untersuchen. Ziel dieses Projekts ist es, die Sorptionsmechanismen unter Umweltbedingungen, ihren Einfluss auf die kolloidale Stabilität und ihren Zusammenhang mit dem initialen NP Coating zu erforschen und vorherzusagen. Dazu werden die Zusammensetzungen und die Eigenschaften der unter Feldbedingungen gebildeten NP Coatings für fünf TiO2-Nanopartikeltypen, einschließlich der aus kommerziellen Produkten extrahierten Partikel, untersucht. Diese Partikel werden in 60 ausgewählten Gewässern, welche einer großen Bandbreite an wasserchemischen Parametern entsprechen, mittels Dialysebeutelmethode exponiert. Nach der Entnahme werden die Partikel mit XPS, FT-IR, ToF-SIMS und AFM analysiert, um die Oberflächenzusammensetzung, den Sorptionsmodus und die Schichtdicke des Coatings zu bestimmen. Zur Untersuchung der Schichtdicke mittels AFM wird eine neu entwickelte Probenpräparationsmethode weiterentwickelt und validiert. Die molekulare Zusammensetzung und Stabilität der NP Coatings werden mittels direkter Messung von Molekülen auf der Partikeloberfläche mit einer neu entwickelten Laser-Desorptions-Ionisation ultrahochauflösender FT-ICR MS Methode sowie sequentieller Extraktion, gefolgt von Elektrospray-Ionisation FT-ICR MS untersucht. Zudem werden Experimente zur Aggregationskinetik der exponierten NP durchgeführt. Dazu werden Proben der 60 Gewässer mit und ohne natürliche Kolloide verwendet, um Hetero- und Homoaggregation zu berücksichtigen. Die gewonnenen Daten werden in ein multivariates Machine-Learning-Modell einfließen, um die Beziehung zwischen initialem Coating, Coating mit NOM nach Exposition, der Gewässerchemie und der Aggregation der Partikel zu bestimmen und um die Eigenschaften des Coatings und die Aggregationsrate aus den vorliegenden Wasserparametern vorherzusagen. Die Modellergebnisse werden wertvolle Beiträge für die Vorhersage des Umweltverhaltens von Nanopartikeln in natürlichen Gewässern liefern.

1 2 3 4 5 … 134 135 136