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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.

INSPIRE: German Borehole Locations - Hamburg (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.

Industrialisierbare Schlüsseltechnologien für Energie-effiziente Tbit-Transceiver in 6G Mobilfunksystemen, Industrialisierbare Schlüsseltechnologien für Energie-effiziente Tbit-Transceiver in 6G Mobilfunksystemen - ESSENCE-6GM

Sonderforschungsbereich (SFB) 1537: Skalenübergreifende Quantifizierung von Ökosystemprozessen in ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik mittels smarter autonomer Sensornetzwerke, Teilprojekt A04: Prozessbasierte Analyse von Ökosystem-Atmosphäre-Austauschs von CO2, H2O und flüchtigen organischen Verbindungen (VOC)

A4.1 Ökosystemreaktionen und Rückkopplungen im Ökosystem-Atmosphäre-Austausch von CO2, H2O und VOCs in einem heterogenen Waldökosystem Um die Lücke zwischen der relativ kleinen Skala eines einzelnen Baumes und einem Waldbestand zu schließen, analysiert A4.1 den Austausch zwischen Ökosystem und Atmosphäre durch Eddy-Kovarianz Messungen von H2O, CO2 und dessen Isoflux (13CO2). Somit lassen sich die Flüsse auf einer integrierten Skala in ihre Komponenten (Ökosystematmung und Bruttoprimärproduktion) auftrennen. Darüber hinaus messen wir die Aufnahme und Freisetzung von VOC durch unsere Wälder und bringen sie mit wichtigen Ökosystemfunktionen in Verbindung, die stark auf Umweltveränderungen reagieren. A4.2 Entwicklung eines auf einem Interbandkaskadenlaser basierenden Messsystems zur Untersuchung des Austauschs zwischen Ökosystem und Atmosphäre von VOCs. Hier entwickeln wir erstmals eine optische spektroskopische Sensortechnologie, um VOCs mit Hilfe der durchstimmbaren Laserabsorptionsspektroskopie (TLAS) zu messen. Dies soll entlang der Konzentrationsgradienten am Messturm und in Verbindung mit Einzelblattküvetten (A3.2) erfolgen.

Research group (FOR) 2694: Large-Scale and High-Resolution Mapping of Soil Moisture on Field and Catchment Scales - Boosted by Cosmic-Ray Neutrons, Teilprojekt: Schneedynamik

Vorangegangene Forschungsarbeiten konzentrierten sich auf die generelle Eignung von CRNS für das Monitoring von Schneewasserressourcen in Gebirgsregionen. Laserscanning-Messungen und Monte-Carlo-Neutronensimulationen an einem alpinen Standort im Kaunertal (Österreich) zeigten das Vorhandensein eines schneebezogenen Neutronen-Signals sogar für Schneemengen von bis zu 600 mm Wasseräquivalent der Schneedecke (SWE). Es konnte gezeigt werden, dass die Heterogenität der Schneewassergehalts bei vollständiger Schneebedeckung im Messbereich keinen Einfluss hat. Bei partiell schneefreiem Messbereich verändert sich jedoch das CRNS-Signal. Zu den aktuellen Forschungslücken gehört die Übertragbarkeit der oben genannten Ergebnisse auf (1) andere Standorte, (2) unterschiedliche Klima- und Vegetationszonen und (3) dynamische Bodenfeuchtebedingungen. In der zweiten Phase von Cosmic Sense sind Messungen in verschiedenen Klimazonen entlang von Höhengradienten geplant, um diese Aspekte abzudecken und die Abschätzung von SWE aus dem CRNS-Signal zu verbessern. Die Verwendung von Höhentransekten ermöglicht es, unterschiedliche SWE-Mengen und variierende Bedingungen mit einer Kampagne abzudecken, d.h. von Grasland über bewaldete Gebiete und alpine Wiesen bis hin zu Zonen mit spärlicher Vegetation. Alpine Standorte in Österreich mit steilen Umweltgradienten werden durch eine Kaskade von tiefer gelegenen voralpinen, Mittelgebirgs- und Tieflandstandorten in Deutschland ergänzt, die von Hydrological Modelling (HG), Vegetation (VG), Smart Coverage (SC) und Root Zone (RZ) betrieben und intensiv beobachtet werden. Die kontinuierlichen stationären Feldmessungen sollen durch kampagnenbasierte mobile Messungen in Zusammenarbeit mit Roving & Airborne (RA) ergänzt werden. Laserscanning-basierte Schneedeckenbeobachtungen und terrestrische Fotografie liefern dabei Referenzdaten zur räumlichen Verteilung von SWE und Schneebedeckung. Die gewonnenen Daten werden genutzt, um in Zusammenarbeit mit Neutron Simulations (NS) Modellierungen des Neutronentransports aufzusetzen, um allgemein gültige Ergebnisse abzuleiten. Insbesondere bilden sowohl die Feldmessungen als auch die schneebezogenen Neutronentransport-Simulationen die Grundlage für die Entwicklung des SWE-Vorwärtsoperators in enger Zusammenarbeit mit NS und HM. Schließlich werden spezifische gemeinsame Feldkampagnen zusammen mit HM und RA zur Validierung der Ergebnisse genutzt. Die Wechselwirkungen zwischen Vegetation, Schnee und Bodenfeuchte in der Wurzelzone werden zusammen mit VG und RZ analysiert. Die alpinen Standorte ermöglichen zudem auch die Erprobung von Prototypen im Rahmen von Detector Development (DD) unter alpinen Bedingungen.

Deutscher Bohrungsnachweis (WMS)

Der Deutsche Bohrungsnachweis (German Borehole Locations - GBL) bietet Zugriff auf alle freigegebenen Bohrdaten in der Bundesrepublik Deutschland, die von den Staatlichen Geologischen Diensten der Bundesländer (SGD) bereitgestellt werden. In Deutschland sind die SGD für die Speicherung, Verarbeitung und Weitergabe der Informationen über Bohrungen zuständig. Im Rahmen eines Gemeinschaftsprojektes werden die Bohrdaten in generalisierter Form über das Austauschformat BoreholeML bei der BGR zentral zusammengeführt. Der aufsetzende Dienst bietet Zugriff auf die übermittelten Stammdaten der Bohrungen aus den beteiligten Ländern. Die ersten beiden aggregierten Übersichtslayer zeigen die Bohrungsdichteverteilung im definierten Raster in der Fläche, während die Einzellokationen erst im größeren Maßstabsbereich sichtbar und abfragbar sind. Die Informationen bilden auch eine wesentliche Datenquelle in der Bohrpunktkarte Deutschland https://boreholemap.bgr.de/

KI-Ableitung der Straßenbreiten in Freiburg i. Br.

Dieser Datensatz enthält die Straßenbreiten im Freiburger Stadtgebiet, von Bordsteinunterkante zu Bordsteinunterkante, dargestellt als Breitenlinien. Die Straßenbreiten wurden aus den 3D-Punktwolken der Befahrung des Frühjahr 2024 automatisiert abgeleitet, indem die Unterkante der Bordsteine auf beiden Straßenseite identifiziert und lokalisiert wurden. An den Stellen, an denen auf einer oder beiden Seiten der Bordstein nicht identifiziert werden konnte, erfolgte keine Breitebestimmung. Die automatisierte Ableitung wurde nicht manuell nachgearbeitet. Bei groben Verschmutzungen am Fahrbahnrand, Bordsteinabsenkungen, ggf. parkenden Autos und verschiedenem "Straßenmobiliar" (z.B. Poller) kann es daher sein, dass ein "falscher Bordstein" identifiziert wurde und es daher zu einer fehlerhaften Breitebestimmung kam. Wir empfehlen daher die gleichzeitige Einblendung von Luftbildern um eine schnelle Einordnung der Bestimmung vorzunehmen.

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).

Unzerschnittene verkehrsarme Räume NRW (LINFOS)

Als unzerschnittene verkehrsarme Räume (UZVR) werden Räume definiert, die nicht durch technogene Elemente zerschnittenen werden. Die Polygondaten stammen aus der Landschaftsinformationssammlung (LINFOS) des Landesamtes für Natur, Umwelt und Klima Nordrhein-Westfalen (LANUK) und werden direkt aus dem Layer „uzvr_polygon“ des LINFOS-WFS bezogen: https://www.wfs.nrw.de/umwelt/linfos

Geochemical parameters in peat depth profiles from ombrotrophic bogs in North and Central Europe. Drebbersches Moor, Germany

This dataset contains geochemical variables measured in six depth profiles from ombrotrophic peatlands in North and Central Europe. Peat cores were taken during the spring and summer of 2022 from Amtsvenn (AV1), Germany; Drebbersches Moor (DM1), Germany; Fochteloër Veen (FV1), the Netherlands; Bagno Kusowo (KR1), Poland; Pichlmaier Moor (PI1), Austria and Pürgschachen Moor (PM1), Austria. The cores AV1, DM1 and KR1 were taken using a Wardenaar sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands) and had diameter of 10 cm. The cores FV1, PM1 and PI1 had an 8 cm diameter and were obtained using an Instorf sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands). The cores FV1, DM1 and KR1 were 100 cm, core AV1 was 95 cm, core PI1 was 85 cm and core PM1 was 200 cm. The cores were subsampeled in 1 cm (AV1, DM1, KR1, FV1) and 2 cm (PI1, PM1) sections. The subsamples were milled after freeze drying in a ballmill using tungen carbide accesoires. X-Ray Fluorescence (WD-XRF; ZSX Primus II, Rigaku, Tokyo, Japan) was used to determine Al (μg g-1), As (μg g-1), Ba (μg g-1), Br (μg g-1), Ca (g g-1), Cl (μg g-1), Cr (μg g-1), Cu (μg g-1), Fe (g g-1), K (g g-1), Mg (μg g-1), Mn (μg g-1), Na (μg g-1), P (μg g-1), Pb (μg g-1), Rb (μg g-1), S (μg g-1), Si (μg g-1), Sr (μg g-1), Ti (μg g-1) and Zn (μg g-1). These data were processed and calibrated using the iloekxrf package (Teickner & Knorr, 2024) in R. C, N and their stable isotopes were determined using an elemental analyser linked to an isotope ratio mass spectrometer (EA-3000, Eurovector, Pavia, Italy & Nu Horizon, Nu Instruments, Wrexham, UK). C and N were given in units g g-1 and stable isotopes were given as δ13C and δ15N for stable isotopes of C and N, respectively. Raw data C, N and stable isotope data were calibrated with certified standard and blank effects were corrected with the ilokeirms package (Teickner & Knorr, 2024). Using Fourier Transform Mid-Infrared Spectroscopy (FT-MIR) (Agilent Cary 670 FTIR spectromter, Agilent Technologies, Santa Clara, Ca, USA) humification indices (HI) were determined. Spectra were recorded from 600 cm-1 to 4000 cm-1 with a resolution of 2 cm-1 and baselines corrected with the ir package (Teickner, 2025) to estimate relative peack heights. The HI (no unit) for each sample was calculated by taking the ratio of intensities at 1630 cm-1 to the intensities at 1090 cm-1. Bulk densities (g cm-3) were estimated from FT-MIR data (Teickner et al., in preparation).

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