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s/aot/AOX/gi

Grundwassermessstelle APP_GWMN_665

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_665 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper N8 : Südholstein. Es liegen insgesamt 22716 Messwerte vor. Es liegen außerdem 8 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Grundwassermessstelle APP_GWMN_646

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_646 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EL15 : Bille - Altmoränengeest Süd. Es liegen insgesamt 31046 Messwerte vor. Es liegen außerdem 30 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Grundwassermessstelle APP_GWMN_300

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_300 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EI14 : Eider/Treene - Geest. Es liegen insgesamt 43975 Messwerte vor. Es liegen außerdem 47 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Calcium cycling in the soil-fig-bat compartment of a neotropical rain forest on spatially heterogeneous substrate

Calcium supply in tropical soils is variable and frequently low. In spite of the heterogeneous Ca supply, some plant species, such as figs, maintain high Ca concentrations in their tissues. Figs are keystone species with more than proportional importance for the functioning of a tropical rain forest. High Ca concentrations in fig fruits may render them particularly attractive for frugivorous vertebrates. We propose to study the whole Ca cycling from soil through a selected fig species, Ficus insipida Willd. and frugivorous bats, their main dispersers, back to soil. The study will be conducted in Panama on sites differing in soil Ca status to assess the importance of soil Ca availability for fig fruit content and bat reproduction. We will quantify aboveground Ca fluxes for 16 trees along a gradient of Ca availability in soil. We will determine (1) Ca concentrations in soils, figs and leaves, (2) nutritional quality of fig and other bat-dispersed fruits and their importance for Ca balance in relation to reproduction of fruit-eating bats, (3) Ca fluxes with litterfall, throughfall, stemflow, bat pellets and faeces, (4) the importance of the contribution of bats to the Ca cycle of individual fig trees, and (5) the effect of fig trees on soil Ca concentrations.

INSPIRE TH Verteilung der Arten

Der INSPIRE-Dienst Verteilung der Arten (Tierarten gemäß Concept URL: http://www.eionet.europa.eu/gemet/concept/10073 und Pflanzenarten gemäß Concept URL: http://www.eionet.europa.eu/gemet/concept/8908) gibt einen Überblick über die Verteilung der Tier-, Pflanzen und Pilzarten im Freistaat Thüringen. Der Datensatz entstammt dem Thüringer Arten-Erfassungsprogramm, welches 1992 bei der Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie (jetzt TLUBN) aufgebaut wurde. Der Datenbestand wird seitdem kontinuierlich aktualisiert, erweitert und ausgewertet. Erfassungsschwerpunkte sind: • gefährdete Arten • gesetzlich besonders und streng geschützte Arten • sonstige faunistisch und floristisch bemerkenswerte Arten. Weiterhin werden Arten in bestimmten Gebieten wie Schutzgebieten und schutzwürdigen Bereichen vertieft erfasst. Zu den Artendaten zählen bzgl. der Fauna die Unterteilungen Amphibien, Fische / Rundmäuler, Reptilien, Säugetiere, Vögel, Heuschrecken, Käfer, Libellen, Spinnentiere, Schmetterlinge, Weichtiere und weitere Wirbellosengruppen. Der Datensatz der in Thüringen vorkommenden Pflanzen- und Pilzarten beschränkt sich zunächst auf folgende Artengruppen: Farn- und Blütenpflanzen, Moose, Flechten, Armleuchteralgen, Süßwasser-Rotalgen und „Groß-Pilze“ (Fungi). Mittelfristig ist vorgesehen, dieses Spektrum um die phytoparasitischen Kleinpilze zu erweitern. Großteils stammen die faunistischen Daten aus der Zeit ab 1985; es sind aber auch historische Daten enthalten. Datenquellen sind u. a. Beobachtungen aus Gutachten im Auftrag der Naturschutzverwaltung (Schutzwürdigkeitsgutachten, Artenhilfsprogramm-Basis-Erhebungen, regionale Erfassungen...), aus Faunistik-Projekten, ehrenamtliche Kartierungen, andere Gutachten, soweit hierfür Ausnahmegenehmigungen erforderlich waren, sowie Literatur. Die Daten der Pflanzen und Pilze entstammen ebenfalls unterschiedlichen Datenquellen. Dazu gehören Auswertungen von Publikationen von Mitte des 16. Jahrhunderts bis heute sowie die fortlaufende Auswertung neu erscheinender Literatur. Weitere Datenquellen sind Herbarien, unveröffentlichte Gutachten und akademische Abschlussarbeiten sowie unsystematische Einzelmeldungen. Der größte Teil der Daten geht jedoch auf systematische Erhebungen seit Ende des 20. Jahrhunderts zurück, die durch ehrenamtliche Fachvereinigungen und ihrer Mitglieder (z. T. in Kooperation des TLUBN und seiner Vorgänger) erfasst wurden (Thüringische Botanische Gesellschaft e. V., Arbeitskreis Heimische Orchideen e. V., Thüringer Arbeitsgemeinschaft Mykologie e. V., bryologisch-lichenologische Artenkenner etc.). Bei einzelnen Artengruppen gehen die meisten Daten auf das Engagement einzelner Personen zurück (Armleuchteralgen, Süßwasser-Rotalgen). Der Datenbestand ist bezüglich der verschiedenen Arten wie bezüglich der regionalen Erfassungsintensität und Datendichte pro Flächeneinheit heterogen und daher unterschiedlich repräsentativ. So liegen z. B. floristische Daten, die vor 2000 erhoben wurden und für „kommune“ Arten oft nur Rasterangaben vor. Punktgenaue Daten wurden im Wesentlichen nach dem Jahr 2000 und meistens nur für seltene und gefährdete oder sonstige bemerkenswerte Arten erfasst. Es ist daher stets an Hand der Recherche-Ergebnisse zu prüfen, ob die Artendaten für den vorgesehenen Zweck ausreichend sind oder ob weitere Recherchen / Kartierungen erforderlich sind. Weiterhin ist zu betonen, dass in Deutschland alle Artangaben zunächst so aufgenommen werden, wie sie in der entsprechenden Quelle enthalten sind. Der vorliegende Datenbestand ist folglich eine Nachschlagemöglichkeit für diese Daten. Deshalb ist vor der Ableitung weitreichender Konsequenzen aus dem Vorkommen einzelner Arten die Plausibilität und Aktualität des entsprechenden Artvorkommens zu prüfen. Entsprechend der EU-Richtlinie INSPIRE liegt der Datensatz als Grid auf Basis der flächentreuen Lambert Azimutal-Projektion (ETRS89-LAEA-Raster) mit einer Rasterweite von 10 km vor.

Grundwassermessstelle APP_GWMN_613

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_613 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EI11 : Arlau/Bongsieler Kanal - Geest. Es liegen insgesamt 52963 Messwerte vor. Es liegen außerdem 12 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

METOP GOME-2 - Cloud Optical Thickness (COT) - 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. OCRA (Optical Cloud Recognition Algorithm) and ROCINN (Retrieval of Cloud Information using Neural Networks) are used for retrieving the following geophysical cloud properties from GOME and GOME-2 data: cloud fraction (cloud cover), cloud-top pressure (cloud-top height), and cloud optical thickness (cloud-top albedo). OCRA is an optical sensor cloud detection algorithm that uses the PMD devices on GOME / GOME-2 to deliver cloud fractions for GOME / GOME-2 scenes. ROCINN takes the OCRA cloud fraction as input and uses a neural network training scheme to invert GOME / GOME-2 reflectivities in and around the O2-A band. VLIDORT [Spurr (2006)] templates of reflectances based on full polarization scattering of light are used to train the neural network. ROCINN retrieves cloud-top pressure and cloud-top albedo. The cloud optical thickness is computed using libRadtran [Mayer and Kylling (2005)] radiative transfer simulations taking as input the cloud-top albedo retrieved with ROCINN. 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/

Artenvorkommen in Brandenburg (LAEA-Raster)

Verbreitung der Arten im Land Brandenburg. Die räumliche Verortung erfolgt auf Basis eines Gitters (oder Rasterzellenbelegung) mit Lambert Azimuthal Equal Area (LAEA) Projektion. Der Datensatz enthält drei Gittergrößen (1x1 km, 5x5 km und 10x10 km), welche in Abhängigkeit zur Sensibilität der Art erzeugt werden. Zugehörige Sachdaten werden als qualifizierte Artenliste ausgegeben. Diese bestehen aus einer Liste aller durch das LfU geführten Monitoringarten über einen Zeitraum der letzten 10 Jahre. Alle Jahre, aus denen Nachweise vorliegen, werden genannt. Als qualifizierende Information wird für jede Art der höchste festgestellte Reproduktionsstatus angegeben. Jede Art wird in dieser Liste für jeden Quadranten in den oben genannten Gittergrößen separat aufgeführt. Verbreitung der Arten im Land Brandenburg. Die räumliche Verortung erfolgt auf Basis eines Gitters (oder Rasterzellenbelegung) mit Lambert Azimuthal Equal Area (LAEA) Projektion. Der Datensatz enthält drei Gittergrößen (1x1 km, 5x5 km und 10x10 km), welche in Abhängigkeit zur Sensibilität der Art erzeugt werden. Zugehörige Sachdaten werden als qualifizierte Artenliste ausgegeben. Diese bestehen aus einer Liste aller durch das LfU geführten Monitoringarten über einen Zeitraum der letzten 10 Jahre. Alle Jahre, aus denen Nachweise vorliegen, werden genannt. Als qualifizierende Information wird für jede Art der höchste festgestellte Reproduktionsstatus angegeben. Jede Art wird in dieser Liste für jeden Quadranten in den oben genannten Gittergrößen separat aufgeführt.

Amphibien- und Reptilienkataster des Landes Brandenburg

Das Amphibien- und Reptilienkataster wird in der Datenbank MultiBaseCS erfasst und verwaltet. Bei diesen Daten handelt es sich um Daten die im Auftrag der Landesbehörden (z. B. Landesamt für Umwelt, Landesbetrieb Forst Brandenburg) im Rahmen von z.B. Forstkartierungen, Fauna-Flora-Habitat-Monitoring, Managementpläne erhoben wurden. Die Datenbank enthält die Nachweise der Arten in den betreffenden Gebieten. Auszüge daraus können bei der auskunftsgebenden Person auch in einem Shape zur Verfügung gestellt werden.

Grundwassermessstelle APP_GWMN_403

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_403 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper EI05 : Amrum. Es liegen insgesamt 57648 Messwerte vor. Es liegen außerdem 23 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

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