Precipitation data are given in daily sums (mm/day). Blank fields are missing values. If there is an obvious lack of data during single rain events, the whole daily sum for this day is considered as missing value. Values are the sum including the irrigation and roofing treatment in the plots with future climate scenario.
Ambient climate blocks are (mainblock) 1, 3, 5, 8, 10
Future climate blocks are (mainblock) 2, 4, 6, 7, 9
The GCEF (Global Change Experimental Facility) is a large field experiment in Bad Lauchstädt (federal state of Saxony-Anhalt, Central Germany/Germany) for the investigation of the consequences of climate change for ecosystem processes under different land use options. The GCEF consists of 50 plots with a size of 16 m x 24 m. The experiment started in 2014 and is planned to be conducted for at least 15 years.
The 50 plots are arranged in 10 blocks (5 plots per block). Half of the blocks are subjected to a climate change treatment. For this, all plots are equipped with a large steel constructions (5 m heigth), mobile shelters and side panels as well as an irrigation system.
Each block is equipped with 1 rain sensor (in the grazing plot), thus the values from each block have to be assigned to all the plots within the block.
Precipitation data including artificial irrigation in GCEF since 2014. Measurements have been made in the 10 mainplots of the experiment as sum over 15 minutes with tipping scales. The data are sampled to monitor the manipulation of precipitation according to the experimental plan and as basis data of climatic conditions on the plots. For details of the experiment see Schädler et al. (2019), Ecosphere (https://doi.org/10.1002/ecs2.2635) and the document with the detailed experiment design.
Das Projekt "Isolierung stabiler Fraktionen der organischen Bodensubstanzen und Charakterisierung ihrer Bindung an Mineraloberflächen" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Rostock, Agrar- und Umweltwissenschaftliche Fakultät, Fachbereich Landeskultur und Umweltschutz, Institut für Bodenkunde und Pflanzenernährung.Mit den Verfahren der analytischen Pyrolyse (Pyrolyse-Gaschromatographie / Massenspektrometrie und Pyrolyse-Feldionisation Massenspektrometrie) sind bisher qualitative Aussagen über molekulare Bausteine der gebundenen organischen Bodensubstanzen (OBS) und relative quantitative Vergleiche ihrer Anteile und thermischen Stabilität in Proben mit ähnlicher Herkunft möglich. Ein Ziel des Projektes ist es, die Verfahren im Hinblick auf ihre quantitative Aussagefähigkeit weiterzuentwickeln. Dazu wird für einzelne wichtige Verbindungsklassen wie Lipide, N-Verbindungen, Kohlenhydrate und Ligninbausteine geprüft, inwiefern durch interne Eichung und Korrelation mit den Ergebnissen komplementärer naßchemische und spektroskopische Untersuchungen verbesserte quantitative Aussagen über die molekulare Zusammensetzung gewonnen werden können. Die Untersuchungen werden an GesamtBodenproben und den mineralisch gebundenen Anteilen der OBS (Partikelgrößenfraktionen) aus den Extremvarianten der Feldversuche in Halle und Bad Lauchstädt durchgeführt, um neue Erkenntnisse über die Ursachen für die Stabilisierung von Fraktionen der OBS zu erarbeiten. Die verbesserten Verfahren werden den anderen AGs im Schwerpunkt kooperativ verfügbar gemacht.
The considered data set contains measurements of 4 automatic weather stations from 1997 until 2018 installed by Helmholtz Centre for Environmental Research - UFZ GmbH. Here, the main station corresponded to typical sensor technology and equipment of the German Meteorological Service [Deutscher Wetterdienst, DWD]. These data were quality-checked and processed as daily values. As far as possible, erroneous values were replaced by means of other stations on site. Very short failures could be supplemented by interpolation or averaging. Hence, values of measured variable can originate from different stations. However, only one value for each measured variable is provided for every day within the table. A unique label for individual weather stations is used to identify the exact origin of data.
