Automatisiert erstelle Pufferfläche von 500m um die Altlasten/-Verdachtsflächen aus dem Altlastenkataster des Kreises Wesel, Ausnahme sind die gestrichenen Fälle (Falschmeldung). Nach dem Landesbodenschutzgesetz (LBodSchG) werden Bodeninformationen zu Altlasten (§8) und schädlichen Bodenveränderungen (§5) geführt.
Water Permeability (hydraulic conducivity) is an important soil physical property describing the speed at which water moves through a fully saturated soil. Hydraulic conductivity values (kf values) as shown in this dataset are added up for all soil horizons down to 1 m below the surface. They are then classified into six groups ranging from very low to extremely high. For mineral soils, kf values are computed by pedotransfer functions using soil texture type, humus content and effective packing density information. These input parameter are themselves estimates made by soil surveyors in the field from soil material collected using soil augers.
Auf Basis eines Fachgutachtens über Bereiche in Hamburg mit Böden hoher Ausprägung der Archiv- und Lebensraumfunktionen werden Gebiete ausgewiesen, die bei Inanspruchnahme durch Stadtplanungsprozesse hinsichtlich der Beeinträchtigung von Bodenfunktionen besonders sensibel sind. Flächensteckbriefe fassen die Bodeninformationen gebietsbezogen zusammen. In weiteren dazugehörigen Layern werden Gebiete mit naturnahen Böden und hochentwickelter Lebensraumfunktion sowie Moorböden gezeigt.
Eine zuverlässige Vorhersage von landwirtschaftlichen Erträgen ist für Landwirte, Behörden und Entscheidungsträger in einer Vielzahl von thematischen Institutionen von großem Interesse. Mechanistische Simulationsmodelle wurden entwickelt, um das komplexe System der Wechselwirkung zwischen Pflanzen, Boden und Atmosphäre zu beschreiben, das auch die Entwicklung von Ernteerträgen umfasst. Theoretisch sollten solche Modelle in der Lage sein, den Ertrag jeder einzelnen Kulturpflanze in jedem Winkel der Welt zu simulieren, da die zugrunde liegende Physik überall auf diesem Planeten gilt. Modellvergleichsstudien haben jedoch gezeigt, dass keines der vielen Modelle dieser Erwartung gerecht wird. Zwei Hauptgründe werden für diese Beobachtung verantwortlich gemacht: (i) die Beschreibung der Prozesse, die für das Verhalten des Systems in den Modellen verantwortlich sind, ist unvollständig oder fehlerhaft, und (ii) die Informationen, die die Modelle verwenden, um zu einer Vorhersage zu gelangen, sind unzureichend oder nicht genau genug. Die Zahl der Anwendungen von Simulationsmodellen in einem Raster-Design für Ertragsvorhersagen über große zusammenhängende Gebiete nimmt zu, aber eine angemessene Validierung fehlt derzeit. Bei der Kalibrierung zur bestmöglichen Reproduktion dieser beobachteten Ertragsmuster bleibt unklar, ob die zugrunde liegenden Prozesse und ihre repräsentativen Zustandsvariablen ebenso gut simuliert werden. Die Tatsache, dass für die überwiegende Mehrheit der landwirtschaftlichen Felder in Deutschland keine Informationen über Sorten, Düngepläne und feinräumige Bodeninformationen verfügbar sind, schränkt das Potenzial der Verwendung von Simulationsmodellen für Ertragsvorhersagen ein. In diesem Projekt wird vorgeschlagen, Simulationsmodelle zur inversen Schätzung einiger der Eingangsparameter und treibenden Variablen zu verwenden, indem beobachtete Ernteerträge auf einer feinen Skala und zusätzliche Informationen verwendet werden, die die inverse Parameterschätzung einschränken. Unter Verwendung eines mehrjährigen und multilokalen Datensatzes von Winterweizenerträgen für 100 Kacheln mit einer Größe von 10 × 10 m², die von Multisensor-Satellitenbildern auf einer Skala von 10 m begleitet werden, schlägt dieses Projekt vor, (i) die derzeitigen Grenzen von AEMs für die genaue Reproduktion von beobachteten Winterweizenerträgen in Deutschland zu untersuchen, (ii) die interne Validität von drei AEMs bei der Reproduktion dieser Erträge zu verbessern und (iii) Prioritäten für die weitere Forschung zur Verbesserung zukünftiger Ertragsvorhersagen unter Verwendung von AEM zu identifizieren. Die übergreifende Hypothese ist, dass die Genauigkeit aktueller mechanistischer Agrarökosystemmodelle bei der blinden Simulation von Winterweizenerträgen über den Boden-Klima-Raum in Deutschland hauptsächlich durch unzureichende Informationen über Genotyp × Umwelt × Bewirtschaftung und nicht durch die Modellstruktur begrenzt ist.
Die Folgen des Klimawandels, z.B. Starkregenereignisse, Hitzeperioden, Trockenheit und Dürre haben negative Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion. Es gilt, diese negativen Folgen des Klimawandels bei der Pflanzenproduktion durch eine klima-angepasste Produktionsweise abzumildern. Für die Landwirt:innen gilt es, Maßnahmen zu ergreifen, um den Pflanzenbau klimaresilient zu gestalten. Mögliche Maßnahmen sind variable Aussaattiefe, Aussaatstärke, Sortenwahl - trockenheitstolerante oder ertragreiche Sorten - ,Düngeintensität, Pflanzenschutz-Strategie oder alternative Nutzung auf Teilflächenbasis. Für die Umsetzung solcher Maßnahmen werden praxistauglich-aufbereitete, kleinräumige und pflanzenbauliche relevante Bodeninformationen benötigt, um den Pflanzenbauer bei einer Entscheidungsfindung für eine Klimanpassungsstrategien zu unterstützen. Für die Landwirt:innen besteht zur Zeit die Herausforderung, diese entsprechenden kleinräumigen und pflanzenbaulich-relevanten Bodeninformationen für solch eine Nutzung zu erhalten bzw. anwenden zu können. In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxis-relevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel, sehr kleinräumige Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den Landwirt) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren. Die Erstellung der Bodenkarten wird sowohl automatisch, KI-gestützt als auch manuell erfolgen, so dass eine Evaluierung der KI-gestützten Kartenerstellung möglich ist. Diese Evaluierung wird durch Feldtest und Laborversuche in Interaktion mit Praktikern und Experten im Projekt realisiert.
Die Folgen des Klimawandels, z.B. Starkregenereignisse, Hitzeperioden, Trockenheit und Dürre haben negative Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion. Es gilt diese negativen Folgen des Klimawandels bei der Pflanzenproduktion durch eine klima-angepasste Produktionsweise abzumildern. Für die Landwirt:innen gilt es Maßnahmen zu ergreifen, um den Pflanzenbau klimaresilient zu gestalten. Mögliche Maßnahmen sind variable Aussaattiefe, Aussaatstärke, Sortenwahl - trockenheitstolerante oder ertragreiche Sorten - , Düngeintensität, Pflanzenschutz-strategie oder alternative Nutzung auf Teilflächenbasis. Für die Umsetzung solcher Maßnahmen werden praxistauglich-aufbereitete, kleinräumige und pflanzenbauliche relevante Bodeninformationen benötigt, um den Pflanzenbauer bei einer Entscheidungsfindung für eine Klimanpassungsstrategien zu unterstützen. Für die Landwirt:innen besteht zur Zeit die Herausforderung diese entsprechenden kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen für solche eine Nutzung zu erhalten bzw. anwenden zu können. In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxis-relevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel sehr kleinräumig Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den Landwirt) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren. Die Erstellung der Bodenkarten wird sowohl automatisch, KI-gestützt als auch manuell erfolgen, so dass eine Evaluierung der KI-gestützten Kartenerstellung möglich ist. Diese Evaluierung wird durch Feldtest und Laborversuche in Interaktion mit Praktikern und Experten im Projekt realisiert.
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Die Folgen des Klimawandels, z.B. Starkregenergebnisse, Hitzeperioden, Trockenheit und Dürre haben negative Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion. Es gilt diese negativen Folgen des Klimawandels bei der Pflanzenproduktion durch eine klimaangepasste Produktionsweise abzumildern. Für die Landwirt:innen gilt es Maßnahmen zu ergreifen, um den Pflanzenbau klimaresilient zu gestalten. Mögliche Maßnahmen sind variable Aussaattiefe, Aussaatstärke, Sortenwahl - trockenheitstolerante oder ertragreiche Sorten -,Düngeintensität, Pflanzenschutz-strategie oder alternative Nutzung auf Teilflächenbasis. Für die Umsetzung solcher Maßnahmen werden praxistauglich-aufbereitete, kleinräumige und pflanzenbauliche relevante Bodeninformationen benötigt, um den Pflanzenbauer bei einer Entscheidungsfindung für eine Klimanpassungsstrategien zu unterstützen. Für die Landwirt:innen besteht zur Zeit die Herausforderung diese entsprechenden kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen für solche eine Nutzung zu erhalten bzw. anwenden zu können. In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxis-relevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel sehr kleinräumig Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den Landwirt) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren. Die Erstellung der Bodenkarten wird sowohl automatisch, KI-gestützt als auch manuell erfolgen, so dass eine Evaluierung der KI-gestützten Kartenerstellung möglich ist. Diese Evaluierung wird durch Feldtest und Laborversuche in Interaktion mit Praktikern und Experten im Projekt realisiert.
Die Folgen des Klimawandels, z.B. Starkregenereignisse, Hitzeperioden, Trockenheit und Dürre haben negative Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion. Es gilt diese negativen Folgen des Klimawandels bei der Pflanzenproduktion durch eine klima-angepasste Produktionsweise abzumildern. Für die Landwirt:innen gilt es Maßnahmen zu ergreifen, um den Pflanzenbau klimaresilient zu gestalten. Mögliche Maßnahmen sind variable Aussaattiefe, Aussaatstärke, Sortenwahl - trockenheitstolerante oder ertragreiche Sorten - , Düngeintensität, Pflanzenschutz-strategie oder alternative Nutzung auf Teilflächenbasis. Für die Umsetzung solcher Maßnahmen werden praxistauglich-aufbereitete, kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen benötigt, um den Pflanzenbauer bei einer Entscheidungsfindung für eine Klimanpassungsstrategien zu unterstützen. Für die Landwirt:innen besteht zur Zeit die Herausforderung diese entsprechenden kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen für solche eine Nutzung zu erhalten bzw. anwenden zu können. In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxis-relevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel sehr kleinräumig Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den Landwirt) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren. Die Erstellung der Bodenkarten wird sowohl automatisch, KI-gestützt als auch manuell erfolgen, so dass eine Evaluierung der KI-gestützten Kartenerstellung möglich ist. Diese Evaluierung wird durch Feldtest und Laborversuche in Interaktion mit Praktikern und Experten im Projekt realisiert.
Die Folgen des Klimawandels, z.B. Starkregenereignisse, Hitzeperioden, Trockenheit und Dürre haben negative Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion. Es gilt diese negativen Folgen des Klimawandels bei der Pflanzenproduktion durch eine klima-angepasste Produktionsweise abzumildern. Für die Landwirt:innen gilt es Maßnahmen zu ergreifen, um den Pflanzenbau klimaresilient zu gestalten. Mögliche Maßnahmen sind variable Aussaattiefe, Aussaatstärke, Sortenwahl - trockenheitstolerante oder ertragreiche Sorten - , Düngeintensität, Pflanzenschutz-strategie oder alternative Nutzung auf Teilflächenbasis. Für die Umsetzung solcher Maßnahmen werden praxistauglich-aufbereitete, kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen benötigt, um den Pflanzenbauer bei einer Entscheidungsfindung für eine Klimanpassungsstrategien zu unterstützen. Für die Landwirt:innen besteht zur Zeit die Herausforderung diese entsprechenden kleinräumige und pflanzenbauliche-relevante Bodeninformationen für solche eine Nutzung zu erhalten bzw. anwenden zu können. In soil4climate werden kleinräumige Bodeninformationen erfasst und in praxis-relevante digitale Bodenkarten für die Bewirtschaftung ausgegeben. Dazu wird ein geoelektrisches Messsystem in einen handelsüblichen Grubber implementiert mit dem Ziel sehr kleinräumig Unterschiede im Prozess (und damit ohne Mehraufwand für den Landwirt) zu kartieren. Neben dieser Datenquelle werden weitere relevante Datenquellen (bspw. Schlepper-, Drohnen- und Satellitendaten) herangezogen, um homogene kleinräumige Strukturen im Boden zu identifizieren. Die Erstellung der Bodenkarten wird sowohl automatisch, KI-gestützt als auch manuell erfolgen, so dass eine Evaluierung der KI-gestützten Kartenerstellung möglich ist. Diese Evaluierung wird durch Feldtest und Laborversuche in Interaktion mit Praktikern und Experten im Projekt realisiert.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 121 |
| Europa | 1 |
| Kommune | 4 |
| Land | 57 |
| Wissenschaft | 23 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 13 |
| Förderprogramm | 96 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Text | 39 |
| unbekannt | 38 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 44 |
| offen | 142 |
| unbekannt | 3 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 116 |
| Englisch | 100 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Bild | 1 |
| Datei | 14 |
| Dokument | 29 |
| Keine | 90 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 13 |
| Webseite | 74 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 184 |
| Lebewesen und Lebensräume | 185 |
| Luft | 140 |
| Mensch und Umwelt | 189 |
| Wasser | 123 |
| Weitere | 166 |