PlumeBaSe beschäftigt sich mit der detaillierten Analyse der Zusammensetzung organischer Aerosole, freigesetzt während der Verbrennung fossiler Treibstoffe durch Schiffe, und deren weiterem Weg in der marinen Umwelt. Durch die hochaufgelöste Beprobung der Aerosole und ihrer Transformationsprodukte vom Schiffsschornstein bis in die Ostsee wird eine Brücke zwischen Atmosphären- und Meeresforschung geschlagen. Der zunehmende globale Warentransport auf dem Wasserweg erhöht den Druck auf marine Ökosysteme. Große Schiffe emittieren, zusätzlich zu gasförmigen Schadstoffen, große Mengen an Partikeln reich an Spurenmetallen und organischen Schadstoffen zunächst in die Atmosphäre von wo aus die Schadstoffe ins Meer gelangen. Negative Auswirkungen saurer Oxide und organischer Schadstoffe sind bekannt, weniger hingegen wurde bisher die Deposition der Schiffsaerosole und deren Beitrag zur Meeresverschmutzung untersucht. Besonders lückenhaft ist das Verständnis für die Alterungsprozesse während des atmosphärischen Transports sowie in der Wassersäule, beispielweise durch UV-Strahlung oder reaktive Sauerstoffspezies, obwohl die Transformationsprodukte sehr unterschiedliche Auswirkungen auf Biota haben und die Molekülstruktur den weiteren Weg in der Umwelt maßgeblich beeinflussen können.Um diese Wissenslücken zu schließen, soll in PlumeBaSe durch eine vielschichtige Umweltbeprobung eine neuartige, umfassende Erhebung des Emissionstransports und der Aerosolalterung erreicht werden. Die Projektpartner des Leibniz Instituts für Ostseeforschung Warnemünde (IOW), der Universität Rostock (UR) und der Karls-Universität Prag (CU) befassen sich mit den folgenden zentralen Hypothesen: (H1) Schiffsemissionen tragen signifikant zur Verschmutzung des Oberflächenwassers bei, der Eintrag ist besonders hoch entlang der Hauptschifffahrtsrouten. (H2) Während des atmosphärischen und marinen Transports ändern sich die physikalischen (Partikelgrößenverteilung) und chemischen (molekulare Profile) Eigenschaften der emittierten Aerosole, was ihren weiteren Weg in der Umwelt beeinflusst. (H3) Die Veränderungen auf molekularer Ebene können verfolgt und genutzt werden um Schadstoffeinträge über die Atmosphäre von den über Nassabscheider eingebrachte Verschmutzungen zu unterscheiden.Diese angestrebten Zielsetzungen werden in drei Arbeitspaketen adressiert via I. Zeitlich und räumlich hochaufgelöster Analyse von Partikelgrößenverteilungen direkt in den Abgasfahnen der Schiffe unter Nutzung eines unbemannten Luftschiffes, kombiniert mit hochsensitiven gerichteten und ungerichteten chemischen Analysen der II. atmosphärischen Schadstoffe in Partikeln unterschiedlicher Größe, sowie der III. Schadstoffe im Meerwasser. Die Ostsee stellt durch die hohe Schiffsverkehrsdichte, gute Erreichbarkeit und Regulation der Schiffsemissionen ein ideales Untersuchungsgebiet dar, welches sich auch als Modellsystem für die Beeinflussung küstennaher Ozeane durch Schiffsverkehr weltweit eignet.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 446 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 706 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 and optimized RPP values. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by taking into account taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were also calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a gaussian plume model for deposition and dispersal and forest cover was reconstructed. In this optimized reconstruction, relative pollen productivity estimates for the ten most common taxa were first optimized by using reconstructed tree cover from modern pollen samples and LANDSAT remotely sensed tree cover (Sexton et al. 2013) for Asia. Values for non-optimized taxa for relative pollen productivity and fall speed were taken from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2020). The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were not available. We present tables with optimized reconstructed vegetation cover for records in Asia. As further details we list a table with the taxon-specific parameters used and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 3083 sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 (https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.965907) and optimized RPP values. 1115 sites are located in North America, 1435 in Europe, and 533 in Asia. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by taking into account taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were also calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a gaussian plume model for deposition and dispersal. In this optimized reconstruction, relative pollen productivity estimates for the ten most common taxa were first optimized by using reconstructed tree cover from modern pollen samples and LANDSAT remotely sensed tree cover (Townshend 2016) for North America, Europe, and Asia. Values for non-optimized taxa for relative pollen productivity and fall speed were taken from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2020). The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were not available. We present tables with optimized reconstructed vegetation cover for all Europe, North America and Asia. As further details we list a table with the taxon-specific parameters used and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
Datenstrom B umfasst alle Informationen zu den Beurteilungsgebieten – wie Name, Gebietscode, Abgrenzung, Einwohnerzahl, Historie, Schadstoffe und Schutzziele, Fristverlängerung.
Datenstrom E1b umfasst modellierte und geschätzte (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10). Der Bericht umfasst zudem Informationen über die Datenqualitätsziele.
Datenstrom E1b umfasst modellierte und geschätzte (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10). Der Bericht umfasst zudem Informationen über die Datenqualitätsziele.
Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und –salz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).
Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und –salz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).
Datenstrom E1a umfasst gemessene (Link zu Datenstrom D) Einzelwerte von gasförmigen Schadstoffen (z. B. Ozon, Stickstoffdixoid, Schwefeldioxid, Kohlenmonoxid), von partikelförmigen Schadstoffen (z.B. Feinstaub, Ruß, Gesamtstaub) und Staubinhaltsstoffen (z.B. Schwermetalle, PAK in PM10, PM2.5, TSP) sowie der Gesamtdeposition (BULK), der nassen Deposition und meteorologische Messgrößen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck), für die eine Datenbereitstellungspflicht besteht. Der Bericht umfasst zudem die Datenqualitätsziele (Messunsicherheit, Mindestzeiterfassung (time coverage) erfüllt ja/nein, Mindestdatenerfassung (data capture) erfüllt ja/nein) und Informationen zu Konzentrationswerten die natürlichen Quellen und der Ausbringung von Streusand und –salz zuzurechnen sind (Konzentrationswerte ohne etwaige Korrekturabzüge).
| Origin | Count |
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| Europa | 1 |
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