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s/eddr/DDR/gi

Other language confidence: 0.6067515316705353

Erfassung der rezenten Flaechennutzung und Entwicklung territorialer Nutzungskonzepte der Landwirtschaft auf dem Gebiet der ehemaligen DDR

Ausgehend von den ueberdimensionierten Landnutzungsstrukturen auf dem Gebiet der ehemaligen DDR sollen Konzepte fuer eine oekologisch und oekonomisch sinnvolle neue Landnutzungsstruktur unter den besonderen Bedingungen in den neuen Bundeslaendern entwickelt werden. Hierzu werden zur Zeit anhand von Fallbeispielen ausgewaehlter LPG'en die variierenden Standortfaktoren (Mittelgebirgslagen, Sandboeden, Loessboeden) untersucht, um darauf aufbauend zweckmaessige Landnutzungsstrukturen zu entwickeln. Erfasst und dargestellt wird die rezente Flaechennutzung unter besonderer Beruecksichtigung schutzwuerdiger Natur- und Landschaftsbestandteile sowie die natuerlichen Standorteigenschaften im Hinblick auf Klima, Boden, Geologie, Wasserhaushalt etc. anhand von Gelaendeaufnahmen, Karten, Luftbildaufnahmen und Literaturauswertungen. Weitere Daten zur Agrarstruktur und der amtlichen Statistik fliessen in die Untersuchung ein. Im Anschluss an die Datenerhebung und Darstellung schliesst sich eine Bewertung der untersuchten Gebiete fuer verschiedene Nutzungsansprueche im Sinne einer Mehrfachnutzung an. Ausgehend von den Bewertungen sollen alternative, standortspezifische Flaechennutzungskonzeptionen entwickelt werden. Aus EDV-technischer Sicht wird zu diesem Projekt ein begleitendes DV-Instrumentarium und die entsprechende Analysemethodik fuer raumbezogene Daten auf der Basis geographischer Informationssysteme entwickelt. Hierzu zaehlt sowohl die digitale als auch die datenbankgestuetze Erfassung der vielfaeltigen Flaechen- und Rauminformationen. Zu diesem Zweck wird ein PC- gestuetztes Geographisches Informationssystem eingesetzt. Methoden der Datenanalyse und Datentransformationen sollen in einem weiteren Projektabschnitt zeigen, ob und inwieweit bestehende GIS in der Lage sind, den vielfaeltigen Auswertungs- und Abfragewuenschen gerecht zu werden. Hierzu zaehlt beispielsweise die quantitative Bestimmung von Konfliktpotentialen verschiedener Nutzungsansprueche, die Simulation alternativer Planungsvarianten oder die Optimierung der Flaechennutzung an ausgewaehlten Standorten (Freizeit, Erholung, Hecken, Feldgehoelze).

GTS Bulletin: FODL44 EDDM - Forecast (details are described in the abstract)

The FODL44 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FO): Guidance A1A2 (DL): Germany(The bulletin collects reports from stations: EDDM;MUNICH INT;) (Remarks from Volume-C: Nowcasting EDDM)

GTS Bulletin: SADL31 EDZO - Surface data (details are described in the abstract)

The SADL31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SA): Aviation routine reports A1A2 (DL): Germany(The bulletin collects reports from stations: EDDF;FRANKFURT AM MAIN INT;EDDH;HAMBURG;EDDK;COLOGNE BONN;EDDL;DUESSELDORF INT;EDDM;MUNICH INT;EDDN;NUREMBERG;EDDS;STUTTGART;EDDV;HANNOVER;EDZO;)

Projekt EDDY - European Digital Dynamic Mapping

Das Projekt EDDY wurde vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr über das mFund Programm gefördert. Hochaufgelöste, dynamische Karten bilden eine wichtige Voraussetzung für die Optimierung des urbanen Verkehrs mit dem Ziel der Reduktion von Emissionen, dem Schutz von vulnerablen Verkehrsteilnehmern sowie der Ermöglichung höherer Stufen des automatisierten Fahrens. EDDY liefert die Grundlagen, damit Städte und Kommunen statische und dynamische Daten gemeinwohlorientiert und diskriminierungsfrei in einer Urban Dynamic Map bereitstellen können. In EDDY werden die Anforderungen an offen zugängliche Kartendaten unter Beachtung rechtlicher Rahmenbedingungen im europäischen Kontext erfasst und evaluiert. Für die exemplarische Umsetzung werden statische Daten und dynamische Daten aufbereitet und fusioniert. Hier werden die im Projekt erarbeiteten Ergebnisse zur Verfügung gestellt. Unter Verweise finden sich die bei den Projektpartnern gehosteten Ressourcen.

Towards pollen accumulation rates as a measure of plant abundance a case study in NE-Germany

The aim of my study is to calibrate PAR from small lakes against tree biomass, which can be used to achieve quantitative estimates of biomass in the past. Furthermore, the relation between pollen percentages and plant abundance will also be investigated. As study area, the state Brandenburg was chosen, because it has a large number of lakes and is covered by different plant communities, like conifer forest, mixed forest, deciduous forest and open land. These are situated on a range of soil types in a terrain with little altitudinal differences. Lakes in different types of landscape were selected. They were of almost uniform size, mostly ranging from 100-300 m in diameter and without inflow and outflow. Deeper lakes in proportion to the lake size were preferred, to avoid lakes with a high pollen redeposition. In order to have an effective fieldwork and to get the broadest possible data spectrum for modeling, the relevant pollen source area of pollen (Sugita, 1994) was estimated, based on the map CORINE. The calculation shows that the pollen source area is approximately 5-6 km. However, we also sampled lakes which are situated closer together, especially when the landscape structure was very heterogenic at the small scale. From the surface samples of 50 lakes, the pollen percentages of different taxa will be compared with the information from the forest inventory data for different distances around the lakes to evaluate theoretical considerations of pollen source area. These data are available at the data base Datenspeicher Wald, which contains information about cover, age and biomass for the different tree species. This information was collected during the time of the German Democratic Republic (DDR) and is in the most continued. Concurrently, 15 of the short cores are selected for dating by 210Pb. PAR will be calculated based on the sedimentation rates obtained for these cores, so that PAR can be compared to tree biomass for different time slices over the past 50 years.

GTS Bulletin: FBDL43 EDDH - Forecast (details are described in the abstract)

The FBDL43 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FB): Upper winds and temperatures A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDDH;HAMBURG ;) (Remarks from Volume-C: GAFOR WW)

GTS Bulletin: FBDL42 EDDH - Forecast (details are described in the abstract)

The FBDL42 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FB): Upper winds and temperatures A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDDH;HAMBURG ;) (Remarks from Volume-C: GAFOR)

GTS Bulletin: FBDL44 EDDH - Forecast (details are described in the abstract)

The FBDL44 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FB): Upper winds and temperatures A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDDH;HAMBURG ;) (Remarks from Volume-C: GAFOR)

GTS Bulletin: WWDL39 EDDM - Warnings (details are described in the abstract)

The WWDL39 TTAAii Data Designators decode as: T1 (W): Warnings T1T2 (WW): Warnings and weather summary A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDDM;MUNICH INT ;) (Remarks from Volume-C: AERODROME WEATHER WARNING)

GTS Bulletin: WWDL38 EDDM - Warnings (details are described in the abstract)

The WWDL38 TTAAii Data Designators decode as: T1 (W): Warnings T1T2 (WW): Warnings and weather summary A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: EDDM;MUNICH INT ;) (Remarks from Volume-C: AERODROME WEATHER WARNING)

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