Dieser Datensatz enthält Informationen zur Flussmessstelle Nr. 170 in Horloff, Florstadt-Niederflorstadt. Auf der Webseite zur Messstelle ist ein Link zum Herunterladen der Rohdaten vorhanden.
Sediment cores were recovered using a hand-held Cobra Pro (Atlas Copco) core drilling system with a 60 mm diameter open corer. One-meter segments were retrieved and assessed in the field for sedimentological features, including estimations of grain size, carbonate content, humus content, and redox features (AG Boden 2005, 2024). Colour descriptions were carried out using the Munsell Soil Color Chart. The exact positions of the drilling points were recorded using a differential GPS device (TOPCON HiPer II). The cores were photographed, documented and sampled at 5–10 cm intervals for subsequent laboratory analyses. Bulk samples from five selected cores (RK1, RK3, RK13, RK15, RK17) were freeze-dried, sieved (2 mm), and weighed. Total carbon (TC), total nitrogen (TN), and total sulfur (TS) contents were measured using a CNS analyzer (Vario EL cube, Elementar). Inorganic carbon (TIC) was determined using calcimeter measurements (Scheibler method, Eijkelkamp). Organic carbon (TOC) was calculated as TOC = TC − TIC. For the grain size analyses, sediment samples were first sieved to <2 mm and subsamples of 10 g were treated with 50 ml of 35% hydrogen peroxide (H₂O₂) and gently heated to remove organic matter. Following this, 10 ml of 0.4 N sodium pyrophosphate solution (Na₄P₂O₇) was added to disperse the particles, and the suspension was subjected to ultrasonic treatment for 45 minutes. The sand fraction was analysed by dry sieving and classified into four size classes: coarse sand (2000–630 µm), medium sand (630–200 µm), fine sand (200–125 µm), and very fine sand (125–63 µm). Finer fractions were determined using X-ray granulometry (XRG) with a SediGraph III 5120 (Micromeritics). These included coarse silt (63–20 µm), medium silt (20–6.3 µm), fine silt (6.3–2.0 µm), coarse clay (2.0–0.6 µm), medium clay (0.6–0.2 µm), and fine clay (<0.2 µm).
To investigate subsurface features in the Lower Havel River floodplain, we conducted Electrical Resistivity Tomography (ERT) transects and Electromagnetic Induction (EMI) surveys at three different depths in 2023 and 2024. These near surface geophysical methods were complemented by 24 driving core drillings to relate the electrical properties with sedimentological characteristics. Additionally, five selected sediment cores were used for subsequent geochemical lab analyses (grain size, CNS, TOC, TIC). Electromagnetic induction (EMI) was measured with a CMD-Mini Explorer (GF Instruments s.r.o., Brno, Czech Republic) in June 2023 and June 2024. We used the vertical dipole (VDP) at coil spacings of 0.32 m (VDP1), 0.71 m (VDP2) and 1.18 m (VDP3), archieving effective penetration depths of 0.5 m (VDP1), 1.0 m (VDP2) and 1.8 m (VDP3). According to the manufacturer, 70% of the signal originate from above these depths. The EMI sensors measure the apparent electrical conductivity (ECa, in mS/m). Measurements were taken by carrying the instrument about 0.2 m above ground while being directly connected to D-GPS (Leica GPS1200) for positioning. The acquisition rate was five measurements per second. Data quality was checked by measuring a reference line before and after each measurement. The area investigated by EMI in June 2023 is located to the north and northeast of the Gülpe research station. It has a total area of 12.3 ha. The reference line was located in the southern part of the study area. No drift correction had to be applied due to good data quality. Reference lines and single outliers were removed. The area investigated by EMI in June 2024 is located southeast of the research station. The survey area there is 8.1 ha in size. The reference line for the measurements there was located in the north-westernmost area of the site. No drift correction had to be applied due to good data quality. Reference lines and single outliers were removed. The Electrical Resistivity Tomography (ERT) data were acquired by using a PC controlled DC resistivity meter system (RESECS, Geoserve, Kiel, Germany). In total, we measured four ERT transects. Two transects in June 2023, where transect 1 had a total length of 259 m with an electrode spacing of 0.5 m and transect 2 had a total length of 223 m with an electrode spacing of 1 m. The measurements in 2023 were carried out under extreme dry conditions. Two further transects were measured in June 2024 with an electrode spacing of 1m, transect 3 with a total length of 207 m and transect 4 with a total length of 239 m. We applied wenner alpha and dipol-dipol configuration. The coordinates and the height of the electrodes were measured with a D-GPS (2023: TOPCON HiPer II / 2024: Leica GPS1200). Sediment cores were recovered using a hand-held Cobra Pro (Atlas Copco) core drilling system with a 60 mm diameter open corer. One-meter segments were retrieved and assessed in the field for sedimentological features, including estimations of grain size, carbonate content, humus content, and redox features (AG Boden 2005, 2024). Colour descriptions were carried out using the Munsell Soil Color Chart. The exact positions of the drilling points were recorded using a differential GPS device (TOPCON HiPer II). The cores were photographed, documented and sampled at 5–10 cm intervals for subsequent laboratory analyses. Bulk samples from five selected cores (RK1, RK3, RK13, RK15, RK17) were freeze-dried, sieved (2 mm), and weighed. Total carbon (TC), total nitrogen (TN), and total sulfur (TS) contents were measured using a CNS analyzer (Vario EL cube, Elementar). Inorganic carbon (TIC) was determined using calcimeter measurements (Scheibler method, Eijkelkamp). Organic carbon (TOC) was calculated as TOC = TC − TIC. For the grain size analyses, sediment samples were first sieved to <2 mm and subsamples of 10 g were treated with 50 ml of 35% hydrogen peroxide (H₂O₂) and gently heated to remove organic matter. Following this, 10 ml of 0.4 N sodium pyrophosphate solution (Na₄P₂O₇) was added to disperse the particles, and the suspension was subjected to ultrasonic treatment for 45 minutes. The sand fraction was analysed by dry sieving and classified into four size classes: coarse sand (2000–630 µm), medium sand (630–200 µm), fine sand (200–125 µm), and very fine sand (125–63 µm). Finer fractions were determined using X-ray granulometry (XRG) with a SediGraph III 5120 (Micromeritics). These included coarse silt (63–20 µm), medium silt (20–6.3 µm), fine silt (6.3–2.0 µm), coarse clay (2.0–0.6 µm), medium clay (0.6–0.2 µm), and fine clay (<0.2 µm).
Der Datensatz enthält die statistischen Kennzahlen (z.B. Mittelwert, Perzentile, Maximum) für etwa 250 Messstellen in Fließ- und Übergangsgewässern (LAWA Messstellennetz) sowie Angaben zu den Messstellen. Die Daten sind Grundlage für die Auswertungen der Applikation „Fließgewässer - Nährstoffe und Salze“ (siehe auf der rechten Seite unter "Info-Links").
Auf vorher mit 0, 180, 300, 420 und 660 kg N/ha N zT aus Handelsduenger, zT aus Guelle; die Guelle zT als Vollguelle, zT als verduennte Guelle und zT mit Nachregnen-geduengten Flaechen wird nicht mehr mit N geduengt. Alle Varianten werden 4mal geschnitten. Ermittelt werden Trockenmasseertrag und N-Gehalt im Aufwuchs sowie NO3-Konzentration im Bodenwasser (90 cm Tiefe), Nmin im Boden bei 100 cm Tiefe und Gesamt-N und Gesamt-C bis 40 cm Tiefe.
Die Quantifizierung der Effekte von Transport, Mischung und chemischer Prozessierung von klimarelevanten Spurengasen in der extratropischen oberen Troposphäre und unteren Stratosphäre (UTLS) ist von großer Bedeutung für das Verständnis des Strahlungsbudgets der Atmosphäre. Dynamische Systeme wie der Jetstream, der Asiatische Monsun, Schwere- und Rossbywellen verändern die Verteilung und den Transport von Spurenstoffen in der UTLS und beeinflussen dadurch das Klima. Ziel des Projektes ist es die Veränderung der Zusammensetzung und des Transports in der UTLS durch diese dynamischen Systeme zu untersuchen. Ein spezifischer Fokus liegt hierbei auf den Spurengasen H2O, O3, Stickoxid- und Halogenverbindungen sowie Zirren. Zu diesem Zweck wird das Atmosphärische chemische Ionisations-Massenspektrometer AIMS und das durchstimmbare Diodenlaser Hygrometer WARAN bei WISE eingesetzt. Erfolgreiche erste Messungen wurden bereits während der Kampagnen TACTS/ESMVal, ML-CIRRUS und POLSTRACC/GW-Cycle/SALSA durchgeführt. Der Nachweis mit dem Reagenzien SF5- wurde bislang zur Messung der Spurengase HCl, HNO3, SO2 und HONO verwendet. In diesem Projekt schlagen wir den quantitativen Nachweis von ClONO2 und HBr mit AIMS als Weiterentwicklung vor. Im Rahmen der WISE Mission liegt der Fokus auf der quantitativen Bestimmung der Beiträge von stratosphärischem O3 und HNO3 in der UTLS abgeleitet aus dem stratosphärischen Tracer HCl. Transportprozesse und ihr Einfluss auf die Inversionsschicht der Tropopause (TIL) werden in Abhängigkeit von Breite und dynamischer Situation untersucht . Tracer-Tracer Korrelationen in der extratropischen Tropopausen Schicht werden eingesetzt um den Mischungszustand in und oberhalb dieser Schicht zu charakterisieren. Unsere in-situ Messungen werden zur Validierung der Fernerkundungsinstrumente GLORIA (HNO3, ClONO2, H2O und SO2), DOAS (HONO, Bry) und WALES (H2O) herangezogen. Der Einfluss von Eiswolken und kaltem Aerosol auf die Spurengaszusammen in der polaren UTLS wird mit Daten der Mission POLSTRACC bestimmt. Die Aufnahme von HNO3 in Eis und die Bildung von kondensierten Salpetersäure/Wasser Kondensaten ist bei tiefen Temperaturen unzureichend verstanden. Diese Fragestellungen werden aus Messungen von Wasser, gasförmiger HNO3 und HNO3 in Eispartikeln beantwortet. Tracer-tracer Korrelationen der Chlor- und Stickoxidverbindungen werden benutzt um die Verteilung von Chloraktivierung und De- und Nitrifizierung zu bestimmen. Unsere Messungen dienen dazu das Verständnis des Einflusses dynamischer und heterogener chemischer Prozesse auf die Verteilung klimarelevanter Spurengase in der UTLS zu verbessern.
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um dem rechtlichen Rahmen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systemen auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderung erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der dafür nötigen Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Bedarfsgerechtes Güllemanagement ist seit vielen Jahren eine vielschichtige Herausforderung für landwirtschaftliche Betriebe. Um den rechtlichen Rahmenbedingungen und Nachweispflichten nachzukommen, ist ein vielversprechender Lösungsansatz, die Gülle im Ausbringungsfahrzeug mittels NIR-Systems (Nahinfrarot) auf N-Gesamt (Gesamtstickstoff), NH4-N (Ammonium-N), P2O5 (Phosphor) und K2O (Kalium) sowie Trockenmasse hin zu analysieren. Eine breite Marktdurchdringung verlangt ein kompaktes, nachrüstbares und preisgünstiges NIR-System, welches die geforderte Genauigkeit und Qualitätsanforderungen erfüllt. Das Vorhaben iDentPlus setzt sich zum Ziel, eine Gesamtsystemlösung bestehend aus einem innovativen NIR-Sensorsystem basierend auf MEMS-IR-Detektoren und einem intelligenten Cloud-System mit KI-basierten Monitoring und Computing für den Feldeinsatz zu qualifizieren und bei einer hohen Anzahl von landwirtschaftlichen Betrieben zu erproben. Zur Gewährleistung der Funktionssicherheit unter den rauen Einsatzbedingungen werden neben einer Sensor-Selbstdiagnose auch eine kontinuierliche Überwachung der gemessenen NIR-Spektren im Feld und eine bedarfsgesteuerte Aktualisierung der Analysemodelle mittels Over-the-Air Update realisiert. Ferner sollen die für die Auswertung notwendigen Algorithmen entwickelt werden. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Stickstoff gelegt, wobei die anderen Inhaltsstoffe mit bearbeitet werden. Basierend auf dem weiterzuentwickelnden NIR-Sensorsystem soll ein Verfahren zur automatisierten Erstellung der Analysemodelle aus Referenzdaten entwickelt werden, um eine genaue Nährstoffbestimmung über einen langen Betriebszeitraum sicherzustellen. Das Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung einer ganzheitlichen Systemlösung bestehend aus einem NIR-Sensorsystem, einer Cloud-Lösung, mit Datenmanagement, Cloud-Monitoring und -Computing sowie die Entwicklung der Verfahren und der Algorithmen zur Bestimmung der Nährstoffgehalte des organischen Wirtschaftsdunges.
Die Antragsteller sind durch erfolgreiche, jahrelange Forschungsarbeit Experten für das Thema N-Kreislauf, N-Verluste und Modellierung und möchten ihre Kompetenz sowie schon vorhandene eigene Versuchsdaten und -ergebnisse im verwenden, um den N-Kreislauf einschließlich der N-Emissionen zu simulieren. Hierfür werden wir ausgewählte Varianten von fünf Feldversuchen untersuchen, für die schon für Zeiträume zwischen vier und 116 Jahren relevante Daten z.B. zur N-Aufnahme, Gehalte des organischen Kohlenstoffs und des Gesamtstickstoffs, oder Klimagasmessungen zur Verfügung stehen. Die Versuche wurden an unterschiedlichen Standorten in ganz Deutschland angelegt und decken verschiedenste Bodencharakteristika und Klimata ab. Durch die Verwendung schon vorhandener Daten und die erweiterte eigene Beprobung kann ein viele Jahrzehnte umfassender Datensatz (Pflanze x Management x Umwelt-Interaktionen) an verschiedenen Standorten modellbasiert und damit kostengünstig ausgewertet werden. In dem vorgestellten Projekt soll die prozessbasierte dynamische open-source-Modellplattform SIMPLACE eingesetzt werden. SIMPLACE berechnet u.a. den täglichen Nährstoffumsatz im Boden, den Nitrataustrag, die N2O-Emissionen abhängig von den Bodencharakteristika sowie das Pflanzenwachstum. Die Ziele des vorgestellten Projekts sind 1) den C-/N-Kreislauf und die Verluste besser zu verstehen, 2) die vielen Daten der unterschiedlichen Standorte zu verwenden, um das Modell robust zu kalibrieren und validieren, 3) Managementszenarien (Fruchtfolgen, Zwischenfrüchte, organische und anorganische Düngung) und deren Auswirkungen auf N-Verluste zu messen und zu simulieren, um die Wirksamkeit von Maßnahmen standortdifferenziert und unter verschiedenen Wetterbedingungen zu quantifizieren, sowie 4) Emissionsminderungspotentiale unterschiedlicher Bodenmanagementstrategien aufzuzeigen, um modellgestützte deutschlandweite Handlungsempfehlungen für ein klimaschonendes Stickstoffmanagement zu ermöglichen.
Origin | Count |
---|---|
Bund | 128 |
Land | 513 |
Schutzgebiete | 3 |
Wissenschaft | 57 |
Type | Count |
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Daten und Messstellen | 495 |
Förderprogramm | 83 |
Text | 18 |
unbekannt | 66 |
License | Count |
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geschlossen | 490 |
offen | 162 |
unbekannt | 10 |
Language | Count |
---|---|
Deutsch | 595 |
Englisch | 82 |
Resource type | Count |
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Archiv | 13 |
Datei | 66 |
Dokument | 27 |
Keine | 555 |
Webdienst | 8 |
Webseite | 26 |
Topic | Count |
---|---|
Boden | 164 |
Lebewesen und Lebensräume | 609 |
Luft | 549 |
Mensch und Umwelt | 661 |
Wasser | 611 |
Weitere | 662 |