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Analytical data of floodplain, colluvial, Triassic (Buntsandstein), Lopingian (Zechstein) and Pleistocene loess data from the Weiße Elster catchment (Central Germany)

In this dataset, we present grain size and XRF element data of Holocene floodplain and colluvial, Pleistocene loess and Triassic (Buntsandstein) samples from the catchment of the Weiße Elster River (Central Germany). The samples were taken during the DFG-funded project 'Imprints of rapid climate changes and human activity on Holocene hydro-sedimentary dynamics in Central Europe (loess-covered Weiße Elster model region)' [SU491/6-1, ET20/10-1, VE117/7-1, WE5518/1-1, ZI721/13-1] between 2017 - 2025, using open outcrops, hand augering (Pürckhauer) or drilling with an Atlas Copco Cobra Pro hammer. The goal of this study was to obtain sediment provenance for Holocene overbank sediments in the middle Weiße Elster floodplain.

Synchronisierte und energieadaptive Produktionstechnik zur flexiblen Ausrichtung von Industrieprozessen auf eine fluktuierende Energieversorgung, SynErgie3: Synchronisierte und energieadaptive Produktionstechnik zur flexiblen Ausrichtung von Industrieprozessen auf eine fluktuierende Energieversorgung

ICON-D2

Mit dem ICON-D2 verfügt der Deutsche Wetterdienst (DWD) über ein Modell für Vorhersagen im Kürzestfristbereich bis +27 Stunden (bzw. +45 Stunden aus dem 03 UTC-Lauf). Mit seiner feinen Gitterpunktauflösung erzeugt das ICON-D2 insbesondere bei gefährlichen Wetterlagen verbesserte Vorhersagen, z. B. bei Wetterlagen mit hochreichender Feuchtkonvektion (Super- und Multizellengewitter, Böenwalzen, mesoskalige konvektive Komplexe) und bei Wetterereignissen, die durch Wechselwirkungen mit der feinskaligen Topographie entstehen (Bodennebel, Föhnstürme, heftige Hangabwinde, Sturzfluten). Das Modellgebiet des ICON-D2 deckt ganz Deutschland, Dänemark, die Benelux-Staaten, die Schweiz, Österreich und Teile der übrigen Nachbarstaaten ab. Die horizontale Auflösung des ICON-D2 im nativen Dreiecksgitter beträgt 2,1 km. Die einzelnen Parameter des Modells sind in den Keywords aufgeführt.

Entwicklung von wirkungsvollen Maßnahmen für eine verstärkte energetische Nutzung von Kalamitätsholz und Durchforstungsholz aus dem Wald in der Modellregion Bayern, Teilvorhaben 1: Projektkoordination

Die immer häufigeren Schadereignisse durch Trockenheit und Insektenbefall führen zu einem hohen Anfall an Schadholz. Der damit einhergehende Verfall der Holzpreise behindert die Aufarbeitung und Wiederaufforstung betroffener Flächen vor allem im Privatwald. Das Projekt hat zum Ziel, durch die verstärkte Nutzung des Kalamitätsholzes und des anfallenden Durchforstungsholzes zur Energiegewinnung wirtschaftliche Alternativen zu schaffen und somit zur Sicherung der natürlichen Produktionsgrundlagen beizutragen. Bayern dient aufgrund bereits etablierter Strukturen im Privatwald und bestehender Angebote im Bereich Holzenergie als Modellregion. Ein Projektziel ist die Identifizierung, Beschreibung und Vermittlung praxistauglicher Konzepte zur Herstellung moderner Holzbrennstoffe aus Kalamitätsholz, um interessierten Waldbesitzern den Einstieg in ein neues Geschäftsfeld zu erleichtern. Grundlage hierfür sind Analysen zu Markthemmnissen, Aufarbeitungskonzepten und Potenzialerhebungen im Vorfeld. Weiter sollen Waldbesitzer dazu ertüchtigt werden, Bereitstellungsketten für die kontinuierliche Lieferung von Holzbrennstoffen mit definierten Eigenschaften zu etablieren. Durch Fachinformationen und Schulungsangebote sollen potentielle Nutzer von den Vorteilen der modernen Holzenergie für das eigene Unternehmen und die gesamte Region überzeugt werden. Mit der Etablierung von Kompetenzträgern bei den regionalen Forstwirtschaftlichen Vereinigungen der privaten Waldbesitzer und regionalen Vernetzungsworkshops mit Akteuren aller relevanter Branchen einer Region soll ein geeignetes Marktumfeld geschaffen werden. Gegen Ende der Projektlaufzeit sollen vielversprechende Konzepte und zielführende Maßnahmen für die Professionalisierung von Waldbesitzern sowie die Entwicklung von Holzenergieprojekten auf andere Regionen und Bundesländer übertragen werden. Vertreter der genannten Zielgruppen werden daher über einen bayerischen und einen überregionalen Beirat in das Projekt eingebunden.

Wasserhaushaltsgrößen für Gewässerabschnitte und Einzugsgebiete Reihe 1991 -2020

Die Ermittlung der Wasserhaushaltsgrößen erfolgte auf Grundlage einer räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Niederschlags-Abfluss-Modellierung. Der Aufbau eines landesweiten Modells wurde im Jahr 2004 mit dem Modellsystem ArcEGMO durchgeführt. Für den vorliegenden Datenbestand wurde das Modellsystem weiterentwickelt sowie die verwendeten Zeitreihen bis 2020 verlängert. Vom Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU) wurden folgende Datengrundlagen für die Aktualisierung bereitgestellt: - Gewässernetz gewnet25 (Version 4.1; Stand: 2015) - Seen (Version 4.1 Stand: 2015) - Oberirdische Einzugsgebiete ezg25 (Version 4.0; Stand: 2014) - REGNIE-Daten (Niederschlagsdaten im Rasterformat) für den Zeitraum 1991 bis 2020 - Fortschreibung der Abflussreihen für insgesamt 135 Pegel im Modellgebiet, davon für 20 weitgehend unbeeinflusste Einzugsgebiete zur Modellvalidierung sowie für 5 Einzugsgebiete zur Modellanpassung für den Zeitraum 1991 bis 2020 Die Wasserhaushaltsgrößen sind in ihrer räumlichen Auflösung auf die hydrologischen Einzugsgebiete und die dazugehörigen Gewässerabschnitte bezogen. Die Ermittlung der Wasserhaushaltsgrößen erfolgte auf Grundlage einer räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Niederschlags-Abfluss-Modellierung. Der Aufbau eines landesweiten Modells wurde im Jahr 2004 mit dem Modellsystem ArcEGMO durchgeführt. Für den vorliegenden Datenbestand wurde das Modellsystem weiterentwickelt sowie die verwendeten Zeitreihen bis 2020 verlängert. Vom Landesamt für Umwelt Brandenburg (LfU) wurden folgende Datengrundlagen für die Aktualisierung bereitgestellt: - Gewässernetz gewnet25 (Version 4.1; Stand: 2015) - Seen (Version 4.1 Stand: 2015) - Oberirdische Einzugsgebiete ezg25 (Version 4.0; Stand: 2014) - REGNIE-Daten (Niederschlagsdaten im Rasterformat) für den Zeitraum 1991 bis 2020 - Fortschreibung der Abflussreihen für insgesamt 135 Pegel im Modellgebiet, davon für 20 weitgehend unbeeinflusste Einzugsgebiete zur Modellvalidierung sowie für 5 Einzugsgebiete zur Modellanpassung für den Zeitraum 1991 bis 2020 Die Wasserhaushaltsgrößen sind in ihrer räumlichen Auflösung auf die hydrologischen Einzugsgebiete und die dazugehörigen Gewässerabschnitte bezogen.

WFS Elektro Ladestandorte Hamburg

Dieser Web Feature Service (WFS) stellt die Standorte der öffentlich zugänglichen Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge in der Modellregion Elektromobilität Hamburg zum Download bereit. Die zugehörigen Sachinformationen wie z.B. Anzahl der Ladepunkte, Steckertypen und Zugangsmöglichkeiten sind enthalten. Zusätzlich wird in Echtzeit der Betriebsstatus (frei oder belegt) der Ladepunkte angegeben. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

WMS Elektro Ladestandorte Hamburg

Dieser Web Map Service (WMS) stellt die Standorte der öffentlich zugänglichen Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge in der Modellregion Elektromobilität Hamburg dar. Die zugehörigen Sachinformationen wie z.B. Anzahl der Ladepunkte, Steckertypen und Zugangsmöglichkeiten sind enthalten. Zusätzlich wird in Echtzeit der Betriebsstatus (frei oder belegt) der Ladepunkte angegeben. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

Elektro Ladestandorte Hamburg

Der Datensatz enthält die Standorte der öffentlich zugänglichen Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge in der Modellregion Elektromobilität Hamburg. Die zugehörigen Sachinformationen wie z.B. Anzahl der Ladepunkte, Steckertypen und Zugangsmöglichkeiten sind enthalten. Zusätzlich wird in Echtzeit der Betriebsstatus (UNKNOWN, AVAILABLE, OCCUPIED, RESERVED, UNAVAILABLE, FAULTED, PREPARING, CHARGING, SUSPENDEDEV, SUSPENDEDEVSE, FINISHING) der Ladepunkte angegeben. Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der Echtzeitdatendienst enthält die Standorte der öffentlich zugänglichen Ladeeinrichtungen für Elektrofahrzeuge in der Modellregion Elektromobilität Hamburg im JSON-Format bereitgestellt über die SensorThings API (STA). Für die E-Ladestationen in der SensorThings API (STA) wurde je Station ein Objekt in der Entität "Thing" angelegt. Für jeden Ladepunkt steht ein Objekt in der Entität "Datastreams". Die Echtzeitdaten zum Status des Ladepunktes wird in der STA in der Entität "Observations" veröffentlicht. Alle Zeitangaben sind in der koordinierten Weltzeit (UTC) angegeben. In der Entität Datastreams gibt es im JSON-Objekt unter dem "key" "properties" weitere "key-value-Paare". In Anlehnung an die Service- und Layerstruktur im GIS haben wir Service und Layer als zusätzliche "key-value-Paare" unter dem JSON-Objekt properties eingeführt. { "properties":{ "serviceName": "HH_STA_E-Ladestationen", "layerName": "Status_E-Ladepunkt", "key":"value"} } Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://iot.hamburg.de/v1.1/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_E-Ladestationen' and properties/layerName eq 'Status_E-Ladepunkt' Die Echtzeitdaten kann man auch über einen MQTT-Broker erhalten. Die dafür notwendigen IDs können über eine REST-Anfrage bezogen werden und dann für das Abonnement auf einen Datastream verwendet werden: MQTT-Broker: iot.hamburg.de Topic: v1.1/Datastream({id})/Observations

Climate Simulation with CLM, Scenario A2 run no.1, North Atlantic region

[ Derived from parent entry - see the respective metadata entry ] The experiment CLM_A2_ZS contains Northern European regional climate simulations of the years 2070-2099 on a rotated grid (CLM non hydrostatic, 0.44 deg. hor. resolution, see http://www.clm-community.eu ). It is forced by the first (_1_) run of the global IPCC SRES A2 (EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_A2_1_6H), which describes an economic development which is primarily regionally oriented and the technical change is more fragmented and slower than in the other SRES storylines. The model region starts at -19.36/-40.48 (lat/lon in rotated coordinates; centre of lower left corner of the domain) with rotated North Pole at 21.3/-175.0 (lat/lon). The number of grid points is 80/146 (lat/lon). The sponge zone (numerically unreliable boundary grid points) consists of 8 grid boxes at each border. EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_A2_1_6H were nudged during the simulations (spectral nudging,von Storch, H., A spectral nudging technique for dynamical downscaling purposes. Mon. Wea. Rev, 2000 ) The regional model variables include two-dimensional near surface fields and atmospheric fields on 6 pressure levels (200, 500, 700, 850, 925 and 1000 hPa) for zonal and meridional wind, temperature and pressure. The time interval of the output fields is 3 hours. Please contact sga"at"dkrz.de for data request details. The output format is netCDF. Experiment with CLM 2.4.6 on HPC Cluster ( blizzard ).

Climate Simulation with CLM, Scenario A2 run no.1, North Atlantic region

[ Derived from parent entry - see the respective metadata entry ] The experiment CLM_A2_ZS contains Northern European regional climate simulations of the years 2070-2099 on a rotated grid (CLM non hydrostatic, 0.44 deg. hor. resolution, see http://www.clm-community.eu ). It is forced by the first (_1_) run of the global IPCC SRES A2 (EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_A2_1_6H), which describes an economic development which is primarily regionally oriented and the technical change is more fragmented and slower than in the other SRES storylines. The model region starts at -19.36/-40.48 (lat/lon in rotated coordinates; centre of lower left corner of the domain) with rotated North Pole at 21.3/-175.0 (lat/lon). The number of grid points is 80/146 (lat/lon). The sponge zone (numerically unreliable boundary grid points) consists of 8 grid boxes at each border. EH5-T63L31_OM-GR1.5L40_A2_1_6H were nudged during the simulations (spectral nudging,von Storch, H., A spectral nudging technique for dynamical downscaling purposes. Mon. Wea. Rev, 2000 ) The regional model variables include two-dimensional near surface fields and atmospheric fields on 6 pressure levels (200, 500, 700, 850, 925 and 1000 hPa) for zonal and meridional wind, temperature and pressure. The time interval of the output fields is 3 hours. Please contact sga"at"dkrz.de for data request details. The output format is netCDF. Experiment with CLM 2.4.6 on HPC Cluster ( blizzard ).

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