API src

Found 129 results.

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 10

Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 10 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 105 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 1

Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden. Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) oder photogrammetrischen Produkten abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 1 Meter für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg. Die Daten stammen jeweils aus den landesweiten 3D-Laserscanbefliegungen aus 2010, 2020 und 2022 und liegen im Lagestatus ETRS89_UTM32 (Lagestatus 310) und mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH vor. Eine punktuelle Aktualisierung dieser Daten erfolgt über photogrammetrische Produkte und ist ggf. in den Metadaten der einzelnen Jahrgänge dokumentiert. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 15 cm. In Bereichen von Abschattungen (z. B.: Brücken), dichter Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig wird vom LGV ab dem Jahr 2022 folgende Rasterweite angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m). Ältere Jahrgänge haben zusätzlich noch folgende Rasterweiten: DGM 10 (Rasterweite 10m) DGM 25 (Rasterweite 25m) Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung für groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

Digitales Höhenmodell Hamburg DGM 25

Abgeleitetes, flächendeckendes digitales Geländemodell mit einer Rasterweite von 25 Meter auf Basis des DGM1. Für die Fläche der Freien und Hansestadt Hamburg (ohne das Gebiet des hamburgischen Wattenmeeres) wurde in 2020 eine Laserscanvermessung (Airborne Laserscanning) durchgeführt. Die Daten liegen im Lagestatus 310 (ETRS89/UTM) vor, mit Höhenangaben über Normalhöhennull (NHN), gemäß DE_DHHN2016_NH. Die Genauigkeit eines einzelnen Messpunktes liegt in eindeutig definierten Bereichen, wie z.B. auf Straßenflächen, bei ca. ± 255 cm. In Bereichen von Abschattungen (Brücken), Vegetation, insbesondere Flächen in Wald- und Strauchgebieten und bei stark geneigtem Gelände, ist die Genauigkeit geringer. Standardmäßig werden vom LGV folgende Rasterweiten angeboten: DGM 1 (Rasterweite 1m), DGM 10 (Rasterweite 10m), DGM 25 (Rasterweite 25m). Eine jährliche Aktualisierung dieser Daten erfolgt über Luftbildbefliegungen. Neben der reinen Bereitstellung der Höheninformation als regelmäßiges Gitter werden die Daten auch als Dienstleistung in einer Dreiecksvermaschung (TIN) abgegeben. Dabei ist ein Datenaustausch mit 2D- und 3D-CAD-Systemen sichergestellt. Als weitere Dienstleistung können z.B. Höhenlinien und Profile abgeleitet oder Volumina und Neigungen errechnet werden. Durch Integration weiterer Geobasis- und Fachdaten (Vektor- und Rasterdaten) können weitere Dienstleistungen z.B. für die Bereiche Wasserwirtschaft, Tiefbau, Umwelt und Stadtplanung sowie Energieversorgung groß- und kleinräumige Anwendungen abgeleitet werden.

Bebauungspläne Schmelz/Hüttersdorf - Sturn auf der Schlicht

Bebauungspläne und Umringe der Gemeinde Schmelz (Saarland), Ortsteil Hüttersdorf:Bebauungsplan "Sturn auf der Schlicht" der Gemeinde Schmelz, Ortsteil Hüttersdorf

Market Structure and Organization in Agri-Food Value Chains: An Application to the German Dairy Sector

The German dairy value chain is subject to profound structural change resulting in increasingly dominant agents at all stages of the chain, i.e. at the farm level, at the processors' level and at the retailers' level. In particular, the consolidation of retailers has increased retailers' bargaining power vis-à-vis their suppliers. Against this background, the overall objective of this subproject is to analyze the structural change in the dairy sector, particularly at the processors' level, by taking into account firms' strategic interactions along the entire dairy value chain. So far, there exists no theoretical workhorse model that allows for the analysis of interdependencies in a three-layer structure where imperfect competition is considered at all three stages. We aim to close this gap to understand how an increasingly dominant retail industry influences strategic decisions at the dairy processors' level which, in turn, may affect dairy farmers. Building upon a three-layer approach, we first examine whether processors have merger incentives to counter the retailers' bargaining power. We then analyze the differences between cooperatives and for-profit firms concerning their decision on product quality and the number of dairy suppliers. Finally, we assess the implications for upstream farmers which rounds off the picture of structural change in the German dairy sector.

Forschergruppe (FOR) 1320: Crop Sequence and Nutrient Acquisition from the Subsoil, Plant induced weathering of minerals in the subsoil - release of 'non-exchangeable' potassium from 2:1 layer minerals (TransMinK)

The proposal addresses the potential of subsoil to contribute to K nutrition of crops. More specifically we will address the processes controlling release of K from interlayer of 2:1 clay minerals as this is expected to be the dominant K fraction in the subsoil. While it has been shown in the past that this so called 'non-exchangeable' K can be released due to root activity, there are controversial results concerning the role of soil solution K concentration in the rhizosphere required to trigger the process. Likewise little information is available about the concentration dynamics of other cations (NH4, Ca) in the rhizosphere and their impact on K release and vermiculitization supposed to be associated with this process. Model studies with substrate from the central field trial will be conducted in compartment systems equipped with micro suction cups. The measurement of dynamic changes of soil solution composition with increasing distance from the root surface will be combined with investigations of changes in mineralogy by XRD, TEM and SEM-EDX. Changes of mineralogy as a result of plant induced K release from interlayer will also be studied on bulk soil and rhizosphere samples collected within the central field and the central microcosm experiment and with mineral bags exposed in the field during a cropping cycle. Finally, X-ray CT will be used to access changes in soil texture, i.e. clay distribution around roots and the temporal spread of roots in biopores which is a prerequisite for K uptake from such structures.

Vertical partitioning and sources of CO2 production and effects of temperature, oxygen and root location within the soil profile on C turnover

For surface soils, the mechanisms controlling soil organic C turnover have been thoroughly investigated. The database on subsoil C dynamics, however, is scarce, although greater than 50 percent of SOC stocks are stored in deeper soil horizons. The transfer of results obtained from surface soil studies to deeper soil horizons is limited, because soil organic matter (SOM) in deeper soil layers is exposed to contrasting environmental conditions (e.g. more constant temperature and moisture regime, higher CO2 and lower O2 concentrations, increasing N and P limitation to C mineralization with soil depth) and differs in composition compared to SOM of the surface layer, which in turn entails differences in its decomposition. For a quantitative analysis of subsoil SOC dynamics, it is necessary to trace the origins of the soil organic compounds and the pathways of their transformations. Since SOM is composed of various C pools which turn over on different time scales, from hours to millennia, bulk measurements do not reflect the response of specific pools to both transient and long-term change and may significantly underestimate CO2 fluxes. More detailed information can be gained from the fractionation of subsoil SOM into different functional pools in combination with the use of stable and radioactive isotopes. Additionally, soil-respired CO2 isotopic signatures can be used to understand the role of environmental factors on the rate of SOM decomposition and the magnitude and source of CO2 fluxes. The aims of this study are to (i) determine CO2 production and subsoil C mineralization in situ, (ii) investigate the vertical distribution and origin of CO2 in the soil profile using 14CO2 and 13CO2 analyses in the Grinderwald, and to (iii) determine the effect of environmental controls (temperature, oxygen) on subsoil C turnover. We hypothesize that in-situ CO2 production in subsoils is mainly controlled by root distribution and activity and that CO2 produced in deeper soil depth derives to a large part from the mineralization of fresh root derived C inputs. Further, we hypothesize that a large part of the subsoil C is potentially degradable, but is mineralized slower compared with the surface soil due to possible temperature or oxygen limitation.

P 2.3 - Dynamiken von Konvektionen als Kopplung zwischen dem marinen Oberflächenfilm und der Wassermasse

Unsere Motivation liegt in der Tatsache, dass die dynamische Verbindung zwischen dem marinen Oberflächenfilm (engl. sea-surface microlayer, SML) und der darunterliegenden oberflächennahen Wasserschicht über Konvektion zu heterogenen Eigenschaften der SML führt. Dies wiederum steuert das Ausmaß der bio-photochemischen Reaktionen und des Gasaustausches zwischen dem Ozean und der Atmosphäre. Die Konvektion wird durch Verdunstung angetrieben, die die SML abkühlt und es salzhaltiger macht. Infolgedessen wird die SML dichter, sinkt ab und wird durch das darunterliegende Wasser ersetzt. Die auftriebsgetriebene Konvektion wurde jedoch bei der Erforschung der SML und des Gasaustausches als dynamisches Bindeglied zwischen der Atmosphäre und dem Ozean vernachlässigt. Unser Hauptziel ist es, ein mechanistisches Verständnis der Dynamik zwischen der SML und der oberflächennahen Wasserschicht zu beschreiben. Ein mechanistisches Verständnis der Konvektion ist wichtig, da das Ausmaß der bio-photochemischen Reaktionen und Austauschprozessen von Spurengasen, Energie und Impuls letztlich durch Austauschprozesse zwischen der SML und der oberflächennahen Wasserschicht und schließlich mit tieferen Schichten bestimmt wird. Wir werden einen experimentellen Aufbau mit mehreren profilierenden Mikroelektroden und einem optischen Schlierensystem entwickeln, um die Konvektion unter verschiedenen externen Antrieben zu untersuchen. Wir werden den Effekt der horizontalen Strömung aufgrund von Gradienten der Oberflächenspannung (d.h. Marangoni-Effekt) untersuchen. Wir werden auch an dem gemeinsamen Mesokosmen-Experiment BASS teilnehmen, um den Einfluss biogener Tenside auf den konvektiven Transportmechanismus zwischen der SML und der oberflächennahen Wasserschicht zu untersuchen. Im gemeinsamen Feldexperiment BASS werden wir der Frage nachgehen, inwieweit Variationen der klein-skaligen Konvektion durch die Variabilität sub-mesoskaligen (1 km-10 km) und hydrodynamischen Prozessen nahe der Meeresoberfläche beeinflusst werden. Wir werden zwei Forschungskatamarane und eine Flotte von Treibbojen einsetzen, die mit Leitfähigkeits- und Temperatursensoren ausgestattet sind, um Dichteanomalien zwischen der SML und oberflächennahen Wasserschicht zu untersuchen. Wir werden externe ozeanische und atmosphärische Einflüsse beobachten, um die Dichteanomalien zu beschreiben. Schließlich werden wir die gewonnenen Erkenntnisse aus den Laborexperimenten, der Mesokosmos-Studie und der Feldstudie nutzen, um einen mathematischen Rahmen zur Beschreibung von Temperatur- und Salzgehaltsprofilen und deren Schwankungen unter dem Einfluss definierter ozeanischer und atmosphärischer Einflüsse zu entwickeln.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1315: Biogeochemische Grenzflächen in Böden; Biogeochemical Interfaces in Soil, Highly-resolved imaging in artificial and natural soils to yield dynamics and structure of interfaces from oxygen, pH and water content

In soils and sediments there is a strong coupling between local biogeochemical processes and the distribution of water, electron acceptors, acids, nutrients and pollutants. Both sides are closely related and affect each other from small scale to larger scale. Soil structures such as aggregates, roots, layers, macropores and wettability differences occurring in natural soils enhance the patchiness of these distributions. At the same time the spatial distribution and temporal dynamics of these important parameters is difficult to access. By applying non-destructive measurements it is possible to overcome these limitations. Our non-invasive fluorescence imaging technique can directly quantity distribution and changes of oxygen and pH. Similarly, the water content distribution can be visualized in situ also by optical imaging, but more precisely by neutron radiography. By applying a combined approach we will clarify the formation and architecture of interfaces induces by oxygen consumption, pH changes and water distribution. We will map and model the effects of microbial and plant root respiration for restricted oxygen supply due to locally high water saturation, in natural as well as artificial soils. Further aspects will be biologically induced pH changes, influence on fate of chemicals, and oxygen delivery from trapped gas phase.

Linking soil architecture formation with changing permafrost regime to carbon turnover in high latitude soils at multiple spatial scales

Most soils develop distinct soil architecture during pedogenesis and soil organic carbon (SOC) is sequestered within a hierarchical system of mineral-organic associations and aggregates. Permafrost soils store large amounts of carbon due to their permanently frozen subsoil and a lack of oxygen in the active layer, but they lack complex soil structure. With permafrost thaw more oxidative conditions and increasing soil temperature presumably enhance the build-up of more complex units of soil architecture and may counterbalance, at least partly, SOC mineralization. We aim to explore the development of mineral-organic associations and aggregates under different permafrost impact with respect to SOC stabilization. This information will be linked to environmental control factors relevant for SOC turnover at the pedon and stand scale to bridge processes occurring at the aggregate scale to larger spatial dimensions. We will combine in situ spectroscopic techniques with fractionation approaches and identify mechanisms relevant for SOC turnover at different scales by multivariate statistics and variogram analyses. From this we expect a deeper knowledge about soil architecture formation in the transition of permafrost soils to terrestrial soils and a scale-spanning mechanistic understanding of SOC cycling in permafrost regions.

1 2 3 4 511 12 13