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Schwermetalldepositionen

<p> <p>Bei den Schwermetallen Blei, Cadmium und Quecksilber ist ein Rückgang der atmosphärischen Einträge (Deposition) zu verzeichnen. In Deutschland liegen die Schwermetalleinträge aus der Atmosphäre an den UBA-Stationen im ländlichen Hintergrund im Jahr 2024 im Bereich von 0,19 – 0,47 kg Blei pro km², 7,9 – 14,0 g Cadmium pro km² und 3,1 – 8,1 g Quecksilber pro km².</p> </p><p>Bei den Schwermetallen Blei, Cadmium und Quecksilber ist ein Rückgang der atmosphärischen Einträge (Deposition) zu verzeichnen. In Deutschland liegen die Schwermetalleinträge aus der Atmosphäre an den UBA-Stationen im ländlichen Hintergrund im Jahr 2024 im Bereich von 0,19 – 0,47 kg Blei pro km², 7,9 – 14,0 g Cadmium pro km² und 3,1 – 8,1 g Quecksilber pro km².</p><p> Herkunft der Schwermetalle <p>Die Schwermetalle Blei (Pb), Cadmium (Cd) und Quecksilber (Hg) sind gekennzeichnet durch Toxizität und chemische Stabilität. Diese Eigenschaften führen dazu, dass sich diese Stoffe in der Umwelt anreichern, Schäden an Ökosystemen verursachen und auch schädliche Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit zeigen können.</p> <p>Sie werden in erheblichem Umfang <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/anthropogen">anthropogen</a> (durch menschliche Tätigkeiten) in die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/atmosphaere">Atmosphäre</a> ausgestoßen/abgegeben. In der Atmosphäre können sie weiträumig und grenzüberschreitend transportiert werden. Durch Depositionsvorgänge (Ablagerung) gelangen sie aus der Atmosphäre auch in andere Umweltmedien.</p> <p>Ein erheblicher Teil der Schwermetalle gelangt aber auch durch erneute Freisetzung bereits früher deponierter Mengen in die Atmosphäre. Es finden somit eine Resuspension (Blei, Cadmium) und Reemission (Quecksilber) statt.</p> <p>In Deutschland sind im Zeitraum 1990 bis 2023 grundsätzlich rückläufige <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltzustand-trends/luft/luftschadstoff-emissionen-in-deutschland/schwermetall-emissionen">Schwermetall-Emissionen</a> zu beobachten. Dies zeigt sich auch in den gemessenen und modellierten Depositionsdaten.</p> <p>Im Rahmen des europäischen Überwachungsprogramms&nbsp;<a href="http://www.emep.int/">EMEP&nbsp;</a>wird mittels atmosphärischer Chemie-Transportmodelle die gesamte Ablagerung (nasse und trockene <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/deposition">Deposition</a>) ausgewählter Schwermetalle flächendeckend für die&nbsp;EMEP-Region (Europa und Zentralasien) berechnet. Die Daten der Modellrechnungen werden in jährlichen Berichten durch das Meteorological Synthesizing Centre - East (<a href="https://www.msceast.org/publications/reports">MSC-E</a>) veröffentlicht.&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/zingst_messung_der_schwermetalldeposition.jpg"> </a> <strong> Messung der Schwermetalldeposition an der UBA-Luftmessstation Zingst </strong> Quelle: Hans-Udo Teuerkauf / Umweltbundesamt </p><p> Gesamtdepositionen von Blei <p>Die Gesamtdeposition von Blei in der EMEP-Region lag 2023 in der Größenordnung von 0,1 bis 1 kg/km²/Jahr mit den höchsten Werten in Zentraleuropa und niedrigsten im nördlichen Teil der EMEP-Region. Saisonale Änderungen in der Depositionsrate spiegeln den Einfluss von staubgetragener <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/deposition">Deposition</a> aus Afrika und Zentralasien wider, die am stärksten auf Südeuropa auswirkt. In Zentral-sowie Südeuropa dominieren außerdem die Depositionen aus EMEP-Regionen und primären anthropogenen Quellen, insbesondere in Ländern mit bedeutenden eigenen nationalen Emissionen wie Deutschland oder Polen. In kleineren Nachbarländern hingegen tragen grenzüberschreitende Transporte maßgeblich zu den Depositionen bei. Insgesamt beläuft sich der Anteil der grenzüberschreitenden Deposition in der EMEP-Region auf über 50 %.</p> <p>Innerhalb Deutschlands traten die niedrigsten Pb-Depositionen (&lt; 0,5 kg Pb/km²) vorwiegend im Norden und in der Mitte sowie am Alpenrand auf (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2023“).</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/2_Karte_Modellierte-Gesamtdepo-EMEP_2026-04-08.png"> </a> <strong> Karte: Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2023 </strong> Quelle: EMEP Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_Karte_Modellierte-Gesamtdepo-EMEP_2026-04-08.pdf">Karte als PDF (274,27 kB)</a></li> </ul> </p><p> Gesamtdepositionen von Cadmium <p>Die Cadmium-Gesamtdepositionen in der EMEP-Region variieren im Bereich von 5 bis 60 g Cd/km². In Deutschland traten die höchsten Cd-Depositionen (z. T. &gt;&nbsp;60&nbsp;g Cd/km²) in Westdeutschland (NRW), die niedrigsten Cd-Depositionen (z.&nbsp;T. &lt;&nbsp;15&nbsp;g Cd/km²) vorwiegend in Teilen Nord-, Süd und Mitteldeutschlands (MV, TH, BY) auf (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2023“).</p> </p><p> Gesamtdepositionen von Quecksilber <p>Die Quecksilber-Gesamtdepositionen im EMEP-Gebiet lagen in 2023 größtenteils im Bereich von bis zu 25 g Hg/km² mit einzelnen Hotspots im Osten Europas. Die höchsten Hg-Depositionen in Deutschland traten großräumig in Westdeutschland (NRW), die niedrigsten Hg-Depositionen (&lt; 10 g Hg/km²) großräumig vorwiegend in der Mitte Süd- und (siehe Karte „Modellierte geographische Verteilung der Gesamtdepositionen in der EMEP-Region, 2023“).</p> </p><p> Messungen des Luftmessnetzes des Umweltbundesamtes <p>Schwermetalldepositionen werden auch im <a href="http://www.umweltbundesamt.de/luft/luftmessnetze/ubamessnetz.htm">Luftmessnetz des Umweltbundesamtes</a> (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/uba">UBA</a>) bestimmt. Dabei wird die nasse <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/deposition">Deposition</a> erfasst, d. h. die mit Regen und Schnee eingetragenen Schwermetalle. Die nasse Deposition trägt ca. ¾ zur Gesamtdeposition bei.</p> <p>Die <a href="https://ebas-data.nilu.no/">„EBAS“ Datenbank</a> enthält unter anderem auch Schwermetalldeposition-Daten aller deutschen Messstationen. Die nasse Schwermetalldepositionen an sechs UBA-Luftmessstationen im Jahr 2024 sind in der Tabelle „Nasse Jahresdepositionssummen von Schwermetallen und Halbmetallen im Luftmessnetz des Umweltbundesamtes 2024“&nbsp;zusammengefasst. Die nassen Depositionen von Blei (0,19 – 0,47 kg/km²), Cadmium (7,9 – 14,0 g/km²) und QuecksilDie Tabelle zeigt die nassen Jahresdepositionssummen von Schwermetallen und Halbmetallen an sechs UBA-Messstationen im Jahr 2024.ber (3,1 – 8,1 g/km²) liegen meist unter den mit dem EMEP-Modell für Deutschland berechneten Gesamtdepositionen, welche zusätzlich die trockenen Depositionen beinhalten.&nbsp;</p> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/image/3_Tab_Nasse%20Depositionen-UBA-Luftmessnetz_2026-04-08.png"> </a> <strong> Nasse Jahresdepositionssummen von Schwermetallen und Halbmetallen im Luftmessnetz des UBA 2024 </strong> Quelle: Luftmessnetz des Umweltbundesamtes Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Tab_Nasse%20Depositionen-UBA-Luftmessnetz_2026-04-08.pdf">Tabelle als PDF (66,21 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_Tab_Nasse%20Depositionen-UBA-Luftmessnetz_2026-04-08.xlsx">Tabelle als Excel (231,50 kB)</a></li> </ul> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Überwachung der Gamma-Ortsdosisleistung

Überwachung der Gamma-Ortsdosisleistung https://odlinfo.bfs.de informiert über Radioaktivitätsmesswerte in Deutschland Das BfS betreibt ein bundesweites Messnetz zur großräumigen Ermittlung der äußeren Strahlenbelastung durch kontinuierliche Messung der Gamma-Ortsdosisleistung ( ODL ). Das ODL -Messnetz besteht aus 1.700 ortsfesten, automatisch arbeitenden Messstellen, die flächendeckend über Deutschland verteilt sind. Das ODL -Messnetz besitzt eine wichtige Frühwarnfunktion, um erhöhte radioaktive Kontaminationen in der Luft in Deutschland schnell zu erkennen. Auf https://odlinfo.bfs.de zeigt eine Karte aktuelle Radioaktivitäts-Messdaten des ODL -Messnetzes. Als eine der wichtigsten Messeinrichtungen betreibt das BfS auf Grundlage des Strahlenschutzgesetzes ( StrlSchG ) ein bundesweites Messnetz zur großräumigen Ermittlung der äußeren Strahlenbelastung durch kontinuierliche Messung der Gamma-Ortsdosisleistung ( ODL ). Bundesweit 1.700 Sonden umfasst das ODL-Messnetz Das ODL -Messnetz besteht aus 1.700 ortsfesten, automatisch arbeitenden Messstellen, die flächendeckend in einem Grundraster von rund 20 x 20 Kilometern über Deutschland verteilt sind. In einem Radius von 25 Kilometern beziehungsweise 100 Kilometern um kerntechnische Anlagen ist das Netz dichter angelegt. Messung der natürlichen Strahlenbelastung Im Routinebetrieb wird mit dem Messnetz die natürliche Strahlenbelastung gemessen, der der Mensch ständig ausgesetzt ist. Die Ortsdosisleistung erfasst die terristrische Komponente, die durch die überall im Boden vorkommenden natürlichen radioaktiven Stoffe ( Radionuklide ) verursacht wird. Ursache sind Spuren von Uran , Thorium und Kalium, die überall in Gesteinen, Böden und Baumaterialien vorkommen. In Gegenden mit alten Gesteinsarten (zum Beispiel Granit) sind diese Spuren ausgeprägter; deshalb ist in älteren Mittelgebirgen wie dem Schwarzwald und dem Erzgebirge die Bodenstrahlung höher als in Norddeutschland oder in den Kalkalpen. Ein Element in der natürlichen Zerfallskette des Uran -238 ist das Radon . Als Gas diffundiert es aus Böden und gelangt als natürlicher Strahler in die Atmosphäre. Daneben ist der Mensch einer natürlichen Strahlung ausgesetzt, die ihren Ursprung im Weltraum hat und abgeschwächt durch die Atmosphäre die Erdoberfläche erreicht (Höhenstrahlung, kosmische Strahlung). Die ODL wird in der Messgröße Umgebungs-Äquivalentdosisleistung bestimmt und in der Einheit Mikrosievert pro Stunde angegeben. Die natürliche ODL bewegt sich in Deutschland je nach örtlichen Gegebenheiten zwischen 0,05 und 0,2 Mikrosievert pro Stunde. Einfluss natürlicher Prozesse auf ODL -Werte Die äußere Strahlenbelastung ist an einem Ort weitgehend konstant. Allerdings spiegeln sich zwei natürliche Prozesse sehr deutlich in den Messdaten wider. Kurzzeitige Erhöhungen bis auf etwa das Dreifache des natürlichen Pegels treten auf, wenn radioaktive Folgeprodukte des natürlich vorkommenden radioaktiven Gases Radon durch Niederschläge aus der Atmosphäre ausgewaschen und am Boden abgelagert werden. Durch eine geschlossene Schneedecke kann es dagegen zu einer deutlichen Absenkung der zuvor gemessenen ODL kommen, weil die Bodenstrahlung teilweise durch den Schnee abgeschirmt wird. Messdaten Sonde zur Messung der Ortsdosisleistung (ODL) Die ODL -Messsonde, die in der Regel in ein Meter Höhe über Grasboden aufgebaut ist, erfasst die Umgebungsstrahlung im Zehnminuten-Takt. Die Messdaten werden in der Regel im Stundentakt automatisch an die Messnetzknoten übertragen. Sie werden durch ein automatisches Prüfverfahren analysiert. Bei Auffälligkeiten wird arbeitstäglich manuell geprüft, ob eine Störung vorliegt. Defekte Messgeräte können auf diese Weise frühzeitig identifiziert und ausgetauscht werden. Wichtige Frühwarnfunktion Das ODL -Messnetz ist wichtig für die Notfallvorsorge. Die Sonden befinden sich rund um die Uhr im Messbetrieb. Zusätzlich zu der regelmäßigen Datenübertragung sind die Sonden mit einer Benachrichtigungsfunktion ausgestattet: Sie übertragen die Messdaten an die Datenzentralen des BfS , sobald die gemessene ODL an einer Stelle den festgelegten Schwellenwert überschreitet. Falls ein internes Frühwarnkriterium ausgelöst wird, prüfen Fachleute des BfS umgehend die eingegangenen Messdaten. So wird sichergestellt, dass eine Erhöhung der Strahlung unverzüglich bemerkt wird. Die Schwellenwerte berücksichtigen dabei den natürlichen örtlichen Untergrund, die statistischen Schwankungen des Messsignals sowie Veränderungen durch natürliche Umwelteinflüsse auf die Messdaten (zum Beispiel bei einer Schneebedeckung des Bodens). Vorsorge für den Notfallschutz - betroffene Gebiete schnell erkennen Im Notfall ermöglicht das ODL -Messnetz, eine erhöhte Radioaktivität in der Luft schnell zu erkennen. Betroffene Gebiete, in denen die ODL angestiegen ist, werden rasch erkannt. Bei Bedarf können die Sonden alle 10 Minuten abgefragt werden. Dadurch sind Fachleute des BfS in der Lage, die Ausbreitung einer radioaktiven Schadstoffwolke nahezu in Echtzeit verfolgen. Die Messdaten ermöglichen eine erste grobe Dosisabschätzung in den betroffenen Gebieten. Um auf alle Szenarien vorbereitet zu sein, gibt das installierte System die Höhe der ODL in einem extrem weiten Messwerte-Bereich von 0,05 Mikrosievert pro Stunde bis 5 Sievert pro Stunde an. Erweiterung des Messnetzes durch spektroskopierende Sonden ODL-Doppelsonde im deutschen Grenzgebiet vor den Kühltürmen des Schweizer Kernkraftwerks Leibstadt (links: spektroskopierende Sonde mit eingebautem Lanthanbromid-Detektor) Ungefähr 20 Messstellen wurden in der Umgebung kerntechnischer Anlagen mit zusätzlichen spektroskopierenden Sonden ausgestattet. Diese Sonden verwenden Lanthanbromid-Detektoren, die im 10-Minuten-Takt ein Spektrum der Gammastrahlung aufnehmen. Selbst bei einer geringfügig erhöhten Gamma-Ortsdosisleistung kann zeitnah die Art der erhöhten Strahlung ermittelt werden. Damit lässt sich die Frühwarnfunktion des Messnetzes verbessern. Im Notfall können diese Messstellen frühzeitig Erkenntnisse zum Nuklidgemisch einer Freisetzung liefern. Prognosemodelle Im Falle eines nuklearen Notfalls in Deutschland könnte das BfS mit Hilfe von Prognosemodellen auf der Basis von Wettervorhersagen und Freisetzungsprognosen ermitteln, wie sich eine radioaktive Wolke in den kommenden drei Tagen ausbreiten wird und welche Strahlenbelastung für Menschen und Umwelt in betroffenen Gebieten daraus resultieren kann. Im Einzelnen sind folgende Informationen wichtig: Welche Gebiete sind betroffen? Welche Radionuklide spielen eine Rolle und wie hoch sind die Aktivitäten in der Umwelt? Wie hoch sind in den betroffenen Gebieten die aktuelle und die zu erwartende Strahlenbelastung der Menschen? Die zuständigen Behörden von Bund und Ländern könnten dann schnell entscheiden, welche Maßnahmen notwendig sind, um die Bevölkerung vor den schädlichen Auswirkungen der Radioaktivität zu schützen. Daten des ODL -Messnetzes können in derartigen Situationen schnell mit den Ergebnissen dieser Prognoserechnungen verknüpft werden. Damit lässt sich in einer Notfallsituation erkennen, ob bereits empfohlene Schutz- und Vorsorgemaßnahmen ausreichen. Aktuelle Messwerte online ansehen https://odlinfo.bfs.de informiert über Radioaktivitätsmesswerte in Deutschland Auf der BfS -Internetseite ODL -Info werden Daten des Messnetzes regelmäßig veröffentlicht. Verfügbar ist eine interaktive Kartendarstellung mit den aktuellen Messdaten sowie Zeitreihendarstellungen für die Gamma-Ortsdosisleistung : Für jeweils eine Woche werden die aktuellsten, teilweise noch ungeprüften Einstunden-Mittelwerte der ODL dargestellt. Zusammen mit der Information des Niederschlagradar-Systems des Deutschen Wetterdienstes lassen sich niederschlagsbedingt erhöhte ODL -Werte erkennen. Für einen Jahreszeitraum werden Tagesmittelwerte dargestellt. Zeitreihen von Messstellen, die in höheren Lagen aufgebaut sind, zeigen im Winter oft durch Schnee reduzierte ODL -Werte. Weitere Messnetze in Deutschland Neben dem bundesweiten ODL -Messnetz des BfS bestehen weitere Messnetze zur Überwachung der Umweltradioaktivität: Rund um ihre kerntechnischen Anlagen betreiben die betroffenen Bundesländer Messnetze, die von den Betreibern der kerntechnischen Anlagen bezahlt werden. Die Kernkraftwerksfernüberwachungen (KFÜ) veröffentlichen Ihre Messwerte auf eigenen Internet Seiten. Die Messwerte der ODL -Sonden des BfS -Messnetzes, die sich im Nahbereich der kerntechnischen Anlagen befinden, gehen ebenfalls in die Datenbanken der Kernkraftwerksfernüberwachung ein. Andererseits gehen auch die Daten der Kernkraftwerksfernüberwachung in die ODL -Datenbank des BfS ein. Europäische Informationsplattform Alle Europäischen Staaten betreiben eigene Messnetze zur Überwachung der Umweltradioaktivität. In Artikel 35 des EURATOM -Vertrags der Europäischen Atomgemeinschaft werden Einrichtungen zur ständigen Überwachung des Bodens, der Luft und des Wassers auf ihre Radioaktivität vorgeschrieben. In allen Mitgliedsstaaten sind entsprechende Messnetze installiert, die ihre erhobenen Daten in die zentrale Datenbank der EU ( EURDEP , EUropean Radiological Data Exchange Platform ) schicken. Auf der Webseite des EURDEP -Servers werden diese Daten veröffentlicht. Das BfS betreibt den Sicherungsserver der EURDEP -Datenbank. Im Fall eines Unfalls im Ausland würden auch diese Messnetze wichtige Informationen über das Notfallereignis liefern. Stand: 13.04.2026

The iron-snow regime in Fe-FeS cores: a numerical and experimental approach

In the Earth, the dynamo action is strongly linked to core freezing. There is a solid inner core, the growth of which provides a buoyancy flux that drives the dynamo. The buoyancy in this case derives from a difference in composition between the solid inner core and the fluid outer core. In planetary bodies smaller than the Earth, however, this core differentiation process may differ - Fe may precipitate at the core-mantle boundary (CMB) rather than in the center and may fall as iron snow and initially remelt with greater depth. A chemical stable sedimentation zone develops that comprises with time the entire core - at that time a solid inner core starts to grow. The dynamics of this system is not well understood and also whether it can generate a magnetic field or not. The Jovian moon Ganymede, which shows a present-day magnetic dipole field, is a candidate for which such a scenario has been suggested. We plan to study this Fe-snow regime with both a numerical and experimental approach. In the numerical study, we use a 2D/3D thermo-chemical convection model that considers crystallization and sinking of iron crystals together with the dynamics of the liquid core phase (for the 3D case the influence of the rotation of the Fe snow process is further studied).The numerical calculations will be complemented by two series of experiments: (1) investigations in metal alloys by means of X-ray radioscopy, and (2) measurements in transparent analogues by optical techniques. The experiments will examine typical features of the iron snow regime. On the one hand they will serve as a tool to validate the numerical approach and on the other hand they will yield important insight into sub-processes of the iron snow regime, which cannot be accessed within the numerical approach due to their complexity.

Klimawandel und Gletschergeschichte am Kilimanjaro

Gletscher haben im 20. Jh. weltweit starke Rückgänge erfahren, was auch für Gletscher in den Tropen gilt. Obwohl die Gletscher am Kilimanjaro (Tansania) ähnliche Charakteristika wie andere tropische Gletscher aufweisen (starke Empfindlichkeit auf Klimaelemente, die von der Luftfeuchtigkeit gesteuert werden), verlangt die Untersuchung ihres Verhaltens eine spezielle Sichtweise. Diese ist notwendig, da am Kilimanjaro zwei verschiedene Gletschersysteme existieren: die tafelförmigen Gletscher auf dem Gipfelplateau und die Hanggletscher unterhalb des Gipfelplateaus auf den steilen Flanken des Berges. Plateaugletscher sind von seitlich zurückweichenden, vertikalen Eiskliffs umrandet, die zu einer stetigen Abnahme der Ausdehnung von Plateaugletschern führen - selbst wenn sich auf deren horizontalen Oberflächen Schnee und folglich Gletschermasse ansammelt. Ein Vorprojekt konnte belegen, dass die klimatische Hauptursache für den seit 1880 andauernden Rückgang der Gletscher am Kilimanjaro ein regional trockeneres Klima seit dem späten 19. Jh. ist. Ebenso wurde klar, dass das gegenwärtige Klima die Gletscher nahe an das vollständige Verschwinden drängt. Dies wirft wiederum die Frage auf, unter welchen Klimabedingungen sie überhaupt existieren und sich bilden konnten. Das beantragte Projekt setzt sich daher das Ziel, eine mindestens 500 Jahre umfassende Zeitreihe des Gletscherverhaltens am Kilimanjaro zu rekonstruieren. Da andere Rekonstruktionen (v.a. Seespiegelstände) andeuten, dass die regionalen Klimaschwankungen vor 1880 größer als nachher waren, scheint es möglich, dass die Gletscher am Kilimanjaro eine relativ kurze Lebenszeit und daher ein zyklisches Verhalten aufweisen. Im vorgeschlagenen Projekt werden meteorologische Messungen im Gipfelbereich des Kilimanjaro dazu dienen, ein Massenbilanzmodell anzutreiben, zu kalibrieren und zu validieren. Dieses an der Physik der Gletscher orientierte Modell quantifiziert den Massenaustausch zwischen Gletscher und Atmosphäre. Input-Daten, die mehrere Jahrhunderte umfassen, sollen schließlich aus Simulationen des Paläoklimas mit gekoppelten Zirkulationsmodellen (globale Klimamodelle) kommen. Um den Klimamodell-Output auf die lokalen Verhältnisse am Kilimanjaro zu transferieren, ist eine Regionalisierungstechnik (statistisches Downscaling) notwendig. Durch die Anwendung des regionalisierten Datensatzes auf das Massenbilanzmodell entsteht im letzten Schritt eine mindestens 500-jährige Reihe des Gletscherverhaltens (und potenzieller Zyklizität) am Kilimanjaro, die mit (a) anderen Rekonstruktionen von klimaempfindlichen Umweltsystemen (Seestände, Eisbohrkerne) und (b) der großräumigen Klimadynamik im Zirkulationsmodell verglichen werden kann. Der experimentelle Teil des Projekts betrifft die Modellierung der vertikalen Eiskliffs sowie die Erzeugung zeitlich hochaufgelöster lokaler Daten aus dem globalen Klimamodell. usw.

GTS Bulletin: ISMD01 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISMD01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISM): Main synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10004;UFS TW Ems;10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

Stationary cosmic ray neutron sensing soil moisture time series within SwabianMOSES 2023

Cosmic ray neutron sensing (CRNS) sensor, is an innovative technique used to measure soil moisture and snow water equivalent over large areas (Zreda et al., 2012). The advantage of CRNS over traditional point-based sensors is its ability to cover a large footprint of typically 10–20 ha (Köhli et al., 2015), making it ideal for monitoring hydrological processes at the field to landscape scales. In the present study, one CRNS Sensor, Model SP, made by StyX Neutronica GmbH was deployed in a stationary position to provide continuous, non-invasive measurements at the KITcube site near Villingen-Schwenningen.

Research group (FOR) 2694: Large-Scale and High-Resolution Mapping of Soil Moisture on Field and Catchment Scales - Boosted by Cosmic-Ray Neutrons, Teilprojekt: Schneedynamik

Vorangegangene Forschungsarbeiten konzentrierten sich auf die generelle Eignung von CRNS für das Monitoring von Schneewasserressourcen in Gebirgsregionen. Laserscanning-Messungen und Monte-Carlo-Neutronensimulationen an einem alpinen Standort im Kaunertal (Österreich) zeigten das Vorhandensein eines schneebezogenen Neutronen-Signals sogar für Schneemengen von bis zu 600 mm Wasseräquivalent der Schneedecke (SWE). Es konnte gezeigt werden, dass die Heterogenität der Schneewassergehalts bei vollständiger Schneebedeckung im Messbereich keinen Einfluss hat. Bei partiell schneefreiem Messbereich verändert sich jedoch das CRNS-Signal. Zu den aktuellen Forschungslücken gehört die Übertragbarkeit der oben genannten Ergebnisse auf (1) andere Standorte, (2) unterschiedliche Klima- und Vegetationszonen und (3) dynamische Bodenfeuchtebedingungen. In der zweiten Phase von Cosmic Sense sind Messungen in verschiedenen Klimazonen entlang von Höhengradienten geplant, um diese Aspekte abzudecken und die Abschätzung von SWE aus dem CRNS-Signal zu verbessern. Die Verwendung von Höhentransekten ermöglicht es, unterschiedliche SWE-Mengen und variierende Bedingungen mit einer Kampagne abzudecken, d.h. von Grasland über bewaldete Gebiete und alpine Wiesen bis hin zu Zonen mit spärlicher Vegetation. Alpine Standorte in Österreich mit steilen Umweltgradienten werden durch eine Kaskade von tiefer gelegenen voralpinen, Mittelgebirgs- und Tieflandstandorten in Deutschland ergänzt, die von Hydrological Modelling (HG), Vegetation (VG), Smart Coverage (SC) und Root Zone (RZ) betrieben und intensiv beobachtet werden. Die kontinuierlichen stationären Feldmessungen sollen durch kampagnenbasierte mobile Messungen in Zusammenarbeit mit Roving & Airborne (RA) ergänzt werden. Laserscanning-basierte Schneedeckenbeobachtungen und terrestrische Fotografie liefern dabei Referenzdaten zur räumlichen Verteilung von SWE und Schneebedeckung. Die gewonnenen Daten werden genutzt, um in Zusammenarbeit mit Neutron Simulations (NS) Modellierungen des Neutronentransports aufzusetzen, um allgemein gültige Ergebnisse abzuleiten. Insbesondere bilden sowohl die Feldmessungen als auch die schneebezogenen Neutronentransport-Simulationen die Grundlage für die Entwicklung des SWE-Vorwärtsoperators in enger Zusammenarbeit mit NS und HM. Schließlich werden spezifische gemeinsame Feldkampagnen zusammen mit HM und RA zur Validierung der Ergebnisse genutzt. Die Wechselwirkungen zwischen Vegetation, Schnee und Bodenfeuchte in der Wurzelzone werden zusammen mit VG und RZ analysiert. Die alpinen Standorte ermöglichen zudem auch die Erprobung von Prototypen im Rahmen von Detector Development (DD) unter alpinen Bedingungen.

Untersuchungen mit oben offenen Experimentierkammern zur Auswirkung bestimmter Luftschadstoffe auf Gesundheitszustand und Wachtstum von Forstpflanzen

Seit Beginn der 80er Jahre wird in der Ursachenforschung der Waldschaeden bestimmten Luftschadstoffen eine entscheidende Rolle beigemessen. Aus diesem Grund wurde von der Forstlichen Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Wuerttemberg ein Pilotprojekt begonnen. Ziel dieses Vorprojektes war die Entwicklung und Erprobung einer Grosskammer zur Untersuchung von Filterwirkung, Wintertauglichkeit und Kammerklima. Solche 'oben offenen Experimentierkammern' bieten die Moeglichkeit, Luftschadstoffe der Umgebungsluft auszuschliessen. Aus den Kontrollen mit den jeweiligen Freiluftbaeumen lassen sich dann Rueckschluesse auf die Auswirkungen der verschiedenen Schadstoffe ziehen. Dieses Pilotprojekt wurde im Muenstertal im Suedschwarzwald in 850 m ue NN durchgefuehrt. Die praktische Erprobung waehrend zweier Betriebsjahre zeigte einen weitgehend stoerungsfreien Kammerbetrieb. Die hoelzerne Konstruktion und die Folienbespannung widerstanden allen Belastungen durch Wind und Schnee. Lueftungs- und Filterungssystem arbeiteten befriedigend. Im Gegensatz zum technischen Kammerbetrieb bleiben die qualitativen Kammerbedingungen hinter den Erfordernissen zurueck. Eine wesentliche Abweichung von den Freilandbedingungen stellten die fehlenden Nebel- und Tauereignisse dar. Aus immissionsoekologischer Sicht entfielen hierdurch Depositionen, die fuer das aktuelle Schadensphaenomen der montanen Nadelvergilbung von besonderer Bedeutung sein koennten. Die nahezu lueckenlosen Messreihen der Klimawerte belegten ferner, dass die grundlegende Forderung nach einem freilandaehnlichen Kammerklima in den getesteten Kammern nur bedingt erfuellt werden konnte. Dies traf insbesondere fuer Luft- und Bodentemperaturen, fuer die relative Luftfeuchtigkeit und die Strahlungsverhaeltnisse zu. Aufgrund der beobachteten Klimaeffekte sowie des Fehlens wesentlicher immissionsoekologischer Feuchtefaktoren lassen die Testpflanzen sowohl kurz- als auch langfristig Wuchs- und Symptomreaktionen erwarten, die nicht mit denen des Freilandes vergleichbar sind. Unter diesen Bedingungen ist nur der Vergleich von Kammer zu Kammer statthaft. Die Durchfuehrung spezieller Kurzzeitexperimente (zB waehrend einer Vegetationsperiode) mit den Behandlungsvarianten Rein- und Umgebungsluft scheiterte an der relativ geringen Luftschadstoffbelastung des Projektstandortes. Gegen Langzeit-Experimente sprachen die nicht vergleichbaren Wachstumgsbedingungen innerhalb und ausserhalb der Kammern. Um uebertragbare Kammerergebnisse zu erzielen, muessten kostenintensive Optimierungsmassnahmen vorgenommen werden. Vorrangige Verbesserungen waeren im Bereich der Lichtbedingungen und der Temperaturreduktion angezeigt. Die Steuerungsgruppe kam zu dem abschliessenden Ergebnis, dass das Projekt im Vorprojektstadium abgeschlossen und am Standort 'Muenstertal' nicht in ein langfristiges Abschlussprojekt uebergeleitet werden sollte.

Vorhersage von Schüttungen alpiner Karstquellen im Hinblick auf den Klimawandel unter Verwendung neuer Deep Learning-Methoden

Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.

Klimaerlebnisbaum - Zu Rheinstraße - Robinia

Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Robinien stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 21 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/d1f68fc3-c76d-4147-b01e-dfe490ab6331?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 13.11.2024 22 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/5dc3648a-66fd-4310-accf-7256db111d5c?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)

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