Other language confidence: 0.8211560544084253
This dataset was collected during the cruise MSM129/1 with RV MARIA S. MERIAN from Warnemünde, Germany to St. John's, Canada. It contains suspended particulate matter, particulate organic matter and particulate inorganic matter measurements [mg/l] from water samples collected from the seawater supply (Reinseewassersystem, RSWS) to calibrate the turbidity data of the RSWS system. The outflow of a PocketFerrybox that was connected to the seawater supply in the hangar was used for sampling. It takes a substantial amount of time for the water to reach the hanger from the intake point. The time delay between the sensor readings of the RSWS and the PocketFerrybox was determined and the timestamps of the water sampling were adjusted accordingly. Given latitute and longitude refer to this corrected timestamp. The original time of water sampling in the hangar is given as an additional column with the comment time of sampling. To obtain suspended particulate matter concentrations, water samples were filtered onboard through 0.7 μm pore size, glass fiber filters (Whatmann GF/F, 47 mm) under low vacuum. Filters were frozen immediately at -80 °C until gravimetric analysis in the laboratory at ICBM, Wilhelmshaven according to IOCCG recommendations.
Seit 2006 hat der Bienenexperte Prof. Dr. Jürgen Tautz die HOneyBee Online Studies (HOBOS) als ein neues, interaktives Schulkonzept entwickelt. HOBOS existiert in seinen ersten Vorstufen seit dem 1. Juni 2009 und erlaubte in der Pilotphase ausgewählten Schulklassen aus neun Ländern über das Internet in einen echten Honigbienenstock vorzudringen. Zu den Ländern zählen Deutschland, USA, China, Luxemburg, Nordirland, Italien, Südafrika, Schweiz und Jordanien. Das Projekt wurde mehrfach ausgezeichnet. Die offizielle Schirmherrin von HOBOS ist seit April 2011 HRH Prinzessin Basma bint Ali von Jordanien, die Cousine des Staatsoberhaupts des Königreichs Jordanien HM König Abdullah II. Prof. Dr. Jürgen Tautz leitet das HOBOS-Projekt, das im Biozentrum der Universität Würzburg beheimatet ist. Ein speziell für diese Anforderungen konstruierter Bienenstock ist mit Sensoren, Messgeräten und mehreren Kameras, auch Wärmebildkamera, ausgestattet. So werden die Orwellschen Visionen (1984) für die Bewohner dieser speziellen Bienenbehausung Wirklichkeit, aber zum Nutzen von interessierten Menschen. Alle Daten sind online abrufbar, werden aber auch langfristig gespeichert. Besuchen Sie http://www.hobos.de/ um die aktuellsten Informationen über das Projekt zu erhalten.
This dataset consists of water chemistry from within three calcite amended and three reference sediment cores from Kiel Bight from February 2025. Dissolved oxygen was monitored non-invasively using optical sensor spots (OXSP5, PyroScience) at 5cm above the sediment. Total alkalinity and calcium ion concentration were measured at regular intervals over four weeks, covering sediment settlement, calcite amendment, deoxygenation and reoxygenated phases. Water exchanges with nitrogen (N2) deoxygenated seawater-maintained calcite dissolution and N2 was determined at the end of the experiment. The dataset enables reconstruction of alkalinity generation, calcium release and oxygen dynamics during enhanced benthic weathering. This is supporting the assessments of carbon dioxide removal (CDR) efficiency and benthic dynamics.
Allgemeine Informationen: Der Datensatz umfasst Verkehrsdaten aller Standorte in Hamburg, an denen der Radverkehr mittels Infrarotdetektoren an 24h am Tag und allen Tagen des Jahres erfasst wird. Der Datensatz enthält sowohl die Verkehrsstärken einzelner Zählfelder als auch aus mehreren Zählfeldern aggregierte Zählstellen in Echtzeit. Der schematische Aufbau der Datenerfassung und Datenaggregation ist in einem separaten Dokument beschrieben, welches in den Verweisen zu finden ist. Die Daten der Zählfelder werden in 5-Minuten-Intervallen bereitgestellt. Die Daten der Zählstellen liegen aggregiert in 5-Minuten, 15- und 60-Minuten-Intervallen sowie in Tages- und Wochenwerten vor. Die Daten der Zählstellen werden außerdem in den entsprechenden Geoportalen der FHH, z.B. in Geo-Online und dem Verkehrsportal, visualisiert. Die Daten der Zählfelder sowie die Daten der 5-Minuten-Aggregate der Zählstellen werden nicht visualisiert. Neben den Echtzeitdaten sind auch historische Daten in folgendem Umfang verfügbar: Zählfelder: Die Daten der 5-Minuten-Intervalle für die letzten 8 Wochen Zählstellen: alle Daten für die letzten sieben Tage in 5-Minten-Intervallen, alle Daten für die letzten zwei Wochen in 15-Minuten-Intervallen, alle Daten für die letzten zwei Monate für die 60-Minutenintervalle, alle Daten für das aktuelle und das letzte Jahr in Tagesintervallen sowie alle Daten seit Beginn der Erfassung in Wochenintervallen. Informationen zur Technik: Die Infrarotdetektoren sind in der Regel an Beleuchtungsmasten, zum Teil aber auch an anderen Masten, installiert. Die Detektoren erfassen und zählen den Verkehr über die Wärmeabstrahlung der einzelnen Verkehrsteilnehmenden. Da ausschließlich Infrarotbilder ausgewertet werden, ist der Datenschutz zu jeder Zeit gewährleistet. Hinweise zur Datenqualität: Die Daten werden in Echtzeit an die Urban Data Platform der FHH übertragen. So sind diese zeitnah für alle Nutzenden und Interessierten verfügbar. Durch die Echtzeitkomponente sind allerdings verschiedene Rahmenbedingungen zu beachten: Die Daten sind nicht umfassend qualitätsgesichert. Ungewöhnliche Abweichungen von den zu erwartenden Daten und Datenlücken werden zwar automatisch vom System erkannt, können aber nicht in Echtzeit korrigiert werden. Lücken, die z.B. durch einen Abriss der Datenübertragung auftreten, können im Nachhinein noch nachgeliefert werden. Unter Umständen und bei längeren Ausfällen können folglich noch nach ein paar Tagen Änderungen in den historischen Daten erfolgen. Die Daten erhalten deswegen täglich eine Aktualisierung für die folgenden Zeiträume: Es handelt sich bei den hier veröffentlichten Daten nicht um amtlich geprüfte Daten der FHH. Wie bei jeder Verkehrszählung, egal ob automatisiert oder manuell, gibt es gewisse Toleranzen in der Messgenauigkeit. Anspruch an das hier verwendete System sind Genauigkeiten für die Zählfelder von +/- 10% bei der Erfassung des Radverkehrs auf Gehwegen, Radwegen und Radverkehrsstreifen sowie +/-20% bei der Erfassung des Radverkehrs im Mischverkehr mit Kraftfahrzeugen. Da Zählstellen aus einer Kombination verschiedener Zählfelder gebildet werden, kann die Abweichung bis zu +/-20% betragen. Weitere Informationen zum Echtzeitdienst: Der Echtzeitdatendienst enthält die aktiven Standorte der Zählfelder und Zählstellen über die mittels Infrarotdetektoren das aktuelle Fahrradaufkommen am Standort ermittelt wird. Die Daten werden im JSON-Format über die SensorThings API (STA) bereitgestellt . Für jedes Zählfeld und jede Zählstelle in der SensorThings API (STA) steht ein Objekt in der Entität "Thing". Für jede zeitliche (jeweiliges Zeitintervall) und räumliche Auflösungsebene (Zählfelder/Zählstellen) steht ein Objekt in der Entität "Datastreams". Die Echtzeitdaten zur Anzahl Fahrräder je Zeitintervall und Raumeinheit wird in der STA in der Entität "Observations" veröffentlicht. -Zählfeld 5-Min -Zählstelle 5-Min, 15-Min, 1-Stunde, 1-Tag, 1-Woche: Anzahl Fahrräder 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. Hier ein Beispiel: { "properties":{ "serviceName": "HH_STA_Verkehrsdaten_Rad_Infrarotdetektoren", "layerName": "Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min", "key":"value"} } Verfügbare Layer im layerName sind: * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min *Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_5-Min * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_15-Min * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Stunde * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Tag * Anzahl_Fahrraeder_Zaehlstelle_1-Woche Mit Hilfe dieser "key-value-Paare" können dann Filter für die REST-Anfrage definiert werden, bspw. https://iot.hamburg.de/v1.0/Datastreams?$filter=properties/serviceName eq 'HH_STA_Verkehrsdaten_Rad_Infrarotdetektoren' and properties/layerName eq 'Anzahl_Fahrraeder_Zaehlfeld_5-Min' 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: v1.0/Datastream({id})/Observations
This dataset provides data from various air quality sensors at a floating platform of the Federal Institute of Hydrology at the river bank of the Rhine in Koblenz, Germany. The data was collected as part of the mFUND project "REIN" which investigated the suitability of low-cost sensors for the determination of ship emissions with high spatial and temporal resolution. Measurement data involves various pollutants, including nitrogen oxides (NO, NO2), carbon dioxde (CO2) and particulate matter (particle number concentration, mass concentration, size distribution, ultrafine particles, black carbon concentration). Averaged data is provided at 1 minute and 1 hour temporal resolution and covers both low-cost and standard instruments. The dataset is related to the publication "Applicability of compact low- and mid-cost sensors to monitor air pollutant emissions from in-land ships".
Conductivity-temperature-depth profiles were measured using a Seabird SBE 911plus CTD during RV HEINCKE cruise HE680. The CTD was equipped with duplicate sensors for temperature (SBE3plus), conductivity (SBE4) and oxygen (SBE43) as well as one sensor for pressure (SBE9plus). Additional sensors such as a WET Labs C-Star transmissometer, a WET Labs ECO-AFL fluorometer and an altimeter (PSA-916 Teledyne (Benthos)) were mounted to the CTD. Temperature, conductivity and oxygen sensors are calibrated by the manufacturer once a year before being mounted in January. They are used throughout the year and no post-cruise or in-situ calibration is applied. All other sensors are calibrated irregularly. Data were connected to the station book of the specific cruise as available in the DSHIP database. Processing of the data including removal of obvious outliers followed the procedures described in CTD Processing Logbook of RV HEINCKE (hdl:10013/epic.47427). The processing report for this dataset is linked below.
This data set was recorded by permanently installed above-water radiometry onboard RV HEINCKE. Five TriOS instruments are installed at the top of the foremast: one irradiance sensor (ACC) to measure the incoming solar irradiance as a reference, 2 radiometers (ARC) to measure the incoming sky radiance, 2 radiometers (ARC) to measure the sea-surface leaving radiance. One set of radiometers is pointed to 45° starboard and the other to 45° port. The data were recorded with the MSDA-XE software in 15s interval and transferred via cloud. The data were then reformatted and processed with the community processor HyperCP. Ancillary data was taken from the mastertrack and Insightics DSHIP extraction. Data were processed for coastal conditions using sky/sunglint correction by Zhang et al. (2017), NIR residual correction using Ruddick et al. 2006, and BRDF correction based on IOP-based approach by Lee.
The 12th Sternfahrt of the ElbeXtreme and MOSES projects took place in 2024 from September 02 to 13, within the area of the German Bight (North Sea). Its objective was to get a more systematic grid of sampling data by spatially integrated onboard sensors. Therefore, the MOSES-laboratory container was installed again. Water samples were taken from the surface with a rosette or via Niskin bottles. The first part of the cruise was conducted by the research vessel (RV) Ludwig Prandtl, starting on the 2nd of September on Heligoland. From there, the crew navigated towards Cuxhaven covering some stations from previous MOSES cruises. For the next days, the ship followed a rectangular track, shifting northward each day, heading towards Heligoland again. Due to strong winds, the sampling stations were reduced to three on the last day. On Heligoland the RV Mya II took over the laboratory container and other sampling equipment for the second part of the cruise. Persistent strong winds delayed the start of the cruise until September 11. Since most of the planned stations were already covered from the RV Ludwig Prandtl, the crew decided to expand the sampling area using a more systematic zig-zag line. With the return of Mya II in the afternoon of the 13th September 2024, the campaign was successfully finished.
Conductivity-temperature-depth profiles were measured using a Seabird SBE 911plus CTD during RV HEINCKE cruise HE678. The CTD was equipped with duplicate sensors for temperature (SBE3plus), conductivity (SBE4) and oxygen (SBE43). Additional sensors such as a WET Labs C-Star transmissometer, a WET Labs ECO-AFL fluorometer and an altimeter (PSA-916 Teledyne (Benthos)) were mounted to the CTD. Temperature, conductivity and oxygen sensors are calibrated by the manufacturer once a year before being mounted in January. They are used throughout the year and no post-cruise or in-situ calibration is applied. All other sensors are calibrated irregularly. Data were connected to the station book of the specific cruise as available in the DSHIP database. Processing of the data including removal of obvious outliers followed the procedures described in CTD Processing Logbook of RV HEINCKE (hdl:10013/epic.47427). The processing report for this dataset is linked below.
As part of PhytOakmeter (www.phytoakmeter.de), time-domain transmission, soil moisture and -temperature sensors with custom-made logger systems were used to measure time series of soil state variables. The aim of these investigations was to provide data on environmental properties used in a cross-disciplinary approach. The measurement device consisted of two sensors at three different depths. The dataset contains the values of time (UTC), relative permittivity, soil moisture (in % vol) derived from permittivity and soil temperature (in °C). Determination of soil moisture was done using the formula of Topp et al. (1980). As sensors, the SMT100 soil moisture sensors with integrated temperature measurement were used. All sensors were installed within the upper 50cm below ground. The exact depths for each sensor are listed in the dataset and parameter comment.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 5314 |
| Europa | 11 |
| Kommune | 58 |
| Land | 264 |
| Schutzgebiete | 3 |
| Weitere | 9703 |
| Wirtschaft | 25 |
| Wissenschaft | 3477 |
| Zivilgesellschaft | 219 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 11266 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 4844 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 9 |
| Mitmachportal | 5 |
| Repositorium | 4 |
| Text | 216 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 475 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 278 |
| Offen | 16394 |
| Unbekannt | 151 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 14293 |
| Englisch | 2955 |
| andere | 2 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 465 |
| Bild | 21 |
| Datei | 1224 |
| Dokument | 7167 |
| Keine | 3352 |
| Multimedia | 1 |
| Webdienst | 7 |
| Webseite | 11734 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 14112 |
| Lebewesen und Lebensräume | 14065 |
| Luft | 13517 |
| Mensch und Umwelt | 16649 |
| Wasser | 8677 |
| Weitere | 16823 |