Der Download Service ermöglicht das Herunterladen von Geodaten zu Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz (BImSchG) im Land Brandenburg. Datenquelle ist das Anlageninformationssystem LIS-A. Die Anlagen werden zum einen gruppiert nach Anlagenarten 1. Ordnung (ohne Anlagenteile), zum anderen nach Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen, nach Blockheizkraftwerken und nach großen Feuerungsanlagen. Die BImSchG-Anlagen 1. Ordnung werden unterschieden nach: - Wärmeerzeugung, Bergbau und Energie (Nr. 1) - Steine und Erden, Glas, Keramik, Baustoffe (Nr. 2) - Stahl, Eisen und sonstige Metalle einschließlich Verarbeitung (Nr. 3) - Chemische Erzeugnisse, Arzneimittel, Mineralölraffination und Weiterverarbeitung (Nr. 4) - Oberflächenbehandlung mit organischen Stoffen, Herstellung von bahnenförmigen Materialien aus - Kunststoffen, sonstige Verarbeitung von Harzen und Kunststoffen (Nr. 5) - Holz, Zellstoff (Nr. 6) - Nahrungs-, Genuss- und Futtermittel, landwirtschaftliche Erzeugnisse (Nr. 7) - Verwertung und Beseitigung von Abfällen und sonstigen Stoffen (Nr. 8) - Lagerung, Be- und Entladen von Stoffen und Gemischen (Nr. 9) - Sonstige Anlagen (Nr. 10) Die Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Geflügel (Nr. 7.1.1 bis 7.1.4) - Rinder und Kälber (Nr. 7.1.5 und 7.1.6) - Schweine (Nr. 7.1.7 bis 7.1.9) - gemischte Bestände (Nr. 7.1.11) Die großen Feuerungsanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Wärmeerzeugung, Energie (Nr. 1.1, 1.4.1.1, 1.4.2.1) - Zementherstellung (Nr. 2.3.1) - Raffinerien (Nr. 4.1.12, 4.4.1) - Abfallverbrennung (Nr. 8.1.1.1, 8.1.1.3) Es werden nur Anlagen gemäß 13. und 17. BImSchV berücksichtigt. Die Blockheizkraftwerke werden hinsichtlich ihrer elektrischen Leistung unterschieden.
Data presented here were collected between November 2019 to September 2023 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). A recording current meter (RCM; SEAGUARD® Recording Current Meter, Aanderaa Data Instruments AS, Bergen/Norway) was installed in the back-barrier tidal flat near the experimental islands. The sensor was bottom-mounted in a shallow tidal creek (0.59 m NHN) using a steel girder buried in the sediment, which caused the sensor to be exposed during low tide. All low-tide data have been removed from the dataset. The system was equipped with a ZPulse Doppler Current Sensor (DCS), a conductivity sensor, an oxygen optode, and two analogue sensors for chlorophyll-a and turbidity (16445). All sensors were pre-calibrated by the manufacturer. Recorded data were internally logged until readout with the SeaGuard Studio software (V1.5.23). Salinity was derived in the SeaGuard Studio software using temperature-dependent, nonlinear seawater conductivity compensation following the Practical Salinity Scale (PSS-78). Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Turbidity and chlorophyll-a data were excluded from the final dataset, as the recorded signals show implausible values and did not pass quality-control criteria. Post-processing and quality control included (a) the removal of low tide data, data covering maintenance activities, and data affected by biofouling, (b) the removal of implausible values, c) an outlier detection using the Hampel filter method, and (d) visual checks. Identified outlier were removed and synchronously removed across all associated parameters of the respective sensor.
Data presented here were collected between January 2019 to December 2019 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Local tide and wave conditions were recorded with a RBRduo TDǀwave sensor (RBR Ltd., Ontario/Canada). The sensor was bottom mounted in a shallow tidal creek (0.78 m NHN) through a steel girder (buried 0.3m deep in the sediment) and was positioned 10 cm above sediment surface, as was determined by using a portable differential GPS. This resulted in the sensor falling dry during low tide. For accurate depth calculations, raw pressure data were manually corrected for atmospheric pressure derived from a locally installed weather station. The sensor was pre-calibrated by the manufacturer and the sampling rate was 3 Hz with 1024 samples per burst at a sample interval of 10 min. Recorded data were internally logged until the readout with the Ruskin (V1.13.13) software. Date and time is given in UTC. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2018a). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, and (c) visually checks. Low-tide data is not removed, but were easily identified through the manually calculated water depth data, where all depths < 0.05m represented low tide data.
Der View Service stellt Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz (BImSchG) im Land Brandenburg dar. Datenquelle ist das Anlageninformationssystem LIS-A. Die Anlagen werden zum einen gruppiert nach Anlagenarten 1. Ordnung (ohne Anlagenteile), zum anderen nach Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen, nach Blockheizkraftwerken und nach großen Feuerungsanlagen. Die BImSchG-Anlagen 1. Ordnung werden unterschieden nach: - Wärmeerzeugung, Bergbau und Energie (Nr. 1) - Steine und Erden, Glas, Keramik, Baustoffe (Nr. 2) - Stahl, Eisen und sonstige Metalle einschließlich Verarbeitung (Nr. 3) - Chemische Erzeugnisse, Arzneimittel, Mineralölraffination und Weiterverarbeitung (Nr. 4) - Oberflächenbehandlung mit organischen Stoffen, Herstellung von bahnenförmigen Materialien aus - Kunststoffen, sonstige Verarbeitung von Harzen und Kunststoffen (Nr. 5) - Holz, Zellstoff (Nr. 6) - Nahrungs-, Genuss- und Futtermittel, landwirtschaftliche Erzeugnisse (Nr. 7) - Verwertung und Beseitigung von Abfällen und sonstigen Stoffen (Nr. 8) - Lagerung, Be- und Entladen von Stoffen und Gemischen (Nr. 9) - Sonstige Anlagen (Nr. 10) Die Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Geflügel (Nr. 7.1.1 bis 7.1.4) - Rinder und Kälber (Nr. 7.1.5 und 7.1.6) - Schweine (Nr. 7.1.7 bis 7.1.9) - gemischte Bestände (Nr. 7.1.11) Die großen Feuerungsanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Wärmeerzeugung, Energie (Nr. 1.1, 1.4.1.1, 1.4.2.1) - Zementherstellung (Nr. 2.3.1) - Raffinerien (Nr. 4.1.12, 4.4.1) - Abfallverbrennung (Nr. 8.1.1.1, 8.1.1.3). Es werden nur Anlagen gemäß 13. und 17. BImSchV berücksichtigt. Die Blockheizkraftwerke werden hinsichtlich ihrer elektrischen Leistung unterschieden. Windkraftanlagen werden nicht dargestellt! Maßstab: 1:500000; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null
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.
The continuous agricultural soil monitoring program (BDF) by the Saxon State Office for Environment, Agriculture, and Geology (LfULG) is operational since 1995, collecting and analysing samples periodically from 60 monitoring sites across Saxony, Germany. This dataset contains additional soil physical data for 441 samples collected during a sampling campaign in September 2023. Samples were collected from four sites across Saxony using different sampling devices (split spoon push core, steel syringe, sampling spade, soil rings) to evaluate their suitability for true-to-volume sampling. Total bulk density, fine soil bulk density and the fine soil stock were calculated using both air-dry and oven-dry weights. Particle size distribution was determined by wet sieving and the integral suspension pressure method (ISP+) using the Meter Pario+ system. This dataset is part of a mid-infrared soil spectral library for agricultural soils in Saxony, Germany.
Atmosphärische Modelle verwenden eine Schnittstelle zwischen dem Landoberflächenmodell und der Parametrisierung der Flüsse in der atmosphärischen Grenzschicht (ABL). Über eine Parameterisierung der Prandtlschicht (engl. surface layer scheme) werden Impuls-, Wärme- und Feuchtigkeitsflüsse zwischen der Oberfläche und der untersten atmosphärischen Modellschicht ausgetauscht. Bei diesem Ansatz wird eine „Blending Height“ eingeführt, bei der die Oberflächenflüsse über einer heterogenen Landoberfläche als homogen auf der Gitterskala betrachtet werden. In dieser Höhe, die innerhalb der untersten atmosphärischen Modellschicht angenommen wird, findet der Übergang zur ABL-Parametrisierung statt. Bei konvektionserlaubenden (CP) Modellsimulationen (Gitterskala < 3 km) über heterogener Vegetation können die unteren Modellschichten jedoch unterhalb der „Blending Height“ liegen, was zu Fehlern in den simulierten Flüssen führt. Eine große Herausforderung bei der atmosphärischen Modellierung ist die Parametrisierung der Schnittstelle zwischen heterogener dynamischer Vegetation und ABL unter instabilen, stabilen und neutralen Bedingungen mit Advektion aus verschiedenen Windrichtungen. Dementsprechend sind unsere Ziele die Identifizierung der „Blending Height“ in Abhängigkeit von der Heterogenität und dem Zustand der Vegetation sowie von den atmosphärischen Randbedingungen und die Quantifizierung des Einflusses der Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“. Die Ergebnisse werden verwendet, um repräsentative, skalenabhängige Flüsse auf dieser Ebene für Land-Atmosphären (L-A) Rückkopplungsstudien und Turbulenzparametrisierungen abzuleiten. WRF-NoahMP-Gecros-Modellsimulationen von der CP- bis zur Large-Eddy-Skala werden mit Beobachtungen an den LAFO- und MOL-RAO-Standorten verglichen, um die „Blending Height“ und die effektiven Rauhigkeitsparameter der Vegetation für CP-Simulationen in Abhängigkeit von den atmosphärischen Rahmenbedingungen zu ermitteln. Die Simulationen werden über die Cross Cutting Working Group (CCWG)-MME in das Multi Model Experiment (MME) eingebettet. Die Auswirkungen der Heterogenität auf die Stärke der L-A-Rückkopplung werden untersucht und das Verständnis der Austauschprozesse zwischen Oberfläche und Atmosphäre sowie innerhalb der ABL verbessert. Die Synergie dieser Modellergebnisse und 3D-Beobachtungsdaten wird genutzt, um die skalenabhängigen Auswirkungen der dynamischen Vegetationsheterogenität auf die Energieflüsse in der „Blending Height“ zu untersuchen. Dieses Projekt befasst sich mit den LAFI-Hauptzielen 2, 3, 4, S und E. Es ist an der CCWG-MME und der CCWG-DL beteiligt. Die Simulationen werden in Zusammenarbeit mit den Projekten P6, P8 und P9 durchgeführt. P2 liefert den Blattflächenindex und den Anteil der Vegetationsdecke für die Initialisierung des Modells. Die LAFI-Beobachtungen von P1-P5 werden für die Modellevaluation verwendet.
Almond in California represents an agroecosystem pollinated solely by a single species, the European honey bee, a species that is becoming increasingly difficult and expensive to manage due to substantial, unpredictable mortality. Therefore, sustainable and high output production require a more integrated approach that diversifies sources of pollination. For this purpose, detailed data of our understanding how diversity can stabilize pollination are required. The project will identify alternative wild pollinator species and collect high quality data contributing to our understanding of how diversity (pollen and insects) can bolster honey bee pollination during stable and unstable climatic conditions. The research will be carried out on almond orchards in Northern California known to be either pollinator species rich (up to 30 species) or depauperate (honey bees only). The replicated extremes in pollinator diversity represent a unique opportunity to study the effects of diversity on pollination in real agroecosystems combined with laboratory and glasshouse experiments. The overall goal is to provide basic research that is essential for our general understanding of how insect diversity can affect high-quality pollination under land use and climate change.
Terrestrial green algae and cyanobacteria are typical and abundant components of biological soil crusts in the Polar Regions. These communities form water-stable aggregates that have important ecological roles in primary production, nitrogen fixation, nutrient cycling, water retention and stabilization of soils. Although available data on green algae and cyanobacteria are generally very limited for the Arctic and Antarctica, their functional importance as ecosystem developers in nutrient poor environments is regarded as high. Therefore, the main goal of the interdisciplinary project is, for the first time, a precise evaluation of their 1.) Biodiversity as well as of 2.) The infra-specific genetic diversity, 3.) ecophysiological performance and 4.) transcriptomics of the most abundant taxa in biological soil crusts isolated from the Antarctic Peninsula and Arctic Svalbard. Biodiversity will be investigated using a classical culture approach in combination with molecular-taxonomical methods as well as with metagenomics. The infra-specific genetic diversity of the most abundant green algae and cyanobacteria will be studied using fingerprinting techniques, and a range of selected populations characterized in relation to their physiological plasticity. Temperature and water availability, two key environmental factors for terrestrial organisms, are currently changing in Polar Regions due to global warming, and hence their effect on growth and photosynthesis response patterns will be comparatively investigated. The data will indicate whether and how global change influence population structure and ecological performance of key organisms in polar soil crusts, and help to make predictions on the future significance of the ecological functions of these pioneer communities. Such a multiphasic approach has never been applied before to soil algae and cyanobacteria in both Polar Regions, and hence represents one of the key innovations of this proposal.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2037 |
| Europa | 6 |
| Kommune | 4 |
| Land | 150 |
| Weitere | 92 |
| Wirtschaft | 42 |
| Wissenschaft | 727 |
| Zivilgesellschaft | 82 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 83 |
| Ereignis | 2 |
| Förderprogramm | 1762 |
| Gesetzestext | 1 |
| Infrastruktur | 1 |
| Text | 363 |
| Umweltprüfung | 29 |
| unbekannt | 51 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 263 |
| Offen | 1838 |
| Unbekannt | 189 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1987 |
| Englisch | 456 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 233 |
| Bild | 27 |
| Datei | 53 |
| Dokument | 312 |
| Keine | 1281 |
| Webseite | 673 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1566 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1666 |
| Luft | 1387 |
| Mensch und Umwelt | 2272 |
| Wasser | 1252 |
| Weitere | 2290 |