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WFS - Hintergrundwerte von Böden

Der WFS-Dienst Hintergrundwerte von Böden liefert die beiden Layer "Hintergrundwerte Anorganik" und "Hintergrundwerte Organik". Der erste Layer "Hintergrundwerte Anorganik" enthält die aggregierten Leitsubstrate der Bodenbildung. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden nach ihrem Ausgangsgestein bei der Berechnung von Hintergrundwerten für anorganische Stoffe. Für die Auswertung der Hintergrundwerte Anorganik wurden Analysedaten für 16 Elemente von ca. 19.000 Standorten mit bis zu 40.000 Proben aus dem Fachinformationssystem Boden herangezogen. Der zweite Layer "Hintergrundwerte Organik" basiert auf der Karte der Raumkategorien für den Landesentwicklungsplan (LEP) von 2013. Dieser teilt Sachsen in drei Raumkategorien ein, welche die Grundage für die Berechnung von Hintergrundwerten für organische Stoffe bilden. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden. Für die Auswertung der Hintergrundwerte wurden je nach Stoff Analysedaten aus dem Fachinformationssystem Boden von bis zu 2.300 Proben an 2.200 Standorten für 10 Einzelstoffe bzw. Stoffgruppen herangezogen.

Physicochemical soil property data for archive samples of the Saxon agricultural soil monitoring program

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 provides physicochemical soil property data for 920 archive samples available from the Saxon soil information system FIS Boden, including soil organic carbon, total nitrogen, various total and extractable elemental contents, soil pH, cation exchange capacity, and particle size distribution. Additional soil physical data (bulk density, soil water retention) have been merged from undisturbed sample data, resulting in a total of 123 variables, though with varying availability. This dataset provides the majority of reference data for the mid-infrared soil spectral library for agricultural soils in Saxony, Germany.

Model Output Statistics for Darmstadt (L886)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for Spiekeroog (SWN) (E031)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for Saldenburg-Entschenreuth (P586)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for LOS ANGELES (INT. AIRPORT) (72295)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Soil physicochemical properties of the PhytOakmeter plot DGRL_14 (Greifenhagen, Germany) in 2016, 2020 and 2022

As part of PhytOakmeter platform (www.phytoakmeter.de), soil chemical parameters were determined in 2016, 2020 and 2022. Soil pH was measured using a glass electrode in a 1:2.5 soil-to-0.01 M CaCl2 suspension after one hour of equilibration. Gravimetric soil moisture was assessed with a fully automated moisture analyzer (DBS60-3, KERN & SOHN GmbH, Balingen, Germany), here defined as soil moisture (MOI). Total nitrogen (TN) and total carbon (TC) contents in the soil were analyzed in triplicate through dry combustion using a Vario elemental analyzer (EL III, Elementar, Hanau, Germany), and the carbon-to-nitrogen ratio (TC/TN) was subsequently calculated from these values. To evaluate the potentially bioavailable soil organic carbon and nitrogen for microbial activity, hot water-extractable carbon and nitrogen (HWC and HWN, respectively) were determined following the methods of Ghani et al. (2003) and Schulz et al. (2011). Additionally, the labile organic carbon and nitrogen easily decomposable by soil microorganisms were measured as cold water-extractable carbon (CWC) and nitrogen (CWN) based on procedures described by Zsolnay (1996), Zakharova et al. (2015), and Schmidt et al. (2017). Ammonium and nitrate (NH4±N and NO3—N, respectively) were quantified, with their sum representing the total mineral nitrogen content (Nmin).

Wadden Sea carbon stock dynamics during thirty years of summer polder restoration

Salt marshes along the Wadden Sea coast are often shaped by anthropogenic alterations to their hydrology and sedimentation. To investigate the effects of hydrological restoration through summer dike openings on soil carbon storage capacities, soil samples were collected from four study sites along the Lower Saxony Wadden Sea coast, Germany. Each site featured restored areas, i.e., former summer polders reconnected to tidal exchange, and reference salt marshes adjacent to the polders. The polders varied in restoration age, i.e., 0 (control, not restored), 8, 14, and 28 years, forming a chronosequence for temporal analysis, while the reference salt marshes remained unchanged. Soil samples were taken along transects that represented different marsh zones, including pioneer, lower salt marsh, and upper salt marsh. The soil samples covered soil layers down to a depth of 100 cm and were collected in five sections of 20 cm using an Edelman corer. Total carbon, organic carbon, and inorganic carbon were analyzed using CN-elementary analysis and calcimeter methods. This dataset provides valuable insights into the potential of hydrological restoration measures to enhance soil carbon sequestration in salt marshes.

Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland 1:1.000.000 (WMS)

Web Map Service (WMS) zur Karte der Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland. Durch die LABO wurden 2017 für 16 Elemente neue, bundesweite Hintergrundwerte veröffentlicht. Sie beruhen auf Profilinformationen und Messdaten von Königswasserauszügen, die durch die BGR zusammengeführt und homogenisiert wurden. Daten mit hohen Bestimmungsgrenzen wurden nach bestimmten Kriterien von der weiteren Auswertung ausgeschlossen, damit die Bestimmungsgrenzen nicht die Hintergrundwerte beeinflussen. Um die Hintergrundwerte nicht durch Regionen mit hoher Stichprobendichte überproportional beeinflussen zu lassen, wurde in Teilen eine räumliche Ausdünnung durchgeführt. Die Werte mehrerer Horizonte eines Standortes wurden durch tiefengewichtete Mittelwerte zu einem Wert zusammengezogen. Zur Auswertung wurden die vorhandenen Messwerte verschiedenen Gruppen von Bodenausgangsgesteinen zugeordnet. Zudem wurde unterschieden, ob die Proben im Oberboden, im Unterboden oder im Untergrund genommen wurden. Bei den Oberböden wurde bei der Auswertung auch die unterschiedliche Nutzung (Acker, Grünland, Forst) berücksichtigt. Lockergesteine wurden aufgrund ihrer unterschiedlichen Zusammensetzung getrennt nach Nord- und Süddeutschland ausgewertet. Durch die Aufteilung der Daten in Teilkollektive wurden nicht in allen Fällen verlässliche Fallzahlen erreicht, sodass nur Hintergrundwerte mit Fallzahlen ?20 dargestellt werden. Das genaue Vorgehen bei der Ableitung ist dem Bericht der LABO-Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Bodenschutz (2017): 'Hintergrundwerte für anorganische und organische Stoffe in Böden', 4. überarbeitete und ergänzte Auflage, zu entnehmen.

Grundwassermessstelle DEGM_39390015: Hagendorf

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_39390015 (Hagendorf)

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