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Similar terms

s/tls/Tl/gi

3D-Messdaten (2025)

Die 3D-Messdaten beinhalten originär gemessene Airborne-Laserscanpunkte (3D-Punktwolke) und liegen klassifiziert vor.

Grundwassermessstelle DEGM_SH_1290: SÜDERLÜGUMFELD

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_SH_1290 (SÜDERLÜGUMFELD)

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.

Analytical data of floodplain, colluvial, Triassic (Buntsandstein), Lopingian (Zechstein) and Pleistocene loess data from the Weiße Elster catchment (Central Germany)

In this dataset, we present grain size and XRF element data of Holocene floodplain and colluvial, Pleistocene loess and Triassic (Buntsandstein) samples from the catchment of the Weiße Elster River (Central Germany). The samples were taken during the DFG-funded project 'Imprints of rapid climate changes and human activity on Holocene hydro-sedimentary dynamics in Central Europe (loess-covered Weiße Elster model region)' [SU491/6-1, ET20/10-1, VE117/7-1, WE5518/1-1, ZI721/13-1] between 2017 - 2025, using open outcrops, hand augering (Pürckhauer) or drilling with an Atlas Copco Cobra Pro hammer. The goal of this study was to obtain sediment provenance for Holocene overbank sediments in the middle Weiße Elster floodplain.

GWB: Thallium

Darstellung von Thallium

Digital terrain model of the watercourses Elbe and Lower Havel (Germany), DGM-W Elbe 2022 project

The high-resolution digital terrain model (DTM) of the waterways Elbe and Lower Havel (DGM-W Elbe 2022) comprises both the terrain on land and the bottom of rivers, channels and lakes. It was produced and published by Germany’s Federal Institute of Hydrology (BfG), on behalf of the River Basin Community Elbe (RBC Elbe, FGG Elbe). The work was supported by the German Federal Waterways and Shipping Administration (WSV) and the surveying offices and water management administrations of six German states - Saxony, Saxony-Anhalt, Brandenburg, Lower Saxony, Mecklenburg-Vorpommern and Schleswig-Holstein. The data cover both the area around the inland water stretches of the Elbe from the Czech-German border to the village of Zollenspieker (part of the city of Hamburg) and the Lower Havel waterway from the town of Rathenow to its confluence with the Elbe. Since the dataset has a large coverage of 4,043 km², it is split into 62 sections. They were either labelled *HW in case of flood relevant areas (in German: “hochwasser-relevante Gebiete”) or *AU in case of historical floodplains (in German: “Altauengebiete”). Financing was divided according to these categories: In the HW areas, the project was co-funded by BfG, the WSV and the federal states, while in the AU areas, BfG covered all project costs. For each section we provide hillshade (*HS), height maps (*NHN), slope (*sl) and source flags (*sc). The data are available as GeoTIFF-files (resolution 1 meter); Coordinate reference frame: ETRS89.DREF91.R16; Coordinate projection: UTM Zone 33N; EPSG-Code: 25833; Height reference system: DHHN2016, national vertical reference frame in Germany (2022). For further information please contact us. Citation short: BfG et al. / i.A. FGG Elbe (2025)

Geländemodelle Hamburg - DGM

Aus Laserscanvermessungen (Airborne Laserscanning) 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. 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. 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. Hinweis 2022: Für den Stadtteil Neuwerk ist das DGM aus einem bildbasierten Oberflächenmodell abgeleitet (kein ALS). Weitere Metadaten sind in der entsprechenden Downloaddatei enthalten.

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_040071005: 0 07 100 - HS 115

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_040071005 (0 07 100 - HS 115)

Grundwassermessstelle DEGM_39390015: Hagendorf

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

Dissolved and particulate trace metal and rare earth element (REE) concentrations during a mesocosm based phytoplankton bloom simulating intertidal coastal conditions

We analyzed concentrations of dissolved and particulate trace metals, including iron (Fe), manganese (Mn), vanadium (V), molybdenum (Mo), thallium (Tl), and rare earth elements (REE), during a mesocosm-based phytoplankton summer bloom mimicking the intertidal zone of the southern North Sea (Jade Bay). The studies aimed to identify key drivers controlling their biogeochemical cycling in dynamic, high-productivity coastal environments. Our results highlight the tidally influenced coastal zone as a critical interface that alters the behavior of supposedly conservative elements such as Mo and Tl (Mori et al., 2021) as well as natural and anthropogenic REE (incl., lanthanum, samarium, and gadolinium) (Mori et al., 2026). Trace metal concentrations and shale-normalized REE patterns, determined by quadrupole inductively coupled plasma–mass spectrometry (ICP-MS) and inductively coupled plasma–optical emission spectrometry (ICP-OES), were combined with biogeochemical bulk parameters and pigment-based assessments of phytoplankton growth and community composition (Mustaffa et al., 2020). Trace metal and REE cycling were evaluated in relation to phytoplankton dynamics, particulate organic matter composition (C, N, P), dissolved organic carbon, total dissolved nitrogen, and macronutrient concentrations (nitrate, ammonium, silicate, and inorganic phosphate). The dataset was obtained during a Planktotron-based mesocosm experiment conducted within the framework of the Coastal Ocean Darkening project (Mustaffa et al., 2020).

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