BACKGROUND: The Kingdom of Jordan belongs to the ten water scarcest countries in the world, and climate change is likely to increase the frequency of future droughts. Jordan is considered among the 10 most water impoverished countries in the world, with per capita water availability estimated at 170 m per annum, compared to an average of 1,000 m per annum in other countries. Jordan Government has taken the strategic decision to develop a conveyor system including a 325 km pipe to pump 100 million cubic meters per year of potable water from Disi-Mudawwara close to the Saudi Border in the south, to the Greater Amman area in the north. The construction of the water pipeline has started end of 2009 and shall be finished in 2013. Later on, the pipeline could serve as a major part of a national water carrier in order to convey desalinated water from the Red Sea to the economically most important central region of the country. The conveyor project will not only significantly increase water supplies to the capital, but also provide for the re-allocation of current supplies to other governorates, and for the conservation of aquifers. In the context of the Disi project that is co-funded by EIB two Environmental and Social Management Plans have been prepared: one for the private project partners and one for the Jordan Government. The latter includes the Governments obligation to re-balance water allocations to irrigation and to gradually restore the protected wetlands of Azraq (Ramsar site) east of Amman that has been depleted due to over-abstraction by re-directing discharge of highland aquifers after the Disi pipeline becomes operational. The Water Strategy recognizes that groundwater extraction for irrigation is beyond acceptable limits. Since the source is finite and priority should be given to human consumption it proposes to tackle the demand for irrigation through tariff adjustments, improved irrigation technology and disincentive to water intensive crops. The Disi aquifer is currently used for irrigation by farms producing all kinds of fruits and vegetables on a large scale and exporting most of their products to the Saudi and European markets and it is almost a third of Jordan's total consumption. The licenses for that commercial irrigation were finished by 2011/12. Whilst the licenses will be not renewed the difficulty will be the enforcement and satellite based information become an important supporting tool for monitoring. OUTLOOK: The ESA funded project Water management had the objective to support the South-North conveyor project and the activities of EIB together with the MWI in Jordan to ensure the supply of water for the increasing demand. EO Information provides a baseline for land cover and elevation and support the monitoring of further stages. usw.
Das Modell MoRE wurde auf die Jahre um 1880 angewandt, um die mittleren historischen Emissionen, Frachten und Konzentrationen von Stickstoff und Phosphor für Flusseinzugsgebiete, die in die deutsche Nord- und Ostsee einleiten, zu quantifizieren. Die historische Wasserbilanz wurde mit dem Modell LARSIM-ME abgeleitet und in MoRE integriert. Die Modellergebnisse ergänzen die historischen Modellergebnisse, die den bestehenden deutschen Zielkonzentrationen für Stickstoff am so genannten Übergabepunkt limnisch-marin und Schwellenwerten für den guten ökologischen Zustand der Küsten- und Meeresgewässer zugrunde liegen. Die Datensatzdatei enthält die Geometrie der 3048 Modellierungseinheiten in den Einzugsgebieten von Nord- und Ostsee (mit Ausnahme des Stettiner Haffs und des Einzugsgebiets der oberen Donau) und eine lange Datentabelle mit den Modelloutputs und ausgewählten Inputdaten (47 Variablen, Spalten durch Tabstopps getrennt).
Der zip-Ordner enthält 30-jährige Rastermittel für Beobachtungs- (1961-1990 bis 1991-2020) und die Ergebnisbandbreite mit Mittelwert der Absolutwerte und Änderungssignale zu 1971-2000 für Projektionszeiträume der Klimaszenarien RCP8.5 und RCP2.6 (2031-2060 und 2071-2100) im Koordinatensystem epsg:4647 (UTM32) für die Zeiteinheiten: - yr: Kalenderjahr (Jan. - Dez.) - sp: Frühling (Mär. - Mai) - su: Sommer (Jun. - Aug.) - au: Herbst (Sep. - Nov.) - wi: Winter (Dez. - Feb.) - hyr: Hydrologisches Jahr (Nov. - Okt.) - hsu: Hydrologisches Sommerhalbjahr (Mai - Okt.) - hwi: Hydrologisches Winterhalbjahr (Nov. - Apr.) - gs: Vegetationsperiode (Apr. - Sep.) - vd: Vegetationsruhe (Okt. - Mär.) - m01.. Monate Januar bis Dezember Neben den Rasterdaten ist eine Information zu den Dateinamen und für eine Darstellung im GIS eine Klassifizierung der Rasterdaten mit Klassenname und hexcolor-code gegeben.
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.
In vielen Lebensräumen ist Wasser der bedeutendste limitierende Faktor für das Wachstum und die Verbreitung der Pflanzen. Neuere Arbeiten zeigen, dass auch Arten, die nicht über spezielle Blattorgane zur Aufnahme von Wasser verfügen, auf Tau mit einer Erhöhung des Wasserpotentials und der Photosynthese sowie mit gesteigertem Wurzelwachstum reagieren. Das Ziel des Projekts ist die Evaluierung des Einflusses und die Untersuchung der Wirkungsweise von Tau auf die Vegetation von Stipa tenacissima dominierten Hängen entlang eines Niederschlags-Tauniederschlags-Transekts in SO-Spanien. An S. tenacissima und an ausgewählten annuellen Arten wird der Einfluss von Tau auf den Wasserhaushalt, die Photosynthese und die Fähigkeit der Wurzeln zur Wasseraufnahme im Freiland und im Gewächshaus bestimmt. Seine Wirkungsweise, eventuelle Aufnahmewege, Verlagerungen im Boden sowie sein Einfluss auf die Nährstoffverfügbarkeit werden untersucht. Die Bestimmung der Taumenge und -häufigkeit, verbunden mit Mikroklimamessungen, ermöglicht eine Abschätzung des Beitrags von Tau zur Wasserbilanz der untersuchten Hänge. Das Projekt wird Fragen des Wasser- und Nährstoffhaushalts der Vegetation in ariden und semi-ariden Gebieten beantworten. Dies trägt zu einem besseren Verständnis der Ökologie und der Verbreitung der Pflanzen dieser Gebiete bei, welches für die zukünftige Bewirtschaftung und Rehabilitation von degradierten Flächen in diesen Ökosystemen wichtig ist.
Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.
Das Agrarmeteorologisches Messnetz wurde im Rahmen des Programms "Umweltgerechte Landwirtschaft" aufgebaut und umfasste landesweit bis 2006 insgesamt 42 Messtationen (ab 2007 Reduzierung auf 34 Stationen). Das Messnetz dient in erster Linie als Grundlage für computergestützte Entscheidungshilfen und Prognoseverfahren bzw. -modelle im Feldbau (Halmbruch, Getreideblattläuse, Krautfäule, Kartoffelkäfer) sowie im Gartenbau (Apfelschorf, Tierische Schaderreger, Feuerbrand, Gemüsefliegen, Weinkrankheiten). Die Ergebnisse der Prognoserechnungen werden für regionale Warndienstempfehlungen in den Informationsmedien (Internet etc.) bereitgestellt. Weitere Anwendungsgebiete sind: - Auswertung und Interpretation von Feldversuchen, - Beurteilung phänologischer Situationen, - Bewertung des Schaderregerauftretens, - Beurteilung witterungsbedingter Schäden, - Angaben zur klimatischen Wasserbilanz, - Bestimmung von acker- und pflanzenbaulichen Terminen.
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