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Nutzung von Fernerkundungs- und Klimadaten zur Beschreibung von Ertrags- und Qualitätsdynamiken im Grünland (SatGrass)

Zielsetzung: Seit dem Jahr 2014 sind mehrere Satelliten (Sentinel-1, -2, -3, -4 und -5p) des Copernicus-Programms der europäischen Raumfahrtbehörde (ESA) gestartet worden. Diese Satelliten ermöglichen komplexe Erdbeobachtungen in sehr hoher räumlicher Auflösung und in zeitlich kurzen Abständen. In diesem Projekt wird untersucht ob die aufbereiteten Daten der Satellitenpaare Sentinel-1 und -2 Zusammenhänge zu Ertrag und Futterqualität im Grünland zeigen. Mit Hilfe des C-Band SAR (Synthetic Aperture Radar) der Sentinel-1 Satelliten, wird die Erdoberfläche mit einer Wellenlänge von 6 Zentimetern abgetastet. Anhand der Zeitverzögerung sowie der Stärke des reflektierten Signals kann vor allem auf physikalische Eigenschaften der reflektierenden Oberflächen geschlossen werden. Bei den beiden Sentinel-2 Satelliten handelt es sich um optische Erdbeobachtungssatelliten mit einem multispektralen Aufnahmegerät, welches Spektralsignaturen von 13 unterschiedlichen Wellenlängen aufzeichnet. Durch verschiedene Bandkombination stehen Informationen zu physikalischen und chemischen Eigenschaften der reflektierenden Oberflächen zur Verfügung. Wichtige Ertrags und Qualitätsparameter von Grünlandaufwüchsen sollen anhand von diesen Informationen besser und einfacher abgeschätzt werden. Zusätzlich zu den Satellitendaten werden wichtige agrarmeteorologische Kennzahlen wie Niederschlag, Globalstrahlung, Evapotranspiration und die Klimatische Wasserbilanz mit eine mobilen Wetterstation am Versuchsfeld aufgezeichnet. Durch die Kombination dieser Daten soll eine möglichst genaue und einfache, nichtinvasive Methode zur Abschätzung von Ertrag und Qualität im Grünland geschaffen werden. Genaue Informationen über die Wachstumsdynamiken von Grünlandmischbeständen ermöglichen es, wichtige Managementaufgaben, wie Grünlandpflege, Düngung und Nutzung, sehr präzise durchführen zu können. Bedeutung des Projekts für die Praxis: Aufgrund der derzeitig hohen Aktualität der Thematik satellitengestützte Fernerkundung, ist es von großer Bedeutung auch in der Grünlandforschung einen Schwerpunkt in diese Richtung zu setzen. Das offensichtlich enorme Potential, Daten der Sentinel-Mission auch im Grünlandmanagement nutzen zu können, wird mithilfe dieses Projektes überprüft.

Impact pollutif et hydraulique d'une derivation Flon-Vuachere (FRA)

A la recherche d'une amelioration de son systeme d'assainissement, la Ville de Lausanne a engage en 1985 une etude globale visant les objectifs suivants: - etablissement de l'inventaire des elements du systeme, - calcul des bilans hydraulique et pollutif de son fonctionnement, - comparaison des actions permettant d'ameliorer le systeme 'reseau-STEF' Parmi les options retenues figure le captage et la derivation des eaux claires permanentes du Flon sur le ruisseau voisin de la Vuachere. La faisabilite du projet necessitait l'evaluation de son impact sur la Vuachere. Des mesures in situ et un modele numerique ont permis de quantifier les parametres hydrauliques et pollutifs d'appreciation du projet. Celui-ci a ete esquisse et evalue financierement. Sa realisation concerne plusieurs communes et devrait passer par la constitution d'une entreprise de correction fluviale. (FRA)

Indikator: Nutzung der Wasserressourcen

<p> Die wichtigsten Fakten <ul> <li>Bei einem Wassernutzungs-Index von mehr als 20 % ist die Schwelle zum <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wasserstress">Wasserstress</a> erreicht.</li> <li>Wasserstress bedeutet ein steigendes Risiko für Umweltprobleme und wirtschaftliche Schwierigkeiten.</li> <li>Seit 2007 liegt der Wassernutzungs-Index unter der kritischen Marke von 20 %, 2022 lag er bei 10,1 %.</li> <li>Durch den Import von Gütern verursacht Deutschland eine Wassernutzung in anderen Teilen der Welt. Dies kann in manchen Regionen zum Wasserstress beitragen.</li> </ul> </p><p> Welche Bedeutung hat der Indikator? <p>Der Wassernutzungs-Index setzt die Wasserentnahmen mit den erneuerbaren Wasserressourcen ins Verhältnis. Die erneuerbaren Wasserressourcen oder das erneuerbare <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wasserdargebot">Wasserdargebot</a> werden als langjähriges potentielles Wasserdargebot dargestellt. Die erneuerbaren Wasserressourcen umfassen in Deutschland 176 Mrd. m³, bestimmt für die Periode 1991—2020. Wenn 20 % oder mehr des erneuerbaren Wasserdargebots genutzt werden, wird in internationalen Vergleichen von <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wasserstress">Wasserstress</a> gesprochen. Eine zu starke Wassernutzung kann zu Umweltproblemen führen und die ökonomische Entwicklung behindern&nbsp;<a href="http://www.tellus.org/tellus/publication/comprehensive-assessment-of-the-freshwater-resources-of-the-world">(Raskin et al. 1997)</a>. Durch sinkende Grundwasserstände können Moore und Feuchtgebiete austrocknen oder Wälder geschädigt werden. In Küstennähe können Grundwasservorkommen durch eindringendes Meerwasser versalzen. Zwar herrscht in Deutschland im Mittel kein Wasserstress, jedoch gibt es regionale und saisonale Unterschiede. So ist der Niederschlag in Deutschland sehr ungleich verteilt.</p> <p>Zukünftig sollte der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/indikator">Indikator</a> um den regionalen und saisonalen Bezug ergänzt werden. Durch eine Darstellung des Wassernutzungs-Indexes zum Beispiel auf Ebene der Flusseinzugsgebiete sowie für einzelne Jahresabschnitte könnte dort möglicher Wasserstress besser erkannt werden.</p> </p><p> Wie ist die Entwicklung zu bewerten? <p>Die Europäische Kommission hat sich in ihrem <a href="https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/?uri=COM:2011:0571:FIN">„Fahrplan für ein ressourcenschonendes Europa“</a> zum Ziel gesetzt, dass der Schwellenwert von 20 % für den Wassernutzungs-Index nicht überschritten werden soll (EK 2011). Für Deutschland sank der Index zwischen 1991 und 2022 von 26,3 % auf 10,1 %, da die Wasserentnahmen kontinuierlich zurück gingen. 1991 lagen sie noch bei 46,3 Mrd. m³. 2022 lag der Wert mit 17,9 Mrd. m³ deutlich niedriger.&nbsp;</p> <p>Große Teile der verwendeten Wassermenge werden zur Kühlung eingesetzt und danach wieder in die Flüsse oder Seen eingeleitet. Würde dies bei der Berechnung berücksichtigt, läge der Wassernutzungs-Index deutlich unter 10 %. Die Entnahmen der Energieversorgung sinken seit dem Jahr 2013 deutlich. Von 2019 zu 2022 betrug der Rückgang knapp 2 Mrd. m³ von 8,8 auf 6,9 Mrd. m³. Dieser starke Rückgang lag vor allem an der geringeren Kühlwassernutzung durch konventionelle Kohle- und Atom-Kraftwerke. Allerdings könnten andere Wassernutzungen (z.B. Kühlung von Rechenzentren, Wasserstoffproduktion) zu einem erneuten Anstieg von Wasserentnahmen führen. Bei der landwirtschaftlichen Bewässerung ist im Zuge des Klimawandels ein steigender Bedarf zu erwarten.</p> <p>In Deutschland selbst herrscht im Mittel kein <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wasserstress">Wasserstress</a>. Jedoch trägt die deutsche Volkswirtschaft durch den Import von wasserintensiven Gütern zur Wassernutzung in anderen Ländern bei. Abhängig von den Rahmenbedingungen kann dies dort mancherorts zu Wasserstress führen (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/94717">Bunsen et al. 2022</a>).</p> </p><p> Wie wird der Indikator berechnet? <p>Der Wassernutzungs-Index vergleicht die Wasserentnahmen mit dem langjährigen potentiellen <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wasserdargebot">Wasserdargebot</a>. In die Berechnung des Wasserdargebotes fließen der Zufluss aus dem Ausland sowie die Differenz von Niederschlag und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/verdunstung">Verdunstung</a> von Boden und Pflanzen ein. Zur Berechnung wird die Periode 1991—2020 verwendet. Um einen Vergleich zur bisherigen Klimaperiode zu ermöglichen, wird der Index zusätzlich für 1961 bis 1990 dargestellt. Die Wasserentnahmen entfallen auf die öffentliche Wasserversorgung, die Energieversorgung, das verarbeitende Gewerbe und Bergbau sowie die Landwirtschaft. Die Daten werden alle drei Jahre durch das Statistische Bundesamt erfasst und veröffentlicht. Das Wasserdargebot wird über die Wasserbilanz durch die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) bestimmt.</p> <p><strong>Ausführliche Informationen&nbsp; zum Thema finden Sie im Daten-Artikel <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/20044">"Wasserressourcen und ihre Nutzung"</a>.</strong></p> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Dynamik, Variabilität und bioklimatische Effekte von niedrigen Wolken im westlichen Zentralafrika

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.

Stratosphärische Wasserdampf Simulationen: Von den Polarregionen zur Tropischen Tropopause

Wasserdampf ist das wichtigste natürliche Treibhausgas. Änderungen in der stratosphärischen Wasserdampfkonzentration und dessen Verteilung können den Strahlungshaushalt und die Oberflächentemperaturen der Erde beeinflussen und sich auf die Chemie der Stratosphäre auswirken. Wasser ist außerdem ein zentraler Bestandteil polarer Stratosphärenwolken (PSCs), die eine Schlüsselrolle beim Ozonabbau über den Polarregionen spielen. In der untersten Stratosphäre (LMS) können Zirrus Wolken wichtige Effekte in Bezug auf Chemie und Strahlung hervorrufen und dennoch sind deren Bildungsmechanismen noch weitgehend unbekannt. Dabei reagiert gerade die Region um die Tropopause besonders empfindlich auf kleinste Veränderungen in der Wasserdampfkonzentration und ein detailliertes Verständnis mikrophysikalischer Wolkenprozesse ist daher eine wichtige Voraussetzung für zuverlässige Klimaprognosen. Im Rahmen des Projektes 'Stratosphärische Wasserdampf Simulationen: Von den Polarregionen zur Tropischen Tropopause' werden vor dem Hintergrund einer verbesserten Repräsentation in globalen Simulationen (i) Ausfrierprozesse im tropischen Tropopausenbereich (TTL), (ii) Zirren in der LMS über den mittleren Breiten sowie (iii) PSCs und deren Auswirkungen auf den polaren Ozonverlust untersucht. Eine Vielzahl neuer Messungen und Studien zu PSCs hat das konventionelle Verständnis einzelner Bildungsmechanismen hinterfragt. Die verschiedenen Wege der Nukleation sollen im Hinblick auf ihr Potential zur Chloraktivierung quantifiziert werden, um so verfeinerte Vorhersagen zur Erholung der Ozonschicht zu erreichen. Ein Hauptziel des vorliegenden Projektes soll außerdem die Erforschung stratosphärischer Zirren, sowohl in den mittleren Breiten, als auch in der TTL bilden. Der Beitrag von Zirrus Wolken zum Strahlungshaushalt hängt stark von der Größenverteilung und damit von der Nukleationsrate der Eispartikel ab und bleibt weiterhin ein hoher Unsicherheitsfaktor in Klimavorhersagen. Darüber hinaus gilt es die Dehydrierung aufsteigender Luftmassen durch die TTL besser zu verstehen. Das Chemisch Langrangesche Modell der Stratosphäre (CLaMS), das am Forschungszentrum Jülich entwickelt wurde, ermöglicht eine präzise Modellierung von Dehydrierung und Denitrifizierung, Prozesse die sowohl die Ozonzerstörung beeinflussen als auch die Zusammensetzung der Stratosphäre kontrollieren. In Kombination mit hochaufgelösten in-situ Messungen und globalen Satellitendaten soll die Mikrophysik stratosphärischer Eiswolken in einzigartiger Weise untersucht werden. Eine Kopplung des Lagrangeschen Transportschemas in CLaMS mit dem Klimamodell EMAC ermöglicht es, die Auswirkungen von Veränderungen im stratosphärischen Wasserdampf auf Temperaturen an der Erdoberfläche zu untersuchen. Damit trägt dieses Projekt entscheidend zu einem verbesserten Verständnis der Schlüsselprozesse bei, die Schwankungen und Trends im stratosphärischen Wasserdampf und die dekadische Variabilität im Klimaantrieb bestimmen.

European Investment Bank - Water Management

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.

Wasserbilanz im Almökosystem Stoderzinken: Analyse der Einflussfaktoren und deren Auswirkungen auf Boden, Wasser und Pflanze (WaBiStoder)

Zielsetzung: Aufbauend auf die abgeschlossenen Projekte (Nr. 100566, 100810) sollen die bereits erhobenen Grundlagen an der Forschungsstation Stoderzinken erweitert werden, sowie die folgenden Fragestellungen hinsichtlich der Wasserbilanz an dem Gebirgsstandort ergänzt werden: - Einfluss der Schneebedeckung auf die Wasserbilanz Durch einen kombinierten Ansatz aus Messung und Modellierung soll die Rolle der Schneedecke als Teil der Wasserbilanz für den Standort Stoderzinken besser charakterisiert werden. Hierfür werden auch die Isotopenverhältnisse (18O/16O und 2H/1H) in der Schneedecke und im Sickerwasser des Lysimeters gemessen. Dadurch lässt sich sowohl der Anteil der Schneeschmelze im Sickerwasser bestimmen als auch die mittlere Verweilzeit der Schneeschmelze in der ungesättigten Zone berechnen. Die Messungen dienen dazu das Schneedeckenmodell zu kalibrieren und zu validieren. Mittels des Schneedeckenmodells kann der Rückhalt bzw. der Beitrag aus der Schneeschmelze sowie deren zeitliche Veränderungen quantifiziert werden. Mittels wiederholter Aufnahmen der räumlichen Verteilung der Schneehöhe soll auch die Unsicherheit der Schneemessungen durch die räumliche Variabilität berücksichtigt werden. - Verhalten von Wasserbilanzkomponenten in Extremjahren/-perioden Aus den vorliegenden Zeitreihen der Messungen der Wasserbilanzkomponenten können deren Jahr-zu-Jahr Schwankungen und Extremwerte quantifiziert werden. Dazu ist zuerst eine sorgfältige Qualitätskontrolle der Messdaten notwendig. Danach können die Zeitreihen analysiert werden und mittels des Modells auf Plausibilität überprüft werden. - Vergleich der Ergebnisse mit einem Talstandort Durch die Verwendung eines zusätzlichen Talstandortes (Gumpenstein) werden die Höhenabhängigkeiten der einzelnen Komponenten der Wasserbilanz bestimmt. Damit ist zu erwarten, dass in Zukunft die flächenverteilte Modellierung der Wasserhaushaltskomponenten verbessert werden kann. Derartige Daten sind über das Untersuchungsgebiet hinaus, als Grundlage für Modellsimulationen, von großem Interesse. - Auswirkungen der Wasserbilanz auf Ertrag und Vegetationsdynamik Da es bereits seit 2005 Erhebungen zu Biomassedaten am Lysimeter gibt, kann ein langjähriger Zusammenhang zwischen Wasserbilanzparametern und Ertragsdynamik analysiert und interpretiert werden.

Rasterdaten der beobachteten und projizierten Klimatischen Wasserbilanz für Niedersachsen (AR5-NI Version 2.1)

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.

Modellierte Nährstoffemissionen, -frachten und -konzentrationen in Flusseinzugsgebieten der deutschen Nord- und Ostsee um 1880 (Datensatz)

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).

Hydrological records in 5 min resolution of tributaries in the Mueglitz River Basin (Germany)

A hydrological dataset of LTC records with 5 min temporal resolution was obtained from 5 leveloggers at the riverbed of 5 tributaries of the Mueglitz River Germany. Time series are split into 3 different product levels to consider the processing of raw data. Level 1 includes the stacked and cleaned time series of water temperature, absolute pressure and electric conductivity for each monitoring location. Level 2 adds a data column "level", which describes the time-dependent water level of each stream at the logger location. Level 3 provides time series of surface water discharge derived from level 2 data by applying the Manning equation. Manning coefficients were computed from manual discharge measurements using a portable flowmeter. For each manual discharge measurement available, a time series of derived calibrated stream discharge is provided at the related datalogger location. Provided variables are essential to the recognition of the functioning of small-scale rainfall-runoff processes induced by heavy rain events. In particular, this dataset can be used to understand water balance dynamics in the catchment and may serve as input data to multiple hydrological models.

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