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.
Die Serie beinhaltet Daten des LBGR über die Mittlere Wärmeleitfähigkeit Brandenburgs und wird über je einen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. Die Karten basieren auf den Legendeneinheiten der Bodenübersichtskarte (BÜK300) mit entsprechender Zuordnung von parametrisierten Flächenbodenformen. Diese stellen je Legendeneinheit eine Bodenformengesellschaft dar. Die einzelnen Flächenbodenformen (FBF) wurden mit bodenphysikalischen Kennwerten belegt, die durch Gelände-und Laboruntersuchungen bestimmt wurden. Dazu wurden für gleiche Horizont-Substrat-Kombinationen (HSK) die Kennwerte Bodenart Trockenrohdichte, Gesamtporenvolumen, Wassergehalt bei Feldkapazität (FK) und Permanentem Welkepunkt (PWP), Humusgehalt statistisch abgeleitet (i.d.R. Medianwerte). Die Wärmeleitfähigkeit (λ) bestimmt die Eigenschaft des Bodens, thermische Energie durch Konduktion zu transportieren. Sie ist die entscheidende Kenngröße für die Nutzung des Bodens als Wärmequelle und -speicher und muss u.a. bei der Anwendung oberflächennaher Geothermie (Erdwärmekollektoren) oder beim Bau erdverlegter Stromkabel berücksichtigt werden. Zur Berechnung der Wärmeleitfähigkeit wurde die Pedotransferfunktion (PTF) nach Markert et al. (2017) unter Berücksichtigung der oben genannten Kennwerte verwendet. Diese PTF basiert auf umfangreichen Messungen der Wärmeleitfähigkeit für ein weites Spektrum der in Brandenburg vorkommenden Böden. Für jede HSK ist die Wärmeleitfähigkeit für die Wassergehalte bei FK und PWP bis in eine Tiefe von 2m berechnet worden. Bei HSK im Einflussbereich des Grundwassers (Gr-Horizonte) wurde die Wärmeleitfähigkeit für volle Wassersättigung veranschlagt. Auf Grund der Parametrisierung der PTF für ausschließlich mineralische Böden wurden folgende Anpassungen vorgenommen: für organische HSK (Torfe) wurde mit einer Wärmeleitfähigkeit von λFK = 0,4 W/m*K und λPWP = 0,2 W/m*K gerechnet (Vgl. Messwerte von Markert et al. 2017; VKR 1.32 AG Boden 2010), für tonige Böden sind auf Grund der geringen Datenlage die Parameter der lehmigen Böden verwendet worden, der Humusgehalt wurde durch λhumos = λmineralisch – Humusgehalt*0,05 berücksichtigt. Für HSK mit anthropogenem Ausgangsgestein war auf Grund unzureichender Messwerte und fehlender Angaben in der Literatur keine Berechnung der Wärmeleitfähigkeit möglich. Die Wärmeleitfähigkeit je Flächenbodenform ist in diesem Fall als gewichtetes harmonisches Mittel unter Berücksichtigung der Mächtigkeit aller Horizonte ermittelt worden. Zur besseren Übersichtlichkeit und Interpretierbarkeit der Ergebnisse wurden die gewichteten harmonischen Mittelwerte der Wärmeleitfähigkeiten in die folgenden 6 Klassen eingeteilt: Wärmeleitfähigkeit [W/m*K] extrem gering ≤ 0,4 sehr gering 0,41 - 0,90 gering 0,91 - 1,40 mittel 1,41 - 1,90 hoch 1,91 - 2,40 sehr hoch 2,41 - 2,90 Für die grafische Darstellung als Karte wurden je Legendeneinheit (LE) die Flächenbodenformen mit gleicher Wärmeleitfähigkeitsklasse zusammengefasst, deren Flächenanteile nach Tab. 66 (AG Boden 2005) je LE addiert und als eine aggregierte dominante, sowie eine aggregiert subdominante λ-FBF ausgewiesen. Bei einigen wenigen Flächen mit sehr heterogener Zusammensetzung der Flächenbodenformen sind drei λ-FBF angegeben.
We study the effects of plants and root-associated fungi on wind erosion within the alpine environment of Tibet. China is one of the countries most affected by desertification processes and Tibet, in particular, a key region in desertification combat. The presented project focuses on the Barkha Plain surrounded by Mount Kailash and the Lake of Manasarovar (Ngari Prefecture). This Western Tibet region experienced little scientific attention but, nowadays, faces rapidly increasing touristic activities and expanding local settlements associated with socio-economic changes that are serious threats to the delicate ecological balance and potential triggers of desertification. It exists almost unanimous agreement that revegetation is the most efficient and promising strategy to combat wind erosion and desertification in the long term. However, re-colonising success is often poor, mainly under extreme environmental conditions. Compared to conventional practices, the approach of the presented project attains better accordance with natural succession processes and promises acceleration of both plant and soil development and, conclusively, more efficient desertification control. The project assesses the potential of native plants and symbiotic fungi to control wind erosion and desertification processes. It aims to identify key plants and fungi that increase soil aggregate stability and efficiently drive succession into a natural and self-maintaining cycle of the ecosystem. Furthermore, it provides crucial information for implementing environmentally compatible and cost-effective measures to protect high-elevation ecosystems against desertification. Within three successional stages (early, intermediate, late), field investigations are performed on the basis of Modified-Whittaker plots. Classic methods of vegetation analysis and myco-sociology are combined with analysis of distribution patterns at different scales (patchiness, connectivity). Comprehensive soil analysis is performed comprising grain size distribution, aggregate stability, pH as well as water and nutrient contents. Additionally, important parameters of wind erosion are measured concurrently and continuously to assess their magnitude and variability with respect to vegetation and soil at different levels of development. The parameters addressed, include sediment transport, air temperature, radiation, precipitation, relative humidity as well as speed and direction of wind. Surface moisture is recorded periodically and roughness described. Species and environmental parameters are checked for spatial correlation. Cutting edge technologies are applied in laboratory work, comprising molecular methods for fungal species identification and micro-tomography to analyse soil structure. Furthermore, successfully cultivated fungi and plants are subject of synthesis experiments and industrial propagation in view of practical implementation in restoration measures.
Die Literatur der letzten Jahre weist immer stärker darauf hin, dass Böden mit Benetzungshemmungen weiter als bisher angenommen weltweit verbreitet sind. Bereits geringe Anteile von organischer Substanz (SOM) können dabei in erheblicher Weise die Benetzbarkeit von Aggregaten oder Primärpartikeln von gut benetzbaren Oberflächen bis hin zu extremer Wasserabweisung verändern. Allgemein wird angenommen, dass Hydrophobie über mehrere Mechanismen die Abbaubarkeit von organischer Substanz und damit deren Stabilität beeinflussen kann. Daher kann der Grad der Hydrophobie als ein Indikatior der biologischer Abbaubarkeit von SOM verwendet werden. Weiterhin haben Benetzungshemmungen einen erheblichen Einfluß auf physikalische Prozesse in Böden. Extreme Benetzungshemmung führt häufig zu starkem Oberflächenabfluß und Erosion oder zu schnellem Auswaschen oberflächlich eingetragener Stoffe aus der Wurzelzone. Kenntnisse über das Benetzungsverhalten von Böden sind ebenfalls dann von Bedeutung, wenn generell das gleichzeitige Auftreten sehr feuchter und sehr trockener Zonen im Boden analysiert werden soll. Entsprechende Feuchtegradienten führen zu einem sehr unterschiedlichen physikalisch-chemischen Milieu in den entsprechenden Feuchte- und Trockenzonen, die wahrscheinlich erheblichen Einfluß auf die mikrobiellen Prozesse im Boden haben. Das Vorhaben beeinhaltet drei wesentliche Ziele: Erstens soll die Benetzbarkeit von Aggregatoberflächen und von Primarpartikeln der Böden des Schwerpunktprogramms bestimmt werden. Mittels Messung des Kontaktwinkels, der Oberflächenenergien und der Oberflächenladung soll eine möglichst vollständige Kennzeichnung erfolgen. In einem zweiten Abschnitt sollen Untersuchungen der Bodenlösung erfolgen. Es ist beabsichtigt, die Oberflächenspannung zu messen sowie den Einfluß der Bodenlösung auf die Grenzflächeneigenschaften von Bodenpartikeln und Modelloberflächen, etwa Quarzglasoberflächen, zu erfassen. Schließlich sollen die Ergebnisse zu den Oberflächeneigenschaften gemeinsam mit den Resultaten anderer Projektteilnehmer kombiniert oder ergänzt werden
Ueber den Gehalt an Schadstoffen im Wasser, insbesondere den nach der Trinkwasser-Verordnung auf maximal zulaessige Grenzwerte limitierten Substanzen und ihre Auswirkung auf den menschlichen Organismus soll eine beschreibende Literaturzusammenstellung erstellt werden. Dabei steht die gesundheitliche Bewertung der Schadstoffe im Vordergrund des Interesses, um fuer die Festsetzung von Grenzwerten Beruecksichtigung zu finden.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Robinien stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 21 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/d1f68fc3-c76d-4147-b01e-dfe490ab6331?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub), [ab 13.11.2024 22 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/5dc3648a-66fd-4310-accf-7256db111d5c?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Es wird vermutet, dass Zirruswolken in hohen geographischen Breiten (arktische Zirren), einen positiven „Cloud Radiative Effect“ (CRE) haben und somit zum Phänomen der "Arctic Amplification" beitragen. Das Vorzeichen und die Stärke des CRE arktischer Zirren hängt von deren mikrophysikalischen Eigenschaften, d.h. der Eispartikelkonzentration, dem effektiven Eispartikelradius und dem Eiswassergehalt (IWC), ab. Diese Parameter werden hauptsächlich durch den Eisbildungsprozess (heterogen vs. homogen) und durch den Bildungspfad (in-situ vs. flüssiger Ursprung) bestimmt. Dies impliziert insbesondere für Zirren flüssigen Ursprungs die Beteiligung von eisnukleierenden Partikeln (INP), was deren Häufigkeit, Eigenschaften und Quellen zu Schlüsselfaktoren für die Bildung, die mikrophysikalischen und Strahlungseigenschaften von Zirren in hoher Breiten macht. Informationen über INP in hohen geographischen Breiten im Allgemeinen und in größeren Höhen im Besonderen, extrem rar. Im Rahmen der HALO-Mission CIRRUS-HL wollen wir daher das Wissen hinsichtlich arktischer INP über a) die Charakterisierung von Eispartikel- (IPR) und Wolkentröpfchenresiduen (CPR, Summe aus IPR und Tröpfchenresiduen) in arktischen Zirren und Mischphasenwolken, und b) die vertikal aufgelöste Messung (Mischphase bis Zirrusniveau) von Hochtemperatur INP (> -30°C) außerhalb von Wolken, erweitern. Für die geplanten Untersuchungen werden der HALO-CVI („Counterflow Virtual Impactor“) und der Aerosolpartikelfiltersammler HERA verwendet werden. Hinter dem HALO-CVI werden Instrumente zur physikalischen (Anzahl der Konzentrationen, Partikelgrößenverteilung, BC-Konzentration) und chemischen (Einzelpartikelzusammensetzung, MPI-C) Charakterisierung der IPR und CPR betrieben. Die von HERA gesammelten Filterproben werden im Anschuss an die Kampagne in den TROPOS-Laboratorien hinsichtlich der physikalischen INP-Eigenschaften (Anzahlkonzentrationen und Gefrierspektren) sowie der chemischen Zusammensetzung der Aerosolpartikel analysiert.Bei In-Wolken-Messungen werden der HALO-CVI und HERA kombiniert werden. So können die INP, innerhalb der gesammelten IPR (Zirren) und Wolkentropfenresiduen (CPR, in Mischphasenwolken) identifiziert, quantifiziert und charakterisiert werden. Diese INP könnten potenzielle Vorläufer von Zirrus mit flüssigem Ursprung in hohen Breiten sein.In Verbindung mit den Ergebnissen der im Rahmen von CIRRUS-HL durchgeführten in-situ Messungen wolkenmikrophysikalischer Eigenschaften, sowie der Analyse von Rückwärtstrajektorien der untersuchten Luftmassen werden wir a) bzgl. der Häufigkeit und der Eigenschaften von INP ein bisher einmaliges Schließungsexperiment (innerhalb und außerhalb der Wolke) durchführen, b) das Wissen über die raumzeitliche Verteilung, die Eigenschaften und die Quellen von INP signifikant erweitern und c) tiefe Einblicke in INP-Effekte auf die Bildung und die mikrophysikalischen Eigenschaften von Zirruswolken in hohen geographischen Breiten erhalten.
Der Niedersächsische Bodenfeuchteinformationsdienst (NIBOFID) des LBEG zeigt den tagesaktuellen Wassergehalt für alle Böden in Niedersachsen. Darüber hinaus lässt sich der Verlauf des Bodenwassergehalts für die letzten 10 Tage abrufen. Die Bodenfeuchte wird in % der nutzbaren Feldkapazität (%nFK) angegeben. Die nFK beschreibt die Wassermenge, die ein Boden maximal pflanzenverfügbar speichern kann. Die Werte des Bodenfeuchtemonitors sind berechnet und nicht gemessen. Die Berechnung erfolgt mit dem Bodenwasserhaushaltsmodell BOWAB und wird täglich mit Klimakennwerten (Niederschlag, Temperatur, Wind, Globalstrahlung und relative Luftfeuchte) des Vortages durchgeführt. Es werden für die jeweilige Landnutzung (Acker, Grünland, Laubwald, Nadelwald, Sonstiges) und den Boden spezifisch Parametern abgeleitet. BOWAB nutzt die hochaufgelösten Bodendaten der Bodenkarte 1:50.000 (BK50) von Niedersachsen und leitetet bodenwasserhaushaltliche Kennwerte, wie nFK, FK etc. ab. Die Berechnung erfolgt für die Flächen der BK50. Der Einfluss des Grundwassers wird in Form von kapillarem Aufstieg und durch den Grundwasserstand aus der BK50 berücksichtigt. Eine Bodenfeuchte von 100 %nFK zeigt an, dass der Bodenwasserspeicher gefüllt ist. Bei Werten oberhalb von 100 % entsteht Sickerwasser oder es steht Grundwasser innerhalb der betrachteten Bodenschicht. Werte kleiner als 100 %nFK zeigen an, dass die Pflanzen Bodenwasser entnommen haben und der Boden allmählich austrocknet. Ab Bodenfeuchtewerten unterhalb von 40 - 50 %nFK reagieren Pflanzen auf die Trockenheit und verringern ihre Verdunstung. Bei Werten von < 30 % nFK kann von Trockenstress ausgegangen werden. Im Kartenbild ist die Bodenfeuchte für den Boden von 0 – 60 cm Tiefe dargestellt, der dem Hauptwurzelraum bei den meisten Böden und Nutzungsformen entspricht. Standortbezogene Informationen liefert ein Maptip. Durch das Klicken auf einen Standort wird der aktuelle Bodenwassergehalt für den Hauptwurzelraum in %nFK angezeigt. Zusätzlich können auf der Detailseite weiterführende Informationen abgerufen werden. Als Grafik wird der Verlauf der mittleren Bodenfeuchte für die vergangenen 10 Tage für die Tiefenbereiche 0 - 30 cm (Oberboden), 0 - 60 cm (Hauptwurzelraum) und, sofern der Boden mächtiger ist, 0 - 90 cm (gesamte Betrachtungstiefe) dargestellt. Zudem wird die Sickerwassermenge unterhalb von 90 cm Tiefe für den betrachteten Standort angegeben. Falls Sie noch genauere Informationen zum Wassergehalt für Ihren Boden mit einer bestimmten Anbaukultur (Weizen, Mais, Grünland) benötigen, nutzen Sie gerne die Fachanwendung „Bodenwasserhaushalt“ im NIBIS® Kartenserver. Sie bietet die Möglichkeit den Verlauf der Bodenfeuchte für einzelne oder mehrere Flächen über einen längeren Zeitraum mit verschiedenen Fruchtfolgen (z.B. 1 Jahr oder länger) zu ermitteln.
Die Humusform ist das Resultat der am Standort wirkenden Faktoren einschließlich der dort tätigen Bodenorganismen. Die Humusformenansprache kann daher als integrierende Methode zur Bewertung von Standorten herangezogen werden. Bisher ist nur für die terrestrischen Humusformen die Wechselbeziehung zwischen Morphologie und Standortfaktoren genauer charakterisiert. Systematische Untersuchungen zu Feucht- und Nasshumusformen fehlen. Die an Feucht- und Nassstandorten in der Regel erfolgende Akkumulation organischer Substanz ist nicht primär auf den (zeitweise) herrschenden Wasserüberschuss, sondern auf den damit einhergehenden Sauerstoffmangel zurückzuführen. Eine getrennte Betrachtung der beiden Parameter ist daher notwendig. An acht verschiedenen feuchten und nassen Waldstandorten in Nordrhein-Westfalen soll die Humusform makro- und mikromorphologisch beschrieben und mit wesentlichen Standortmerkmalen in Beziehung gesetzt werden. Des weiteren soll die Regenwurmzönose, als wichtiger Vertreter der Zersetzergemeinschaft, aufgenommen und ihre Wechselwirkungen mit den Standorteigenschaften und der Humusform untersucht werden. Um den Einfluss des Sauerstoffs unabhängig vom Wassergehalt auf die Profilmorphologie nachzuweisen, sollen Langzeitversuche durchgeführt werden. Über Diffusionsversuche im Labor soll außerdem die Bedeutung der Profilmorphologie für die Sauerstoffverfügbarkeit ermittelt werden.
Improving our understanding of the energy and water exchanges between the land surface and the lower atmosphere (i.e. land–atmosphere interactions), and how climate change may affect them, is crucial to predict changes in temperature and precipitation extremes. Observations of energy and water fluxes at the land surface are typically retrieved from the eddy covariance method, which presents limitations related to spatial and temporal gaps, and the non-closure of the energy and water balances. Meanwhile, soil moisture (SM) products derived from satellite data have been widely used at regional and global scales, but they are limited to capture only surface soil water content and variations. The combination of remote sensing (RS) data and modelling frameworks is called to be the solution to improve the spatial coverage and vertical resolution of land–atmosphere interactions data, ensuring the energy and water balance closure. Here, we explore the combination of remote sensing and meteorological data with a physical-based modelling framework, the High resOlution Land Atmosphere Parameters from Space (HOLAPS). We used HOLAPS to produce hourly consistent estimates of energy and water fluxes over Europe at 5 km resolution for the period 2001-2020. More information about the HOLAPS dataset can be found in García-García and Peng (2024). The HOLAPS product is available at two temporal resolutions (hourly and daily), including outputs of evapotranspiration (Etot), latent (LE) and sensible (H) heat fluxes and soil moisture at 5 soil layers (sm). Other variables from the HOLAPS framework can be shared under request. Please, when using the HOLAPS products refer to this dataset and the publication from García-García and Peng, 2024. For further questions about the data product and the term of use, please contact Dr. Almudena García-García (almudena.garcia-garcia@ufz.de) or Dr. Jian Peng (jian.peng@ufz.de) "García-García, Almudena, and Jian Peng. "Generation and evaluation of energy and water fluxes from the HOLAPS framework: Comparison with satellite-based products during extreme hot weather." Remote Sensing of Environment (2024) https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114451"
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1002 |
| Europa | 9 |
| Kommune | 21 |
| Land | 136 |
| Weitere | 12 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 566 |
| Zivilgesellschaft | 35 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 226 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 769 |
| Hochwertiger Datensatz | 6 |
| Taxon | 2 |
| Text | 81 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 98 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 226 |
| Offen | 921 |
| Unbekannt | 35 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 976 |
| Englisch | 442 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 36 |
| Bild | 6 |
| Datei | 254 |
| Dokument | 90 |
| Keine | 593 |
| Webseite | 457 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 942 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1017 |
| Luft | 667 |
| Mensch und Umwelt | 1102 |
| Wasser | 810 |
| Weitere | 1182 |