The FTRO31 TTAAii Data Designators decode as: T1 (F): Forecast T1T2 (FT): Aerodrome (VT >= 12 hours) A1A2 (RO): Romania (The bulletin collects reports from stations: LRBS;BANEASA INT;LRCK;MIHAIL KOGALNICEANU INT;LROP;HENRI COANDA INT;LRSB;SIBIU INT ;LRTR;TIMISOARA TRAIAN VUIA;)
Die 4D-Var Datenassimilation (4D-var DA) ist eine spezielle Methode, die zur Initialisierung von Klima- und Wettervorsagen durch die Schätzung von Klimamodellparametern benutzt wird, in dem Modelle an beobachtende Daten angepasst werden. Aus verschiedenen Gründen führen DA unvermeidliche methodische Fehler ein, die sich auf die Genauigkeit der Modellvorhersagen auswirken. Aktuelle Methoden zur Fehlerkorrektur brauchen erhebliche Computerressourcen. Dies ist ein Grund, warum die Verwendung dieser Methoden in der Klimamodellierung begrenzt ist und sie nur in vereinfachten Versionen angewandt werden. Die Entwicklung einer konzeptuell neuartigen, robusten und effizienten, nichtlinear-variationellen Fehlerschätzungsmethode (NOVFEM) ist Ziel dieses Projekts. Diese Methode wird Fehler von DA Methoden schätzen und die notwendigen Korrekturen bestimmen. Im Besonderen ist es geplant, VOVFEM im Rahmen einer Anwendung in Klimavorhersagesystemen zu entwickeln. Der Vorteil der vorgeschlagenen Methode ist, dass der Algorithmus auf einer abstrakten mathematischen Formulierung basiert und deshalb in vielen geophysikalischen Bereichen angewandt werden kann. Eine weitere Innovation dieses Projekts ist die Entwicklung einer Methode zur schnellen und einfachen Berechnung von inversen Kovarianzmatrizen, die z. B. Anwendung in DA finden. Die vorgeschlagenen Methode ist im Vergleich mit existieren Methoden effizienter. Es wird erwartet, dass die theoretischen Ergebnisse dieses Projekt national und international veröffentlicht werden und ein freier Zugang zur NOVFEM Software wird bereitgestellt werden.
<<<!!!<<< Attention! Data sets are not updated anymore. Please, visit the BonaRes Repositorium for new datasets. https://www.re3data.org/repository/r3d100013470 >>>!!!>>> Open Research Data provides quality assessed data and their metadata such as context information on measurement objectives, equipment, methods, testing and investigation areas. The purpose of the repository is to secure quality, integrity and long-term availability of landscape and ecosystem research data as well as to enhance accessibility of free data from ZALF long-term monitoring campaigns, landscape laboratories (Agro-ScapeLabs), field trials and experiments. The Leibniz Centre for Agricultural Landscape Research (ZALF) explores ecosystems in agricultural landscapes and the development of ecologically and economically viable land use systems. ZALF combines scientific expertise from agricultural science, geosciences, biosciences and socio-economics.
Der Datensatz enthält Informationen über Standorte von Wetterstationen in der Stadt Hamm. Diese geben Auskunft über die Temperatur, die relative Luftfeuchtigkeit sowie den Taupunkt zum Zeitpunkt der Messung.
The ship campaign PS147 (Atlantic Transit) with the German research vessel Polarstern took place from 12 March to 14 April 2025. The transit proceeded from Stanley, Falkland Islands, to Bremerhaven, Germany, with a stopover in Mindelo, Cape Verde, dividing the campaign into two sections, PS147/1 and PS147/2. During the voyage, several climate zones were crossed, including the Intertropical Convergence Zone (ITCZ). Here, we present data from the ship-integrated instruments within the DavisShip system (DShip), including meteorological parameters from the weather station as well as ship position and orientation from the navigation system. These data form part of a series of standardized datasets of atmospheric observations collected during the PS147 campaign.
Data presented here were collected between January 2025 to December 2025 within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) of the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were created in the back barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog. Meteorological data were collected near the experimental setup, with a locally installed weather station located approximately 500m north of the southern shoreline. The weather station system used here was a ClimaSensor US 4.920x.00.00x that was pre-calibrated by the manufacturer (Adolf Thies GmbH & Co. KG, D-Göttingen). Data were recorded and saved within the Processcontrol Weather (c) -4H- JENA engineering GmbH (v20.1.0.1 2020) software in a sampling interval of 1 min, with an averaging time of 10 s. Date and time were given in UTC and the position was derived from the internal GPS system. Data handling was performed according to Zielinski et al. (2018): Post-processing of collected data was done using MATLAB (R2024b). Quality control was performed by (a) erasing data covering maintenance activities, (b) removing outliers, defined as data exhibiting changes of more than two standard deviations within one time step, and (c) visually checks.
In der Klimaanalyse NRW wird die klimatische Situation flächendeckend in NRW erfasst, dargestellt sowie die (thermisch) belasteten Siedlungsräume (=Wirkräume) identifiziert und von entsprechenden Ausgleichsflächen abgegrenzt und bewertet. Die Klimaanalyse wurde in Anlehnung an VDI-Richtlinie 3787, Blatt 1 durchgeführt. Die Karte zeigt die Bewertung der thermischen Belastung der Siedlungsfläche anhand der Lufttemperatur sowie die Bewertung der Ausgleichsfunktion der Grün- und Freiflächen anhand der Kaltluftproduktion für eine sommerliche Wetterlage um 4 Uhr morgens. Als meteorologische Eingangsdaten wurde ein für NRW typischer Sommertag (u. a. mit einer Temperatur von 20 °C um 21 Uhr) angenommen sowie die Flächennutzung, der Versiegelungsgrad und die Bebauung zugrunde gelegt. Die Karte wurde durch eine Simulation mit dem Modell FITNAH im 100 m × 100 m Raster erstellt und auf ATKIS-Baublöcke übertragen.
In der Klimaanalyse NRW wird die klimatische Situation flächendeckend in NRW erfasst, dargestellt sowie die (thermisch) belasteten Siedlungsräume (=Wirkräume) identifiziert und von entsprechenden Ausgleichsflächen abgegrenzt und bewertet. Die Klimaanalyse wurde in Anlehnung an VDI-Richtlinie 3787, Blatt 1 durchgeführt. Die Karte zeigt die Bewertung der thermischen Belastung der Siedlungsfläche sowie der Grün- und Freiflächen anhand der Physiologisch Äquivalenten Temperatur (PET) für eine sommerliche Wetterlage um 15 Uhr nachmittags. Als meteorologische Eingangsdaten wurde ein für NRW typischer Sommertag (u. a. mit einer Temperatur von 20 °C um 21 Uhr) angenommen sowie die Flächennutzung, der Versiegelungsgrad und die Bebauung zugrunde gelegt. Die PET ist ein thermischer Index, der verschiedene Einflussfaktoren auf das thermische Empfinden zusammenfasst. Die Karte wurde durch eine Simulation mit dem Modell FITNAH im 100 m × 100 m Raster erstellt und auf ATKIS-Baublöcke übertragen.
Data presented here were collected between 2020-01 and 2023-04 at station BEFmate_I4low within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). Groundwater levels at different elevation zones were measured using pressure loggers deployed in dip wells within the experimental islands as well as in the saltmarsh enclosed plots. Measurements were obtained using a DEFI-D Miniature Pressure Recorder (JFE Advantech Co., Ltd., Tokyo; DEFI-D). All devices were pre-calibrated by the manufacturer. Logged data were retrieved in the field using a Hobo Underwater Shuttle (U-DTW-1) and were read out with the DEFI Series software (V1.02), depending on the instrument. Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Atmospheric pressure correction for water-level calculations was applied using data from a nearby weather station. Post-processing and quality control included (a) the removal of data covering maintenance activities, (b) an outlier detection, and (c) visual checks. Outliers in water level and temperature time series were detected using a moving-median filter and a 3-sigma criterion, with additional cross-checking against a reference sensor. Identified outliers were removed, and height-corrected water level series were produced to ensure consistency across sensors and years.
Data presented here were collected between 2020-01 and 2022-05 at station BEFmate_I3low within the research unit DynaCom (Spatial community ecology in highly dynamic landscapes: From island biogeography to metaecosystems, https://uol.de/dynacom/ ) involving the Universities of Oldenburg, Göttingen, and Münster, the iDiv Leipzig and the Nationalpark Niedersächsisches Wattenmeer. Experimental islands and saltmarsh enclosed plots were established in the back-barrier tidal flat and in the saltmarsh zone of the island of Spiekeroog (Germany). Groundwater levels at different elevation zones were measured using pressure loggers deployed in dip wells within the experimental islands as well as in the saltmarsh enclosed plots. Measurements were obtained using a Hobo U20L Water Level Logger (Onset Computer Corporation, Bourne, MA/USA) that was pre-calibrated by the manufacturer. Logged data were retrieved in the field using a Hobo Underwater Shuttle (U-DTW-1) and were read out with the HOBOware Pro (V3.7.28) software. Subsequent data processing was done using MATLAB (R2024b). Atmospheric pressure correction for water-level calculations was applied using data from a nearby weather station. Post-processing and quality control included (a) the removal of data covering maintenance activities, (b) an outlier detection, and (c) visual checks. Outliers in water level and temperature time series were detected using a moving-median filter and a 3-sigma criterion, with additional cross-checking against a reference sensor. Identified outliers were removed, and height-corrected water level series were produced to ensure consistency across sensors and years.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1528 |
| Europa | 164 |
| Global | 3 |
| Kommune | 31 |
| Land | 625 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 58 |
| Wirtschaft | 15 |
| Wissenschaft | 654 |
| Zivilgesellschaft | 12 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 155 |
| Ereignis | 16 |
| Förderprogramm | 1027 |
| Hochwertiger Datensatz | 5 |
| Repositorium | 6 |
| Text | 161 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 525 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 174 |
| Offen | 1318 |
| Unbekannt | 404 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1021 |
| Englisch | 1033 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 37 |
| Bild | 26 |
| Datei | 148 |
| Dokument | 83 |
| Keine | 888 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 4 |
| Webdienst | 15 |
| Webseite | 797 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1168 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1725 |
| Luft | 1892 |
| Mensch und Umwelt | 1882 |
| Wasser | 1121 |
| Weitere | 1857 |