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Abschätzung landwirtschaftlichen CH4 und N20 Emissionen

Die Schweiz hat sich zu verringerten Treibhausgasemissionen verpflichtet. Emissionen von Methan und Lachgas aus landwirtschaftlichen Quellen sind schwierig zu reduzieren. Die Aktivität beinhaltet Projekte, die Treibhausgasemissionen aus verschiedenen landwirtschaftlichen Quellen quantifizieren. Die Daten können im Treibhausgasinventar verwendet werden. Es wird eine Basis für Reduktions- oder Kompensations-Möglichkeiten erarbeitet. Der Fokus liegt auf den beiden Gasen Methan (CH4) und Lachgas (N2O). Projekt 1: Untersuchung von Recyclingdüngern im Biolandbau 2018-2022: Quantifizierung der Klimawirkung von Recyclingdüngern in biologischen Produktionssystemen im Hinblick auf die Klimaberichterstattung und Handlungsempfehlungen zu emissionsarmen Verfahren im Hinblick auf eine mögliche Entwicklung von Kompensations- oder Mitigationsprojekten. Projekt 2: Evaluation und Reduktion von Methanemissionen aus Biogasanlagen 2018-2021: Bestimmung verlässlicher CH4 Emissionfaktoren für landwirtschaftliche Biogasanlagen in der Schweiz für das Nationale Treibhausgasinventar und Entwicklung von Reduktionsstrategien in der Praxis. Projektziele: Projekt 1: Quantifizierung der Klimawirkung von Recyclingdüngern in biologischen Produktionssystemen zu Projekt 1: 3.5-jähriger Exaktversuch mit verschiedenen Recyclingdüngern mit oder ohne Zugabe von Pflanzenkohle. Feldmessungen der Treibhausgase N2O und CH4 über eine Periode von drei Jahren. Projekt 1: Empfehlung zur optimalen Anwendung in der Praxis Projekt 1: Erarbeiten von praxisrelevante Empfehlungen zur optimalen Anwendung der Produkte in der Praxis anhand der Untersuchungsergebnisse für verschiedene Recyclingdünger mit / ohne Pflanzenkohle. Projekt 2: Umsetzung von Mitigationsmassnahmen und Kosten-Nutzen-Analyse Projekt 2: Basierend auf der ersten Mess-Serie werden Empfehlungen zur Minimierung von CH4 Emissionen erarbeitet (bspw. Leckagen abdichten, Änderungen in Verfahren oder Organisation der Anlagen). Mögliche Massnahmen werden dem Reduktionspotential und den Kosten gegenübergestellt. Projekt 2: Bestimmung von Emissionsfaktoren für landwirtschaftliche Biogasanlagen Erste Mess-Serie von Methan an drei Schweizer Anlagen mit zwei sich ergänzenden Methoden: 'remote sensing' und 'on-site' Messungen.

Seasonality of damage-inducing torrential events in Austria (1962-2017)

Frequency, magnitude and seasonality of damage-inducing torrential events in Austria (1962-2017)

Information on frequency, magnitude and seasonality of damage-inducing torrential flooding events from steep, alpine headwater catchments (torrents) in Austria, for the period from 1962 to 2017. The datasets are based on information from the Austrian torrential event catalogue. The frequency data set is complemented with information on the number of functional torrential structures (technical mitigation measures), the number of exposed buildings as well as a multitude of climate indices related to precipitation, snow melt and the sum of precipitation plus snowmelt. Annual aggregates are derived by using area-weighted means across all catchments.

Multifunktionale Waldwirtschaft, REDD+ Pilot Preparation - Advancing REDD+ in Ghana: Preparation of REDD+ Pilot Schemes in Off-Reserve Forests and Agroforests (REDDES)

The present REDDES project is a preparatory step for a support component for the implementation of Ghanas R-PP and is mainly concerned with developing a number of analytical work and the definition of REDD+ pilots in off-reserve areas. The proposed project supports Ghana in the preparation of its low-carbon development strategy and its efforts to reduce GHG-emissions through reducing deforestation and forest degradation and enhancing of carbon stocks. Specifically, the project aims at providing Ghana with proposals for the enhancement of sustainable off-reserve production systems under REDD+ schemes with a focus on local livelihood improvement. project goal: The activities allow Ghana to take stock of existing initiatives with REDD+ - potential, and to analyze corresponding activities. The information produced prepares the further implementation of climate smart practices in local systems.

Quellen und Senken von CO2 in landwirtschaftlichen Böden - Prozesse, Identifizierung, Quantifizierung, Vermeidung

Die stattfindende Veränderung der Kohlenstoffgehalte von Böden stellt eine umweltpolitische und ökologische Herausforderung dar, bietet auf der anderen Seite aber auch ein grosses Vermeidungspotential im Bereich der landwirtschaftlichen Treibhausgasemissionen. Das Ziel des Tätigkeitsfeldes ist die Quantifizierung der Quellen und Senken, die Erforschung der dazugehörigen Prozesse und die Ableitung von Handlungsempfehlungen. Massnahmen mit relevantem Vermeidungspotential sollen identifiziert werden. Im Tätigkeitsfeld werden die Quellen und Senken von CO2 in landwirtschaftlichen Böden unter drei Gesichtspunkten untersucht. (1) Bei der Erforschung der Grundlagen stehen organische Böden, Pflanzenkohle, Gebirgsböden und Unterböden im Vordergrund (Prozesswissen). (2) Im Bereich Modellvalidierung werden dynamische Simulationsmodelle sowie Humusbilanzierungen gegen unterschiedliche Langzeitmessungen und natürliche Gradienten getestet und gegebenenfalls verbessert (Anwendungswissen). (3) Die Inventarisierung im Bereich des Schweizer Treibhausgasinventars sowie das Rechnen von Szenarien mit dem Ziel der Identifizierung von Vermeidungspotentialen ('Mitigation') findet auf einer aggregierten räumlichen Ebene statt. Handlungsempfehlungen werden in Bezug auf wichtige etablierte und neue Bewirtschaftungsmassnahmen entwickelt (Handlungswissen). Projektziele: Oberziel: Identifizierung und Quantifizierung der CO2 Quellen und Senken in landwirtschaftlichen Böden der Schweiz, die Erforschung der dazugehörigen Prozesse und die Ableitung von Handlungsempfehlungen. Auf der räumlichen Ebene werden die Skalen Feld, Region, Land untersucht; die zeitliche Skala umfasst Zeiträume von wenigen Jahren bis ca. 100 Jahre. Das Tätigkeitsfeld adressiert alle Typen landwirtschaftlicher Böden. Methodisch wird mit prozessorientierten mathematischen Modellen, mit Manipulationsexperimenten, mit Langzeitversuchen sowie mit Gradienten gearbeitet. Eine Verzahnung von empirischen Ergebnissen und Modellanwendung soll das Rechnen von Szenarien ermöglichen, in denen die Auswirkung derzeitiger und zukünftiger Bewirtschaftung auf die Bodenkohlenstoffgehalte quantifiziert wird. Dabei wird eine Homogenisierung der Methodik mit derjenigen, wie sie im nationalen Treibhausgasinventar genutzt und weiterentwickelt wird, angestrebt. Das Tätigkeitsfeld umfasst drei Stufen der Forschung und Implementierung, die zeitgleich stattfinden: Teilziel 1, Grundlagen: Generierung von Prozesswissen im Bereich Dynamik des Bodenkohlenstoffs. Teilziel 2, Modellvalidierung und Anwendung: Validierung und Weiterentwicklung von dynamischen Simulationsmodellen und von Humusbilanzierungen. Teilziel 3, Inventarisierung, Szenarien, Handlungsempfehlungen: Quantifizierung der derzeitigen und zukünftigen CO2-Quellen und Senken in landwirtschaftlichen Böden für das Schweizer Treibhausgasinventar. (Text gekürzt)

Magnitude of damage-inducing torrential events in Austria (1962-2017)

Frequency of damage-inducing torrential events in Austria (1962-2017)

Innovative coastal technologies for safer European coasts in a changing climate (THESEUS)

Objective: Coastal areas are vital economic hubs in terms of settlement, industry, agriculture, trade and tourism to mention some key sectors. There are already many coastal problems including erosion, flood risk and long-term habitat deterioration. As economies continue to develop the asset base at risk will grow, while accelerating climate change will increase the likelihood of damaging extreme events, as well as accelerate habitat decline. Existing coastal management and defence approaches are not well tuned to these challenges as they assume a static situation. THESEUS will develop a systematic approach to delivering both a low-risk coast for human use and healthy habitats for evolving coastal zones subject to multiple change factors. The innovative combined mitigation and adaptation technologies to be considered will include ecologically-based mitigation measures (such as restoration and/or creation of habitats), hydro-morphodynamic techniques (such as wave energy converters, sediment reservoirs, multi-purpose structures, overtop resistant dikes), actions to reduce the impact on society and economy (such as promotion of risk awareness or spatial planning) and GIS-based software to support defence planning. To integrate the best of these technical measures in a strategic policy context we will develop overarching THESEUS guidelines which will considers the environmental, social and economic issues raised in any coastal area. It is in this spirit that THESEUS will advance European and international experience in applying innovative technologies to reducing coastal risks. THESEUS activities will be carried out within a multidisciplinary framework using 8 study sites across Europe, with specific attention to the most vulnerable coastal environments such as deltas, estuaries and wetlands, where many large cities and industrial areas are located.

Rewetted Peatland_GHG analysis Code: software packages (R and Matlab) for the calculation of greenhouse gas (GHG) fluxes at a rewetted peatland

This publication provides the codes produced for the article "Temporally dynamic carbon dioxide and methane emission factors for rewetted peatlands. Nature Communications Earth and Environment" by Aram Kalhori, Christian Wille, Pia Gottschalk, Zhan Li, Josh Hashemi, Karl Kemper, and Torsten Sachs (https://doi.org/10.1038/s43247-024-01226-9). In the article, the authors estimate the cumulative GHG emissions of a rewetted peatland in Germany using the long-term ecosystem flux measurements. They observe a source-to-sink transition of annual carbon dioxide (CO2) fluxes and decreasing trend of methane (CH4) emissions. This software is written in R and MATLAB. Running the codes ([R files and .m files](Code)) and loading the data files ([CSV files and .mat files](Data)) requires the pre-installation of [R and RStudio] (https://posit.co/downloads/) and ([MATLAB]. The RStudio 2022.07.2 Build 576 version has been used for the R scripts. The land cover classification work was performed in QGIS, v.3.16.11-Hannover. Data were analyzed in both MATLAB and R and plots created with R (R Core Development Team 2020) in RStudio®. The following external packages are required to be incorporated into the codes in order to run the provided codes: "zyp" package; "missForest" package;"REddyProc" package and explained in detail in the README. Files: Codes/Kalhori2023_SenSlopes_fig2.r "zyp" package, Maintainer David Bronaugh <bronaugh@uvic.ca> Depends R (>= 2.4.0), Kendall License: LGPL-2.1 https://CRAN.R-project.org/package=zyp Files: Codes/Kalhori2023_gapfillingMF_validation_figSI1.r "missForest" package, Maintainer Daniel J. Stekhoven <stekhoven@stat.math.ethz.ch> Depends randomForest,foreach,itertools License: GPL (>= 2) https://www.r-project.org, https://github.com/stekhoven/missForest Files: Codes/Kalhori2023_NEEpartitioning.r "REddyProc" package, Maintainer Thomas Wutzler <twutz@bgc-jena.mpg.de> Depends R (>= 3.0.0), methods Imports Rcpp, dplyr, purrr, rlang, readr, tibble, magrittr, solartime, bigleaf (>= 0.7) License: GPL (>= 2) https://cran.r-project.org/web/packages/REddyProc/index.html Data are provided as .shp, CSV or text files. The MATLAB scripts for footprint calculation and the R scripts used for gapfilling (missForest) and flux partitioning (REddyProc) are also included.The full description of the data and methods is provided in the manuscript.

Long-term CO2 and CH4 flux measurements and associated environmental variables from a rewetted peatland

The data provided here is an exemplary dataset for the flux site Zarnekow from one year (2018). The complete dataset that is needed to run the codes for all the years can be obtained from the European Fluxes Database Cluster under site ID DE-Zrk (Sachs et al., 2016) or provided upon request. This repository is intended to provide the necessary MATLAB and R code to reproduce the results by Kalhori et al. (2024). The data are provided as zip folder containing (1) a csv file with associated definition of variables and units (file: 2023-004_Kalhori-et-al_README_2018_units.txt), (2) a shapefile (file: 2023-004_Kalhori-et-al_2018_LAiV_DOP.shp) and (3) a Geotiff (file: 2023-004_Kalhori-et-al_2018_LAiV_DOP.tiff). In addition, we provide a second zip folder containing the data that produced the figures of the related article (Kalhori et al., 2024, https://doi.org/10.1038/s43247-024-01226-9).

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