9 research outputs found

    Informationssystem Moore

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    Das »SĂ€chsische Informationssystem fĂŒr Moore und organische Nassstandorte« (SIMON) bĂŒndelt Informationen zur Lage, Ausdehnung, Ausstattung und GefĂ€hrdung von Mooren. Landesweit vorliegende Karten zu biotischen und abiotischen Daten wurden zu Moorkomplexkarten verschmolzen. Auf dieser Grundlage konnten in Sachsen fĂŒr 20 Moore Steckbriefe u. a. mit Angaben zu FlĂ€che, FFH-Lebensraumtyp, TorfmĂ€chtigkeit, Landnutzung, ökologischem Zustand und aktuellem Schutzstatus erstellt werden. Die GesamtflĂ€che an Moorböden, oberflĂ€chennahen Torfvorkommen und moortypischen Biotopen betrĂ€gt in Sachsen 46.800 Hektar

    Klimatische StabilitÀt von Mittelgebirgsmooren

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    Inwieweit bisherige und prognostizierte KlimaĂ€nderungen Mittelgebirgsmoore beeinflussen, wurde am Beispiel der MothhĂ€user Haide im Mittleren Erzgebirge untersucht. Mit den angewandten moorkundlichen Methoden und dem Vergleich von drei Landnutzungsszenarien (IST, pnV, PalĂ€ovegetation) mit drei Klimaszenarien (Messdaten 1981 - 2000, WEREX IV 2041-60, PalĂ€oklima) lassen sich die ÖkotopverĂ€nderungen der MoorflĂ€che ableiten. Im Ergebnis wird ein RĂŒckgang an nĂ€sseren Ökotopen prognostiziert, wobei der Charakter eines Moores aber erhalten bleibt. Anthropogene EinflĂŒsse wie Straßenbau, EntwĂ€sserung und Torfabbau haben grĂ¶ĂŸere VerĂ€nderungen bewirkt als durch den Klimawandel zu erwarten sind. Die Wiederherstellung der hydrologischen DurchgĂ€ngigkeit des Moores, d.h. die Beseitigung von GrĂ€ben und Barrieren, kann die negativen Folgen eines zukĂŒnftig wĂ€rmeren Klimas abpuffern. Hinweise des Herausgebers (Stand: 4. April 2011): Zu Seite 18, Abbildung 4: Die Temperaturreihe vom Hohenpeißenberg und die Temperaturrekonstruktionen nach Glaser (2001), welche diese Reihe mit berĂŒcksichtigt hat, weisen in der verwendeten Form InhomogenitĂ€ten auf. Nach einer Homogenisierung durch den DWD wird deutlich, dass das mittlere Temperaturniveau um 1780 eher dem von 1970 entspricht. Die Folgejahre sind von einem Anstieg um ca. 1 °C gekennzeichnet (Glaser 2008). Zu Seite 20, Abschnitt 4.3.2: Die genannten Datenfehler wurden inzwischen behoben. Weil vergleichbare UnplausibilitĂ€ten nie ganz ausgeschlossen werden können, sind QualitĂ€tsprĂŒfungen von Beobachtungs- und Projektionsdaten vor jeder Datenanwendung durchzufĂŒhren. Zu Seite 20, Abschnitt 4.3.3: Das Regionalisierungsverfahren WEREX simuliert im Betrachtungszeitraum 10 Realisierungen. Statistische KenngrĂ¶ĂŸen sollten aus allen 10 Realisierungen fĂŒr vorzugsweise 30-jĂ€hrige ZeitrĂ€ume abgeleitet werden. Abweichungen der statistischen KenngrĂ¶ĂŸen in Modelldaten von denen des beobachteten Datenkollektives sind modellimmanent und deshalb zu erwarten. Die dargestellten Ergebnisse ermöglichen keine abschließende Bewertung der statistischen Eigenschaften der Projektionsdaten. Klimaprojektionen liefern generell nur Annahmen einer möglichen Klimazukunft. Neben der PlausibilitĂ€tsprĂŒfung sollte die Bewertung der Aussagen eines Modells möglichst immer in die Bandbreite der Ergebnisse vieler Modelle erfolgen

    Informationssystem Moore

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    Das »SĂ€chsische Informationssystem fĂŒr Moore und organische Nassstandorte« (SIMON) bĂŒndelt Informationen zur Lage, Ausdehnung, Ausstattung und GefĂ€hrdung von Mooren. Landesweit vorliegende Karten zu biotischen und abiotischen Daten wurden zu Moorkomplexkarten verschmolzen. Auf dieser Grundlage konnten in Sachsen fĂŒr 20 Moore Steckbriefe u. a. mit Angaben zu FlĂ€che, FFH-Lebensraumtyp, TorfmĂ€chtigkeit, Landnutzung, ökologischem Zustand und aktuellem Schutzstatus erstellt werden. Die GesamtflĂ€che an Moorböden, oberflĂ€chennahen Torfvorkommen und moortypischen Biotopen betrĂ€gt in Sachsen 46.800 Hektar

    Informationssystem Moore

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    Das »SĂ€chsische Informationssystem fĂŒr Moore und organische Nassstandorte« (SIMON) bĂŒndelt Informationen zur Lage, Ausdehnung, Ausstattung und GefĂ€hrdung von Mooren. Landesweit vorliegende Karten zu biotischen und abiotischen Daten wurden zu Moorkomplexkarten verschmolzen. Auf dieser Grundlage konnten in Sachsen fĂŒr 20 Moore Steckbriefe u. a. mit Angaben zu FlĂ€che, FFH-Lebensraumtyp, TorfmĂ€chtigkeit, Landnutzung, ökologischem Zustand und aktuellem Schutzstatus erstellt werden. Die GesamtflĂ€che an Moorböden, oberflĂ€chennahen Torfvorkommen und moortypischen Biotopen betrĂ€gt in Sachsen 46.800 Hektar

    Klimatische StabilitÀt von Mittelgebirgsmooren

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    Inwieweit bisherige und prognostizierte KlimaĂ€nderungen Mittelgebirgsmoore beeinflussen, wurde am Beispiel der MothhĂ€user Haide im Mittleren Erzgebirge untersucht. Mit den angewandten moorkundlichen Methoden und dem Vergleich von drei Landnutzungsszenarien (IST, pnV, PalĂ€ovegetation) mit drei Klimaszenarien (Messdaten 1981 - 2000, WEREX IV 2041-60, PalĂ€oklima) lassen sich die ÖkotopverĂ€nderungen der MoorflĂ€che ableiten. Im Ergebnis wird ein RĂŒckgang an nĂ€sseren Ökotopen prognostiziert, wobei der Charakter eines Moores aber erhalten bleibt. Anthropogene EinflĂŒsse wie Straßenbau, EntwĂ€sserung und Torfabbau haben grĂ¶ĂŸere VerĂ€nderungen bewirkt als durch den Klimawandel zu erwarten sind. Die Wiederherstellung der hydrologischen DurchgĂ€ngigkeit des Moores, d.h. die Beseitigung von GrĂ€ben und Barrieren, kann die negativen Folgen eines zukĂŒnftig wĂ€rmeren Klimas abpuffern. Hinweise des Herausgebers (Stand: 4. April 2011): Zu Seite 18, Abbildung 4: Die Temperaturreihe vom Hohenpeißenberg und die Temperaturrekonstruktionen nach Glaser (2001), welche diese Reihe mit berĂŒcksichtigt hat, weisen in der verwendeten Form InhomogenitĂ€ten auf. Nach einer Homogenisierung durch den DWD wird deutlich, dass das mittlere Temperaturniveau um 1780 eher dem von 1970 entspricht. Die Folgejahre sind von einem Anstieg um ca. 1 °C gekennzeichnet (Glaser 2008). Zu Seite 20, Abschnitt 4.3.2: Die genannten Datenfehler wurden inzwischen behoben. Weil vergleichbare UnplausibilitĂ€ten nie ganz ausgeschlossen werden können, sind QualitĂ€tsprĂŒfungen von Beobachtungs- und Projektionsdaten vor jeder Datenanwendung durchzufĂŒhren. Zu Seite 20, Abschnitt 4.3.3: Das Regionalisierungsverfahren WEREX simuliert im Betrachtungszeitraum 10 Realisierungen. Statistische KenngrĂ¶ĂŸen sollten aus allen 10 Realisierungen fĂŒr vorzugsweise 30-jĂ€hrige ZeitrĂ€ume abgeleitet werden. Abweichungen der statistischen KenngrĂ¶ĂŸen in Modelldaten von denen des beobachteten Datenkollektives sind modellimmanent und deshalb zu erwarten. Die dargestellten Ergebnisse ermöglichen keine abschließende Bewertung der statistischen Eigenschaften der Projektionsdaten. Klimaprojektionen liefern generell nur Annahmen einer möglichen Klimazukunft. Neben der PlausibilitĂ€tsprĂŒfung sollte die Bewertung der Aussagen eines Modells möglichst immer in die Bandbreite der Ergebnisse vieler Modelle erfolgen

    Klimatische StabilitÀt von Mittelgebirgsmooren

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    Inwieweit bisherige und prognostizierte KlimaĂ€nderungen Mittelgebirgsmoore beeinflussen, wurde am Beispiel der MothhĂ€user Haide im Mittleren Erzgebirge untersucht. Mit den angewandten moorkundlichen Methoden und dem Vergleich von drei Landnutzungsszenarien (IST, pnV, PalĂ€ovegetation) mit drei Klimaszenarien (Messdaten 1981 - 2000, WEREX IV 2041-60, PalĂ€oklima) lassen sich die ÖkotopverĂ€nderungen der MoorflĂ€che ableiten. Im Ergebnis wird ein RĂŒckgang an nĂ€sseren Ökotopen prognostiziert, wobei der Charakter eines Moores aber erhalten bleibt. Anthropogene EinflĂŒsse wie Straßenbau, EntwĂ€sserung und Torfabbau haben grĂ¶ĂŸere VerĂ€nderungen bewirkt als durch den Klimawandel zu erwarten sind. Die Wiederherstellung der hydrologischen DurchgĂ€ngigkeit des Moores, d.h. die Beseitigung von GrĂ€ben und Barrieren, kann die negativen Folgen eines zukĂŒnftig wĂ€rmeren Klimas abpuffern. Hinweise des Herausgebers (Stand: 4. April 2011): Zu Seite 18, Abbildung 4: Die Temperaturreihe vom Hohenpeißenberg und die Temperaturrekonstruktionen nach Glaser (2001), welche diese Reihe mit berĂŒcksichtigt hat, weisen in der verwendeten Form InhomogenitĂ€ten auf. Nach einer Homogenisierung durch den DWD wird deutlich, dass das mittlere Temperaturniveau um 1780 eher dem von 1970 entspricht. Die Folgejahre sind von einem Anstieg um ca. 1 °C gekennzeichnet (Glaser 2008). Zu Seite 20, Abschnitt 4.3.2: Die genannten Datenfehler wurden inzwischen behoben. Weil vergleichbare UnplausibilitĂ€ten nie ganz ausgeschlossen werden können, sind QualitĂ€tsprĂŒfungen von Beobachtungs- und Projektionsdaten vor jeder Datenanwendung durchzufĂŒhren. Zu Seite 20, Abschnitt 4.3.3: Das Regionalisierungsverfahren WEREX simuliert im Betrachtungszeitraum 10 Realisierungen. Statistische KenngrĂ¶ĂŸen sollten aus allen 10 Realisierungen fĂŒr vorzugsweise 30-jĂ€hrige ZeitrĂ€ume abgeleitet werden. Abweichungen der statistischen KenngrĂ¶ĂŸen in Modelldaten von denen des beobachteten Datenkollektives sind modellimmanent und deshalb zu erwarten. Die dargestellten Ergebnisse ermöglichen keine abschließende Bewertung der statistischen Eigenschaften der Projektionsdaten. Klimaprojektionen liefern generell nur Annahmen einer möglichen Klimazukunft. Neben der PlausibilitĂ€tsprĂŒfung sollte die Bewertung der Aussagen eines Modells möglichst immer in die Bandbreite der Ergebnisse vieler Modelle erfolgen

    Temporal patterns in ecosystem services research : A review and three recommendations

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    Temporal aspects of ecosystem services have gained surprisingly little attention given that ecosystem service flows are not static but change over time. We present the first systematic review to describe and establish how studies have assessed temporal patterns in supply and demand of ecosystem services. 295 studies, 2% of all studies engaging with the ecosystem service concept, considered changes in ecosystem services over time. Changes were mainly characterised as monotonic and linear (81%), rather than non-linear or through system shocks. Further, a lack of focus of changing ecosystem service demand (rather than supply) hampers our understanding of the temporal patterns of ecosystem services provision and use. Future studies on changes in ecosystem services over time should (1) more explicitly study temporal patterns, (2) analyse trade-offs and synergies between services over time, and (3) integrate changes in supply and demand and involve and empower stakeholders in temporal ecosystem services research
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