Lade...
Publikationstyp
Forschungsbericht
Monographie
Monographie
Erscheinungsjahr
Abschlussbericht : Verbesserung der Beurteilungsinstrumente für Politikberatung und Vollzug durch standörtliche Validierung der Modellierung atmosphärischer Schadstoffeinträge
Autor:innen
Herausgeber
Quelle
Schlagwörter
Hintergrundwert, Stickstoffverbindungen, Hintergrunddeposition, Stickstoffeinträge, Ammoniakkonzentration
Förderkennzeichen (FKZ)
3715512110
Forschungskennzahl
Verbundene Publikation
Zitation
Brümmer, C., Pascal Wintjen, & Schrader, F. (2020). FORESTFLUX - Standörtliche Validierung der Hintergrunddeposition reaktiver Stickstoffverbindungen (Deutschland. Umweltbundesamt, ed.). Umweltbundesamt. https://doi.org/10.60810/openumwelt-6301
Zusammenfassung deutsch
Das Projekt "FORESTFLUX - Verbesserung der Beurteilungsinstrumente für Politikberatung und Vollzug durch standörtlich Validierung der Modellierung atmosphärischer Schadstoffeinträge", im Folgenden kurz FORESTFLUX genannt, ist thematisch im Bereich atmosphärischer Stickstoffeinträge angesiedelt. Die durch mikrometeorologische Messungen erhobenen Daten über Konzentrations- und Austauschraten von Ammoniak und Gesamtstickstoff wurden im Verlauf des Projekts für eine standortbezogene Modellierung des Stoffaustauschs verwendet. Hierbei wurden die Messdaten zur Ableitung ökosystemspezifischer Parameter genutzt, um mithilfe verschiedener Eintragsmodelle skalenübergreifend den Austausch wichtiger Stickstoffverbindungen verbessert abbilden zu können. Quelle: Forschungsbericht
Zusammenfassung englisch
The project "FORESTFLUX - Improving assessment tools for political consulting and implementation through local validation of air pollution models" - FORESTFLUX in brief - conducts research on background biosphere-atmosphere exchange of atmospheric nitrogen compounds. Micrometeorological measurements of ammonia and total reactive nitrogen concentrations, as well as exchange fluxes were used for the assessment of dry deposition to a remote site in Germany. These measurements were used to derive ecosystem specific model input variables for an improved prediction of atmospheric nitrogen deposition on different scales using local to regional modeling approaches. Quelle: Forschungsbericht