News

Neuigkeiten aus dem Verbundvorhaben KliMoBay

Aufbau des Peatland Science Centers (PSC) – Moorforschungszentrum Weihenstephan

Die Bayerische Staatsregierung ist Fördergeberin für den Aufbau des 'Peatland Science Center' (PSC) Weihenstephan. Das PSC wird die wissenschaftliche Basis für die Moorentwicklung in Süddeutschland wesentlich verbessern.

Pressemitteilung

KliMoBay-Wissendialog

Workshop

21. Juli 2022 in Freising

Programm

Podcast: "Wie können Moorgebiete das Klima retten?"

In dem Podcast spricht Prof. Dr. Matthias Drösler mit Joris Krug im Format "Dart Date" über den um den Problemkreis Klimawandel und die Rolle der Moore.

Link zum Podcast

KliMoBay am Tag der Hydrologie

Tag der Hydrologie 2022 in München

KliMoBay-Klimaschutz und Anpassungspotentiale in Mooren Bayern

Poster

KliMoBay auf der EGU

Schlaipfer, M., Klatt, J., Meyer, H., and Drösler, M.:

Greenhouse Gas Budgets of Bavarian Peatlands,

EGU General Assembly 2022, Vienna, Austria, 23–27 May 2022, EGU22-3587, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu22-3587, 2022.

Abstract

Kuch, V., Marzahn, P., Klatt, J., Ramsauer, T., Huber García, V., Ludwig, R., and Drösler, M.:

Assessing the potential of semi-empirical estimates of evapotranspiration from peatlands in Bavaria by means of remote sensing,

EGU General Assembly 2022, Vienna, Austria, 23–27 May 2022, EGU22-4907, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu22-4907, 2022.

Abstract

Masterarbeiten

Department für Georgraphie, Lehr- und Forschungseinheit Hydrologie und Fernerkundung, Ludwig-Maximilians-Universität München, 2021

Estimation of peatland evapotranspiration by means of remote sensing

Veren Kuch

Abstract

Lehrstuhl für Hydrologie und Flussgebietsmanagement,Technische Universität München, Masterarbeit, 2021

Concept of Water Supply for rewetting the fen peatland around research site Karolinenfeld

Timon Lauber

Abstract

Studienprojekte

Lehrstuhl für Hydrologie und Flussgebietsmanagement,Technische Universität München, 2021

Determination of DEM based Predictor Variables for Königsdorfer Weidfilz peatland and analysis of the relationship between the Predictor Variables and Depth to Water level data

Ishita Jalan

Abstract