Im Verlauf der letzten Jahre haben wir eine Reihe an Feldkampagnen durchgeführt, in denen wir das Austauschverhalten reaktiver Stickstoffverbindungen zwischen terrestrischen Ökosystemen und der Atmosphäre untersucht haben. Die Messungen fanden im Rahmen der Projekte NITROSPHERE und FORESTFLUX statt.
Im angefügten Artikel werden die Datensätze näher beschrieben sowie die Methoden zur Erfassung und Prozessierung erklärt. Alle Daten sind nun frei verfügbar und mit einem DOI versehen. Die Datensätze können hier abgerufen werden: https://doi.org/10.5281/zenodo.4513854
Kernstück der Kampagnen war die Etablierung der Eddyflussmessungen für Ammoniak und "Total_Nr". Letzteres entspricht der Summe aller reaktiven Stickstoffverbindungen, also alles außer N2 und N2O. Für Ammoniak bedienten wir uns der Laserspektroskopie (QCL), Total_Nr wurde mit dem TRANC-Konverter gemessen.
Im Vergleich zu nicht-reaktiven Treibhausgasen wie CO2, CH4 und N2O verkompliziert sich messtechnisch die Erfassung von Substanzen wie Ammoniak, Stickoxiden, Salpetersäure und partikulärem Ammoniumnitrat durch die hohe Reaktivität dieser Verbindungen erheblich, sodass in der Vergangenheit aktive (Denuder) oder passive Sammler bzw. Filterpakete die einzigen robusten Möglichkeiten zur Konzentrationsmessung darstellten. Durch Fortschritte in der Laserspektroskopie gekoppelt an spezifische Weiterentwicklungen und Anpassungen (z.B. kurze, beheizte Inlets, Partikelbeseitigung, etc.) konnten wertvolle Datensätze zum Austauschverhalten des Stickstoffs über natürlichen (hier Bayerischer Wald) als auch semi-natürlichen Ökosystemen (Bourtanger Moor) erhoben werden. Aufgrund der Kontinuität und zeitlich hohen Auflösung konnten neue Erkenntnisse zur Tagesdynamik, der Netto-N-Bilanz sowie zu den hauptsächlichen Kontrollfaktoren gewonnen werden.
Besonders für die Modellierung der atmosphärischen Deposition sind die Daten zur Überprüfung und Weiterentwicklung bestehender Parametrisierungen nützlich. Bei sorgfältiger Anwendung der Methoden (Flussberechnung, Korrekturverfahren, Gap-Filling) ergeben sich gute Validierungsmöglichkeiten mit den Datenprodukten des UBA.
https://essd.copernicus.org/articles/14/743/2022/
Datensätze: DOI:10.5281/zenodo.5841074
