Hydrologische Fließwege bilden die kritische Verbindung zwischen der Quelle der P Mobilisierung und des P Exports zu den Flüssen. Die Prozesse der P Mobilisierung auf der Standortskale ist vergleichsweise gut verstanden, jedoch ist die Kenntnis des P Transportes in Hängen und Einzugsgebieten durch die Komplexität der Transport-Skalen und Fließprozesse begrenzt. In Hängen können große P Flüsse zum dynamischen P Export beitragen, da P oft in schnellen Fließwegen transportiert wird, insbesondere in bewaldeten Systemen wo präferentielle Fließwege häufig auftreten. Ein adäquates Prozesswissen der Hanghydrologischen Dynamik ist daher wichtig um die P Transport Dynamik zu beurteilen und vorherzusagen. Jedoch wurden bisher solche Studien fast ausschließlich in Einzugsgebieten mit landwirtschaftlicher Nutzung durchgeführt. In dieser experimentellen und modellierungs-basierten Studie über hanghydrologische Prozesse und Phosphortransport werden wir die Auswirkungen der Abflussprozesse auf den P-Transport in bewaldeten Hängen entlang des grundlegenden Hypothesen des SPP untersuchen. Wir werden die Auswirkungen unterschiedlicher Fließwege und Verweilzeiten auf den P Transport und den damit verbundenen hydrologischen Bedingungen untersuchen. Die Hypothese wird getestet, dass die P-Signaturen im Abfluss im Zusammenhang stehen mit den bodenökologischen P-Gradienten und dass die P-Signaturen durch die Verweilzeiten des Wassers im Hang bestimmt werden, die insbesondere durch präferentielle Fließwege bei Niederschlagsereignissen dominiert werden. Diese Hypothesen werden an den vier SPP Standorte im Gebirge mit einem innovativen, kontinuierliche Monitoring-System für unterirdische Hangabflüsse und P-Transport bei hoher zeitlicher Auflösung untersucht. Event-basierte und kontinuierliche Probenahmen für die verschiedenen P Spezies, stabile Wasserisotope und andere geogene Tracer in Niederschlag, Abfluss und Grundwasser werden es uns ermöglichen, Verweilzeiten von Wasser mit den P Flüsse und P Transportprozessen zu verknüpften. Schließlich werden wir ein prozessorientierten hydrologischen Hang-Modell weiterentwickeln um die verschiedenen Fließ-und Transportwege zu simulieren, um die Dynamik von Abfluss und P Transport zwischen der Hang- und Einzugsgebietsskala zu verknüpfen. Die Modellierung wird sich darauf fokussieren die Altersverteilung von Wasser und die bevorzugte Fließwege die durch 'hot spots' bei der Infiltration und P Mobilisierung entstehen in bewaldeten Hängen adäquat darzustellen.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
Lebende Zellen des Menschen, der Tiere und z.B. der Mikroorganismen des Bodens haben eine Zellmembran, die sie von der Aussenwelt (ihrer Umwelt) abgrenzt. Abgrenzung und Schutz des Zellinneren - neben Versorgung und Entsorgung - ist die Aufgabe der Zellmembran. Auf diese Membran koennen von aussen kommende Stoffe einwirken und ihr Abschirmverhalten schwaechen ('Wegbereiter'). Schadstoffe und systemveraendernde Stoffe (genetic engeneering) koennen nun eindringen. - Im gegenwaertigen Vorhaben werden in-vitro-Medien und darin befindliche lebende Zellen als definiertes variierbares kuenstliches Modell eines Oekosystems verwendet, in dem das Verhalten definierter 'Wegbereiter' und 'Eindringlinge' erforscht wird.
Aktuelle Modelle zur Beschreibung benthischer Prozesse in der Nordsee behandeln nur unvollständige Ausschnitte aus dem Gesamtsystem. Dies ist auf eine nur lückenhafte Kenntnis über die im Benthos ablaufenden Prozesse zurückzuführen. Im beantragten Forschungsvorhaben soll die strukturelle und funktionelle Charakterisierung benthischer mikrobieller Gemeinschaften in verschiedenen durch die Markofauna definierten Subsysteme der südlichen und zentralen Nordsee (Deutsche Bucht, Niederländische Küste, Oyster Ground, Doggerbank, östliche Nordsee, Skagerrak und Kattegat) untersucht werden. Zum Verständnis benthischer Prozesse soll zusätzlich der qualitative und quantitative Eintrag von organischem Material sowie dessen Umsetzung im System betrachtet werden. Durch parallele Untersuchungen der Makrofaunastruktur (Dr. I. Kröncke, Forschungsinstitut Senckenberg) werden Aufschlüsse über die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Größenklassen und deren Rolle am Transfer von organischem Material in den einzelnen Subsystemen erwartet. Aus dem Zusammenhang von Struktur und Funktion komplexer Gemeinschaften, die in diesem Umfang bislang noch nicht in der Nordsee untersucht wurden, werden Hinweise auf die Bedeutung verschiedenen benthischer Systeme für den Stoff- und Energieaustausch erwartet. Daher können die aus dem beantragten Forschungsvorhaben erwarteten Ergebnisse maßgeblich zum Verständnis benthischer Prozesse beitragen und der Modellierung zugeführt werden. Hauptauftragnehmer im Ausland: University Northeastern Boston; Boston.
Flussauen mit ihrem typischen Muster von unterschiedlichen Lebensräumen sind in Mitteleuropa stark gefährdet. Die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) hat daher das Integrierte Flussauenmodell INFORM (Integrated Floodplain Response Model) für den Einsatz an Bundeswasserstraßen erstellt, mit dem ökologische Modellierungen durchgeführt werden können. Das modular aufgebaute Modellsystem INFORM verknüpft hydrologische, hydraulische, morphologische und bodenkundliche Modelltechniken mit ökologischen Modellen. Dabei werden vor allem sogenannte Lebensraumeignungsmodelle (Habitatmodelle) angewendet. Solche Modelle beschreiben die potentielle Eignung eines Standortes als Lebensraum für bestimmte Arten und / oder Artengruppen anhand der Ausprägung mehrerer abiotischer Standortparameter. Die Bearbeitung folgt prinzipiell dem Wirkungspfad Abfluss - Flusswasser - Grundwasser - Boden - Biotik unter Berücksichtigung morphologischer Einflüsse, des direkten Einflusses der Überflutung und der (landwirtschaftlichen) Nutzung. Die Bewertung der prognostizierten Veränderungen erfolgt an Hand von Gesetzen und Verordnungen und beinhaltet auch die Auswirkungen des menschlichen Handelns.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 849 |
| Europa | 103 |
| Kommune | 6 |
| Land | 33 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 667 |
| Zivilgesellschaft | 13 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 216 |
| Förderprogramm | 835 |
| Text | 8 |
| unbekannt | 20 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 15 |
| Offen | 1056 |
| Unbekannt | 8 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 704 |
| Englisch | 464 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Bild | 2 |
| Datei | 214 |
| Dokument | 7 |
| Keine | 644 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 219 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 659 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1053 |
| Luft | 805 |
| Mensch und Umwelt | 1079 |
| Wasser | 647 |
| Weitere | 1069 |