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s/buchel/Buche/gi

Waldschadflächen

Layer enthält Waldflächen, die in Folge der Extremwetterereignisse und nachfolgender Schädlingsbefall im Zeitraum 01.07.2019 bis 31.03.2025 abgestorben oder bereits geräumt sind. Diese Flächen müssen wieder bewaldet und von Wildverbis geschützt werden. Enthalten sind Schadflächen unabhängig von Baumart und Schadensursache (Borkenkäfer bei Fichte und Lärche, Trockenschäden bei Buche, Eschentriebsterben, Diplodia-Pilzbefall bei Kiefer, Eichen-Frassschäden u.v.a.m) Die Daten sind aus der Auswertung der Satellitenbilder der Senthinel-Mission entstanden.

Umweltprobenbank des Bundes (German Environmental Specimen Bank)

Die Umweltprobenbank des Bundes (UPB) mit ihren Bereichen Bank für Umweltproben und Bank für Humanproben ist eine Daueraufgabe des Bundes unter der Gesamtverantwortung des Bundesumweltministeriums sowie der administrativen und fachlichen Koordinierung des Umweltbundesamtes. Es werden für die Bank für Umweltproben regelmäßig Tier- und Pflanzenproben aus repräsentativen Ökosystemen (marin, limnisch und terrestrisch) Deutschlands und darüber hinaus für die Bank für Humanproben im Rahmen einer Echtzeitanalyse Blut-, Urin-, Speichel- und Haarproben studentischer Kollektive gewonnen. Vor ihrer Einlagerung werden die Proben auf eine Vielzahl an umweltrelevanten Stoffen und Verbindungen (z.B. Schwermetalle, CKW und PAH) analysiert. Der eigentliche Wert der Umweltprobenbank besteht jedoch in der Archivierung der Proben. Sie werden chemisch veränderungsfrei (über Flüssigstickstoff) gelagert und somit können auch rückblickend Stoffe untersucht werden, die zum Zeitpunkt ihrer Einwirkung noch nicht bekannt oder analysierbar waren oder für nicht bedeutsam gehalten wurden. Alle im Betrieb der Umweltprobenbank anfallenden Daten und Informationen werden mit einem Datenbankmanagementsystem verwaltet und aufbereitet. Hierbei handelt es sich insbesondere um die biometrischen und analytischen Daten, das Schlüsselsystem der UPB, die Probenahmepläne, die Standardarbeitsanweisungen (SOP) zu Probenahme, Transport, Aufbereitung, Lagerung und Analytik und die Lagerbestandsdaten. Mit einem Geo-Informationssystem werden die Karten der Probenahmegebiete erstellt, mit denen perspektivisch eine Verknüpfung der analytischen Ergebnisse mit den biometrischen Daten sowie weiteren geoökologischen Daten (z.B. Daten der Flächennutzung, der Bodenökologie, der Klimatologie) erfolgen soll. Ausführliche Informationen und eine umfassende Datenrecherche sind unter www.umweltprobenbank.de abrufbar.

Staatswald Bestände 2011 Saarland

Waldbestände des SaarForst Landesbetriebes (Staatswald) Die Aussengrenzen (Besitzgrenzen) des Staatswaldes wurden an die ALK angeglichen und sind damit katasterscharf. Die Innengrenzen (Abgrenzungen der Waldbestände eines Eigentümers untereinander) sind anhand der DGK5 und der digitalen Orthofotos mit 40 cm Bodenauflösung digitalisiert. Neben zahlreichen datenbankinternen Attributen ist folgendes Attribut entscheidend: Bestandsname ; landesweit besitzerübergreifend eindeutiger Schlüssel. Felder und ihre Bedeutung: BESTAND: Bestand; ALTSTR: Altersstruktur BALTER: Alter mittel; BALTERMI: Bestandsalter bis; BALTERMA: Bestandsalter von; BEFE: Befundeinheit; BESTLAGE: Lage der Teilfläche; BESTSTR: Bestandesstruktur; ENTWST: Entwicklungsstufe; BESTNAM: Bestandesname; UFLAECHE: Unterfläche; BEFAHRB: Befahrbarkeit in %; DAT: Datum; FLAECHE: Fläche in ha; SEEH: Seehöhe; ARTV_BA: Artenvielfalt der Baumarten; ARTV_BV: Artenvielfalt der Bodenvegetation; BEHVEG1: Behindernde Vegetation 1; BEHVEG2: Behindernde Vegetation 2; BETR_KL: Betriebsklasse; BEST_TYP: Bestandestyp; C: Sonderfeld; D: Driglichkeit; EINZELB: Schützenswerte Einzelbäume; EXPMA: Exposition bis; EXPMI: Exposition von; EXPOS: Exposition; FEINER: Erschließung in %; FORM: Baumform; GATTER: Gatter in %; GELFOMA: Geländeform bis; GELFOMI: Geländeform von; H_PFLZ: Pflegezustand; HOEHLE: Höhlenreichtum; HORIZ: Horizontale Strukturvielfalt; KALK: Kalkung; KONTRNUA: Kontrollnutzungsart; NEIG: Neigung; TOTHOLZ: Totholz stehend; ENTSTEH: Tothol liegend; VERTI: Vertikale Strukturvielfalt; WUCHSB: Wuchsbezirk; WUCHSG: Wuchsgebiet; BESCHRIFT: ; HBA: Dominierende Baumartengruppen; BU: Ateil Buche in %; BL: Anteil Fläche temp. ohne Baumbewuchs in %; DOU: Anteil Douglasie in %; ELB: Anteil Edellaubbäume in %; KI: Anteil Kiefer in %; EI: Anteil Eiche in %; FI: Anteil Fichte in %; LAE: Anteil Lärche in %; SALH: Summe der Laubhölzer in %; SLB: Anteil sonstiger Laubbäume in %; SANH: Summe der Nadelbäume in %; SNB:Anteil sonstiger Nadelbäume in %; UFL: Bestand; SHAPE_Area: Flächengröße ha;

Results of palynological analysis from 2020 of the varved MO-05 core from Lake Mondsee (Austria) section (249-526 cm)

This study reports a precisely dated pollen record with a 20-year resolution from the varved sediments of Lake Mondsee in the north-eastern European Alps (47°49′N, 13°24′E, 481 m above sea level). The analysed part of core spans the interval between 1500 BCE and 500 CE and allows changes in vegetation composition in relation to climatic changes and human activities in the catchment to be inferred. Intervals of distinct but modest human impact are identified at ca. 1450-1220, 740-490 and 340-190 BCE and from 80 BCE to 180 CE. While the first two intervals are synchronous with prominent salt mining phases during the Bronze Age and Early Iron Age at the nearby UNESCO World Heritage Site of Hallstatt, the last two intervals fall within the Late Iron Age and Roman Imperial Era, respectively. Comparison with published records of extreme runoff events obtained from the same sediment core shows that human activities (including agriculture and logging) around Lake Mondsee were low during intervals of high flood frequency as indicated by a higher number of intercalated detrital event layers, but intensified during hydrologically stable intervals. Comparison of the pollen percentages of arboreal taxa with the stable oxygen isotope and potassium ion records of the NGRIP and GISP2 ice cores from Greenland reveals significant positive correlations for Fagus and negative correlations for Betula and Alnus. This underlines the sensitivity of vegetation around Lake Mondsee to temperature fluctuations in the North Atlantic as well as to moisture fluctuations controlled by changes in the intensity of the Siberian High and the North Atlantic Oscillation (NAO) regime.

Bäume als Indikatoren für die urbane Wärmeinsel (BIWi)

Das Projekt 'Bäume als Indikatoren für die urbane Wärmeinsel (BIWi)' ist eine Vorstudie, in der an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten Berlins, der Stadt Deutschlands mit dem größten innerstädtischen Wärmeinseleffekt (urban heat island, UHI), mittels dendroklimatologischer Methoden Chronologien zu verschiedenen Jahrringparametern (Jahrringbreite JRB, Weiserjahrkataloge, holzanatomische Merkmale) erzeugt und analysiert werden. Das Ziel ist es zu untersuchen, mit welcher Güte und Sicherheit welche Wuchsmerkmale auf Einflüsse des UHI-Effektes zurückzuführen sind. Ausgehend von in Dendroklimatologie und Zeitreihenanalytik anerkannten und häufig erfolgreich angewandten Methoden zur Messtechnik, Datenaufbereitung und Datenanalyse soll ein Methodenverbund aus Korrelations-, Regressions-, Hauptkomponenten- und Extremjahranalysen für urbane Räume entwickelt werden, um an verschiedenen Standorten die Wachstumsfaktoren für die im Mittel herrschenden Klimabedingungen, wie auch für extreme Wetterlagen (Trocken- oder Hitzeperioden, Smoglagen) zu bestimmen und zu hierarchisieren. Dazu werden an 12 stadtökologisch unterschiedlichen Standorten an insgesamt ca. 150 Bäumen Chronologien zur Jahrringbreite wie auch Kataloge zu extremen Wuchsreaktionen und holzanatomischen Merkmalen (Frostringe, Dichteschwankungen, u.a.) generiert. Im Vergleich mit Standorten aus dem Berliner Umland werden die Effekte der UHI abschließend von den allgemeinen klimatischen Wachstumsfaktoren getrennt. Insbesondere für diesen Teilschritt ist neben der Analyse spezifischer Stadtbaumarten (Platane, Ahorn, Winterlinde oder ähnlichen) auch die von sogenannten waldbildenden Baumarten wie etwa Eiche, Buche oder Kiefer in der Stadt von Bedeutung, um die gefundenen Stadt-Umland-Diversitäten nicht durch artspezifische Unterschiede zu verwischen. Die in der Vorstudie gewonnenen Ergebnisse werden im Rahmen zweier Masterarbeiten ausgewertet und interpretiert und überdies in einem international anerkannten Fachjournal veröffentlicht. Bisher vorliegende Studien setzen die Dendroklimatologie erfolgreich ein, um das Wachstum urbaner Bäume zu analysieren. Die Innovation des Projektes BIWi beruht auf der erstmaligen Nutzung der Bäume und der dendroklimatologischen Techniken für die Analyse stadtklimatologischer Fragestellungen, insbesondere der räumlichen und zeitlichen Entwicklung der UHI. Im Erfolgsfalle dient diese Vorstudie dazu, in einem größer angelegten Folgeprojekt das übergeordnete Ziel zu verfolgen, ein Verfahren zur Untersuchung der räumlichen Verbreitung und raumzeitlichen Entwicklung von UHIs mit Hilfe dendroökologischer Datensätze zu entwickeln. Perspektivisch kann so dazu beizutragen werden retrospektiv und projektiv Aussagen zur Entwicklung von UHIs vor dem Hintergrund sich ändernder klimatischer, demographischer und städteplanerischer Entwicklungen zu treffen.

Landschaftsschutzgebiete (Landkreis Göttingen)

Rechtsgrundlage: Landschaftsschutzgebiet § 26 Bundesnaturschutzgesetz und § 19 Niedersächsisches Ausführungsgesetz zum Bundesnaturschutzgesetz. Schutzintensität: weniger hoch. Landschaftsschutzgebiete sind rechtsverbindlich festgesetzte Gebiete, in denen ein besonderer Schutz von Natur und Landschaft erforderlich ist 1. zur Erhaltung, Entwicklung oder Wiederherstellung der Leistungs- und Funktionsfähigkeit des Naturhaushalts oder der Regenerationsfähigkeit und nachhaltigen Nutzungsfähigkeit der Naturgüter, einschließlich des Schutzes von Lebensstätten und Lebensräumen bestimmter wild lebender Tier- und Pflanzenarten, 2. wegen der Vielfalt, Eigenart und Schönheit oder besondere kulturhistorische Bedeutung der Landschaft oder 3. wegen ihrer besonderen Bedeutung für die Erholung. Verordnete Landschaftsschutzgebiete (LSG) im Landkreis Göttingen sind: LSG "Buchenwälder und Kalkmagerrasen zwischen Dransfeld und Hedemünden" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 170; LSG "Fulda und Fuldaufer;" LSG "Fulda zwischen Wahnhausen und Bonaforth" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 372; LSG "Göttinger Wald" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 138 und Umsetzung eines Teils des Vogelschutzgebietes V19; LSG "Harz"; LSG "Iberg bei Bad Grund" als Umsetzung des FFH-Gebiets 145 "Iberg"; LSG "Kaufunger Wald" Pufferzone für die Umsetzung eines Teils des FFH-Gebiets Nr. 143; "Bachtäler im Kaufunger Wald" als Pufferzone; LSG "Leine zwischen Friedland und Niedernjesa sowie Dramme" als Umsetzung der gleichnamigen FFH-Gebiete Nr. 407 und 454; LSG "Leinebergland" mit Umsetzung eines Teils des Vogelschutzgebiets V19; LSG "Mausohr-Jagdgebiet Leinholz" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 447; LSG "Pipinsburg"; LSG "Reinhäuser Wald" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 110 und Umsetzung eines Teils des Vogelschutzgebietes V19; LSG "Rhumequelle"; LSG "Schwülme und Auschnippe" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 402; LSG "Südharz bei Zorge"; LSG "Untereichsfeld" mit Umsetzung eines Teils des Vogelschutzgebiets V19; LSG "Weiher am Kleinen Steinberg" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 408; LSG "Weper, Gladeberg und Aschenburg" als Umsetzung des FFH-Gebiets Nr. 132; LSG "Weserbergland-Kaufunger Wald"; LSG "Wolfsbachtal bei Zorge" als Umsetzung des gleichnamigen FFH-Gebiets Nr. 150. Für die LSG, die der Umsetzung von FFH-Gebieten dienen, wurden teilweise Lebensraumtypen (LRT), Erhaltungszustände (EHZ) und Fortpflanzungs- und Ruhestätten (F+R) definiert, die Bestandteil des jeweiligen Schutzzwecks sind.

Wachstumsschwankungen europäischer Baumarten während der letzten 1000 Jahre

Als Grundlage für hochaufgelöste Klimarekonstruktionen der letzten Jahrtausende dienen jahrgenau datierbare natürliche Klimaproxies wie Jahresringe von Bäumen. Bisher konzentrierten sich dendroklimatologische Untersuchungen in Europa auf Temperaturrekonstruktionen borealer und alpiner Waldgrenzstandorte. In weitaus geringerem Umfang liegen dagegen hydroklimatische Rekonstruktionen basierend auf niederschlagssensitiven Baumarten der Tieflagen (kleiner als 1000 m NN) vor, obgleich hydroklimatische Schwankungen in der Abschätzung zukünftiger und historischer Klimaveränderungen eine wichtige Rolle spielen. Die Steuerungsfaktoren, das Ausmaß und die zeitliche Abfolge dekadischer bis mehrhundertjähriger Schwankungen im Baumwachstum, welche für die Rekonstruktion des gesamten Spektrums hydroklimatischer Variabilität von entscheidender Bedeutung sind, wurden bisher kaum untersucht und verstanden. In dem geplanten Projekt sollen nun zum ersten Mal langfristige Wachstumstrends auf verschiedenen raum-zeitlichen Skalen von acht europäischen Baumarten über die letzten 1.000 Jahre gegenübergestellt werden. Die hauptsächlich aus archäologischen und historischen Holzfunden generierten Jahrringdaten von Eiche, Buche, Erle, Esche, Ulme, Tanne, Kiefer und Fichte, in Verbindung mit Daten lebender Bäume, decken die letzten 1.000 Jahre lückenlos mit hoher Belegung ab. Dieser einmalige Datenbestand mit rund 60.000 Jahrringserien ökologisch und ökonomisch wichtiger heimischer Baumarten wird von europäischen Jahrringforschern bereitgestellt. Das Ziel des geplanten Projektes ist ein besseres Verständnis der raum-zeitlichen Variabilität von niederfrequenten Wachstumstrends und die Identifizierung gemeinsamer Faktoren, die das längerfristige Baumwachstum in Europa maßgeblich steuern (z.B. Klima und/oder Vulkanemissionen, Kohlenstoffdioxidgehalt der Atmosphäre oder Veränderungen der Sonnenaktivität). Die angewandten Methoden umfassen neue Standardisierungsverfahren, Trend- und Spektralanalysen sowie Filterungsverfahren, um niederfrequente Schwankungen der Jahrringchronologien zu detektieren und extrahieren. Faktoren, die das langfristige Baumwachstum maßgeblich steuern, werden unter Einbeziehung verschiedener Klimaparameter (Temperatur, Niederschlag, Abflussmengen von Flüssen, Grundwasserstände) sowie Zeitreihen externer und interner Einflüsse auf das Klimasystem identifiziert. Darüber hinaus werden die langfristigen Wachstumstrends mit Zeitreihen anderer Paläoarchive verglichen. Die in dem geplanten Projekt gewonnenen neuen Erkenntnisse über klimabedingter, langfristiger Wachstumsschwankungen und deren Ursachen werden eine deutlich bessere Grundlage für zukünftige valide Klimarekonstruktionen, globale Klimamodelle und für die Quantifizierung von Langzeitveränderungen des globalen Kohlenstoffkreislaufs schaffen.

Herkunftsgebiete im Land Brandenburg

Der Datensatz präsentiert die Gesamtheit der Herkunftsgebiete im Land Brandenburg. Ein Herkunftsgebiet ist ein Gebiet mit annähernd einheitlichen ökologischen Bedingungen, in denen sich Erntebestände oder Saatgutquellen einer bestimmten Art oder Unterart mit ähnlichen phänotypischen oder genetischen Merkmale befinden. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Grauerle, Große Küstentanne, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Roterle, Sandbirke, Schwarzkiefer 847-849, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde

Erntezulassungsflächen im Land Brandenburg

Im Erntezulassungsregister (EZR) werden alle Bestände von zugelassenem Ausgangsmaterial und des davon erzeugten Vermehrungsgutes verwaltet. Der Layer stellt die Flächen des EZR räumlich dar. Unterlayer ermöglichen die Unterscheidung nach der Baumart: Bergahorn, Douglasie, Esche, Esskastanie, Europäische Lärche, Fichte, Große Küstentanne, Grauerle, Hainbuche, Japanische Lärche, Kiefer, Moorbirke, Pappel, Robinie, Rotbuche, Roteiche, Sandbirke, Schwarzerle, Schwarzkiefer, Sitkafichte, Sommerlinde, Spitzahorn, Stieleiche, Traubeneiche, Vogelkirsche, Weißtanne, Winterlinde

Klimawandelbedingte Mortalitäts- und Wachstumstrends als Grundlage für bundesweit vergleichende Baumarteneignungsbeurteilungen, Teilvorhaben 04: Modellierung der Mistelausbreitung und Wachstumsstabilität der Hauptbaumarten

Als Grundlage für die Anpassung der Wälder an den Klimawandel werden verbesserte multikriterielle Eignungsempfehlungen für heute wichtige Baumarten erarbeitet (Fichte, Kiefer, Europäische Lärche, Douglasie, Tanne, Buche, Trauben- und Stieleiche, Birke, Bergahorn, Hainbuche, Roteiche). Hierfür werden existierende Verfahren zur Baumarteneignungsbeurteilung aus allen Bundesländern zusammengestellt und verglichen. Entsprechend ergibt sich eine Pluralität der Eignungseinstufungen in den Ländern, die die Grundlage für die angestrebten Verbesserungen darstellen. An einigen der Länderversuchsanstalten sind zu diesem Zweck in den letzten Jahren bereits standort- bzw. klimasensitive Standort-Leistungs- und Risikomodelle entwickelt worden. Die verbesserten Eignungsempfehlungen sollen für differenziertere strategische Waldbauplanungen und mittelfristige forstbetriebliche Entscheidungen bereitgestellt werden. Das Verwertungsziel liegt in der Abschätzung der Zukunftsfähigkeit von Baumarten und Baumartenmischungen unter sich verändernden Umweltbedingungen. Eignungsempfehlungen und die sie bestimmenden Risiko- und Leistungsprojektionen werden am bundesweiten Punkteraster der Bodenzustandserhebung (BZE), Waldzustandserhebung (WZE) und Bundeswaldinventur (BWI) sowie für einige länderübergreifende 'Nachbarschaftsregionen' flächig abgeleitet bzw. angewendet. Auf dieser Grundlage erfolgen anschließend Vergleiche der Eignungsempfehlungen in den 'Nachbarschaftsregionen' benachbarter Länder sowie zwischen den aktuellen (häufig nur regional gültigen) expertenbasierten Verfahren und den modellgestützt adaptierten Verfahren. Dieser Vergleich wird durch Sensitivitätsanalysen über große Standortgradienten ergänzt. Ausgehend von rezenten Klimabedingungen (1981-2010) werden als zeitliche Korridore die nahe (2021-2050) und ferne Zukunft (2071-2100) unter Berücksichtigung der zwei Klimaszenarien RCP 4.5 und 8.5 betrachtet.

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