Der Datensatz enthält Ergebnisse aus der Baumartenableitung im Stadtgebiet Wuppertal. Grundlage bildet der Datensatz „Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal“, der aus Luftbilddaten des Jahres 2021 abgeleitet wurde und rund 894.000 Einzelbäume umfasst. Für etwa 870.000 Einzelbaum Kronenumringe konnten Baumarteninformationen projiziert werden. Die Ausführung erfolgte durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierzu wurde ein Long Short-Term Memory (LSTM)-Modell auf Basis validierter Baumarten aus dem Straßenbaumkataster des Ressorts Grünflächen und Forsten trainiert. Die Referenzdaten wurden mit zeitlich korrespondierenden PlanetScope-Satellitendaten verknüpft. Das Modell unterscheidet 13 Laubbaumarten: Ahorn, Baumhasel, Birke, Eiche, Esche, Hainbuche, Linde, Mehlbeere, Platane, Robinie, Rosskastanie, Rotbuche und Vogelkirsche. Zur Identifikation von Nadelbäumen wurden ergänzend Landbedeckungsinformationen aus Cop4ALL NRW genutzt. Alle Bäume, die dort als Nadelbäume klassifiziert wurden, erhielten entsprechend diese Klasse. Der Datensatz umfasst somit insgesamt 14 Baumartenklassen (13 Laubbaumarten und eine Nadelbaumklasse). Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 02. Juli 2025) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 464.000 Bäumen im Stadtgebiet von Solingen sowie von rund 406.000 Bäumen im Stadtgebiet von Remscheid, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2025) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.
Erhebung für den Waldzustandsbericht (LEVEL I) Der insbesondere in den Baumkronen sichtbare Gesundheitszustand des Waldes wird in Mecklenburg-Vorpommern (M-V) nach einem in Deutschland und Europa einheitlich angewandten Beurteilungsverfahren aufgenommen. Diese Waldzustandserhebung (WZE) erfolgt in M-V auf max. 330 Dauerbeobachtungsflächen, die in ein systematisches Gitternetz von 4 x 4 km (Grundnetz), 8 x 8 km (zurzeit in M-V gebräuchlich) oder 16 x 16 km (Mindestnetzdichte in Europa) eingebunden sind. Die Ergebnisse der alljährlich durchgeführten Erhebung münden in die Waldzustandsberichte von Land, Bund und Europäischer Union. Sie sind repräsentativ für den aktuellen Kronenzustand der sechs wichtigsten Baumartengruppen und zeigen auch regionale Schadensschwerpunkte sowie Entwicklungstendenzen des Waldzustandes insgesamt auf. Der Bericht des Landes wird vom Landesamt für Forsten und Großschutzgebiete erstellt. Der Kronenzustand des Einzelbaumes wird durch den Verlust an Nadel- bzw. Blattmasse sowie durch den Grad der Nadel- bzw. Blattverfärbung, wie Vergilbungs- oder Chloroseerscheinungen, ausgedrückt. Registriert werden ferner biotische und abiotische Schadensmerkmale, anthropogene Schädigungen sowie die Intensität des Blühens der Bäume und deren Fruchtbildung. Weitere Einzelheiten über z. B. die angewandten Verfahren zur Probeflächen- und Probebaumauswahl können den Berichten entnommen werden, die im Ministerium für Ernährung, Landwirtschaft, Forsten und Fischerei erhältlich sind.
In diesem Feldversuch wird nach jedem Regenfall der pH-Wert des aufgefangenen Regenwassers von zwei Waldstandorten im Raume der EAFV gemessen. Der pH-Wert wird bestimmt von Wasser, das unter Fichten- bzw. Buchenkronen bzw. im angrenzenden Freiland gewonnen wird.
Das Geländemodell mit einer Bodenauflösung von 0.4 x 0.4 m wurde aus den Daten der Laserscan-Befliegung im Frühjahr 2015 abgeleitet. Genauer: das Geländemodell ist eine Interpolation der Laserstrahlen, die nicht von der Vegetation (Blätter, Äste, Stämme) reflektiert wurden, sondern vom Boden. Die hier gewählte Falschfarben-Kombination (nahes Infrarot an Position des grünen sichtbares Lichts) ermöglicht besser als eine Echtfarbendarstellung eine bessere visuelle Unterscheidung von Baumarten und eine frühe Erkennung von Wasserstress bei Bäumen. True Orthophoto haben den großen Vorteil, dass sie Baumkronen nicht - wie auf den üblichen Orthophotos - verkippt darstellen. Bei der vergleichenden Betrachtung von mehreren Zeitschnitten liegen die Baumkronenspitzen daher exakt an derselben Position. Das ermöglicht die automatische Analyse von Einzelbäumen, was für das detaillierte Monitoring der Walddynamik erforderlich ist. Stand 2014
Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 02. Juli 2025) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 464.000 Bäumen im Stadtgebiet von Solingen sowie von rund 406.000 Bäumen im Stadtgebiet von Remscheid, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2025) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.
Das Geländemodell mit einer Bodenauflösung von 0.4 x 0.4 m wurde aus den Daten der Laserscan-Befliegung im Frühjahr 2015 abgeleitet. Genauer: das Geländemodell ist eine Interpolation der Laserstrahlen, die nicht von der Vegetation (Blätter, Äste, Stämme) reflektiert wurden, sondern vom Boden. Die hier gewählte Falschfarben-Kombination (nahes Infrarot an Position des grünen sichtbares Lichts) ermöglicht besser als eine Echtfarbendarstellung eine bessere visuelle Unterscheidung von Baumarten und eine frühe Erkennung von Wasserstress bei Bäumen. True Orthophoto haben den großen Vorteil, dass sie Baumkronen nicht - wie auf den üblichen Orthophotos - verkippt darstellen. Bei der vergleichenden Betrachtung von mehreren Zeitschnitten liegen die Baumkronenspitzen daher exakt an derselben Position. Das ermöglicht die automatische Analyse von Einzelbäumen, was für das detaillierte Monitoring der Walddynamik erforderlich ist.
<p>Der Datensatz umfasst die vom Ressort Grünflächen und Forsten der Stadt Wuppertal manuell erfassten 15.194 punktförmigen Einzelbaumpositionen in den Parkanlagen Nordpark, Mirker Hain (südlicher Teil zwischen Kohl- und Vogelsangstraße) und Nützenberg (Teilbereich Kaiserhöhe). Die Daten wurden am Bildschirm mit der Software QGIS auf Basis von digitalen Orthophotos des Landes Nordrhein-Westfalen digitalisiert (Befliegungsdatum 01.03.2023, Bodenauflösung 10 cm). In diesen Luftbildern sind die Bäume ohne Belaubung abgebildet, was eine zuverlässige Erfassung der Stammpositionen ohne Sichtbehinderung durch das Blattwerk erlaubt. Der Datensatz wurde im Zusammenhang mit der Entwicklung des Verfahrens "twin4tree" im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling erstellt (Leitung dieses Teilvorhabens: EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster). Er dient zur unabhängigen quantitativen Überprüfung der Ergebnisse von KI-Verfahren zur Detektion von Einzelbäumen aus Luftbildern ("Ground Truth"). In dichten Baumbeständen ist nämlich die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Daher unterschätzen solche Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Mit den hier bereitgestellten Ground-Truth-Daten wurde für Wuppertal ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. Der Datensatz ist in den Formaten GeoPackage, GeoJSON und KML in verschiedenen Koordinatenreferenzsystemen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.</p> <p> </p>
<p>Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.</p> <p><strong>Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhafte Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.</strong></p> <p> </p>
Anfang der Neunziger Jahre begann die Einrichtung von Boden-Dauerbeobachtungsflächen (BDF) in Sachsen-Anhalt. Aktuell werden 70 BDF gemeinsam durch die für Umweltschutz, Geologie, Landwirtschaft und Forstwesen zuständigen Landesfachbehörden betrieben. Bei den Boden-Dauerbeobachtungsflächen handelt es sich um repräsentativ ausgewählte, wiederauffindbare Ausschnitte des Bodens. Diese werden entsprechend festgelegter Untersuchungsprogramme in einem bestimmten Turnus auf Veränderungen der Bodenbeschaffenheit untersucht. Anhand der gewonnenen Daten zu den physikalischen, chemischen und biologischen Bodeneigenschaften können der aktuelle Bodenzustand erfasst, Veränderungen langfristig überwacht und, wenn möglich zukünftige Entwicklungen prognostiziert werden. In dem Methodenhandbuch Einrichtung, Betrieb und Auswertung von Boden-Dauerbeobachtungsflächen (LABO-Redaktionsgruppe "Boden-Dauerbeobachtung", Barth et al., Juni 2022) erfolgt eine ausführliche Beschreibung des Vorgehens von der Ersteinrichtung der Fläche über die Untersuchungsmethodik aller Parameter bis hin zur Auswertung der gewonnenen Daten. Boden-Dauerbeobachtung in Sachsen-Anhalt Die BDF sind repräsentativ über das Land Sachsen-Anhalt verteilt hinsichtlich der Landnutzung, Klimagebiete sowie Landschafts- und Bodenformen. In der Abbildung rechts ist die räumliche Verteilung der BDF in Sachsen-Abhalt und deren Nutzung ersichtlich. Diese Informationen sind zusätzlich als Karte im Umweltportal zu finden. Eine Übersicht zu den Nutzungssarten und Bodentypen der BDF steht als Tabelle (PDF-Datei, 157 KB) zum Download zur Verfügung. An dem BDF-Programm im Land sind, abhängig von der Nutzung der Flächen die Landesanstalt für Geologie und Bergwesen (LAGB), die Landesanstalt für Landwirtschaft (LLG), das Landesamt für Umweltschutz (LAU) und die Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt (NW-FVA) beteiligt. Jede der beteiligten Institution untersucht unterschiedliche Fragestellungen und somit Parameter auf den Flächen in einem bestimmten Turnus. Das LAGB ist auf allen BDF für die bodenkundliche Ansprache der Dauerbeobachtungsflächen, Bodenchemische Parameter, Bodenphysik, Schwermetallgehalte und Radionuclide zuständig. An der LLG werden auf den landwirtschaftlich genutzten BDF einzelne bodenchemische Parameter sowie die Bewirtschaftungsdaten erhoben. Durch die NW-FVA werden die forstlich genutzten Flächen hinsichtlich des Waldbestandes sowie dessen Zustands und der Bodenchemie erfasst. Drei der Forst-BDF werden als Intensiv-BDF durch kontinuierliche Messungen untersucht, um Fragestellungen zum Wasser- und Stoffhaushalt von Waldböden zu beantworten. Das LAU ist auf allen BDF für die Untersuchung der Bodenmikrobiologie und -zoologie, organischen Schadstoffe, atmosphärischen Deposition und die Vegetationsanalysen zuständig. Weitere Informationen zu den untersuchten Parametern und beteiligten Institutionen sind in der Tabelle rechts zu finden. Weiterführende Informationen zu den einzelnen BDF sind in den Steckbriefen zur jeweiligen Flächen zu finden. Diese beinhalten Basisdaten der BDF (Einrichtung, Nutzung, Witterung usw.) sowie Angaben zur Lage und Bodeninformationen. Ackerland-BDF Grünland-BDF Forst-BDF Sonderflächen-BDF 1 Querstedt 3 Gohre 5 & 5.2 Klötze & Klötze 2 48 Amsdorf 2 Erxleben 10 Reesen 6 Born 51 Zöberitz 4 Krevese 14 Bad Schmiedeberg 7 Colbitz 53 Gimritz 12 Senst 18 Iden 8 Arendsee 17 Klossa 19 Barby 11 Nedlitz 23 Plötzkau 20 Wartenburg 13 Ochsenkopf 24 Brücken 26.2 Mannhausen 15 Goitzsche 28 Ladeburg 29 Mahlsdorf 16 Golpa Nord 30 Biere 49 Seeben 21.1 & 21.2 Biberwerder 1 & 2 31 Rodersdorf 61 Kleinleinungen 22 Steckby 32 Klein Wanzleben 64.2 Kakerbeck 25 Salegaster Aue 33 Cattau 27 Tangerhütte 34.2 Bad Lauchstädt 41 Profen 35 Barnstädt 44 Hohes Holz 36 Leimbach 55 Ziegelroda 37 Querfurt 56.1 & 56.2 Frankroda 1 & 2 38 Lodersleben 57 Schierke 39 Scheiplitz 58 Hasselfelde 40 Pirkau 59 Auerberg 42 Jeggeleben 60 Friedrichrode 43 Eilenstedt 65 Brocken 45 Drübeck 66 Güntersberge 46 Polleben 47 Teutschenthal 50.2 Lettewitz 2 52.1 Merseburg Ost 54 Schwanefeld 62 Siptenfelde 63 Oschersleben 67 Löberitz 68 Gadegast Hinsichtlich der Bodenzoologie wird ein jährlicher Lumbriciden-Bericht (Regenwurm-Bericht) für Sachsen-Anhalt erarbeitet. Darin wird die Untersuchung der Regenwurmpopulation auf den BDF analysiert und ihre Entwicklung auf den einzelnen Flächen ausgewertet. Diese Berichte stehen unter Publikationen als Download zur Verfügung. Weiter unten auf der Seite befindet sich eine Übersicht zu den landesweiten Ergebnissen hinsichtlich der Regenwürmer. Die Belastung der BDF mit organischen Schadstoffen wird ebenfalls durch das LAU analysiert und ausgewertet. Dabei werden polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe (PAK) und einige Vertreter des „Dirty Dozen“ wie die Chlorpestizide Dichlordiphenyltrichlorethan (DDT) und Hexachlorcyclohexan (α-, β-, γ- , δ-HCH), deren Neben- und Abbauprodukte (DDE, DDD und HCB) sowie polychlorierte Biphenyle (PCB) und polychlorierte Dibenzo-Dioxine und -Furane (PCDD/PCDF) betrachtet. Weitere Informationen zu Schadstoffen in Böden sind unter diesem Link zu finden. Aus diesen Untersuchungen gewonnene Ergebnisse sind Grundlage für die Ermittlung von Hintergrundwerten für die Böden in Sachsen-Anhalt. Im Folgenden sind einige Ergebnisse der Boden-Dauerbeobachtung hinsichtlich des Vorkommens der oben genannten organischen Schadstoffe dargestellt. polyzyklische aromatische Kohlenwasserstoffe – PAK PAK entstehen bei der Verbrennung von organischem Material. Hauptsächliche Quellen sind Industrieemissionen, Heizungen und Verkehr. Sie gelangen über Luftdeposition in den Boden, binden stark an organische Substanz und werden nur sehr langsam abgebaut. In der Abbildung weiter unten ist das Vorkommen von PAK auf den BDF im Land über einen Zeitraum von 20 Jahren und in Abhängigkeit von der Landnutzung dargestellt. In der Grafik ist zu erkennen, dass die Waldflächen vergleichsweise höher mit diesen Stoffen belastet sind. Das hängt unter anderem mit der Filterwirkung der Baumkronen zusammen. PAK-haltige Partikel werden in den Kronen abgefangen und gelangen über Regen und Laubfall in den Boden. Weiterhin haben Wälder einen höheren Anteil organischer Bodensubstanz, woran PAK stark binden. Die BDF unter Ackernutzung weisen geringere Konzentrationen auf, was sich u. a. durch regelmäßige Bodenbearbeitung und somit eine Verdünnung des Materials sowie einen geringeren Anteil organischer Substanz erklären lässt. Der Anstieg der gemessenen PAK zwischen 2020 bis 2024 kann unter anderem mit einer klimabedingt stärkeren Bodentrockenheit und Staubaufwirbelungen zusammenhängen. Auch lokale kurzfristige Einflüsse wie bspw. Waldbrände können einen starken Effekt auf einzelne Flächen haben. Insgesamt befinden sich die Werte jedoch unterhalb der Vorsorgewerte laut Bundesbodenschutzverordnung (BBodSchV) von 3 mg/kg TM (wenn der Gehalt an organischem Kohlenstoff/TOC ≤ 4 %) bzw. 5 mg/kg TM (wenn TOC > 4 % bis 9 %). Dichlordiphenyltrichlorethan – DDT, Dichlordiphenyltrichlorethylen – DDE, Dichlordiphenyldichlorethan – DDD In der Abbildung unten ist das Vorkommen von DDT und den Metaboliten (DDE, DDD) auf den BDF in Sachsen-Anhalt in Abhängigkeit von der Landnutzung von 2004 bis 2024 dargestellt. DDT wurde als Insektizid in Land- und Forstwirtschaft sowie als Holzschutzmittel eingesetzt. Auf dem Gebiet der ehemaligen DDR wurde DDT bis Ende der 80er Jahre in größerem Umfang angewendet und in Sachsen-Anhalt unter anderem im Raum Bitterfeld produziert. Wie in dem Boxplot zu erkennen ist, sind die Flächen unter forstlicher Nutzung höher belastet als landwirtschaftlich genutzte BDF. Mögliche Gründe dafür sind der hohe Einsatz von DDT zur Bekämpfung von Kahlfraß-Insekten (u. a. Kiefernspinner, Borkenkäfer) in der Forstwirtschaft der DDR und die höheren Gehalte organischer Substanz der Waldflächen gegenüber Grün- oder Ackerländern und die damit verbundene stärkere Bindung des Schadstoffs. Ebenso sorgt die Bodenbearbeitung auf Ackerflächen für eine stärkere Durchmischung des Bodens und somit Verdünnung von kontaminierten Horizonten. Insgesamt befinden sich die Werte jedoch weit unter den für Ackerflächen gültigen Prüfwerten der Bundesbodenschutzverordnung (BBodSchV) von 1 mg/kg TM (Ackerland, Wirkungspfad Boden-Nutzpflanze). Insgesamt ist eine Abnahme von DDT und den entsprechenden Metaboliten seit Beginn der Untersuchungen auf den BDF in der Grafik ersichtlich. Hexachlorcyclohexan - HCH und Hexachlorbenzol - HC B In den beiden Abbildungen am Ende des Absatztes ist die Verteilung von HCH und HCB über die BDF im Land dargestellt. Vor allem im Bereich der Flussauen können höhere Konzentrationen der Stoffe nachgewiesen werden. Es gibt jedoch keine Überschreitung der Prüfwerte (HCH 0,05 mg/kg TM und HCB 0,5 mg/kg TM) nach BBodSchV auf landwirtschaftlich genutzten BDF. Bei den stärker belasteten BDF handelt es sich ausschließlich um Waldflächen im Bereich der Flussauen von Mulde und Elbe. Im Chemiekombinat Bitterfeld wurde von 1951 bis 1983 in großen Mengen γ-HCH produziert (Ökologisches Großprojekt (ÖGP) Bitterfeld-Wolfen) , welches unter dem Namen Lindan als Insektizid zum Einsatz kam. Neben- und Abbauprodukte sind weitere HCH-Isomere und HCB, welches jedoch auch gezielt hergestellt und u. a. als Fungizid in der Landwirtschaft eingesetzt wurde. Ab den 1980er Jahren wurde der Gebrauch dieser Chemikalien in der Europäischen Gemeinschaft bereits stark eingeschränkt, seit 2004 ist die Produktion und Verwendung vollständig verboten. In den ostdeutschen Chemiezentren (Bitterfeld, Leuna, Schkopau) entstand HCB als Nebenprodukt der Chlorindustrie und gelangte in größeren Mengen in die Umwelt. Dementsprechend ist die Belastung der BDF mit HCH und HCB im Auenbereich von Mulde und Elbe höher als auf den restlichen Flächen, da diese Stoffe über kontaminierte Sedimente im Rahmen von Hochwasserereignissen auch heute noch verlagert werden können. Polychlorierten Biphenyle - PCB Bei den PCB handelt es sich um eine Gruppe von 209 verschiedenen Kongeneren, welche hinsichtlich der toxikologischen Eigenschaften in zwei Kategorien unterteilt werden. Ein Teil dieser Kongenere weist den Dioxinen ähnelnde toxikologische Eigenschaften auf, diese werden häufig als dioxinähnliche PCB (dl-PCB) bezeichnet. Die nicht dioxinähnlichen Polychlorierten Biphenyle (ndl-PCB) haben ein anderes toxikologisches Profil. Die BDF in Sachsen-Anhalt werden im Hinblick auf sechs (ndl) Indikator-PCB (PCB 28, PCB 52, PCB 101, PCB 138, PCB 153 und PCB 180 = PCB 6 ) untersucht. Eingesetzt wurden diese Stoffe vor allem als Isolieröle in Transformatoren und Kondensatoren, aber auch als Additiv in Baustoffen (Fugendichtmasse, Farbe, Kleber). Mitte der 80er Jahre wurde die Verwendung von PCB in der ehemaligen DDR stark eingeschränkt und mit der Wiedervereinigung verboten. Auf Grund ihrer Langlebigkeit sind diese Stoffe jedoch immer noch in der Umwelt und auch in Böden nachweisbar. In der Abbildung unten ist die Konzentration der ndl-PCB auf den BDF in Sachsen-Anhalt in Abhängigkeit von der Landnutzung (2004-2024) dargestellt. Es konnte für keine der landwirtschaftlich genutzten BDF eine Überschreitung des Maßnahmenwertes von 0,2 mg/kg TM (BBdSchV, hinsichtl. Grünland, Wirkungspfad Boden-Nutzpflanze) festgestellt werden. In der Abbildung ist zu erkennen, dass die landwirtschaftlich genutzten BDF insgesamt auf Grund der Verdünnungswirkung von Bodenbearbeitungsmaßnahmen eine geringere Belastung mit ndl-PCB aufweisen. Wälder sind z. T. stärker belastet, da sich ndl-PCB vor allem über Deposition verbreiten und durch die Filterwirkung der Baumkronen eingefangen werden und in den Boden gelangen. Polychlorierte Dibenzodioxine – PCDD und Polychlorierte Dibenzofurane PCDDF Ähnlich wie PAK entstehen PCDD und PCDF unbeabsichtigt und überwiegend bei Verbrennungs- und Industrieprozessen (z. B. Müllverbrennung) und können dann über Luftdeposition in den Boden gelangen. Unter PCDD/F werden 75 Dioxine und 135 Furane zusammengefasst, welche stets als unterschiedlich zusammengesetztes Gemisch verschiedener Kongenere vorliegen. Eine Bewertung dieser Stoffe erfolgt über Toxizitätsäquivalente (TEQ), da sich die toxikologische Wirkung der Kongenere nicht unterscheidet, die Wirksamkeit jedoch sehr verschieden hoch sein kann. Der TEQ-Wert entspricht der toxischen Wirkung eines Dioxins im Verhältnis zum giftigsten Vertreter dieser Stoffgruppe (2,3,7,8 TCDD). In der Grafik weiter unten sind die TEQ der BDF nach ihrer Nutzung dargestellt (2004 bis 2024). Auch hinsichtlich dieser Schadstoffe sind die Waldflächen, auf Grund der Filterwirkung der Baumkronen und des meist höheren Anteils an organischer Bodensubstanz in Wäldern, zum Teil stärker belastet als die BDF unter anderer Nutzung. Die BDF mit den höchsten Vorkommen an PCDD/F befinden sich vorrangig im Auenbereich von Mulde und Elbe. Ein erheblicher Teil dieser Belastung geht auf die Magnesiumherstellung im Raum Bitterfeld während des Zweiten Weltkrieges zurück. Diese Stoffe verbreiteten sich von dort über kontaminierte Sedimente im Bereich der Flussauen. Der Prüfwert für Grünland (Wirkungspfad Boden-Nutzpflanze) liegt bei 15 ng/WHO-TEQ kg TM (BBodSchV) und wird im Auenbereich dieser Flüsse z. T. überschritten. Eine Anpassung des Nutzungsmanagementsystems und die amtliche Futter- und Lebensmittelüberwachung sollen jedoch sicherstellen, dass diese Stoffe nicht in menschliche Nahrungsketten gelangen. Weitere Information zur Belastungssituation mit PCDD/F in Sachsen-Anhalt sind im Dioxinbericht des Landes zu finden. Regenwürmer Die Lumbriciden sind in Sachsen-Anhalt seit Beginn der Einrichtung der BDF fester Untersuchungsgegenstand. Der Regenwurmbesatz einer Fläche ist ein wesentlicher bodenbiologischer Parameter zur Beschreibung der Bodenbiodiversität. In den Abbildungen unten sind die Individuen- und die Artenanzahl, sowie die Biodiversität mittels Shannon-Wiener-Index dargestellt. Dieser Index beschreibt die biologische Vielfalt und berücksichtigt die Artenanzahl sowie die Abundanz (Anzahl der Individuen je Art). Je höher der Index ist, umso größer ist auch die Diversität. Alle drei Parameter sind stark abhängig von der Landnutzung. Bei den artenreichsten BDF handelt es sich um Laubwälder und Grünländer, da dort kaum oder keine Bodenbearbeitung stattfindet und im Allgemeinen auch mehr Pflanzenarten vorkommen. Dadurch herrscht eine größere Lebensraumvielfalt und somit ein umfangreicheres Nahrungsangebot. In Nadelwäldern ist die geringste Diversität zu finden, was mit dem meist niedrigen pH-Wert an diesen Standorten zusammenhängt, den nur wenige Regenwurmarten tolerieren können. Weitere Einflussfaktoren sind die schwer abbaubare Streu (Nadeln enthalten Lignin, Wachse, Harze) und geringere Nährstoffverfügbarkeit. Die bodenbiologischen Untersuchungen auf den Boden-Dauerbeobachtungsflächen, deren landesweite Einrichtung erst 2006 abgeschlossen wurde, starteten bereits 1994. Der in allen drei Grafiken ersichtliche Anstieg (Artenzahl, Biodiversität, Individuenzahl) innerhalb der ersten drei Perioden steht daher in engem Zusammenhang mit der Aufnahme neuer artenreicher Flächen in das BDF – Programm. Nach einer kurzen stabilen Phase, führten die Trockenjahre 2018 bis 2020 zu einem deutlichen Rückgang der Individuenzahlen in allen Landnutzungsbereichen. Arten, die nur mit wenigen Individuen auf einer Fläche vertreten waren, konnten bei den folgenden Untersuchungen noch seltener gefunden werden. Je nach Nutzung führte dies zu einem leichten bis deutlichen Rückgang in der Artenanzahl und demzufolge auch in der Biodiversität. Innerhalb der letzten Untersuchungsperiode (2021 – 2025) konnte sich die Individuenzahl auf den Acker- und Forstflächen erholen, jedoch nicht auf den Grünländern. Allerdings trifft dies nicht auf alle Arten gleichermaßen zu. Wenn z.B. die Reproduktionsrate geringer bzw. die Reproduktionszeit einer Art länger ist, benötigt diese Art auch mehr Zeit zur Bestandserhöhung. Dadurch stagnierten die Artenanzahl und Biodiversität oder sanken sogar z.T. in den letzten Jahren auf Flächen unter Grünlandnutzung. letzte Aktualisierung: 09.07.2026
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 237 |
| Europa | 7 |
| Kommune | 19 |
| Land | 98 |
| Weitere | 31 |
| Wirtschaft | 2 |
| Wissenschaft | 70 |
| Zivilgesellschaft | 3 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Förderprogramm | 220 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Taxon | 2 |
| Text | 68 |
| unbekannt | 37 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 56 |
| Offen | 259 |
| Unbekannt | 13 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 320 |
| Englisch | 48 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 21 |
| Bild | 10 |
| Datei | 16 |
| Dokument | 26 |
| Keine | 206 |
| Webdienst | 8 |
| Webseite | 98 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 236 |
| Lebewesen und Lebensräume | 328 |
| Luft | 200 |
| Mensch und Umwelt | 318 |
| Wasser | 169 |
| Weitere | 319 |