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Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Holozäne Meeresspiegelschwankungen in Südostasien

Relative Meeresspiegelschwankungen resultieren aus dem Zusammenspiel von Eustasie, Isostasie, Tektonik und Subsidenz. Die Rekonstruktion des holozänen Meeresspiegels erlaubt es sowohl vertikale Landbewegungen als auch geophysikalische Modelle zu Glazialen Isostatischen Ausgleichsbewegungen (GIA) zu definieren, welche im Gegenzug benutzt werden um instrumentelle Meeresspiegelmessungen an Gezeitenpegeln zu korrigieren. Dementsprechend repräsentieren regionale Daten zu relativen Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns, welche auf der Grundlage von standardisierten Protokollen erhoben wurden, den Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen zu Meeresspiegelschwankungen des vergangenen Jahrhunderts und die Grundlage für eine Bewertung von lokalen und regionalen Meeresspiegelschwankungen während des 21ten Jahrhunderts. Obwohl es für einige Gebiete genaue Daten zu holozänen Meeresspiegelschwankungen gibt sind Rekonstruktionen für Südostasien, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, noch immer begrenzt und im Bezug auf die korrekte Interpretation von Meeresspiegelanzeigern, deren Höhenbezug zu Normalnull und die Qualität der Altersbestimmungen, fragwürdig. Das übergeordnete Ziel dieses Antrags ergibt sich daher aus der Frage: Wie können wir unser Verständnis über relative Meeresspiegelschwankungen während des Holozäns in Südostasien und die damit in Zusammenhang stehenden Prozesse verbessern? Um diese Frage zu beantworten werden wir veröffentlichte Meeresspiegeldaten neu Auswerten und einem standardisierten Ansatz entsprechend in einer Datenbank zusammentragen. Diesen Datensatz werden wir anschließend mit den Forschungsergebnissen von einigen Inseln im Spermonde Archipel, einer vom zukünftigen Meeresspiegelanstieg hoch gefährdeten Region, ergänzen. Im Anschluss an die Geländearbeit werden wir einen umfassenden Datensatz an geophysikalischen Modellen erstellen welche sowohl auf den Ergebnissen der Datenbank, als auch auf den neu erhobenen Geländedaten beruhen und welche statistische Unsicherheiten im Bezug auf das gewählte Eismodell und die Mantelviskosität beinhalten. Dies wird es uns ermöglichen die volle Bandbreite von GIA Signalen zu erfassen und den Bereich zu definieren welcher am besten zu den geologischen Geländedaten passt. Die Geländedaten werden außerdem auf der Grundlage eines Bayes'schen Ansatzes statistisch ausgewertet um potentielle Muster innerhalb der holozänen Meeresspiegelschwankungen zu entdecken. Die Resultate der statistischen Auswertung werden mit den Ergebnissen einer Satellitenbildauswertung bezüglich der Bevölkerungsdichte und Landnutzungsmustern auf den Inseln im Spermonde Archipel gegengeprüft. Nicht zuletzt durch die enge Zusammenarbeit mit weltweit führenden Experten auf internationaler Ebene wird innerhalb dieses Projekts ein Doktorand in allen Bereichen der Meeresspiegelforschung ausgebildet, von Labor und Geländetechniken bis hin zur geophysikalischen Modellierung und Datenauswertung.

Segmentierung

Auf dem Gebiet der Klimaanpassung werden eine Vielzahl an Daten auf Grundlage einer umfangreichen Analyse der Ist-Situation u. a. in Bezug auf die Temperaturmuster (universelle Hot- und Coldpost), die Landnutzung (z. B. Versiegelungsgrad) und die Blau-Grüne-Infrastruktur (Indikatoren) bereitgestellt. Ferner werden eine Vielzahl an weiteren Daten z. B. zur Bevölkerungsdichte und vulnerablen Nutzungen sowie die daraus abgeleiteten räumlichen Handlungsschwerpunkte für die Klimaanpassung in ganz Hessen bereitgestellt.

Universelle Hot- und Coldspots

Auf dem Gebiet der Klimaanpassung werden eine Vielzahl an Daten auf Grundlage einer umfangreichen Analyse der Ist-Situation u. a. in Bezug auf die Temperaturmuster (universelle Hot- und Coldpost), die Landnutzung (z. B. Versiegelungsgrad) und die Blau-Grüne-Infrastruktur (Indikatoren) bereitgestellt. Ferner werden eine Vielzahl an weiteren Daten z. B. zur Bevölkerungsdichte und vulnerablen Nutzungen sowie die daraus abgeleiteten räumlichen Handlungsschwerpunkte für die Klimaanpassung in ganz Hessen bereitgestellt.

Einwohnerdichte 2023

Die Einwohnerdichte gibt Auskunft darüber, wie viele Einwohner auf einem Hektar Fläche zusammenleben. Verglichen mit anderen deutschen und europäischen Großstädten liegt die Einwohnerdichte Berlins mit 43 Einwohnern pro Hektar (Ew/ha) bezogen auf das gesamte Stadtgebiet im mittleren Bereich. In Hamburg leben durchschnittlich 39 % weniger Einwohner auf einem Hektar Fläche. In Paris hingegen leben in dem als Innenstadt definierten Gebiet rund doppelt so viele Menschen auf der entsprechenden Fläche, allerdings lassen sich diese Zahlen aufgrund der historisch bedingten Begrenzung des Pariser Stadtgebietes auf eine Fläche von rund 105 km² nur bedingt vergleichen (vgl. Abb. 1). Datenstände: Berlin / München: 31.12.2016; Hamburg: 31.12.2015; London: 31.12.2015; Frankfurt: 30.06.2016; Paris: Innenstadt, Unité urbaine: 01.01.2013; Warschau: 30.06.2015 Definition Innenstadt Berlin siehe Anmerkung zu Abb. 2. In Paris überlagern sich Innenstadt und kommunale Grenzen des Stadtgebietes; zum Vergleich mit den entsprechenden Werten der anderen Kommunen wird in diesem Fall als Vergleichswert für die Gesamtstadt die siedlungsgeographische Einheit “Unité urbaine” herangezogen mit 10.601.122 Einwohnern auf einer Fläche von 2845 km² . Bezogen auf das Innenstadtgebiet, d.h. den Bereich innerhalb des Inneren S-Bahn-Ringes, liegt die Einwohnerdichte mit 131 Ew/ha überdurchschnittlich hoch und überragt sogar den entsprechenden Londoner Wert. Die vorliegende Karte stellt die Einwohnerdichte auf der Ebene der statistischen Blöcke sowie von Teilblöcken dar (vgl. Methode ). Der Darstellungsbezug ist nicht direkt mit dem vorangegangenen Datenbestand 2022 zu diesem Thema vergleichbar. Eine Darstellung der Einwohnerentwicklung 2022 bis 2023 ist aber im Datenbestand enthalten. Die hohe Siedlungsdichte der Innenstadt verursacht insbesondere in Straßennähe starke Umweltbelastungen, z.B. Lärmbelastungen durch den Verkehr oder Luftbelastungen durch verkehrsbedingte Abgase. Einen Ausgleich finden die Bewohner in den vorhandenen öffentlichen Grünflächen, die jedoch zumindest in großen Teilen sehr stark frequentiert, oft übernutzt und dementsprechend laut sind. Private Grünflächen sind nur in eingeschränktem Maß vorhanden. Trotzdem sind einige dicht besiedelte Gebiete Berlins attraktive Wohngegenden, z.B. die gründerzeitliche Blockbebauung, vor allem dann, wenn zu großzügig dimensionierten Wohnungen eine gute Infrastruktur mit Geschäften, Gaststätten, kulturellen Einrichtungen, Dienstleistungsbetrieben und einem gut ausgebauten öffentlichen Verkehrssystem hinzukommt. Hier findet lebhaftes städtisches Leben statt, das viele Menschen in den reinen Wohngebieten am Stadtrand mit relativ niedriger Einwohnerdichte, hohem Freiflächenanteil und geringerer Luft- und Lärmbelastung vermissen. In den ehemaligen Innenstadtbezirken Mitte, Tiergarten, Wedding, Prenzlauer Berg, Friedrichshain und Kreuzberg (die seit der Verwaltungsreform in 2001 heute den gleichnamigen Ortsteilen entsprechen) erreichte die Einwohnerdichte 1910 mit 312 Ew/ha ihren höchsten Wert. Heute hat sich die Zahl der Einwohner mit 121 pro Hektar auf ein gutes Drittel reduziert (vgl. Abb. 2). Für die Jahre 1871 und 1900 lag die Einwohnerzahl der Innenstadtbezirke nur als Gesamtwert vor. Im Zeitraum zwischen 1949 und 1975 waren für die östlichen Stadtbezirke keine Einwohnerdaten vorhanden. Deshalb konnte für die Innenstadtbezirke für diese Jahre keine Einwohnerdichte berechnet werden. Dagegen stieg in den Außenbezirken die Einwohnerzahl abgesehen vom allgemeinen kriegsbedingten Rückgang 1945 kontinuierlich an. Während 1996 noch mit einem weiteren kontinuierlichen Anstieg der Bevölkerung um bis zu 300.000 Einwohner bis zum Jahr 2010 gerechnet wurde, verlief die bisherige Entwicklung uneinheitlicher: nach einem Höchststand 1993 mit fast 3,48 Millionen Einwohnern nahm die Zahl bis zum Jahre 2000 auf 3,38 Millionen ab, um seitdem vor allem durch Wanderungsgewinne relativ stetig auf nun rund 3,88 Millionen Bürger wieder anzusteigen (bezogen auf die Erfassung: “Melderechtlich registrierte Einwohner am Ort der Hauptwohnung in Berlin”, Stand, 31.12.2023, Amt für Statistik Berlin-Brandenburg ). Niedrige Einwohnerdichtewerte ergeben sich nicht nur durch einen hohen Grün- und Freiflächenanteil und geringen Bebauungsgrad, sondern können auch auf einem Anteil gewerblicher Nutzung, von Handels- und Dienstleistungsbetrieben oder Gemeinbedarfseinrichtungen etc. beruhen, da auch deren Grundstücksfläche in die Berechnung der Einwohnerdichte einfließt, solange sie nicht eine eigene Blockteilfläche ergeben. Die detaillierte und aktuelle Verteilung der Einwohnerdichte dient verschiedenen Fachplanungen als Planungsgrundlage, z.B. der Stadtplanung zur Ermittlung der Versorgung mit Infrastruktureinrichtungen (Schulen, Geschäfte, Spielplätze) oder der Landschaftsplanung für die Analyse der Versorgung mit wohnungsnahen Grünanlagen (vgl. Karte 06.05, SenStadt 2020b ). Ihre Kenntnis erlaubt aber auch Rückschlüsse auf Umweltbelastungen, so z.B. bei der Berechnung betroffener Anwohner an Hauptverkehrsstraßen im Zusammenhang mit der Auswertung der Strategischen Lärmkarten (vgl. Karte 07.05, SenStadt 2022b ).

A spatially explicit Global Reef Island Database (GRID) that captures distribution, diversity and relative vulnerability of the world's low-lying reef islands

Low-lying coral reef islands harbour a distinct, yet highly threatened biological and cultural diversity that is increasingly exposed to climate change impacts. The combination of low elevation, small size, sensitivity to changes in boundary conditions (sea level, waves and currents, locally generated sediment supply) and at some locations high population densities, is why low-lying reef islands (LRIs) are considered among the most vulnerable environments on Earth to climate change. To date, their global distribution and influence of climatic, oceanographic, and geologic setting are only poorly documented or restricted to smaller scales. Here, I present the first detailed global analysis of LRIs utilising freely available global datasets to produce a global reef island database (GRID) and associated intrinsic and extrinsic characteristics that can be used within a coastal vulnerability index (CVI). All datasets used to create the GRID were released between 30 November 2015 and 3 August 2023, while the current version of the GRID database was completed in November 2024. When developing the GRID, LRIs are defined as landmasses <30 km² located on or within 1 km of coral reef and with an elevation of <16 m. Development of the GRID required: 1) the creation of a global shoreline vector file containing the geographic distribution of LRIs and 2) the development of a comprehensive global database of LRIs including eight intrinsic and ten extrinsic variables extracted from global datasets. Intrinsic variables include: 1) human populations, 2) island area, 3) island perimeter, 4) mean elevation, 5) island circularity/shape, 6) underlying reef type, 7) geographic isolation and 8) distance to the nearest neighbouring reef island. Extrinsic variables include: 1) mean water depth, 2) standard deviation of mean water depth, 3) mean annual significant wave height, 4) mean annual wave period, 5) mean spring tidal range, 6) relative tidal range, 7) wave-tide regime, 8) relative wave exposure, 9) relative tropical storm exposure and 10) year-2100 projected median sea level rise rate. The GRID was initially derived from version 2.1 of the UNEP-WCMC Global Island Database, a global shoreline vector file based on geometry data from Open Street Map® (OSM) and released in November 2015. The initial vector file was projected using the Mollweide projection, an equal-area pseudo cylindrical map projection chosen for its accurate derivation of area, especially in regions close to the equator, where most LRIs are located. The final GRID contains 34,404 individual LRIs distributed throughout tropical regions of the world's oceans, amassing a total land area of nearly 11,000 km² with approximately 60,740 km of shoreline and housing around 2.6 million people. While intrinsic variables are typically spatially homogenous, LRIs are generally highly spatially clustered throughout the GRID with respect to extrinsic variables. The spatial distribution of LRIs within the GRID was validated using: 1) published data and 2) quantitative accuracy assessments using satellite imagery. Spatial distributions of LRIs captured in the GRID are extremely consistent with those published in the literature (r² = 0.96) and those derived from independent analysis of satellite imagery (r² = 0.94). Finally, the GRID was used to develop an island vulnerability index (IVI) for each LRI on a scale of 0-1 with 0 representing no vulnerability and 1 representing maximum vulnerability. The GRID database is provided as a tab-delimited text file as well as ESRI shapefiles (points and polygons in WGS84 and Mollweide projection) and a comma-separated value file.

Der Einfluss der Eutrophierung auf die Wasserqualität und deren Bestimmung - Transformation von algenbürtigem organischem Material in Gewässern

Wasser aus Talsperren ist in vielen Länder eine der wichtigsten Trinkwasserresourcen. Dies gilt besonders für aride Zonen, und/oder in Ländern mit hoher Bevölkerungsdichte. Allerdings sind diese Gewässer oftmals durch einen extrem euthrophen Zustand gekennzeichnet. Das Ziel dieses Projektes ist es, den Gewässergütezustand zu beschreiben, den derzeitigen Zustand der Gewässer in Hinblick auf Nährstoffgehalte und organische algenbürtige Schadstoffe zu erfassen, Ursachen, die zu einer Algenblüte führen zu bestimmen und Verfahren für die Aufbereitung zu Trinkwasser zu entwickeln. Dazu soll der Gütezustand ausgewählter Gewässer in den drei Ländern der Projektpartner (Deutschland, Israel, Jordanien) verglichen werden. Der Einfluss unterschiedlicher klimatischer Bedingungen (Mitteleuropa, Mittlerer Osten) und die unterschiedliche Nutzung der Gewässer auf deren Eutrophierung soll dabei besonders beachtet werden. Die klassischen Aufbereitungsverfahren Filtration, Adsorption, Oxidation und Desinfektion sollen auf die algenspezifische Rohwasserqualität optimiert werden. Die Ergebnisse werden sowohl hinsichtlich ökologischer Gesichtspunkte als auch hinsichtlich der Wassernutzung ausgelegt werden. Die Untersuchungen werden jeweils in Modellsystemen im Labormaßstab und im Technikumsmaßstab mit Realproben durchgeführt. Ein Probenaustausch ermöglicht die Bestimmung der unterschiedlichsten Parameter in den einzelnen Laboratorien der Projektpartner. Dazu gehört auch ein Austausch von Doktoranden, die Schulung von Mitarbeitern und die Durchführung von gemeinsamen Workshops.

Auswirkungen physikalisch-ozeanographischer Extremereignisse auf Ökosystemdienstleistungen im Elbe-Ästuar-Küstensystem, Vorhaben: Auswirkungen von extremen Ereignissen - Bildungsmaterialien für Schulen

Vorhersage der Wirkung extremer Wetterbedingungen auf medizinische Notfalldienste

Auswirkungen physikalisch-ozeanographischer Extremereignisse auf Ökosystemdienstleistungen im Elbe-Ästuar-Küstensystem, Vorhaben: Einsatz robotischer Messplattformen nach Extremereignissen

Auswirkungen physikalisch-ozeanographischer Extremereignisse auf Ökosystemdienstleistungen im Elbe-Ästuar-Küstensystem, Vorhaben: Auswirkungen von Extremereignissen auf die Gesundheit von Schlüssel-Bodenorganismen

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