Der Verlust an Artenvielfalt und Biomasse bei Insekten und anderen Arthropoden wurde nicht nur in der Agrarlandschaft, sondern auch in Naturschutzgebieten (NSG) dokumentiert, die sich fernab landwirtschaftlich genutzter Flächen befinden. Im vorliegenden Beitrag zeigen wir, dass unangepasstes Management von Moorstandorten die Habitateignung für überregional seltene und gefährdete Bodenarthropoden verringert und die Insektenbiomasse stark reduziert. In einem zweijährigen Bodenfallen-Untersuchungsprogramm wurde die Auswirkung der Mahd staunasser Moorflächen auf Bodenarthropoden in einem NSG in Mecklenburg untersucht, das von der Ostsee und dem ausgedehnten Waldgebiet der Rostocker Heide umgeben ist. Anhand der Aktivitätsdichten der nachgewiesenen Arten wurden die Bestände von Laufkäfern (Carabidae), Kurzflügelkäfern (Staphylinidae) und Webspinnen (Araneae) auf naturnahen Moorflächen, Sukzessionsstandorten und gemähten Flächen mit biostatistischen Methoden miteinander verglichen. Das derzeitige Management führt zu einem naturfernen Zustand in den Arthropodenbeständen. Verlust von Strukturvielfalt und Bodenverdichtung werden als mögliche Ursachen diskutiert. Von der Mahd profitieren v. a. weit verbreitete Arten. Moortypische, überregional gefährdete und seltene Arten präferieren naturnahe Standorte. Sie verlieren durch unangepasstes Management einen geeigneten Lebensraum. Da Moore einen wesentlichen Beitrag zur Erhaltung der Artenvielfalt liefern, sollten bisherige Strategien des Flächenmanagements in NSG hinsichtlich ihrer Wirkung auf Insekten und andere Arthropoden stetig überprüft werden. Maßnahmen, die nicht mit den Zielen des Biodiversitätsschutzes in Einklang stehen, sollten eingestellt werden.
Flowering time (FTi) genes play a key role as regulators of complex gene expression networks, and the influence of these networks on other complex systems means that FTi gene expression triggers a cascade of regulatory effects with a broad global effect on plant development. Hence, allelic and expression differences in FTi genes can play a central role in phenotypic variation throughput the plant lifecycle. A prime example for this is found in Brassica napus, a phenotypically and genetically diverse species with enormous variation in vernalisation requirement and flowering traits. The species includes oilseed rape (canola), one of the most important oilseed crops worldwide. Previously we have identified QTL clusters related to plant development, seed yield and heterosis in winter oilseed rape that seem to be conserved in diverse genetic backgrounds. We suspect that these QTL are controlled by global regulatory genes that influence numerous traits at different developmental stages. Interestingly, many of the QTL clusters for yield and biomass heterosis appear to correspond to the positions of meta-QTL for FTi in spring-type and/or winter-type B. napus. Based on the hypothesis that diversity in FTi genes has a key influence on plant development and yield, the aim of this study is a detailed analysis of DNA sequence variation in regulatory FTi genes in B. napus, combined with an investigation of associations between FTi gene haplotypes, developmental traits, yield components and seed yield.
Ziel: Bestimmung des Trophiezustandes im jeweiligen Untersuchsjahr und daraus Ableitung des Eutrophierungsverlaufes ueber mehrere Jahre. Aufgabe: Beratung von Fischerei und Behoerdenvorgehen: Befahrung der diversen Seen in regelmaessigen Abstaenden (moeglichst Monatlich, zumindest 3-4 mal jaehrlich), Probenentnahme zumindest an der tiefsten Atelle, bei manchen Seen auch an anderen wichtigen Punkten. Methoden: Probenentnahmen mit Ruttner-, Schindler- und Schroeder-Sampler (je nach Bedarf). Parameter: Sichttiefe, Temperatur, Sauerstoff, pH-Wert, Alkalinitaet, Gesamt-P, Partikulaerer-P, Nitrat-N, Ammonium-N, Eisen, Silizium, Chlorid, elektr. Leitfaehigkeit. Phytoplankton-Biomasse, Zooplankton - individuelle Zahl.
Anlage zur Erzeugung von Biogas, durch Vergärung von Biomasse. Die Daten stammen aus dem Marktstammdatenregister (MaStR).
Seagrass meadows provide valuable socio-ecological ecosystem services, including a key role in climate change mitigation and adaption. Understanding the natural history of seagrass meadows across environmental gradients is crucial to decipher the role of seagrasses worldwide. This database comprises of data compiled from peer-previewed publications (1975-2020; based on a Web of Science search) containing 11 individual measures of seagrass meadow structure (e.g. percent cover), biomass (e.g. above-ground biomass) and productivity (e.g. shoot production). Each row of data also includes biological, spatial and temporally relevant information such as bioregion, latitude, longitude, sampling year and genera. This compiled database will facilitate a deeper understanding of spatial and temporal patterns in seagrass meadow structure, biomass and production characteristics globally.
Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in Rottendorf sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Linden stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 01.12.2024 12 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/a00d7121-fc5b-4b4d-ad19-5b0e3689b5dd?locale=en#state=011dcbe3-d7f2-4512-ac48-b8d08b563e01&session_state=45ffef6b-701d-4846-ac6d-9af6d7c6ff80&iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub&code=a85c0ca8-b9b3-4785-bd45-11b0d3201e34.45ffef6b-701d-4846-ac6d-9af6d7c6ff80.cc28098c-2fc1-472b-a4ca-77a8ebde7f28)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
Seit langem ist bekannt, dass sich Böden mehr oder weniger schnell verändern. Manche dieser Veränderungen haben natürliche Ursachen. Andere wiederum sind auf Bodenbelastungen zurückzuführen, die der Mensch direkt oder indirekt verursacht. Hierzu gehören zum Beispiel die Stoffeinträge über Niederschlag und Staub (Säuren, Nährstoffe, Schwermetalle, Radionukleide, organische Schadstoffe usw.). Aber auch der Land- oder Forstwirt verändert die Böden seit eh und je durch Kultivierung und Nutzung. Die weitaus meisten dieser Prozesse laufen sehr langsam und für die menschlichen Sinne nur schwer wahrnehmbar ab. Um mögliche Veränderungen zu dokumentieren, führt das LBEG das niedersächsische Boden-Dauerbeobachtungsprogramm durch. Hierzu wurde in Kooperation mit anderen Landesdienststellen ein Netz von insgesamt 90 so genannten Boden-Dauerbeobachtungsflächen (BDF) aufgebaut. Siebzig entfallen auf ortsüblich landwirtschaftlich (BDF-L) genutzte und zwanzig auf forstlich genutzte (BDF-F) Standorte. Die Auswahl von repräsentativen Boden-Dauerbeobachtungsflächen (BDF) erfolgte anhand geowissenschaftlicher Kriterien wie Boden- und Gesteinsverhältnisse, Klima und Morphologie. Darüber hinaus berücksichtigte das LBEG typische Bodennutzungen (Land- und Forstwirtschaft, Naturschutzflächen) und Belastungsfaktoren (Immissionen, nutzungsbedingte Belastungen etc.). Ziel ist es, auf Basis dieser repräsentativ ausgewählten Messflächen mögliche Bodenveränderungen aufzudecken, Ursache und Auswirkungen zu bewerten und zu prognostizieren. Gelingt dies, steht den Handelnden in Politik, Verwaltung und Bodennutzung rechtzeitig eine gesicherte Datengrundlage für ihre Entscheidungsprozesse zur Verfügung. Das BDF-F-Programm besteht aus einer Kombination von Merkmals- und Prozessdokumentation. Die Merkmalsdokumentation beinhaltet die periodische Bestimmung von Vorräten und Zuständen wie physikalische, chemische und biologische Bodenuntersuchungen, Erhebungen der Biomasse und deren Inhaltsstoffe, Beurteilungen des Waldzustands durch Kronenansprache und Nadel-/Blattanalysen sowie Aufnahmen der Bodenvegetation. Die Prozessdokumentation geschieht durch die Messung von Flüssen im und über die Grenzen des Ökosystems. In Waldökosystemen stellen die Deposition, die Freisetzung durch Verwitterung, die Aufnahme in die Biomasse und der Sickerwasseraustrag wichtige Flüsse für viele Elemente dar. Daneben werden auch der Streufall und physikochemische Milieugrößen (Immission, Meteorologie) zur Beurteilung von Stresssituationen für die Waldökosysteme gemessen (Text: Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt). In anderen Bundesländern gibt es ähnliche Programme, deren inhaltlicher Umfang unter den durchführenden Institutionen abgestimmt ist. Innerhalb Europas ist eine entsprechende Rahmenrichtlinie in Vorbereitung.
Biomasseanlagen in Deutschland erzeugten mit einer installierten elektrischen Anlagenleistung von rund 9,5 GW Ende 2023 rund 44 TWh Strom (Brutto). Der energiestatistische Fachbericht stellt umfassend den Stand der energetischen Biomassenutzung in Deutschland in einer Zeitreihenbetrachtung von 2018-2023 dar, u.a. Anlagenbestand, installierte Anlagenleistung, Stromerzeugung. Dabei wird nach Art der Bioenergieträger feste Biomasse , flüssige Biomasse (Pflanzenöl-BHKW) und gasförmige Biomasse (Biogas, Klärgas, Deponiegas) unterschieden. Vor dem Hintergrund der umfangreicheren methodischen Fragestellungen wird ein Schwerpunkt auf die Bilanzierung der Strom- und Wärmeerzeugung aus Biogas gelegt. Veröffentlicht in Climate Change | 55/2025.
Die Kiefer spielt eine grosse Rolle in der Forstarbeit Bayerns, doch liegen bisher nur wenige Daten ueber die Reaktion auf Durchforstungseingriffe vor. Deshalb sollen in einigen Bestaenden detaillierte Aufnahmen ueber die Auswirkungen verschieden starker Durchforstungen gemacht werden. Sie sollen auch Extremvarianten der Durchforstung und Biomassenerhebungen einschliessen. Es wird erwartet, dass die Ergebnisse die Ableitung von Empfehlungen fuer die Praxis erlauben im Hinblick auf Zeitpunkt, Staerke und Haeufigkeit von Durchforstungen in Kiefernjungbestaenden.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 4341 |
| Kommune | 19 |
| Land | 269 |
| Wissenschaft | 1683 |
| Zivilgesellschaft | 10 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 3 |
| Daten und Messstellen | 259 |
| Ereignis | 10 |
| Förderprogramm | 3933 |
| Gesetzestext | 3 |
| Kartendienst | 1 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Sammlung | 1 |
| Taxon | 9 |
| Text | 317 |
| Umweltprüfung | 22 |
| unbekannt | 1660 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 421 |
| offen | 4239 |
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| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4046 |
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|---|---|
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| Datei | 305 |
| Dokument | 237 |
| Keine | 2990 |
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| Webseite | 2819 |
| Topic | Count |
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| Boden | 3779 |
| Lebewesen und Lebensräume | 6202 |
| Luft | 2502 |
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| Weitere | 6077 |