Die Deutsche Umweltstudie zur Gesundheit (GerES = German Environmental Survey; ehemals Umwelt-Survey) ist eine breit angelegte Studie zur Erfassung der Schadstoffbelastung der Bevölkerung in Deutschland. In den einzelnen Erhebungswellen prüft das Umweltbundesamt regelmäßig, mit welchen potenziell gesundheitsschädlichen Substanzen und Umwelteinflüssen (Chemikalien, Schimmel, Lärm) die Menschen hierzulande in Berührung kommen. Analysiert wird, wie hoch die Belastung durch einzelne Umwelteinflüsse ist, woher einzelne Schadsubstanzen stammen, über welche Wege sie in den menschlichen Körper und in den Wohnraum gelangen und in welchem Umfang umweltassoziierte Beschwerden von den Befragten genannt werden. Die Studienergebnisse dienen als umweltpolitische Entscheidungsgrundlage zum Schutz und der Förderung der Gesundheit der Menschen in Deutschland. In der aktuellen Erhebungswelle (GerES VI), die in den Jahren 2023 bis 2024 in 150 Studienorten in Deutschland durchgeführt wird, werden ca. 1.500 Erwachsene im Alter von 18 bis 79 Jahren in ihren Haushalten aufgesucht. Bei den Teilnehmenden handelt es sich um nach einem wissenschaftlichen Verfahren aus den Einwohnermeldeämtern zufällig ausgewählte Personen. Die Interviewenden führen mit den Teilnehmenden ein ca. einstündiges standardisiertes und computergestütztes Interview und nehmen Trinkwasser- sowie Urinproben entgegen, die die Teilnehmenden nach Anleitung zuvor gewonnen haben. Bei einem zweiten Hausbesuch wird den Teilnehmenden durch ärztliches Fachpersonal eine Blutprobe abgenommen. Bei Unterstichproben werden zusätzlich verschiedene Luft- und Staubproben in den Haushalten genommen und dokumentiert. Mit dem Vorhaben erfolgt die qualitätsgesicherte Vorbereitung, Durchführung, Nachbereitung und Auswertung der Feldarbeit und ein Teil des Datenmanagements.
Dieses Projekt befasst sich mit der Einrichtung eines Datenmanagementsystems (aufbauend auf ein bereits bestehendes; im TR32). Dieses System ist in der Lage, große Mengen an Forschungsdaten zu speichern und zur Verfügung zu stellen. Es ermöglicht eine genaue Datencharakterisierung über eine flexible, jedoch standardisierte und benutzeroberflächenunabhängige Metadatenstruktur. Datensäte können Digitale Objekt Identifier (DOI) erhalten. Alle raumbezogenen Daten des SFB werden über ein WebGIS zugänglich sein. Die Daten der Wetterstationen (Z03) werden entsprechend gängiger Standards im System integriert. Eine weitere Aufgabe dieses Projekts besteht in der Analyse raumbezogener Daten für die gemeinsamen Forschungsgebiete des SFB.
Ziele des Projekts sind es, die Ausformung und den Wandel der historischen Kulturlandschaft in verschiedenen Räumen vergleichend zu rekonstruieren, zu interpretieren und dabei noch erkennbaren Einflüsse menschlicher Landnutzungen zu dokumentieren und soziokulturelle Einflüsse auf Entwicklung der Kulturlandschaft zu erfassen. Ziele des Projekts sind es, im ersten Schritt die Ausformung und den Wandel der historischen Kulturlandschaft in verschiedenen Räumen des Schwarzwaldes sowie im Mittelgebirgsraum Japans vergleichend zu rekonstruieren, zu interpretieren und dabei (noch) erkennbare Einflüsse menschlicher Landnutzungen im Gelände als kulturelles Erbe zu dokumentieren. Durch dieses Projekt soll ein Beitrag zur Erhaltung der Kulturlandschaft und ihrer Elemente geleistet werden. Im zweiten Schritt wird eine Untersuchung der soziokulturellen Bedürfnisse der Bevölkerung und der interessierten Stakeholder in der Kulturlandschaft durchgeführt. Diese beiden Schritte sollen zusammengeführt werden, so dass ausgehend von der gewachsenen Kulturlandschaft Szenarien für die zukünftige Entwicklung der Kulturlandschaft in den Untersuchungsgebieten entwickelt werden können. Als Untersuchungsgebiete der Arbeit werden drei Orte ausgewählt; zwei im Schwarzwald und einer in Japan, zum einen im Schwarzwald das Terrain der Gemeinde Fröhnd im Wiesental (Südschwarzwald) und das Gebiet des Stadtteils Yach im Elztal (mittlerer Schwarzwald), zum anderen das Gebiet der Gemarkung Isarigami der Gemeinde Kami-cho in der Hyogo-Präfektur (Japan). Methodisch sollen diese Zielsetzungen durch eine historisch orientierte Landschaftsanalyse auf der Basis von Geländeaufnahmen mit Unterstützung von historischen Karten und schriftlichen Quellen und durch eine Untersuchung sozio-kultureller Aspekte mit Hilfe von Methoden der empirischen Sozialforschung erreicht werden. Für die Datenverarbeitung der Landschafts-, Literatur- sowie der sozio-kulturellen Analyse wird auf geographische Informationsinstrumente (GIS) zurückgegriffen. Darüber hinaus werden im Rahmen der Dokumentation graphische Darstellungen historisch bedeutsamer Kulturlandschaftselemente (z.B. Weidbuchen, Steinmauer, Terrassen usw.) angefertigt.
Die Ziele des Zentralprojekts 2 (C2) umfassen das projektübergreifende Datenmanagement und den Datenaustausch. Eine zentrale Datenbank stellt eine nachhaltige Nutzung der gesammelten Informationen, auch über die Projektlaufzeit hinaus, sicher. Zudem wird die datengetriebene Synthese innerhalb und zwischen den Projekten durch die Bereitstellung von aggregierten Datensätzen und die Entwicklung und Implementierung von spezifischen Analyse-Programmen gefördert. Dabei werden die zur Verfügung stehenden Ressourcen durch die Kombination von existierenden und neuen, offline und online Lösungen, effizient genutzt. Somit soll auch ein nachhaltiger Beitrag zu den aktuellen, DFG geförderten, Datenserviceprojekten geliefert werden. Im Rahmen von C2 wird zusätzlich die Bohrkernkampagne in enger Zusammenarbeit mit den betreffenden Projekten koordiniert.
Ziel dieses Projektvorhabens ist es, einen Einblick in die räumliche und zeitliche Variabilität des Auftretens von Meereisrinnen im Antarktischen Meereis während der Wintermonate zu erhalten. Meereis-Rinnen zeichnen sich dadurch aus, dass es in ihrem Einflussbereich zu einem starken Austausch von Wärme, Feuchte und Impuls zwischen dem relativ warmen Ozean und der kalten Atmosphäre kommt. In Meereis-Rinnen bildet sich demnach neues, dünnes Eis und trägt damit zur Meereis-Massenbilanz bei. Wir beabsichtigen auf einer Methode aufzubauen, die entwickelt wurde, um Eisrinnen in der Arktis automatisch aus Thermal-Infrarot Satellitendaten zu identifizieren. Diese Methode muss für eine Anwendung auf Satellitendaten der Antarktis neu implementiert und erweitert werden. In diesem Rahmen gilt es auch, hemisphärische Besonderheiten in den Meereiseigenschaften und atmosphärischen Einflüssen zu berücksichtigen. Darum werden Anpassungen im ursprünglichen Algorithmus mit Hilfe detaillierter Fallstudien vorzunehmen sein. Als Ergebnis erwarten wir umfangreiche Erkenntnisse darüber, wann und wo Meereis-Rinnen gehäuft in der Antarktis auftreten, und wie diese Auftrittsmuster durch atmosphärische und ozeanische Antriebe gesteuert werden.
In den letzten zwei Jahrzehnten ereigneten sich in Deutschland und Österreich eine Reihe extremer Hochwasser, die mit den größten derartigen Ereignissen seit Beginn der systematischen Abflussbeobachtungen zu Beginn des 20. Jahrhunderts vergleichbar waren, oder diese sogar in ihrer Größe überschritten. Derartige Rekordhochwasser unterscheiden sich in mehrfacher Hinsicht von kleineren Hochwasserereignissen. Das Ausmaß, die Dauer und die räumliche Ausdehnung eines extremen Hochwassers werden von einer Reihe von Faktoren (beispielsweise durch den Niederschlag und seine räumliche und zeitliche Verteilung, den Vorfeuchtebedingungen und den Einzugsgebietseigenschaften wie Flächennutzung, Böden, Flussnetzen und anderen) gesteuert. Das Zusammenwirken des Regens in seiner ereignisspezifischen räumlichen und zeitlichen Verteilung mit der Bodenfeuchte ist oft der auslösende Faktor, da es eine extreme Abflussbildung bedingt. Sobald eine Hochwasserwelle sich im Flussnetz stromabwärts bewegt, wird ihr weitere Verlauf durch die Wechselwirkungen zwischen der Abflussbildung in den verschiedenen Teilbereichen des Einzugsgebietes, der Überlagerung von Hochwasserwellen aus Zuflüssen und den zur Verfügung stehenden Retentionsvolumina in den Überschwemmungsgebieten bestimmt. Welche Kombinationen dieser Faktoren extreme Hochwasserereignisse bedingen, stellt eine wichtige und interessante hydrologische Frage dar. Oft werden nur einige dieser Faktoren die Hochwasserentstehung dominieren und selten werden alle diese Faktoren gleichzeitig im Bereich ihres Maximums auftreten. Große Realisierungen einiger Wirkungsfaktoren reichen aber in der Regel aus, um extreme Hochwasserereignisse zu bedingen. In diesem Projekt werden diese Faktoren und deren Kombinationen im Rahmen einer detaillierten Analyse von extremen Hochwasserereignissen in verschiedenen Regionen Deutschlands und Österreichs untersucht. Aus der Anwendung eines einheitlichen analytischen Rahmens sind weitergehende Einblicke in den Hochwasserentstehungsprozess zu erwarten. Die Ergebnisse der Ereignisanalysen können durch regionalen Vergleiche verallgemeinert werden. Die Erkenntnisse zur Steuerung der hydrologischen Prozesse der Hochwasserentstehung werden in einem neuen GIS-basierte deterministischen Modellen zusammengefasst, um so das Wissen über die Entstehung von extremen Hochwasserereignissen zu verallgemeinern und zu formalisieren.
Das ionosphärische Plasma reagiert auf Änderungen der ionosphärischen EUV und UV-Strahlung auf der Zeitskala der solaren Rotation mit einer Verzögerung von 1-2 Tagen. Es wird angenommen, dass diese Verzögerung auf Transportprozesse von der unteren Ionosphäre in die F-Region zurück zu führen ist, doch wurden bislang nur begrenzte Modelluntersuchungen durchgeführt, um diesen Zusammenhang zu belegen. Innerhalb von DRIVAR sollen die Prozesse, die für die ionosphärische Verzögerung verantwortlich sind, durch umfassende Datenanalyse und Modellierung untersucht werden. Verschiedene solare Proxies sowie spektral aufgelöste EUV- und UV-Flüsse aus Satellitenmessungen werden verwendet und zusammen mit ionosphärischen Parametern analysiert, welche aus GPS-Radiookkultationsmessungen, Ionosondenmessungen und GPS-Gesamtelektronenmessungen stammen. Letztere haben sowohl den Vorteil einer globalen Abdeckung als auch einer z.T. räumlich hoher Auflösung. Die ionosphärsche Verzögerung wird auf verschiedenen Zeitskalen ionosphärischer Variation (Tage, solare Rotation, saisonal) untersucht, und regionale Abhängigkeiten werden analysiert.Wegen des komplexen Charakters der involvierten Prozesse in der Thermosphäre und Ionosphäre werden Experimente mit numerischen Modellen benötigt, um die der Verzögerung zugrundeliegenden Prozesse physikalisch zu untersuchen. Wir verwenden das Coupled Thermosphere Ionosphere Plasmasphere Electrodynamics (CTIPe), um die Verzögerung zu simulieren und führen Sensitivitätsstudien durch um die zur ionosphärischen Verzögerung führenden Prozesse im Detail zu analysieren. Zusätzliche Experimente werden mit dem Upper Atmosphere Model (UAM) durchgeführt.Die Ergebnisse von DRIVAR werden zu einem verbesserten Verständnis ionosphärischer Prozesse führen und werden insbesondere in der Vorhersage ionosphärischer Variabilität Anwendung finden, z.B. bei der Analyse und Vorhersage von GNSS- Positionsfehlern.
Global change not only affects the long-term mean temperature, but may also lead to further changes in the frequency distribution and especially in their tails. The study of the whole frequency distribution is important as, e.g., heat and cold waves are responsible for a considerable part of morbidity and mortality due to meteorological events. Daily datasets are essential for studying such extremes of weather and climate and therefore the basis for political decisions with enormous socio-economic consequences. Reliably assessing such changes requires homogeneous observational data of high quality. Unfortunately, however, the measurement record contains many non-climatic changes, e.g. homogeneities due to relocations, new weather screens or instruments. Such changes affect not only the means, but the whole frequency distribution. To increase the quality and reliability of global daily temperature records, we propose to develop an automatic homogenisation method for daily temperature data that corrects the frequency distribution. We propose to describe homogenisation as an optimisation problem and solve it using a genetic algorithm. In this way, entire temperature networks can be homogenised simultaneously leading to an increase in sensitivity, while avoiding setting false (spurious) breaks. By not homogenising the daily data directly, but by homogenising monthly indices (probably the monthly moments), the full power and understanding of monthly homogenization methods can be carried over to the homogenisation of daily data. Furthermore, in an optimisation framework, the optimal temporal correction scale can be determined objectively and straightforwardly, that is whether the corrections are best applied annually (all twelve months get the same correction), semi-annually, seasonally or monthly. All three aspects are new: the simultaneous homogenisation of an entire network, the objective selection of the degrees of freedom of the adjustments and of the temporal averaging scale of the correction model. This new method will be applied to homogenise the temperature datasets of the International Surface Temperature Initiative. This large dataset necessitates an automatic homogenisation method. To validate the method, we will generate an artificial climate dataset with known inhomogeneities. To be able to generate such a validation dataset with realistic inhomogeneities, we need to understand the nature of inhomogeneities in daily data much better. Therefore, we intend to collect and study parallel measurements (two set-ups at one location), which allow us to study the changes in the frequency distribution if one set-up is replaced by the other. Finally, we will study and quantify the uncertainties due to persistent errors remaining in the dataset after homogenisation and utilise this to improve the accuracy of the homogenisation algorithm. The knowledge of uncertainties is also indispensable for climatologists using the homogenised data.
Ziel des Projekts ist, eine softwaremaessige Datenverwaltung der Muellabfuhr fuer die Stadt Darmstadt zu realisieren. Durch die EDV-maessige Verwaltung der verschiedenen Dateien (Netz-, Behaelter-, Tourendaten) koennen alle fuer den normalen Arbeitsablauf erforderlichen Informationen abgerufen werden. Die taegliche Eingabe bzw. Aenderung von Behaelterdaten soll ebenfalls moeglich sein. Darueber hinaus soll das System langfristig auch zur optimierten Tourenplanung dienen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 3678 |
| Land | 229 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 408 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 3594 |
| Gesetzestext | 1 |
| Messwerte | 147 |
| Strukturierter Datensatz | 218 |
| Taxon | 1 |
| Text | 75 |
| Umweltprüfung | 27 |
| unbekannt | 279 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 190 |
| offen | 3977 |
| unbekannt | 27 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 3536 |
| Englisch | 926 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 72 |
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| Dokument | 26 |
| Keine | 2461 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 11 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 1493 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2678 |
| Lebewesen & Lebensräume | 2598 |
| Luft | 2086 |
| Mensch & Umwelt | 4194 |
| Wasser | 1951 |
| Weitere | 4106 |