Dimethylsulfid (DMS) ist ein klimarelevantes Spurengas marinen Ursprungs, das in der Atmosphäre als Vorstufe von Kondensationskernen bei der Wolkenbildung dient. Das Südpolarmeer wurde als Region mit erheblicher DMS Freisetzung aus dem Ozean in die Atmosphäre erkannt. Schwerpunkte der DMS Produktion wurden in der Nähe des Antarktischen Kontinentes und in der Zone der saisonalen Eisschmelze ermittelt. Modellsimulationen haben gezeigt, dass Störungen der DMS Flüsse vom Ozean in die Atmsophäre die Wolkenbedeckung beeinflussen und so zu Veränderungen im Strahlungshaushalt der Atmosphäre führen können. Das Prozessverständnis für marine DMS Emissionen und ihre Vorhersage sind somit entscheidend für Szenarien zukünftiger Klimabedingungen. DMS wird im Oberflächenozean durch den bakteriellen Abbau von Dimethylsulfoniumpropionat (DMSP) freigesetzt, das wiederum durch Phytoplankton produziert wird. Der bakterielle DMSP-Abbau folgt zwei konkurrierenden enzymatischen Stoffwechselwegen: dem Demethylierungsweg und dem Spaltungsweg. Da nur der Spaltungsweg zur Produktion von DMS führt, ist ein verbessertes Verständnis von Umweltfaktoren und genetischen Voraussetzungen, die die Balance zwischen den beiden Stoffwechselwegen kontrollieren, von großer Bedeutung um die Regulation der biologischen DMS Flüsse vom Ozean in die Atmosphäre abzuschätzen. Während die globalen Auswirkungen des DMSP Umsatzes im Ozean schon vor mehr als 30 Jahren erkannte wurden, ist es durch neue Methoden der Molekularbiologie und der „Omics“ Techniken erst kürzlich möglich geworden relevante Gene des bakteriellen DMSP Stoffwechsels zu identifizieren und Einsicht in ihre phylogenetische Verteilung zu gewinnen. Bisherige Erkenntnise zum bakteriellen Umsatz von DMSP in marine Systemen basieren weitgehend auf Studien aus mittleren und niederen Breiten, während die polaren Ozeane kaum untersucht wurden. Die Analyse der Bakteriengemeinschaften im Weddellmeer mittels Amplicon Sequenzierung des 16S rRNA Gens hat hohe Abundanzen potentiell DMS produzierender Bakteriengruppen wie der Roseobacter Gruppe und SAR11 gezeigt.Im vorgeschlagenen Projekt möchten wir modernen Methode der Moleklularbiologie in Kombination mit bioinformatischen Werkzeugen anwenden um im Weddellmeer(1) die Umweltkontrolle des bakteriellen DMSP Abbaus zu analysieren(2) die Diversität und Taxonomie DMSP abbauender Bakterien zu untersuchen(3) das genetische Inventar für DMSP Transformationen zu analysieren und(4) Stoffwechsel und ökologische Strategien von Schlüsselarten zu charakterisieren.Hierzu werden Seewasserproben analysiert, die am Östlichen Weddellmeer Eisschelf, am Filchner-Ronne Eisschelf und im Weddellwirbel genommen wurden. Die zu erwartenden Ergebnisse werden das mechanistische Verständnis des bakteriellen DMSP Abbaus im Weddellmeer verbessern und zu verlässlichen Prognosen von marinen DMS Emissionen im Südpolarmeer unter zukünftigen Klimaszenarien beitragen.
Szenarienrechnung zur Wirkung ausgewählter Maßnahmen Die Modellierung der emissions- und immissionsseitigen Wirkung von Maßnahmen wurde aufbauend auf der Trendprognose ohne Maßnahmeneinfluss für das Jahr 2020 durchgeführt. Die Auswahl der Maßnahmen im Straßenverkehr konzentriert sich auf die Reduzierung der NO 2 -Belastung an Straßen. Untersucht wurden Maßnahmen, für die eine emissionsmindernde Wirkung stadtweit oder zumindest für einen großen Teil der Straßenabschnitte zu erwarten ist, an denen Grenzwertüberschreitungen auftreten. Außerdem mussten geeignete Modelle für die Berechnung der Wirkung verfügbar sein. Für einige Maßnahmen wurden mehrere Szenarien definiert, um abzuschätzen, welcher Maßnahmenumfang für die Einhaltung der Grenzwerte notwendig ist und wie unverhältnismäßige Belastungen vermieden werden können. Einige der Maßnahmen wurden daher unabhängig von der konkreten Umsetzbarkeit für die Modellierung sehr umfassend formuliert, z.B. zur Parkraumbewirtschaftung. Dies dient dazu, zunächst das mögliche Minderungspotenzial auszuloten. Die Aufnahme einer Maßnahme in die Szenarien oder der gewählte Durchführungsumfang ist noch keine Entscheidung, ob diese Maßnahme so in den Maßnahmenkatalog des Luftreinhalteplans aufgenommen wird. Hierfür müssen neben der Wirksamkeit weitere Aspekte wie die Verhältnismäßigkeit und Finanzierbarkeit sowie die technische, rechtliche und administrative Umsetzbarkeit gegeben sein. Szenario 7 „Fahrzeugtechnik“: – Nachrüstung von Dieselfahrzeugen Verbesserungen bei der Fahrzeugtechnik sind geeignet, um den Schadstoffausstoß in der gesamten Fahrzeugflotte zu vermindern. Diese Emissionsminderungen sind einerseits erreichbar mit einem Austausch von Fahrzeugen mit hohem Schadstoffausstoß durch emissionsarme Fahrzeuge wie Elektro- oder Elektro-Hybridfahrzeuge, Fahrzeuge mit Erdgasantrieb oder Dieselfahrzeuge mit niedrigen realen NO x -Emissionen. Weitere Emissionsminderungen können durch Nachrüstungen von Bestandsfahrzeugen mit zusätzlichen Abgasreinigungssystemen (Hardware-Nachrüstung) erreicht werden. Für das Szenario „Fahrzeugtechnik“ wurden die in Tabelle 2 zusammengefassten Annahmen zum Fahrzeugaustausch und zur Hardware-Nachrüstung getroffen. Da die Szenarien im Herbst 2018 berechnet wurden, konnten die Anforderungen an die Hardware-Nachrüstung von Pkw und leichten Nutzfahrzeugen des BMVI noch nicht berücksichtigt werden. Die vom BMVI am 28.12.2018 veröffentlichten „Technischen Anforderungen an Stickoxid (NO x )-Minderungssysteme mit erhöhter Minderungsleistung für die Nachrüstung an Pkw und Pkw-ähnlichen Fahrzeugen (NO x MS-Pkw)“ konnten dabei nicht berücksichtigt werden. In diesen Anforderungen wird kein Wirkungsgrad, sondern ein Emissionswert von 270 mg/km bezogen auf den Durchschnitt einer so genannten RDE-Messfahrt vorgeschrieben. Dabei werden Messungen der Abgasemissionen im realen Straßenverkehr vorgenommen (real driving emissions). Für das verwendete Emissionsmodell, das auf den Emissionsfaktoren des vom Umweltbundesamt empfohlenen Handbuchs für Emissionsfaktoren des Straßenverkehrs (HBEFA) basiert, ist eine derartige Angabe nicht direkt verwendbar, da im HBEFA Emissionsangaben nach Verkehrssituationen differenziert werden. Für die Hardware-Nachrüstung von Pkw und leichten Nutzfahrzeugen wurde ausgehend von den Erfahrungen mit der Entwicklung der Nachrüstung von Linienbussen in Berlin ein Wirkungsgrad von 70 % angenommen. Für schwere Nutzfahrzeuge über 7,5 t wurde entsprechend der Förderrichtlinie des BMVI für die Nachrüstung von schweren Kommunalfahrzeugen ein Wirkungsgrad von 85 % verwendet. Für Busse wurden keine Nachrüstungen oder Ersatzbeschaffungen für 2020 angenommen, da die Nachrüstung der BVG-Busse bereits in der Trendprognose 2020 berücksichtigt wurde. Aus den angenommenen Quoten der nachgerüsteten Fahrzeuge und dem Wirkungsgrad ergeben sich Korrekturfaktoren für die Emissionsfaktoren des HBEFA mit Werten zwischen 0,51 und 0,93. Das entspricht Emissionsminderungen für die einzelnen Fahrzeugschichten zwischen 7 % und 49 %. Durch den Austausch von Diesel-Pkw Euro 4 durch Euro 6d-TEMP ändern sich die entsprechenden Flottenanteile bei der Emissionsbestimmung. Emissionsberechnung Die Ermittlung der Emissionen erfolgte analog zur Berechnung für das Prognosejahr „Trend 2020“. Abweichend von der Trendprognose wurde jedoch das Software-Update nicht berücksichtigt, da derzeit nicht abschätzbar ist, wie Software-Updates und Hardware-Nachrüstungen kombiniert werden. Dies kann zur Überschätzung der Emissionen führen. Auf Basis der angepassten Flottenzusammensetzung und der Korrekturfaktoren durch die Nachrüstung für die Emissionsfaktoren wurden die abschnittsbezogenen Emissionen berechnet. In Tabelle 3 sind die Emissionsbilanzen für den Kfz-Verkehr mit der angepassten Flotte für Berlin für die Prognose 2020 und das technische Szenario sowohl für die Gesamtemissionen NO X und die NO 2 Direktemissionen als auch für Emissionen differenziert nach Fahrzeugart mit Angabe des relativen Unterschiede zwischen beiden Berechnungen dargestellt. Mit den Nachrüstungen und dem Ersatz älterer Fahrzeuge können unter den oben beschriebenen Annahmen die NO x -Emissionen des Kfz-Verkehrs in der Summe um 405 t/a oder 9,5 % reduziert werden, die Direktemissionen von NO[∫2~] sinken um 137 t/a, das entspricht einer Minderung von 13,5 %. Die höchsten NO x -Emissionsminderungen ergeben sich für die leichten Nutzfahrzeuge mit 22,6 %, während bei den Pkw die NO x -Emissionen nur um 7,6 % sinken. Wirkung auf die NO 2 -Belastung in Straßen Basis für die Berechnung der NO 2 -Gesamtbelastung der einzelnen Straßenabschnitte ist die Berechnung der Immissionsbelastung in Berlin für das Prognosejahr 2020. Für das Szenario „Fahrzeugtechnik“ wurde nur die Wirkung auf die lokale Verkehrsemission und damit die lokale Zusatzbelastung je Abschnitt ermittelt. Die zur Berechnung der Gesamtbelastung benötigte Vorbelastung wurde unverändert aus den Berechnungen für das Prognosejahr 2020 übernommen. Da sich die Emissionsminderung durch verbesserte Fahrzeugtechnik auch auf die NO 2 -Vorbelastung des städtischen Hintergrunds auswirkt, wird die NO 2 -Gesamtbelastung durch das verwendete Verfahren etwas überschätzt. Im Ergebnis sinkt im Szenario „Fahrzeugtechnik“ die NO 2 -Immission an den Hauptverkehrsstraßen mit kritischen NO 2 -Konzentrationen über 36 µg/m³ in der Trendprognose 2020 im Mittel um 1,9 µg/m³ mit einer maximalen Minderung von 3,9 µg/m³ in der Leipziger Straße und einer minimalen Minderung von 1,0 µg/m³ in der Turmstraße. Die Anzahl der Abschnitte mit einem NO 2 -Jahresmittelwert über 36,0 µg/m³ geht von 117 Abschnitten mit einer Gesamtlänge von 14,6 km in der Prognose 2020 auf 78 Abschnitte mit einer Länge von 10,1 km zurück. Die Zahl der Straßenabschnitte mit Überschreitungen des NO 2 -Jahresmittelwerts von 40 µg/m³ sinkt von 31 auf 17 Straßenabschnitte. Die Länge der betroffenen Abschnitte reduziert sich von 3,5 auf 1,7 km, an denen noch ca. 1.800 Menschen von NO 2 -Grenzwertüberschreitungen betroffen sind. Szenario 5 und 6: „Förderung des Umweltverbundes“ Mit einer Verlagerung von Pkw-Fahrten auf die Verkehrsmittel des Umweltverbundes (ÖPNV, Rad- und Fußverkehr) können Emissionen im Kfz-Verkehr vermieden werden. Ziel der Berliner Verkehrspolitik ist es, den Anteil des Umweltverbundes weiter zu steigern. Hierfür steht eine Vielzahl von Maßnahmen von der Verbesserung der Infrastruktur bis hin zu Kommunikationskampagnen zur Verfügung. Die Komplexität der Maßnahmen lässt sich in Modellen jedoch nur sehr eingeschränkt bewerten. Um ein Szenario „Umweltverbund“ berechnen zu können, wurden einige ausgewählte Maßnahmen zusammengestellt und Annahmen zu preislichen Anreizen und Auswirkungen auf Reisezeiten getroffen. Damit konnte mit dem Verkehrsmodell für Berlin die Verlagerung von Fahrten vom Pkw auf den Umweltverbund und die resultierenden Verkehrsstärken geschätzt werden. Diese bilden die Basis für die Berechnung der Emissionen und des lokalen NO 2 -Zusatzbeitrags an Hauptverkehrsstraßen. Für das Szenario „Umweltverbund“ wurden folgende Annahmen getroffen: Reduzierung des Preises für ein Jobticket im ÖPNV auf 50 Euro, Maßnahmen zur Förderung des Radverkehrs entsprechen einer Beschleunigung des Radverkehrs um 2 km/h, Ausweitung der Parkraumbewirtschaftung und Erhöhung der Gebühren. Das Szenario „Umweltverbund“ wurde in zwei Varianten berechnet, deren Unterschied die Parkraumbewirtschaftung betreffen. In Variante 1 wird eine Parkraumbewirtschaftung für 50 % der Fläche innerhalb des inneren S-Bahn-Ringes ohne Veränderung der Parkgebühren angenommen („PB 50“). Mit Variante 2 wird ein Maximalszenario modelliert, das eine vollständige Parkraumbewirtschaftung innerhalb des inneren S-Bahn-Ringes mit Parkgebühren von drei Euro statt bisher ein bis drei Euro („PB 100“) pro Stunde vorsieht. Die Annahmen zum ÖPNV und zum Radverkehr blieben jeweils unverändert. Emissionsberechnung Die Ermittlung der Emissionen erfolgte analog zur Berechnung für das Prognosejahr 2020 ohne Maßnahmen (jedoch mit Software-Update). Auf Basis der geänderten Verkehrszahlen wurden die abschnittsbezogenen Emissionen berechnet. Die Fahrleistungsdaten für die Verkehrsmengen im Hauptstraßennetz, wie sie in der Emissionsberechnung verwendet wurden, sind in Tabelle 4 den Fahrleistungen der Prognose 2020 mit Angabe der relativen Unterschiede gegenübergestellt. Da der Umweltverbund keinen Güterverkehr aufnehmen kann, ergeben sich für Nutzfahrzeuge keine Änderungen. Es zeigt sich, dass nur mit einer flächendeckenden Parkraumbewirtschaftung bei höheren Parkgebühren eine wirksame Reduzierung der Fahrleistung um knapp 10 % erreicht werden kann. Das Szenario PB 50 führt dagegen trotz Fördermaßnahmen für den Umweltverbund nur zu knapp 2 % geringeren Fahrleistungen. In Tabelle 5 sind die Emissionsbilanzen für die Szenarien zur Förderung des Umweltverbundes den Emissionen der Trend-Prognose 2020 gegenübergestellt. In der Summe über alle Hauptverkehrsstraßen können mit der Variante „PB 50“, d.h. mit der milden Form der Ausweitung der Parkraumbewirtschaftung die NO x -Emissionen um ca. 1 % oder 45 t/a gesenkt werden. Nur mit der Variante „PB 100“ ergeben sich deutlichere Emissionsminderungen von circa 6,5 % oder 279 t/a. Wirkung auf die NO 2 -Belastung in Straßen Auf der Basis der Emissionen des lokalen Kfz-Verkehrs wurde für jeden Straßenabschnitt die lokale Zusatzbelastung berechnet. Die zur Berechnung der Gesamtbelastung benötigte Vorbelastung wurde unverändert aus den Berechnungen für das Prognosejahr 2020 übernommen. Im Ergebnis sinkt die NO 2 -Belastung an den Hauptverkehrsstraßen mit kritischen NO 2 -Konzentrationen über 36 µg/m³ (bezogen auf die Trendprognose 2020) bei der Variante „PB 50“ im Mittel um lediglich 0,4 µg/m³ mit einer Spannweite von 0 bis 1,5 µg/m³. Die höchste Minderung wurde für die Reinhardstraße berechnet. Mit der Variante „PB 100“ sind deutlichere Verbesserungen der Luftqualität erreichbar. Die NO 2 -Jahresmittelwerte sinken um 0,5 bis 4,2 µg/m³ mit einer mittleren Minderung von 2,3 µg/m³. Die höchste Minderung ergab sich für die Lietzenburger Straße zwischen Pfalzburger Straße und Uhlandstraße. Im Vergleich zur Prognose 2020 sinkt die Zahl der Straßenabschnitte mit Überschreitungen des NO 2 -Jahresmittelwerts von 40 µg/m³ von 36 auf 34 Abschnitte für die Variante „PB 50“ und auf 32 Abschnitte für die Variante „PB 100“. Die Länge der betroffenen Abschnitte reduziert sich von 3,9 auf 3,8 bzw. 2,2 Kilometer. Die Anzahl der Abschnitte mit einem NO 2 -Jahresmittelwert über 36 µg/m³ geht in der Variante „PB 50“ von 124 Abschnitte mit einer Gesamtlänge von 15,3 km in der Prognose 2020 auf 114 Abschnitte mit einer Länge von 14,1 km bzw. bezogen auf die Variante „PB 100“ auf 73 Abschnitte mit einer Länge von 8,8 km zurück. Szenario 1 bis 4: „Durchfahrtsbeschränkungen für Dieselfahrzeuge“ Die oben dargestellten Wirkungsuntersuchungen für verschiedene Maßnahmen haben gezeigt, dass diese trotz teilweise ambitionierter Annahmen nicht ausreichen, um an allen Straßenabschnitten eine schnelle Einhaltung des NO 2 -Grenzwertes zu erreichen. Daher wurde für alle Straßenabschnitte, die in der Trendprognose 2020 noch NO 2 -Jahresmittelwerte über 40 µg/m³ prognostizierten, die Wirkung von Durchfahrtsbeschränkungen für Dieselfahrzeuge auf einzelnen Straßenabschnitten modelliert. Flächenhafte, über die Anforderungen der bestehenden Umweltzone hinausgehende Fahrverbote oder streckenbezogenen Fahrverbote für Fahrzeuge mit Otto-Motoren wurden nicht geprüft, da diese gemäß des Urteils des Berliner Verwaltungsgerichtes vom 9.10.2018 nicht erforderlich und nicht verhältnismäßig sind. Für die streckenbezogenen Diesel-Fahrverbote wurden folgende Szenarien mit unterschiedlicher Eingriffstiefe geprüft: Szenario 1: Durchfahrtverbot für Diesel-Pkw der Abgasstufen Euro 5 und älter. Dies betrifft 16,3 % der in Berlin 2020 voraussichtlich verkehrenden Pkw. Szenario 2: Durchfahrtverbot für alle Diesel-Fahrzeuge mit Ausnahme der Linienbusse und der Motorräder der Abgasstufen Euro 5 / V und älter. Dies betrifft bezogen auf die Flotte von 2020: 16,3 % der Pkw, 70,4 % der leichten Nutzfahrzeuge ( < = 3,5 t), 39,6 % der schweren Nutzfahrzeuge ( > 3,5 t) und 51,9 % der Reisebusse. Szenario 3: Durchfahrtverbot für Diesel-Pkw der Abgasstufen Euro 6c und älter. Dies betrifft 35,3 % der in Berlin 2020 voraussichtlich verkehrenden Pkw (Diesel-Pkw der Euro-Norm 6d-TEMP und 6d sind vom Durchfahrtverbot ausgenommen). Szenario 4: Durchfahrtverbot für schwere Nutzfahrzeuge ( > 3,5 t) der Abgasstufen Euro V und schlechter. Dies betrifft 39,6 % der in Berlin 2020 voraussichtlich verkehrenden schweren Nutzfahrzeuge. Die in Berlin 2020 voraussichtlich verkehrenden Fahrzeuge wurden anhand der 2014 ermittelten Fahrzeugflotte und anhand der bundesweiten Flottenentwicklung bis 2020 berechnet. Für alle Szenarien wurde eine Einhaltequote von 80 % angenommen, d.h. dass 20 % der vom Fahrverbot betroffenen Fahrzeuge weiterhin durch die Abschnitte mit Durchfahrtverbot fahren, insbesondere auf der Grundlage von Ausnahmereglungen, aber auch aufgrund der Nichtbeachtung des Fahrverbots. Diese Quote wurde aus Modellierungen anderer Luftreinhaltepläne (Stuttgart, Hamburg) übernommen. Die Straßenabschnitte, die laut Modellierung in 2020 noch NO 2 -Werte von über 40,0 µg/m³ aufweisen werden und für die die Wirkung von Durchfahrtverboten entsprechend der vier Szenarien untersucht wurde, sind in der folgenden Tabelle 6 aufgelistet. Verkehrliche Wirkung Die Wirkung der Durchfahrtverbote auf die Verkehrsströme wurde ausgehend von Verkehrsdaten der Trendprognose 2020 mit dem Berliner Verkehrsmodell bestimmt. Berechnet wurde die Verlagerung der vom Durchfahrtverbot betroffenen Fahrzeuge auf Ausweichrouten sowie die Verlagerung von nichtbetroffenen Fahrzeugen in die frei werdenden Kapazitäten der Abschnitte mit Durchfahrtverbot. Für die Fahrverbotsszenarien werden Verkehrsströme für das gesamte Netz differenziert für Pkw, leichte und schwere Nutzfahrzeuge angegeben. Dabei wird berücksichtigt, wo die Fahrzeuge noch fahren dürfen. So werden für jede Strecke zum einen die Belegungen mit den Fahrzeugen angegeben, die zur Gruppe der nicht vom Fahrverbot betroffenen emissionsärmeren Fahrzeuge gehören und zum anderen diejenigen, die zur Gruppe der vom Fahrverbot betroffenen höher emittierenden Fahrzeuge gehören. Neben den Veränderungen der Verkehrsströme auf Hauptverkehrsstraßen wurden auch Effekte auf Nebenstraßen berücksichtigt. In der Bilanz ergeben sich nicht nur Veränderungen der Verkehrsströme in der unmittelbaren Umgebung der Verbotsstrecke, sondern auch großräumig im Straßennetz durch weiträumige Umfahrungen. Bei allen Szenarien treten auch Zunahmen der Verkehrsbelastungen im Nebennetz auf, die den Bemühungen um Verkehrsberuhigung entgegenstehen. Für die Mehrzahl der Straßen liegen die Zu- oder Abnahmen der Verkehrsmengen zwischen 25 und 250 Fahrzeuge pro Tag. Es gibt aber auch einige Straßenzügen, bei denen die Veränderungen 500 Fahrzeuge pro Tag übersteigen. Bezogen auf die gesamte Verkehrsmenge pro Tag liegen die Zu- und Abnahmen abschnittsbezogen in der Regel deutlich unter 10 %. Emissionsberechnung Die Ermittlung der Emissionen erfolgte für die Gruppen der vom Fahrverbot betroffenen und nicht betroffenen Fahrzeuge getrennt mit den jeweiligen Vorgaben der Szenarien für die Flottenzusammensetzungen. Die für beide Gruppen getrennt ermittelten Emissionen wurden abschnittsweise zu einer Gesamtemission aufsummiert. Die abschnittsbezogenen Emissionen für den Prognosenullfall 2020 und die 4 Szenarien sind für die ausgewählten Abschnitte (vgl. Tabelle 6) in Tabelle 7 aufgeführt. Es ist überwiegend eine deutliche Reduzierung der NO x -Emissionen zu beobachten. Die mittleren Emissionsminderungen liegen je nach Szenario zwischen 4,9 und 34,5 %. In den ausgewählten Abschnitten mit NO 2 -Grenzwertüberschreitung, für die die Wirkung streckenbezogener Fahrverbote ermittelt wurde, sinken die NO x -Emissionen für das reine Diesel-Pkw-Durchfahrtverbot (Szenario 1) um 7 bis gut 31 %, d.h. im Mittel um 14 %. Wird das Fahrverbot auf Diesel-Pkw mit Euro 6 a-c (Szenario 3) ausgedehnt, für die keine Anforderungen an die Real-Emissionen gelten, steigt die Emissionsminderung im Mittel auf gut 18 % mit einer maximalen Emissionsminderung um 32 %. Da jedoch bei diesem Szenario mehr als doppelt so viele Fahrzeuge vom Fahrverbot betroffen sind, entstehen größere Kapazitätsspielräume, die durch zulässige Fahrzeuge, u.a. auch durch Nutzfahrzeuge, aufgefüllt werden. Dies führt in einigen Straßenabschnitten wie der Brückenstraße dazu, dass die Emissionsminderungen bei Szenario 3 kleiner sind als bei Szenario 1. Die größte Wirkung erzielt Szenario 2 mit einem Fahrverbot für alle Dieselfahrzeuge bis einschließlich Euro 5. Hier liegen die Emissionsminderungen zwischen 22 % und 46 % bei einer mittleren Minderung von 35 %. Im Szenario 4, in dem nur Lkw bis einschließlich Euro V unter das Fahrverbot fallen, sind die Abnahmen deutlich geringer und im Abschnitt Dorotheenstraße nehmen die NO x -Emissionen sogar leicht zu. Wirkung auf die NO 2 -Belastung in Straßen Basis für die Berechnung der Gesamtbelastung ist die Berechnung der Immissionsbelastung in bebauten Straßen des Hauptstraßennetzes in Berlin für das Trend-Prognosejahr 2020. Für alle vier Szenarien wurde die Wirkung auf die lokale Zusatzbelastung im Abschnitt ermittelt. Die zur Berechnung der Gesamtbelastung benötigte Vorbelastung wurde unverändert aus den Berechnungen für das Prognosejahr 2020 übernommen. Eine Zusammenfassung der Ergebnisse der vier berechneten Szenarien gibt die folgende Tabelle 8. Als wirksamstes Szenario erweist sich das Fahrverbot für alle Diesel-Fahrzeuge bis einschließlich Euro 5 / V (Szenario 2). Bis auf die Leipziger Straße wird an allen geprüften Streckenabschnitten der NO 2 -Grenzwerte von 40 µg/m³ eingehalten. An der Leipziger Straße zwischen Wilhelmstraße und Bundesratsgebäude kann der NO 2 -Werte von über 60 µg/m³ bei Anwendung des Fahrverbots für Diesel-Fahrzeuge bis einschließlich Euro 5 / V auf 45,5 µg/m³ im Jahresmittel gesenkt werden, zwischen Charlottenstraße und Friedrichstraße von 55,6 µg/m³ auf 41,7 µg/m³. Gleichzeitig steigt jedoch an der Invalidenstraße aufgrund des Ausweichverkehrs der prognostizierte NO 2 Jahresmittelwert von 39,4 µg/m³ auf 41,6 µg/m³ und an Turmstraße von 39,3 µg/m³ auf 41,2 µg/m³, was einer NO 2 -Grenzwertüberschreitung gleichkommt. Juristisch gilt der Grenzwert als eingehalten, wenn der ermittelte Jahresmittelwert unterhalb von 40,5 µg/m³ liegt. Ein Fahrverbot für Diesel-Pkw bis einschließlich Euro 5 (Szenario 1) sowie ein Fahrverbot für Diesel-Pkw bis einschließlich Euro 6c (Szenario 3) reicht hingegen für 11 bzw. 10 Straßenabschnitte nicht aus, um NO 2 -Werte von unter 40 µg/m³ zu gewährleisten. Zudem zeigt sich, dass durch diese Fahrverbote Verkehrsverlagerungen in die umliegenden Straßen dazu führen, dass an 5 bzw. 8 Straßenabschnitten, an denen ohne Fahrverbote die NO 2 -Werte unter 40 µg/m³ lagen, nun dort Werte über 40 µg/m³ prognostiziert werden. Ein Fahrverbot nur für schwere Nutzfahrzeuge über 3,5 Tonnen bis einschließlich Euro V (Szenario 4) an Streckenabschnitten, an denen laut Trend-Szenario für 2020 NO 2 -Werte über 40 µg/m³ vorhergesagt werden, führt zu der geringsten NO 2 -Reduzierung im Vergleich zu den 3 anderen Fahrverbotsszenarien. Zudem käme es aufgrund dieses Fahrverbots an der Invalidenstraße zu einer erstmaligen NO 2 -Überschreitung des Jahreswertes von 40 µg/m³, da vermehrt vom Fahrverbot betroffene Lkw diese Umfahrungsstrecke wählen würden. Neben der Minderung der NO 2 -Belastung in den Straßen mit Durchfahrtverboten führen jedoch die Ausweichverkehre an einigen Straßen auch zu neuen Überschreitungen des Jahresgrenzwertes von 40 µg/m³. Diese Abschnitte sind in der folgenden Tabelle 9 zusammengestellt. Für Abschnitte, bei denen neue Grenzwertüberschreitungen auftreten, müssen ebenfalls Maßnahmen zur Einhaltung des Luftqualitätsgrenzwertes ergriffen werden.
Die Karte zeigt die modellierte Änderung der mittleren jährlichen Grundwasserneubildung für den 30-jährigen Zeitraum 2071-2100 zu 1971-2000 in mm/a berechnet mit dem „Klimaschutz“-Szenario (RCP2.6).Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (Herrmann et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche Klimaprojektionsdaten genutzt. Die Klimaprojektionsdaten stellen die Ergebnisse eines Ensembles aus verschiedenen Klimamodellen dar (das Niedersächsische Klimaensemble AR5-NI v2.1 siehe Hajati et al. (2022)). Die Daten wurden vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt. Datengrundlage dessen ist das EURO-CORDEX Ensemble (Jacob et al., 2014). Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks fand durch den DWD eine Herunterskalierung von einem 12,5 km auf ein 5 km Raster statt. Die Klimamodelle sind mit dem „Klimaschutz“-Szenario (RCP2.6) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches deutliche Anstrengungen beim Klimaschutz und niedrigen Emissionen bedeutet. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden. Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 500 x 500 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.
Der Datensatz zeigt den langfristigen Einfluss einer durch den Klimawandel veränderten Wasserführung auf die Konzentration von Stoffen in Fließgewässern bei Niedrigwasser. Hintergrund ist die Verdünnungswirkung der im Fluss vorhandenen Wassermenge. Alle weiteren Einflussgrößen auf die Stoffkonzentration (z. B. eingetragene Stofffracht, Stofftransport und -abbau) wurden dabei vereinfachend als unverändert angenommen. Die Bundesanstalt für Gewässerkunde erzeugt die Ergebnisse mit Hilfe von numerischen Berechnungsverfahren für 56 Standorte in den Einzugsgebieten von Donau, Elbe, Ems, Rhein und Weser. Diese Daten stehen als Beitrag und Grundlage zur Deutschen Anpassungsstrategie an den Klimawandel (DAS) über den DAS-Basisdienst "Klima und Wasser" frei zugänglich zur Verfügung. Grundlage sind Abflussprojektionen der Bundesanstalt für Gewässerkunde, die ebenfalls im Rahmen des DAS-Basisdienstes frei verfügbar sind (Fleischer et al., 2025). Diese basieren ihrerseits auf globalen und regionalen Klimaprojektionen aus unterschiedlichen Projekten (Coupled Model Intercomparison Project Nr. 5 (CMIP5): Meehl und Bony, 2011; Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (EURO-CORDEX): Jacob et al., 2014; ReKliEs-De: Hübener et al., 2017). Die verwendeten Emissionsszenarien liegen auch den Berichten des Weltklimarates zugrunde. Für die Berechnung der langfristigen Änderungen der Stoffkonzentration wurde ein Ensemble von 16 Abflussprojektionen für das Hochemissionsszenario RCP8.5 berücksichtigt. Angegeben ist die relative Konzentrationsänderung im Vergleich zum Referenzzeitraum 1971-2000 als 30-jähriger gleitender Mittelwert für die Jahre 1971 bis 2099. Die zugrunde liegende Abflussmenge entspricht dem niedrigsten über 7 Tage gemittelten Abfluss in jedem Jahr (hier Wasserhaushaltsjahr von April bis März), der jeweils über 30 Jahre gemittelt wurde (Kennwert "MNM7Q").
<p> <p>Ultrafeine Partikel (UFP) in der Atemluft gefährden Mensch und Umwelt, da sie bis in die Bronchien und Lungenbläschen gelangen können. Solche Partikel entstehen etwa bei Verbrennungsprozessen in Motoren. Die Weiterentwicklung von Messgeräten macht es seit einiger Zeit möglich, UFP im Abgas zu identifizieren. Eine Daten- und Literaturanalyse zeigt den Wissenstand von UFP im Verkehr auf.</p> </p><p>Ultrafeine Partikel (UFP) in der Atemluft gefährden Mensch und Umwelt, da sie bis in die Bronchien und Lungenbläschen gelangen können. Solche Partikel entstehen etwa bei Verbrennungsprozessen in Motoren. Die Weiterentwicklung von Messgeräten macht es seit einiger Zeit möglich, UFP im Abgas zu identifizieren. Eine Daten- und Literaturanalyse zeigt den Wissenstand von UFP im Verkehr auf.</p><p> Wie hoch sind die Emissionen Ultrafeiner Partikel im Verkehr und woher stammen sie? <p>Zum Verkehrssektor zählen der straßengebundene Verkehr, der Luftverkehr, der Schiffsverkehr, der schienengebundene Verkehr und auch mobile Maschinen und Geräte (non-road). Die Kenntnisse über UFP-Emissionen aus Messungen sind in verschiedenen Bereichen des Verkehrs unterschiedlich stark ausgeprägt. Im Straßen- und Luftverkehr wird die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/emission">Emission</a> der Partikelanzahl (PN) über Grenzwerte gesetzlich begrenzt. Hier liegen mehr Messdaten zu UFP-Emissionen im Abgas als für andere Verkehrsbereich vor. Diese gemessenen Emissionen stellten eine solide Basis für die Ermittlung von UFP-Emissionsfaktoren im abgeschlossenen Forschungsvorhaben dar. Bei mobilen Maschinen, Binnenschiffen und Schienenfahrzeugen bestehen zwar auch teilweise PN-Grenzwerte, aber vor allem für ältere Motoren liegen kaum Messdaten zur Partikelanzahl vor. Auch die Literaturrecherche lieferte dazu nur unzureichend Informationen. Daher mussten die UFP-Emissionen dieser Bereiche mithilfe von Analogieschlüssen zum Straßenverkehr abgeschätzt werden.</p> <p>Demnach verursachten im Jahr 2022 mobile Maschinen und Geräte (NRMM), zu denen beispielsweise Baumaschinen, Traktoren oder Rasenmäher gehören, den größten Anteil an den UFP-Emissionen, gefolgt vom Straßenverkehr und dem Luftverkehr. Bahn (Dieselloks) und Binnenschifffahrt hatten einen deutlich geringeren Anteil am gesamten UFP-Ausstoß und werden deshalb bei der weiteren Betrachtung vernachlässigt.</p> Wie wird sich der Ausstoß in Zukunft entwickeln? <p>Die Modellrechnung in Form von Szenarien zeigt für das Jahr 2030 gegenüber 2022 eine Reduktion der UFP-Emissionen des Verkehrs um 36 Prozent, da sich die Emissionen vor allem im Straßenverkehr, und in geringerem Maße auch bei NRMM, infolge der strengeren Abgasnormen und der Flottenerneuerung reduzieren. Der Anstieg von Flugbewegungen und damit des Kraftstoffverbrauchs hat im Luftverkehr einen Anstieg der UFP-Emissionen zur Folge.</p> Wie können die Emissionen gesenkt werden? <p>Die Studie liefert auf Basis der Ergebnisse Vorschläge für Maßnahmen und Instrumente für die einzelnen Verkehrsbereiche, um die UFP-Emissionen in Zukunft weiter zu senken:</p> <p>Im <strong>Straßenverkehr</strong> können Maßnahmen zur Verkehrsvermeidung sowie (als neues Instrument) die Ausweisung von Zero-Emission-Zones in die nur Fahrzeuge ohne schädliche Abgasemissionen, wie beispielsweise E-Autos, einfahren dürfen, die Emissionen von UFP reduzieren. Zudem spielt die periodische technische Inspektion (PTI) / Hauptuntersuchung eine wichtige Rolle, da Fahrzeuge mit unentdeckten Schäden oder Manipulationen am Partikelfilter je Kilometer etwa hundert Mal mehr UFP emittieren als Fahrzeuge mit funktionierendem Filter. Eine verlässliche und preiswerte On-Board-Sensorik für die kontinuierliche Messung der Partikelanzahl im Fahrbetrieb ist bislang nicht verfügbar, so dass die Überprüfung als Teil der Hauptuntersuchung sehr wesentlich für eine erfolgreiche Identifizierung von defekten und manipulierten Partikelfiltern ist und bleiben wird.</p> <p>Für <strong>mobile Maschine und Geräte</strong> sind Maßnahmen am effektivsten, die dazu führen, dass mehrheitlich Fahrzeuge mit Partikelfiltern in den Bestand kommen (Partikelfilternachrüstung, Stilllegung von Altfahrzeugen).</p> <p>Im <strong>Luftverkehr</strong> wurden vor allem die Verwendung von synthetischen Kraftstoffen und strenge Emissionsgrenzwerte für neue Triebwerke als zielführende Maßnahmen identifiziert.</p> <p>Der Einfluss von <strong>Binnenschiffen und Schienenfahrzeugen</strong> am Gesamt-UFP-Aufkommen aus Abgasen spielen nach Einschätzung der Autorinnen*Autoren nur eine untergeordnete Rolle, so dass keine Maßnahmen vorgeschlagen werden.</p> Welchen weiteren Forschungsbedarf gibt es? <p>Die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/node/120090">Studie</a> zeigt großen Bedarf an Messdaten von UFP, um anstelle von wissenschaftlich fundierten Annahmen mit gesicherten Daten rechnen zu können. Sie weist auch darauf hin, dass diese Studie sich nicht mit den Sekundärpartikeln oder mit Abriebemissionen von Bremsen und Reifen beschäftigt hat. Sekundärpartikel entstehen durch Nukleation (Bildung neuer Partikel) aus kondensierbaren Gasen. Dies geschieht zum Beispiel. beim Abkühlen des heißen Abgases nach dem Verlassen des Endrohrs in die kältere Umgebungsluft. Die emittierten leichtflüchtigen Kohlenwasserstoffe kondensieren dann an Tröpfchen und bilden sehr kleine Partikel in der Luft.</p> <p>Ebenso bedarf es noch einem Vergleich mit anderen Sektoren, um die Menge an UFP aus dem Verkehr gegenüber anderen Quellen konkret einordnen zu können. Denn überall, wo Verbrennungsprozesse auftreten (Verkehr, Kraftwerke, Heizungs- und Industrieanlagen, Holz- und Biomasseverbrennung) entstehen auch ultrafeine Partikel.</p> </p><p>Informationen für...</p>
<p>Die Planungshinweiskarte Hitze ist eine Klimaanalysekarte, welche die zukünftig zu erwartenden stadtklimatischen Gegebenheiten in Köln als flächenhafte Übersicht darstellt.</p> <p>Die Ausweisung der klimatisch aktiven Flächen ist nicht parzellenscharf und es bedarf bei großmaßstäbigen Planungen (z.B. Bebauungsplänen) einer zusätzlichen Auswertung der Grundlagendaten auf Detailebene.</p> <p>Grundlage für die Karte sind die Berechnungen der Anzahl der heißen Tage für die Periode 2021 bis 2050, die der Deutsche Wetterdienst mit dem Stadtklimamodell MUKLIMO_3 simuliert hat. Zur Erstellung der Karte wurde die MUKLIMO-3 Simulation basierend auf dem Regionalmodell CLM mit dem Emissionsszenario A1B ausgewählt. Für den Zeitraum 2021 bis 2050 zeigt sich im Vergleich mit dem Referenzzeitraum (1971 bis 2000) eine deutliche Zunahme der Hitzebelastung. Für die Stadt Köln bedeutet dies, dass längere Hitzeperioden mit Temperaturen über 25°C (Sommertage) und über 30°C (heiße Tage) vermehrt auftreten. Die Trinkbrunnen sind als Punktmarkierungen in der Karte dargestellt, die interaktiv angeklickt oder unten in der Detailansicht angeschaut werden können.</p>
Der Klimawandel ist ein globales Phänomen. Erhöhte Treibhausgaskonzentrationen in der Atmosphäre führen zu globalen Veränderungen des Klimas. Auf lokaler Ebene können Betroffenheiten entstehen. Es ist eine besondere Herausforderung, ausgehend von globalen Klimaveränderungen auf lokale Folgen, z. B. für die Wasserstraßen, zu schließen. In KLIWAS1 wird mit Hilfe einer Kette von Modellen das Klimaänderungssignal Schritt für Schritt auf kleinere räumliche Skalen übertragen. Am Anfang stehen verschiedene Emissionsszenarien die mögliche Zukünfte beschreiben. Ausgehend von diesen Emissionsszenarien wird der Klimawandel über globale Klimamodelle, regionale Klimamodelle und Abflussmodelle bis hin zu den Wirkmodellen bis zur lokalen Ebene der Wasserstraße transferiert. Kein Modell in dieser Kette repräsentiert die Natur perfekt. Die Ergebnisse jedes Modells basieren auf Annahmen und sind mit Unsicherheiten behaftet. Im Verlauf der Modellkette summieren sich die Unsicherheiten auf. Am Ende der Modellkette ist die Bandbreite der möglichen Folgen eines Klimawandels auf lokaler Ebene sehr groß. Für die deutschen Küstengebiete der Nord- und Ostsee einschließlich der Ästuare ist es aufgrund dieser Unsicherheiten schwierig, konkrete Aussagen zu den lokalen Auswirkungen und möglichen Betroffenheiten zu machen. Eine Möglichkeit mit diesen Unsicherheiten umzugehen sind Sensitivitätsstudien. Die wichtigsten physikalischen Parameter im Ästuar sind Wasserstand, Strömungsgeschwindigkeit, Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffgehalt. Wie sich diese Parameter in einem Ästuar entwickeln, ist abhängig von den Randbedingungen. Die Randbedingungen werden durch die Haupteinflussfaktoren Meeresspiegel in der Nordsee, Abfluss, Wind und Topographie bestimmt, die sich direkt oder indirekt durch die Folgen eines Klimawandels verändern können. Für die Sensitivitätsstudien werden die genannten Haupteinflussfaktoren, die die Randbedingungen dieser Studien bilden, einzeln und in Kombination variiert. Auf diese Weise können Aussagen darüber getroffen werden, wie sich im Ästuar Wasserstand, Strömung, Salzgehalt und Schwebstoffe an die veränderten Randbedingungen (Folgen des Klimawandels) anpassen. Dadurch ist es möglich, festzustellen, unter welchen Bedingungen ein Schwellenwert überschritten wird, der eine Betroffenheit auslöst. Gleichzeitig tragen diese Szenarien zum Prozessverständnis des physikalischen Systems Ästuar bei. Sensitivitätsstudien liefern klare Wenn-Dann-Aussagen. Für eine zeitliche Zuordnung können die Ergebnisse der Sensitivitätsstudien über die jeweils verwendeten Haupteinflussfaktoren mit den aktuellen Klimaszenarien in Beziehung gesetzt werden. (Text gekürzt)
The proposed project is a research cooperation between the TU Dresden’s chair of Urban Water Management and the chair of Hydrobiology. The project aims to detect and quantify the contribution of a city’s sewer system on the spread, dynamics and seasonality of antibiotics and antibiotic resistance genes within an urbanized water body. Antibiotic resistance represents a high risk to human health as well as the public health system, due to their presence in, or acquisition by, pathogenic and/or opportunistic bacteria occurring in the environment. One among other emission sources of resistant strains into the environment is the sewer network, which should be exemplary investigated at our study site, the Lockwitzbach catchment within the city of Dresden. Six monitoring stations are already in operation there, equipped with online sensors for water quantity. Four out of six are recording water quality, including auto samplers. Two of the stations are dedicated to river monitoring, four further stations were mounted within the sewer system at rain water outlets and at a combined sewer overflow (CSO) structures, draining into Lockwitzbach. This monitoring network will be used and enhanced for the detection and sampling of specific contributions from the urban drainage network on the presence and dispersion of antibiotic resistances. Event-based and seasonal sampling campaigns coupled with analysis on chemical and microbiological parameters should be performed on water and biofilm samples to detect contribution patterns from the sewer outlets together with seasonal trends in composition and presence of antibiotic resistance in the bacterial community. Furthermore, emission pathways and the remaining of heavy metals from the sewer network, that also select for antibiotic co-resistancence, will be under examination. A particle transport model for the sewer catchment will be coupled with a hydraulic model for stream and sewer network and calibrated to predict gained water quality parameters as well as antibiotic resistant gene discharge patterns. Different treatment methods will be implemented in the model and evaluated. These results will yield valuable information on possible emission scenarios and pathways, as well as their importance on the spread of antibiotic resistance in the aquatic environment.
Introduction: In Malaysia, excessive nutrients from livestock waste management systems are currently released to the environment. Particularly, large amounts of manure from intensive pig production areas are being excreted daily and are not being fully utilised. Alternatively, the excess manure can be applied as an organic fertiliser source in neighbouring cropping systems on the small landholdings of the pig farms to improve soil fertility so that its nutrients will be available for crop uptake instead of being discharged into water streams. Thus, there is a need for better tools to analyse the present situation, to evaluate and monitor alternative livestock production systems and manure management scenarios, and to support farmers in the proper management of manure and fertiliser application. Such tools are essential to quantify, and assess nutrient fluxes, manure quality and content, manure storage and application rate to the land as well as its environmental effects. Several computer models of animal waste management systems to assist producers and authorities are now available. However, it is felt that more development is needed to adopt such models to the humid tropics and conditions of Malaysia and other developing countries in the region. Objectives: The aim is to develop a novel model to evaluate nutrient emission scenarios and the impact of livestock waste at the landscape or regional level in humid tropics. The study will link and improve existing models to evaluate emission of N to the atmosphere, and leaching of nutrients to groundwater and surface water. The simulation outputs of the models will be integrated with a GIS spatial analysis to model the distribution of nutrient emission, leaching and appropriate manure application on neighbouring crop lands and as an information and decision support tool for the relevant users.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 219 |
| Europa | 19 |
| Kommune | 1 |
| Land | 120 |
| Weitere | 1 |
| Wissenschaft | 51 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Förderprogramm | 104 |
| Text | 41 |
| unbekannt | 135 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 66 |
| Offen | 216 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 230 |
| Englisch | 70 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Bild | 6 |
| Datei | 2 |
| Dokument | 33 |
| Keine | 103 |
| Webdienst | 53 |
| Webseite | 159 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 218 |
| Lebewesen und Lebensräume | 234 |
| Luft | 276 |
| Mensch und Umwelt | 282 |
| Wasser | 215 |
| Weitere | 280 |