Ensuring local support for protected areas is increasingly viewed as an important element of biodiversity conservation. This is often predicted on the provision of benefits from protected areas, and a common means of providing such benefits is ecotourism development. Ecotourism as defined by Blangy and Wood (1993) is 'responsible travel to natural areas that conserve the environment and sustains the well-being of local people'. The concept of ecotourism has received much attention in recent years due to its link with sustainable development initiatives, protected area conservation efforts, and regional and community development strategies, particularly in developing countries(Ceballos-Lascurain 1993). In many African countries, the rationale for ecotourism development is primarily economic, from both macro (national) and micro (local) levels. At the macro level, tourism is expected to promote economic growth by generating foreign exchange and increase government revenue while at the micro level, it is expected to facilitate job creation, income and revenue distribution and a balanced regional development which ultimately should improve quality of life of local residents (Sirakaya et. al., 2002). In addition, it is to provide revenue for the creation and maintenance of protected areas (Boo, 1990). Likewise since the late 1980s, tourism (ecotourism) has received considerable promotion in the economic development strategy of Ghana (Sirakaya et. al, 2002) as a response to recent adverse developments in its economy. The rationale is to diversify the economy to reduce its dependence on traditional exports of unprocessed mineral, agricultural and forest products (Teye, 2000) and to facilitate its sustainable development process.In many African countries, the rationale for ecotourism development is primarily economic, from both macro (national) and micro (local) levels. At the macro level, tourism is expected to promote economic growth by generating foreign exchange and increase government revenue while at the micro level, it is expected to facilitate job creation, income and revenue distribution and a balanced regional development which ultimately should improve quality of life of local residents (Sirakaya et. al., 2002). In addition, it is to provide revenue for the creation and maintenance of protected areas (Boo, 1990)...
Mit der LTG Teschendorf wurde ein Projekt zur Sanierung der dortigen Seenkette beantragt. Seit der Bewilligung der Mittel an den LTG e.V. werden die Stoffeintraege in die Seenkette abgeschaetzt, verifiziert und als Grundlage fuer die weitere Sanierung in einer Studie zusammengestellt.
Karstgrundwasserleiter spielen im Alpenraum eine wichtige Rolle. Sie bedecken etwa 56% der Fläche, und ein erheblicher Teil der Bevölkerung ist ganz oder teilweise von Trinkwasser aus Karstquellen abhängig, die oft mit wertvollen Ökosystemen verbunden sind und zur Wasserkrafterzeugung beitragen. Die Alpen zählen nach Studien zu den am stärksten vom Klimawandel betroffenen Gebieten in Europa. Als Folge der steigenden Temperaturen werden sich die gespeicherten Mengen an Schnee und Eis stark verringern, was zu einer Verschiebung zwischen Wasserhaushaltskomponenten in Verbindung mit einer saisonalen Umverteilung der Niederschläge führt. Außerdem wird erwartet, dass Hoch- und Niedrigwasserereignisse häufiger auftreten werden. Der Stand der Technik bei der Modellierung der Schüttung von Karstquellen, meist mittels konventioneller numerischer Modelle, ist auf standortspezifische, oft aufwändige und nicht übertragbare wissenschaftliche Studien beschränkt, die manuelle Modellabstimmung und Kalibrierung erfordern. Bis heute gibt es keinen leicht übertragbaren Ansatz, der gleichzeitig auf viele Karstquelleinzugsgebiete anwendbar ist. In diesem Projekt werden wir einen modernen, Deep-Learning basierten Ansatz zur Modellierung der Schüttung von Karstquellen entwickeln, der sich besonders gut eignet, übertragbare Modelle, die Informationen von verschiedenen Standorten nutzen können, aufzubauen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, basierend auf künstlichen neuronalen Netzen, das sich sowohl bei akademischen als auch bei industriellen Anwendungen als sehr erfolgreich erwiesen hat. Die vorgeschlagene Studienregion sind die Alpen, mit Karstgebieten in Österreich, der Schweiz, Deutschland, Frankreich, Italien und Slowenien, mit einem Schwerpunkt auf dem besonders vom Klimawandel betroffenen von der Alpenkonvention abgegrenzten Gebirgsgebiet. Als Grundlage der Studie dient das World Karst Spring Database (WoKaS). Es wird im Laufe des Projekts mit zusätzlichen Daten von Behörden und Wasserversorgern ergänzt, insbesondere in Regionen mit bislang schlechter Abdeckung. Die Arbeiten beinhalten die Erstellung eines umfassenden Datensatzes mit Einzugsgebietsattributen und meteorologischen Einflussgrößen für etwa 150 Quellen. Klassische Lumped-Parameter-Modelle werden als Benchmarks aufgesetzt und mit den neu entwickelten Deep-Learning basierten Modellergebnissen verglichen. Ziel ist es, die Eignung neuartiger Deep-Learning Modellansätze für die Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels für eine Vielzahl von kurz- und langfristigen Vorhersagen zu untersuchen. Eine vertiefende Fallstudie des Dachsteingebietes, dessen große Karstregion wesentlich zur Wasserversorgung und Wasserkrafterzeugung beiträgt, wird die vergleichende Untersuchung mit einem numerischen 3D-Modell erweitern. Schließlich werden die entwickelten Modelle dazu verwendet, um Auswirkungen des Klimawandels auf die alpinen Karstgrundwasserressourcen vorherzusagen.
Aquatische Pilze (AF) steuern wichtige Ökosystemprozesse, die unterstützende, fördernde und regulierende Dienste leisten. Sie sind für den Nährstoffkreislauf, den Abbau von Schadstoffen und die Kontrolle von Algenblüten verantwortlich. Jedoch werden sie nicht in routinemäßige Programme zur Überwachung der biologischen Vielfalt einbezogen. MoSTFun ist eine paneuropäische Initiative, die die Fachkenntnisse von acht europäischen Partnern, der IUCN Species Survival Commission und GEOBON-Spezialisten zusammenbringt, um die Überwachung von AF und ihren Leistungen in den meisten europäischen aquatischen Ökosystemen, von Süßwasser über Brackwasser bis hin zu Küstengewässern zu entwickeln. MoSTFun zielt darauf ab, die vorhandenen Ressourcen mit einem kosteneffizienten Ansatz zu nutzen: Gefrierschränke, Archive und Datenlager sind ungenutzte Quellen für Proben und Daten (THEMA3). Durch seine Partnerschaften und Kooperationen hat MoSTFun einen beispiellosen Zugang zu Daten und Proben aus Programmen zur biologischen Vielfalt und langfristigen Forschungsinitiativen. Dies wird MoSTFun in die Lage versetzen, Wissenslücken zur AF-Diversität in ganz Europa zu schließen (THEMA2). Erstens werden wir modernste -Omik-Technologien und Probenahmestrategien optimieren und anwenden (WP4), um standardisierte Daten zur AF-Diversität und aus bestehenden DNA-Archiven und Fallstudien in wenig untersuchten Gebieten wie Gletschern, Küstengebiete und Ästuaren zu erstellen (WP1,2). Wir werden auch öffentliche Biodiversitäts- und Gendatenbanken durchforsten, um das Potenzial der bereits verfügbaren Ressourcen zu verstehen und die AF-Diversität aus verschiedenen Datenquellen zu entschlüsseln (WP1). Durch die Kombination und Integration neu generierter und ausgewerteter Daten mit Daten aus verfügbaren Datenspeichern (einschließlich Umweltvariablen), Erdbeobachtungs- (EO, Satellit) und GIS-Daten sowie mit dem von Interessenvertretern gewonnenen Wissen werden wir Pipelines für die Datenintegration entwickeln, die für die Modellierung von Mustern der biologischen Vielfalt in Raum und Zeit erforderlich sind, und schließlich einen neuen Satz wichtiger Biodiversitätsvariablen definieren (WP3). Dies wird die Nützlichkeit und das Potenzial für ein globales Verständnis der biologischen Vielfalt und der wichtigsten von AF erbrachten Leistungen aufzeigen. Optimierte Methoden werden weiter getestet (WP4), um sie bei der Überwachung eines neuen globalen Gesundheitsproblems einzusetzen, i.e. der Ausbreitung von Resistenzgenen gegen Fungizide in der Umwelt (WP4). Unter Einbeziehung der Interessengruppen (alle WPs), unterstützt durch ein Knowledge-to-Action Hub (WP5), werden wir die effektivsten Strategien und Werkzeuge für die Überwachung der biologischen Vielfalt in Gewässern in ganz Europa bewerten und entwickeln (THEMA1). MoSTFun gehören interdisziplinäre Experten an, die den Austausch von komplementären Fähigkeiten und Fachwissen, die Ausbildung und Mobilität von Nachwuchsforschern fördern.
Energetische Elektronen aus der Aurora und den Strahlungsgürteln sind bekannte Quellen von Stickoxiden in der Auroraregion der oberen Mesosphäre und unteren Thermosphäre (MLT, 60-140 km). Im polaren Winter können diese Stickoxide bis in die mittlere Stratosphäre (30—45 km) herunter transportiert werden; sie variieren dabei mit der geomagnetischen Aktivität und dem dynamischen Zustand der Atmosphäre. Hier tragen Stickoxide maßgeblich zum katalytischen Ozonabbau bei; da Ozon eine wesentliche Rolle in der Strahlungsheizung der Stratosphäre spielt, ändern sich durch den Abwärtstransport von auroralen Stickoxiden auch Temperaturen und Windfelder. Diese Änderungen der Atmosphärendynamik können die ganze Atmosphäre bis hinunter zu troposphärischen Wettersystemen betreffen. Aus diesem Grund wurde kürzlich zum ersten Mal empfohlen, geomagnetische Aktivität als Teil des solaren Forcings des Klimasystems in Klima-Chemiemodellstudien wie CMIP-6 zu berücksichtigen. Die atmosphärischen Ionisationsraten, welche verwendet werden, um solche Modellexperimente anzutreiben, basieren empirisch auf Flüssen von präzipitierenden Elektronen, welche jedoch mit großen Unsicherheiten behaftet sind; neue Studien legen nahe, daß es ernsthafte Probleme mit der Genauigkeit dieser Daten gibt. In diesem Projekt werden wir untersuchen, wie vom Sonnenwind getriebene Prozesse in der Magnetosphäre präzipitierende Elektronen verschiedener Energien beeinflussen, und welchen Einfluß diese präzipitierenden Elektronen auf die Zusammensetzung, Temperatur, und Windfelder in der mittleren Atmosphäre haben.Insbesondere werden wir untersuchen:• Wie beeinflussen vom Sonnenwind getriebene Prozesse in der Magnetosphäre das Präzipitieren von Strahlungsgürtelelektronen in die Atmosphäre?• Zu welchen Energien werden präzipitierende Elektronen in den unterschiedlichen geomagnetischen Stürmen in der Magnetosphäre beschleunigt? • Welcher Energiebereich der Präzipitierenden Elektronen hat den größten Einfluss auf die Zusammensetzung und Dynamik der mittleren Atmosphäre?Dazu werden Modellsimulationen mit dem neuentwickelten VERB-4D Modell durchgeführt, welches Elektronenbeschleunigung in die Atmosphäre durch Welle-Teilchen-Wechselwirkungen mit Chorus, Plasmaspheric hiss, hiss in plumes, und EMIC-Wellen berücksichtigt. Ergebnisse werden mit NOAA POES Daten validiert. Modellierte Elektronenflüsse am Oberrand des Modells werden als Input verwendet für das neuentwickelte Klima-Chemiemodells EMAC/EDITh (Boden bis 220km). Modellierte Temperaturen und der Stickoxid-Gehalt werden anhand von Beobachtungen validiert. Fallstudien werden durchgeführt werden für geomagnetische Stürme, die durch Korotating Interaction Regions (CIR) und solare koronale Massenauswürfe (CMEs) ausgelöst wurden, um zu untersuchen, wie die verschiedenen Prozesse unterschiedliche Bereiche der Atmosphäre beeinflussen.
Das bessere Verständnis der städtischen und ländlichen Entwicklung erfordert Kenntnisse über die bebaute Umwelt und ihre Interaktion mit menschlichen Aktivitäten auf der Landschaftsebene, die durch das Konzept der Rurbanität beschrieben werden. Das Projekt C01 zielt darauf ab, skalenübergreifend eine Reihe von Indikatoren zu entwickeln, mit denen das Phänomen der Rurbanität in Raum und Zeit quantitativ und qualitativ beschrieben werden kann, wobei Informationen über die bebaute Umwelt aus der Erdbeobachtung, Modellierungsergebnisse und weitere frei verfügbare Geodaten verwendet werden. C01 wird Zensus- und Erdbeobachtungsdaten mit Erkenntnissen aus anderen FOR5903-Projekten kombinieren, um Rurbanitätsindikatoren zu entwickeln und daraus durch Integration einen Rurbanitätsindex abzuleiten. Fallstudien werden durchgeführt um zu zeigen, dass das neue Konzept in der Lage ist, die Verflechtungen zwischen urbanen und ländlichen Räumen umfassender zu beschreiben als bisher verwendete Methoden, die auf Nachbarschaftsbeziehungen zwischen als urban oder rural klassifizierten Bildpunkten beruhen. Die Skalierbarkeit des Indexes von der regionalen zur globalen Ebene wird untersucht, wobei die entwickelten Rurbanitätsindikatoren angepasst werden um Unterschiede in der Datenverfügbarkeit zu berücksichtigen. Wir stellen die Hypothesen auf, dass (i) mit dem neu entwickelten Ansatz der „Grad“ der Rurbanität einer Landschaft generell bestimmt werden kann, unabhängig vom fallspezifischen Kontext, sowie dass (ii) die Rurbanität in den meisten Regionen als Folge von Globalisierung, Spezialisierung, erhöhter Mobilität und stark gestiegenem Informationsaustausch zugenommen hat. Konkret wird C01 Fernerkundungsmethoden, Modellierungsergebnisse und Zensusdaten nutzen, um empirische Belege und Indikatoren zur Spezifizierung raumzeitlicher Veränderungen der Rurbanität im regionalen Untersuchungsgebiet (zunächst Marokko) zu generieren. Eine Netzwerkanalyse wird den Rurbanitätsindex aller Gemeindeflächen innerhalb des Netzwerks modellieren. C01 wird die Ergebnisse aus den Clustern A und B in einer GIS-basierten Synthese zusammenführen. Marokkanische Partner mit Fachkenntnissen in der Fernerkundung und Zugang zu Regionaldaten werden an der Entwicklung der Methodik, ihrer Anwendung zur Erstellung detaillierter regionaler Rurbanitätsdatensätze sowie der Validierung des im Projekt entwickelten großskaligen Rurbanitätsdatensatzes beteiligt sein.
POLYFORES verfolgt drei Hauptziele: 1. Erfassen der ökologischen Auswirkungen einschließlich der trade-offs und Synergien zwischen verschiedenen Waldökosystemdienstleistungen von variablen Waldbewirtschaftungsszenarien entlang verschiedener räumlicher und zeitlicher Skalen; 2. Entwicklung eines ganzheitlichen Ansatzes zur Einschätzung der unterschiedlichen Wertvorstellungen unter Berücksichtigung unterschiedlicher Bewertungen auf verschiedenen Entscheidungsfindungsebenen und sektoraler Perspektiven, die zur Bewertung von Kompromissen und Synergien zwischen verschiedenen Waldökosystemdienstleistungen beitragen; und 3. Unterstützung von Entscheidungsprozessen der Waldökosystemdienstleistungen auf verschiedenen (paneuropäischen, EU, nationalen und subnationalen) Ebenen durch einen transdisziplinären Ansatz, bei dem Entscheidungsträger in einem kontinuierlichen partizipativen Lernprozess über das gesamte Projekt hinweg beteiligt sind POLYFORES verfolgt daher 6 Zielsetzungen, die den Arbeitspaketen (AP) entsprechen: - Untersuchung der Methoden zur Bewertung von Waldökosystemdienstleistungen und die Abbildung der ökologischen Auswirkungen (inklusiver ihrer Trade-offs und Synergien zwischen verschiedenen Waldökosystemdienstleistungen) von verschiedenen Waldmanagement-Szenarien (AP2) - Bewertung der ökonomischen Werte der Waldökosystemdienstleistungen in ausgewählten Fallstudien und Durchführung eine quantitative Abbildung der gesellschaftlichen Werte (AP3) - Analyse dessen, wie Politiken und Strategien (von paneuropäischen zu nationalen) die Waldökosystemdienstleistungen ansprechen, um Synergien und Inkohärenz politischer Ziele und Ziele zu identifizieren, die zu trade-offs führen können (AP4) - Durchführung vergleichender Fallstudien, um zu verstehen, wie nationale Politiken von Akteuren auf der lokalen Waldmanagementebene umgesetzt werden und wie mögliche Synergien und Kompromisse behandelt werden können (AP5); - Zur Unterstützung der Entscheidungsfinder in Bezug auf Waldökosystemdienstleistungen wird ein interaktives Wissenschafts-Management-Konzept entwickelt und eine kontinuierliche Lernarchitektur geschaffen (AP 6); und - AP 1 beschäftigt sich mit dem Management und der Kommunikationen und Verbreitung von Projektergebnissen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2883 |
| Europa | 32 |
| Global | 9 |
| Kommune | 20 |
| Land | 120 |
| Schutzgebiete | 2 |
| Weitere | 8 |
| Wirtschaft | 19 |
| Wissenschaft | 1284 |
| Zivilgesellschaft | 66 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 10 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 2608 |
| Taxon | 1 |
| Text | 149 |
| unbekannt | 263 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 278 |
| Offen | 2640 |
| Unbekannt | 113 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 2249 |
| Englisch | 1179 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 82 |
| Bild | 25 |
| Datei | 5 |
| Dokument | 152 |
| Keine | 2042 |
| Multimedia | 1 |
| Webseite | 835 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1944 |
| Lebewesen und Lebensräume | 2610 |
| Luft | 1556 |
| Mensch und Umwelt | 3031 |
| Wasser | 1472 |
| Weitere | 2989 |