Ziel der Studie ist es, die Machbarkeit eines bundesweiten Grundwassermonitorings als effizientes Frühwarnsystem und Instrument für die Zulassung von Pflanzenschutzmitteln zu untersuchen. Dazu sollen die für die Etablierung notwendigen Anforderungen sowie notwendige Ausstattung und Finanzierung betrachtet werden. Vorbild ist das Monitoringsystem in Dänemark (PLAP – Pesticide Leaching Assessment Programme), das seit 1999 erfolgreich für Zulassungsentscheidungen von Pflanzenschutzmitteln genutzt wird. Mit einem bundesweiten Grundwassermonitoring können wissenschaftlich fundierte und unabhängige Daten über das Umweltverhalten von Stoffen (insbesondere Pestizide) erhoben werden. Dies kann u.a. dazu beitragen etwaigen Schäden sowie teuren Sanierungsmaßnahmen vorzubeugen. Durch eine hohe Standardisierung und die wiederholte Nutzung von Monitoringstandorten können effizient, gut interpretierbare Daten erzeugt und ausgewertet werden. Hintergrund ist, dass (1) die EFSA empfiehlt, im Rahmen der Risikobewertung von Pflanzenschutzmittel-Wirkstoffen und Metaboliten im Grundwasser, zielgerichtete Monitoringstudien heranzuziehen (EFSA 2023; doi: 10.2903/j.efsa.2023.7990). Die Bewertung der bislang vorliegenden Industriestudien erfordert umfangreiche Kapazitäten und Expertenwissen. Daher hält die EFSA eine Weiterentwicklung und Festlegung von Kriterien für notwendig und empfiehlt zu prüfen, ob ein Überwachungsnetz mit festen Standorten unter kontrollierten klimatischen, hydrogeologischen und landwirtschaftlichen Bedingungen auf EU-Ebene unter Mitwirkung der Mitgliedstaaten eingerichtet werden könnte. Auch ist (2) im Rahmen der Umsetzung der Nationalen Wasserstrategie (Aktion 33 "Schaffung eines Forschungs- und Demonstrationsfelds für stoffliche Eintragsrisiken in Gewässer") die Prüfung zur Einrichtung eines Frühwarnsystems im Feldmaßstab für Deutschland geplant, die mit einem solchen bundesweiten Grundwassermonitoring umgesetzt werden könnte.
Die Daten des Wassergütemessnetzes zur Qualität der Hamburger Gewässer werden auf verschiedenen Wegen bereitgestellt. 1. Hamburg Service: Hier können alle Datensätze abgerufen werden, die dann graphisch angezeigt oder in Tabellenform ausgegeben werden. Der Online-Dienst kann mit einer kostenlosen Registrierung beim Hamburg Service genutzt werden. Anschließend ist das neue Angebot sofort verfügbar. Der Dienst kann auch ohne Registrierung genutzt werden, dann fehlen aber einige Funktionen des Hamburg Service, wie z.B. die Benachrichtigung über fertiggestellte Anfragen. 2. Aktuelle Daten und ausführliche Informationen zum WGMN finden sich im Internet unter www.wgmn.hamburg.de 3. App "Gewässerdaten Hamburg" informiert über Temperatur, Algenentwicklungen, Sauerstoffkonzentration, pH-Wert, Leitfähigkeit und Trübung der Alster, Elbe und Bille. Die App liefert die Daten der zehn automatischen Messstationen an Alster, Elbe und Bille als Grafiken und die aktuellen Werte als Listen. Die Daten können auch als Textdatei heruntergeladen werden. 4. Karten zu den Hafenmessfahrten: Die der Ergebnisse der Hafenmessfahrten sind als Karten bei geo-online verfügbar.
This dataset presents porewater and bottom water data from 63 stations in the Kiel Bight taken during the research cruises BE03/2016 (08.03.2016), BE10/2016 (19.10.2016), BE10/2018 (23.10.2018), BE03/2019 (15.03.2019), L23-13 (13.09.2023 - 15.09.2023), Sagitta24-1 (16.09.2024), Sagitta24-2 (23.09.2024), L25-2b (09.02.2025 - 17.02.2025) and EMB374 (04.09.2025 - 13.09.2025). Short sediment cores (<50cm) were recovered using a Multicorer (MUC), Minicorer (MIC) or Rumohrlot (RL). At 22 of those stations, bottom water and porewater samples were analysed for total alkalinity (TA), ammonium (NH4+), sulfate (SO42-), hydrogen sulfide (H2S), dissolved iron (Fe2+) and dissolved manganese (Mn2+). At 41 stations, exclusively a bottom water sample was taken for H2S measurements. Bottom waters were sampled from the supernatant water in the sediment cores. Porewater samples were extracted from the sediments using rhizones. TA was determined by titration (METROHM 876 Dosimat Plus), NH4+ and H2S using a photometer (Hitachi U-2900), SO42- by Ion Chromatography (METROHM 761 Compact) and Fe2+ and Mn2+ by Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy (Varian 720-ES). The collected data will be used to determine the spatial and temporal variability of hydrogen sulfide in bottom waters of the Kiel Bight, (ii) identify the controlling factors governing the accumulation of hydrogen sulfide at the seafloor, and (iii) establish an early warning system of sulfidic seafloor conditions for regional stakeholders in the Baltic Sea.
Das Messnetz mit zugehörigen Untersuchungsprogrammen und Datendiensten ist zugleich ein Frühwarnsystem für großräumige natürlich und menschlich verursachte Veränderungen des Grundwassers, beispielsweise Versauerung, Klimafolgen, Belastungsveränderungen und Übernutzungen.
Der Horizon Scanning Bericht stellt neun Zukunftsthemen vor, die in den kommenden Jahren für Umweltpolitik, Umweltforschung und Verwaltung relevant werden könnten. Der Zyklus 2022 bis 2023 hatte das Ziel, neue Entwicklungen mit hoher Umweltrelevanz frühzeitig zu erkennen und Wissen für eine vorausschauende Umweltpolitik bereitzustellen.Neu aufkommende Zukunftsthemen sind: Lab-grown Future, Meerwasserentsalzung, maritime Algenlandwirtschaft, Demokratie, Militär und Kriegsfolgen, Krisengesellschaft, Transformation in wirtschaftlich unsicheren Zeiten, Internet der Zukunft sowie Cybersicherheit und Umweltschutz.Der Bericht zeigt neue Forschungsbedarfe und Gestaltungsoptionen auf.
Hochwasser ist eine der größten Naturgefahren. Beobachtung, Vorhersage und Frühwarnung von Hochwasserereignissen ist daher essentiell für die Schadensminderung. Neben Niederschlagseigenschaften sind die Vorfeuchtebedingungen ein wichtiger Faktor für die Abflussbildung und somit für die Ausprägung von Hochwasserereignissen. Seit 2002 wurde es mit der Satellitenmission GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) und deren Nachfolger GRACE Follow-On (GRACE-FO, ab 2018) möglich, Anomalien der terrestrischen Wasserspeicherung (Terrestrial Water Storage, TWS) aus den zeitlichen Veränderungen des Erdschwerefeldes zu beobachten. Dies eröffnet die Möglichkeit, die Feuchtebedingungen vor und während Hochwasserereignissen zu erfassen. Die Nutzung dieser Daten war bisher jedoch wegen ihrer geringen Auflösung (monatlich, 250 - 300 km) stark eingeschränkt. Daher ist es das Ziel dieses Projektes, die Vorhersage und Beobachtung von Hochwasserereignissen mit täglicher zeitlicher Auflösung und auf 50 km räumlicher Auflösung herunterskalierten globalen TWS-Datensätzen von GRACE/GRACE-FO zu verbessern. Im ersten Schritt werden tägliche Schwerefelder mit einem Kalman-Filter Ansatz erzeugt. Diese Verbesserung gegenüber den Standard-Schwerefeldprodukten geht jedoch mit einer schlechteren räumlichen Auflösung einher. Mit neuen Methoden des Maschinellen Lernens (ML), die TWS-Daten von GRACE/GRACE-FO mit simulierten TWS-Daten hydrologischer Modelle kombinieren, werden hochauflösende TWS-Daten erzeugt. Für die Hochwasserwarnung und -beobachtung werden zudem ML-Methoden zur Erzeugung von TWS-Daten in Echtzeit und zu ihrer Vorhersage entwickelt. Auf Basis der hochauflösenden TWS-Anomalien wird ein Vorfeuchteindex als ein Indikator zur Frühwarnung bei hochwasserträchtigen Bedingungen der Wasserspeicherung in Einzugsgebieten abgeleitet. Der Nutzen des Indizes wird im Vergleich mit anderen Hochwasserfaktoren für verschiedene Umweltbedingungen in Einzugsgebieten mit einer Größe von wenigen 10.000 km² bis einigen Millionen km² weltweit analysiert. Ein ML-Ansatz zur Hochwasservorhersage wird unter Nutzung von Vorfeuchteindex, Niederschlagsvorhersagen und andere Hilfsdaten entwickelt. Die schwerebasierten TWS-Anomalien werden zudem in ein bestehendes Hochwasservorhersagemodell für ausgewählte Einzugsgebiete in Niedersachen integriert. Die Vorhersagegüte des ML-Ansatzes und des Hochwassermodells werden auf der regionalen Skala über die Analyse von Hochwasserereignissen der Vergangenheit und einen Vergleich mit dem bestehenden Hochwasservorhersagesystem evaluiert. Der neue Ansatz hat ein großes Potenzial zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Hochwasservorhersagen. Weiterhin können auch andere Anwendungen von den hochauflösenden TWS-Daten profitieren, wie zum Beispiel bei der Beobachtung von Grundwasser- oder Bodenfeuchtedynamiken.
Ziel ist, ein fuer Produktions-Abwaesser taugliches biologisches Warnsystem, das die herkoemmlichen physikalisch-chemischen Parameter ergaenzt und zur Erkennung bzw. Vermeidung umweltrelevanter Gefaehrdungen beitraegt. Das Projekt soll den Leuchtbakterientest zur on-line Ueberwachung von Produktions-Abwaessern weiterentwickeln. Aufgaben: - Optimierung eines Testsystems auf der Ebene der Leuchtbakterien unter Laborbedingungen; - Untersuchung von Stoerfaktoren des Testsystems; - Erprobung und Optimierung des Leuchtbakterientestsystems an ausgewaehlten Abwasserteilstroemen im Werk Sindelfingen der Mercedes-Benz AG; - Erarbeitung einer Testvorschrift, welche die Grenzen der Einsatzmoeglichkeit des untersuchten Testsystems beruecksichtigt und Teststoerungen vermeidet; - Routineeinsatz des Testsystems am ausgesuchten Abwasserteilstrom, Installation eines Fruehwarnsystems.
Mit Hilfe dynamischer Prozessmodelle werden technische Prozesse auf das Auftreten von Stoerungen ueberwacht, um schwerwiegende Schaeden an Anlage und Umwelt zu vermeiden. Die Untersuchungen werden mit Hilfe von Modellbildung und Erprobung an Pilotanlagen durchgefuehrt. Es kommen Verfahren der modernen Systemtheorie und Wahrscheinlichkeitstheorie zur Anwendung.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 674 |
| Europa | 9 |
| Global | 4 |
| Kommune | 11 |
| Land | 55 |
| Weitere | 40 |
| Wirtschaft | 4 |
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| Zivilgesellschaft | 6 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Ereignis | 6 |
| Förderprogramm | 614 |
| Text | 84 |
| unbekannt | 42 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 113 |
| Offen | 634 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 615 |
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| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
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| Webseite | 337 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 572 |
| Lebewesen und Lebensräume | 686 |
| Luft | 526 |
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| Weitere | 748 |