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Bodenübersichtskarte der Bundesrepublik Deutschland 1:1.000.000 (BÜK1000DE)

Die BÜK1000 stellt bundesweit die Verbreitung der Böden und deren Vergesellschaftung in einheitlicher Form auf dem Aggregierungsniveau der Leitbodenassoziationen dar. Die Kartengrafik liegt in digitaler Form vor. In der Textlegende, die 71 bodenkundliche Legendeneinheiten umfasst, sind Angaben zu Gründigkeit, Bodenarten, Wasserverhältnissen, Ausgangsgestein sowie Leit- und Begleitböden enthalten. Die Parameter der Legendenbeschreibung und der 71 Referenzprofile (mit je 6 auf Bodenformen und 19 auf Horizonte bezogenen Angaben) sind in einer relationalen Datenbank abgelegt. Die Version 2.1 basiert auf den topographischen Grundlagen der Digitalen Topographischen Karte 1:1.000.000 (DTK1000-V) des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie, welche von der BGR in Teilen modifiziert wurde. Zur Verbesserung der Lagegenauigkeit wurde die Geometrie der BÜK1000 am 23.12.2013 leicht überarbeitet.

Starkregen- und Überflutungsgefahren 2026

Die zwei Kartenthemen bestehen jeweils aus mehreren thematisch und räumlich unterschiedlichen Ebenen. Die Ebenen sind teilweise voneinander unabhängig aussagekräftig. Die Starkregenhinweiskarte basiert maßgeblich auf folgenden Produkten: Hinweiskarte Starkregen des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie topografische Senkenanalyse der BWB, starkregenbedingte Feuerwehreinsätze der Berliner Feuerwehr für das Land Berlin. Die Hinweiskarte Starkregen wurde vom Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) in Zusammenarbeit mit den Ländern für die gesamte Fläche Nord- und Ostdeutschlands (11 Bundesländer) im Zeitraum 2023/2025 erarbeitet. Für Berlin-Brandenburg wurde dies in einem Los durchgeführt. Die Karte zeigt die simulierten Überflutungsflächen und -tiefen sowie Fließgeschwindigkeiten /-richtungen für folgende Szenarien: außergewöhnliches Ereignis: 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 1 Stunde) mit einem Euler-Typ II Niederschlagsverteilung. extremes Ereignis: 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einem Blockregenverteilung. Grundlage hierfür sind diverse Geodaten des Bundes und der Länder, insbesondere ein hochaufgelöstes digitales Geländemodell sowie Daten zur Flächennutzung, wie zum Beispiel zur Bebauung. Die Ergebnisse basieren auf einer Modellierung der oberflächlich abfließenden Regenmenge, ähnlich dem Modell für die Starkregengefahrenkarte Berlins (siehe unten). Allerdings wurden die Versickerungsleistung des Untergrundes und das Kanalnetz nicht in die Berechnungen einbezogen und stellen somit eine erhebliche Vereinfachung dar (weitere Informationen finden sich hier ). Die topographische Senkenanalyse ist das Ergebnis einer Analyse des Digitalen Geländemodells (ATKIS® DGM – Digitales Geländemodell, 2021) unter Berücksichtigung der Gebäudeflächen und Durchfahrten sowie Geschossinformationen (ALKIS®- Amtliches Liegenschaftskatasterinformationssystem, 2021), welche durch die BWB im Jahr 2022 durchgeführt wurde. Es erfolgte eine GIS-Analyse zur Ermittlung der Senken, Fließwege und Abflussakkumulation basierend auf dem vorgeglätteten DGM. Die Gebäude wurden als nicht überströmbare Abflusshindernisse in das DGM integriert und Senken in umschlossenen Innenhöfen ausgeschlossen. Folgende Senkenattribute wurden basierend auf einer zonalen Statistik abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Fläche Einzugsgebiet (DrainArea [m²]) Fläche Senke (FillArea [m²]) Maximale Tiefe der Senke (FillDepth [cm]) Geländehöhe Senkenbasis (BottomElev [m]) Geländehöhe maximaler Füllstand (FillElev [m]) Füllvolumen (FillVolume [m³]) Basierend auf folgenden Parametern wurden die relevanten Senken ermittelt: Senkentiefe mindestens 20 cm, Senkenfläche mindestens 4 m², Senkenvolumen mindestens 2 m³, Senkeneinzugsgebiet mindestens 200 m². Der Datensatz der Feuerwehreinsätze zeigt Meldungen der Berliner Feuerwehr in Bezug auf ,,Wasser”, welche anhand des Meldungstextes mit Starkregen in Verbindung zu bringen sind und an Starkregentagen aufgenommen wurden. Der Datensatz wurde durch die Berliner Feuerwehr erfasst und durch die BWB prozessiert (sogenannter Überflutungsatlas). Die BWB haben die Feuerwehreinsätze mit den Niederschlagsdaten der BWB an diesem Tag und Ort abgeglichen und ein anzunehmendes Wiederkehrintervall (T) des aufgetretenen Niederschlagsereignisses zugeordnet. Dopplungen wurden entfernt. Folgende Attribute wurden abgeleitet und werden in den Sachdaten dargestellt: Datum (angelegt) Wiederkehrintervall (T) Ortsteil Die Daten wurden räumlich über die Berliner Adressdatei geocodiert. Der Zeitraum der Meldungen umfasst einerseits den Zeitraum 2005 bis 2017 anderseits 2018 bis 2021. Diese Datensätze wurden zu einem Datensatz von 2005 bis September 2021 zusammengefasst. Zwecks Aggregierung und Darstellung wurden die Daten auf Blockteilflächen und Straßenflächen des Informationssystems Stadt und Umwelt (ISU5 2021) zusammengefasst und klassifiziert. In Berlin wird die Analyse zu Starkregengefahren auf Basis eines gekoppelten 1D-Kanalnetz und eines 2D-Oberflächenabflussmodells (1D/2D gekoppeltes Modell) durchgeführt. Bei diesem Verfahren wird die Berechnung der Abflussvorgänge im Kanalnetz (1D) mit der zweidimensionalen hydrodynamischen Modellierung der Oberflächenabflüsse (2D) kombiniert, um einen bidirektionalen Austausch von Wasservolumen, d.h. einen Austausch in beide Richtungen, zwischen Oberfläche und Kanalnetz an den Schächten und Straßenabläufen zu berücksichtigen. Die Erarbeitung der Starkregengefahren erfolgt basierend auf der von den BWB und der für Wasserwirtschaft zuständigen Senatsverwaltung gemeinsam entwickelten Leistungsbeschreibung „Erstellung von Starkregengefahrenkarten für Berliner Misch- bzw. Regenwassereinzugsgebiete“. Voraussetzung sind Daten zu Topographie, Gebäuden, Straßen, Versiegelung und bodenkundlichen Kennwerten sowie Kanalnetzdaten . Für die 1D-Modellierung des Kanalnetzes wird das aktuelle Kanalnetz (Misch- oder Trennkanalisation) der BWB verwendet. Die Entwässerungsinfrastruktur wird durch ein Kanalnetzmodell abgebildet, wobei dieses u.a. Schächte, Straßenabläufe, Haltungen und Haltungsflächen berücksichtigt. Auf Grundlage des digitalen Geländemodells wird ein detailliertes, lückenloses und überlappungsfreies 2D-Oberflächenmodell erstellt und um standardisierte Dachformen der Gebäudedaten ergänzt. Mauern oder Bordsteine werden durch Bruchkanten berücksichtigt. Die Oberflächenbeschaffenheit des Untersuchungsgebietes beeinflusst die Abflussbildung und -konzentration, daher wird basierend auf den entsprechenden Datengrundlagen (siehe Kapitel Datengrundlage) zwischen Gebäudeflächen, Straßen und Wegen, Gewässer und Grünflächen unterschieden. Mauern, Bordsteine oder ähnliche linienhafte Elemente können Abflusshindernisse darstellen, werden aufgrund der Auflösung jedoch nicht durch das DGM abgebildet und werden – falls sie abflussrelevant sind – nachträglich über Bruchkanten berücksichtigt. Maßgebliche Datensätze für Gebäudeflächen sind die ALKIS-Gebäude und der Datensatz der Gründächer (im Bereich der Kleingärten). Bei der Abflussbildung von Dachflächen wird zwischen einleitenden und nicht einleitenden Dächern basierend auf den Daten der Erfassung des Niederschlagsentgelts unterschieden. Einleitende Dächer werden in der Modellierung als direkt an den Kanal angeschlossen betrachtet (1D-Abflussbildung). Bei nicht einleitenden Dächern erfolgt die Abflussbildung über das Oberflächenabflussmodell. In diesem Fall wird der effektive Niederschlag auf die umliegende Oberfläche verteilt, indem das Prinzip der Randverteilung angewendet wird. Straßen und Wege umfassen alle befestigten Flächen, wie Straßen, Wege, Plätze und private versiegelte Flächen. Die Abflussbildung dieser Flächen erfolgt über das 2D-Oberflächenabflussmodell und es wird nicht zwischen einleitend und nicht einleitend unterschieden. Als Gewässerflächen werden alle stehenden Gewässer und Fließgewässer aus dem ALKIS-Datensatz angenommen. Alle restlichen Flächen werden als Grünflächen angesetzt. Für diese Flächen werden im Modell entsprechende Abflussparameter, wie Benetzungs- und Muldenverluste sowie Anfangs- und Endabflussbeiwerte, basierend auf Literaturwerten, angesetzt. Das Modell bildet den Rückhalt der Vegetation (Interzeption), die Versickerungsfähigkeit des Bodens und die Oberflächenrauheiten ab. Für Hochwasserrisikogebiete (SenMVKU, 2024) wurden in Berlin im Rahmen der Hochwasserrisikomanagementrichtlinie bereits Hochwassergefahrenkarten erarbeitet und Überschwemmungsgebiete ausgewiesen. Um keine Überschneidungen mit den Starkregengefahrenkarten zu erzielen, werden diese Gewässer als hydraulisch voll leistungsfähig angenommen. Außerdem wird für bestimmte Gewässer (z.B. Gewässer 1. Ordnung, Nordgraben) angenommen, dass diese bei kurzen Starkregenereignissen ausreichend hydraulisch leistungsfähig sind. Ein „Anspringen“ ist erst bei länger anhaltenden, räumlich ausgeprägteren Niederschlagsereignissen zu erwarten. Das Modell geht davon aus, dass ein Austritt von Wasser und somit eine Überflutung von diesen Gewässern methodisch nicht möglich ist. Außerdem werden diese Gewässer mit einem einheitlichen Vorflutwasserstand für ein mittleres Hochwasser (für das seltene und außergewöhnliche Ereignis) sowie für ein 100-jährliches Hochwasser (für das extreme Ereignis) angenommen. Im Modell werden für das seltene und außergewöhnliche Ereignis die tatsächlichen Gewässerverrohrungen bzw. -durchlässe angesetzt. Für das Szenario Extremereignis gilt, dass Durchlässe teilverklaust (Durchmesser > 0,5 m (> DN 500)) oder vollständig verklaust (Durchmesser ≤ 0,5 m (≤ DN 500)) angenommen werden, es sei denn, ein Raumrechen verhindert eine Verklausung. Mit dem aufgestellten Modell werden die Überflutungen von Niederschlagsszenarien mit unterschiedlicher Jährlichkeit berechnet, wobei für die Niederschlagshöhen die koordinierte Starkniederschlagsregionalisierung und -auswertung (KOSTRA) des Deutschen Wetterdienstes (DWD) zugrunde gelegt werden. Es kommt die Revision des Datensatzes KOSTRA-DWD-2020 zum Einsatz. Folgende Szenarien werden im Rahmen des Starkregenrisikomanagements in Berlin betrachtet: seltenes Ereignis : 30 bzw. 50-jährliches Niederschlagsereignis (T = 30a bzw. T = 50a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung außergewöhnliches Ereignis : 100-jährliches Niederschlagsereignis (T = 100a, Dauerstufe 180 Min.) mit einer Euler-Typ II Niederschlagsverteilung extremes Ereignis : 100 mm Niederschlagsereignis in einer Stunde (T extrem) mit einer Blockregenverteilung. Basierend auf einer Sensitivitätsanalyse wurde die maßgebliche Dauerstufe mit 180 Minuten für Berlin ermittelt, wobei hier der höchste Wasserstand als maßgeblich betrachtet wird. Für die Intensität und für den zeitlichen Niederschlagsverlauf wird die Euler-Typ II Verteilung (seltenes und außergewöhnliches Ereignis) oder ein Blockregen mit einer Regendauer von 60 Minuten (extremes Ereignis) angenommen. Neben der Beregnungszeit, die der Dauerstufe der betrachteten Szenarien entspricht, wird in der Modellierung jeweils eine einstündige Nachlaufzeit berücksichtigt. Die Plausibilitätsprüfung erfolgt aufgrund der Ergebnisse des außergewöhnlichen Ereignisses. Es werden unplausible Abflusspfade und Wasseransammlungen ggf. durch Ortsbegehungen geprüft, und nicht berücksichtigte, hydraulisch relevante Strukturen nachgepflegt. Die Methode ist sehr daten- und rechenintensiv, so dass sie nicht berlinweit, sondern nur für ausgewählte Bereiche sukzessive angewandt werden kann. Dafür bietet sie relativ genaue und belastbare Ergebnisse und mit der Methode lassen sich die Abflussbildung und Abflusskonzentration nachvollziehen. Es werden kontinuierlich weitere Gebiete mit der gekoppelten 1D/2D Simulation gerechnet und anschließend online verfügbar gemacht. Die nachfolgende Tabelle zeigt, für welche Gebiete bisher Starkregengefahrenkarten erarbeitet wurden.

WHU-CASM-UGM2025 The combined global gravity field model up to degree and order 11000

WHU-CASM-UGM2025 is a combined global gravity field model up to degree and order (d/o) of 10799 in spheroidal harmonics and 11000 in spherical harmonics, developed by Wuhan University and Chinese Academy of Surveying and Mapping. It is based on XGM2019e, and augmented by ultra-high resolution topographic potentials and altmetry products.

Übersichtskarte der Organischen Kohlenstoffvorräte in Böden Schleswig-Holsteins – Karte 2: Corg-Vorräte bis 100 cm unter Geländeoberfläche in t/ha

In der organischen Substanz (Humus) von Böden wird Kohlenstoff gespeichert. Zur Darstellung der Humusmengen bzw. -vorräten in Böden dient die vorliegende Karte. Die Einheit ist Tonnen pro Hektar (t/ha). Die organischen Kohlenstoffvorräte (Corg-Vorräte) ergeben sich aus dem Produkt von Humusgehalten in Masse-% - Boden, der Trockenrohdichte des Bodens und der Betrachtungstiefe in cm (hier 100cm). Bei mineralischen Böden unter Wald erfolgt die Darstellung unter Einbeziehung der Humusauflage. Grundlage sind die Geometrien und Idealprofile (Leit- und Begleitböden) der Bodenübersichtskarte 1:250.000 von Schleswig-Holsteinl. Die Nutzungsinformationen stammen aus dem Datensatz Corine-Landcover (CLC 5 2018 des Bundesamtes für Kartographie und Geodäsie (BKG)) und wurden für diese Karte zu 5 Klassen aggregiert. Die Attributtabelle der Karte enthält zusätzlich die Information über absolute organische Kohlenstoffvorräte der Einzelflächen. Es werden Flächen bis zu einer Mindestgröße von 1 ha dargestellt. In Siedlungsgebieten und auf stark anthropogen beeinflussten Flächen weisen die Daten höhere Unsicherheiten auf, weshalb die Kartendarstellung in diesen Bereichen ausgegraut wurde. In der Attributtabelle der Flächendaten sind die entsprechenden Angaben enthalten.

Landnutzung Hochwasserrisikogebiete HQhaeufig 2. Zyklus

Für die Risikoabschätzung der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurde die Landnutzung des Digitalen Landschaftsmodells (Basis-DLM) Niedersachsen des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) in sechs Klassen reklassifiziert. In den Hochwasserrisikokarten werden diese Daten im Bereich der Risikogebiete dargestellt. Je nach Szenario, HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low), ergeben sich unterschiedliche Ausdehnungen und Risiken.Die Neuklassifizierung enthält folgende Zusammenfassungen:- Wohnbauflächen, Flächen gemischter Nutzung- Industrie- und Gewerbeflächen; Flächen mit funktionaler Prägung- Verkehrsflächen- Landwirtschaftlich genutzte Flächen; Wald, Forst- Sonstige Vegetations- und Freiflächen- Gewässer

Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), Teilprojekt: Bestimmung von Wärmeänderungen im Ozean durch Kombination von Satellitengravimetrie, Argo und Radaraltimetrie - ROCSTAR

Veränderungen der Ozeanwärme sind eng mit dem Wärmefluss an der Ozean-Atmosphärengrenze verbunden und spielen daher eine wic--htige Rolle bei der Regulierung des Erdklimas. Allerdings weisen in-situ-Messungen immer noch hohe Ungenauigkeiten auf und sind nur in wenigen Regionen in ausreichender Anzahl vorhanden. ROCSTAR wird neue Einsichten in das Energiebudget der Erde durch die verbesserten Schätzungen der ozeanischen Temperatur (T) und des Salzgehalts (S) liefern. Durch die Kombination der geodätischen Raumverfahren mit Argo-Profilen, werden gleichzeitig die Temperatur, der Salzgehalt und regional variierende Meeresspiegelbeiträge ermittelt. Die daraus resultierenden Schätzungen umfassen die gesamte Ozeansäule und die zugehörigen sterischen Änderungen werden sowohl mit dem beobachteten Meeresbodendruck als auch mit den Meeresspiegelanomalien konsistent sein. Vor diesem Hintergrund verfolgt das Projekt folgende Ziele:1. Erhöhung der Genauigkeit der in sich konsistenten T- und S-Felder und Bereitstellung von realistischen Fehlerschätzungen2. Ermittlung der T- und S-Schätzungen in Regionen mit wenigen Beobachtungen und in den Tiefen des Ozeans3. Quantifizierung der Rolle, welche die flachen und tiefen Schichten des Ozeans in der Energiebilanz der Erde und im Meeresspiegel-Budget spielen4. Identifizierung und Untersuchung von Ozeanwärmehotspots und deren Verbindung zum terrestrischen Wasserkreislauf im Südosten Asiens. ROCSTAR wird innerhalb des SPP1189-Schwerpunkts WPA (Ursprung der regionalen Meeresspiegeländerungen) angesiedelt sein. Das Projekt befasst sich mit globalen Beobachtungen, führt aber intensive Untersuchungen im indischen Ozean und Westpazifik durch, welche die Hauptquellen für Feuchtigkeit, Zyklon und Taifun Entwicklung in der südostasiatischen Region darstellen. Darüber hinaus wird ROCSTAR aktiv an den Öffentlichkeitsarbeiten des SPPs teilnehmen und ein konzeptionelles Brettspiel entwickeln, um Nicht-Wissenschaftlern das regionale Meeresspiegelbudget näher zu bringen.

Landnutzung Hochwasserrisikogebiete HQ100 2. Zyklus

Für die Risikoabschätzung der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurde die Landnutzung des Digitalen Landschaftsmodells (Basis-DLM) Niedersachsen des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) in sechs Klassen reklassifiziert. In den Hochwasserrisikokarten werden diese Daten im Bereich der Risikogebiete dargestellt. Je nach Szenario, HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low), ergeben sich unterschiedliche Ausdehnungen und Risiken.Die Neuklassifizierung enthält folgende Zusammenfassungen:- Wohnbauflächen, Flächen gemischter Nutzung- Industrie- und Gewerbeflächen; Flächen mit funktionaler Prägung- Verkehrsflächen- Landwirtschaftlich genutzte Flächen; Wald, Forst- Sonstige Vegetations- und Freiflächen- Gewässer

Landnutzung Hochwasserrisikogebiete HQextrem 2. Zyklus

Für die Risikoabschätzung der Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie (HWRM-RL) 2. Zyklus 2016 - 2021 wurde die Landnutzung des Digitalen Landschaftsmodells (Basis-DLM) Niedersachsen des Landesamtes für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN) in sechs Klassen reklassifiziert. In den Hochwasserrisikokarten werden diese Daten im Bereich der Risikogebiete dargestellt. Je nach Szenario, HQhaeufig (häufig/high), HQ100 (mittel/medium), HQextrem (selten/low), ergeben sich unterschiedliche Ausdehnungen und Risiken.Die Neuklassifizierung enthält folgende Zusammenfassungen:- Wohnbauflächen, Flächen gemischter Nutzung- Industrie- und Gewerbeflächen; Flächen mit funktionaler Prägung- Verkehrsflächen- Landwirtschaftlich genutzte Flächen; Wald, Forst- Sonstige Vegetations- und Freiflächen- Gewässer

Verbesserte geodätische Gletschermassenbilanzen durch Integration von Fernerkundung, Oberflächenmassenbilanz und Firnverdichtungsmodellierung - eine Beispielstudie von James Ross Island, Antarktis

Das Vorhaben zielt auf die Verbesserung von geodätischen Gletschermassenbilanzen ab. Neben einer Verbesserung der absoluten Genauigkeit wird vor allem auch eine verbesserte Fehlerquantifizierung/-abschätzung angestrebt. Zunächst werden Höhen- und Volumenänderungen aus der Differenzierung von digitalen Geländemodellen unterschiedlicher Zeitpunkte und Quellen bestimmt. Diese werden durch verschieden Verfahren wie Photogrammetrie und SAR Interferometrie (insbesondere der deutschen TanDEM-X Mission) gewonnen. Die derzeitigen Schwierigkeiten der geodätischen Methode resultieren vor allem aus Unsicherheiten der Eindringtiefe des Radarsignals bei trockenem Schnee bzw. gefrorener Schneedecke sowie bei der anschließenden Konvertierung von Volumen- in Massenänderungen, durch die Annahme eines Dichtewertes oder Dichteprofils. Hier soll durch den Einsatz eines gekoppelten Gletschermassenhaushalt- und Firnkompaktionsmodell zusammen mit den Fernerkundungsergebnisse eine entscheidende Verbesserung erzielt werden. Um das Modell und die Untersuchungen zu initialisieren und zu validieren, sollen Felderhebungen durchgeführt werden sowie auf einen sehr umfangreichen Datenbestand des Antragstellers und der tschechischen und argentinischen Kooperationspartner zurückgegriffen werden. Um Effekte und mögliche Fehler durch das Eindringen des x-Band Radarsignals besser quantifizieren zu können, werden Aufnahmen mit Sommer und Wintersituationen untersucht und mit GNSS Referenzdaten aus Geländeerhebungen verifiziert. Ferner werden die Ergebnisse der geodätischen Methode mit dem sogenannten Input-Output Verfahren ('flux gate approach') verglichen, um eine zusätzliche Absicherung der Ergebnisse zu erzielen. Das Projekt wird in enger Kooperation mit tschechischen Wissenschaftlern der Universitäten in Brno und Prag sowie mit Kollegen des Argentinischen Antarktisinstituts durchgeführt. Als Testgebiet wurde James Ross Island, an der nordöstlichen Spitze der Antarktischen Halbinsel, ausgewählt. Auch wenn die Untersuchungsregion in der Antarktis liegt, so sollen primär methodische Entwicklungen durchgeführt werden, die auf andere Standorte übertragbar sind. Der vorgeschlagene Standort bietet aufgrund der vorhanden Datenlage und Vorarbeiten sowie der internationalen Kooperation und logistischen Möglichkeiten ideale Voraussetzungen, die zu keinen nennenswerten Mehrkosten gegenüber anderen Standorten mit vergleichbaren Gletschergrößen führen. Zudem zeigen Vorarbeiten, dass die beobachteten Höhenänderungen der Gletscher auf einem kleinen Gebiet sehr unterschiedlich sind und daher in einem Gebiet unterschiedliche Magnituden, Richtungen und Mechanismen der Änderungen sowie unterschiedliche meteorologische Bedingungen untersucht werden können. Eine Situation und Konstellation, die an kaum einem anderen Standort derart gut vorliegt.

Mechanistische atmosphärische Dispersionsmodellierung zur Abschätzung von Risiken für die Grundnahrungsmittelproduktion durch windverbreitete Krankheiten und Insektenplagen

Die Verluste in der globalen Nahrungsmittelproduktion durch Pflanzenkrankheiten und Schadinsekten werden auf 17-30 % geschätzt (Savary et al., 2019). Viele der verheerendsten Pflanzenkrankheiten und Schadinsekten werden durch die Luft übertragen und können sich entlang von Windströmungen über extrem große Entfernungen verbreiten. Sie überqueren Regionen, Länder und sogar ganze Kontinente (Aylor, 2017). Diese seltenen Ereignisse mit großem Verlustpotenzial können schwerwiegende Konsequenzen für die landwirtschaftliche Produktion haben, denn Sie können verheerende Epidemien und Insektenplagen auslösen. Während jüngste Fortschritte in den Bereichen meteorologische Modellierung, Fernerkundung und Computer-Technologie erste quantitative Abschätzungen des Risikos für solch langreichweitige atmosphärische Übertragung von Krankheiten und Schädlingen erlauben, bleiben doch zahlreiche offene Fragen, Herausforderungen und Modell-Unsicherheiten, die adressiert werden müssen, um Risiko-Abschätzungen für die landwirtschaftliche Produktion zu verbessern (Meyer et al., 2017a,b; Meyer, 2018; Visser et al., 2018; Allen-Sader et al., 2019). Zentrale offene Fragen bleiben zum Beispiel bezüglich des Effektes von komplexen Wechselwirkungen zwischen meteorologischen Faktoren (z.B. Wind, Temperatur) und der Biologie von Pathogenen und Schadinsekten (z.B. Überlebenszeiten, Flugrichtung) auf charakteristische räumliche und zeitliche Ausbreitungsskalen, sowie auch bezüglich der Kopplung von realistischen Ausbreitungsmodellen mit epidemiologischen und Pflanzenbestandes-Modellen. Das hier vorgeschlagene Forschungsprojekt adressiert zwei Ziele: (i) Literatur-Review und Experten-Interviews als Grundlage für die Parameterisierung von existierenden atmosphärischen Transport-Modellen für besonders relevante windübertragene pflanzliche Krankheiten und Schadinsekten, sowie (ii) Fertigstellung eines kürzlich entwickelten Prototyps (bisher nicht publiziert) für ein neues GPU-basiertes Simulations-Tool, dass es erlauben wird realistische atmosphärische Verbreitungsmodelle mit epidemiologischen und Pflanzenbestandes-Modellen zu koppeln, um somit die komplexen Wechselwirkungen zwischen meteorologischen und biologischen Faktoren besser verstehen zu können. Die Ergebnisse des Forschungsprojektes, zusammen mit vorherigen Arbeiten des Autors, adressieren eine Lücke in der deutschen Forschungslandschaft. Die Integration des Walter-Benjamin Projektes in die Crop Sciences Group an der Universität Bonn als Gast-Institution mit enger Affiliation an das Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) bieten ein exzellentes Forschungsnetzwerk, sodass unter der Leitung des wissenschaftlichen Mentors für dieses Projekt wertvolle Beiträge zu laufender Forschung erwartet werden können. Das Walter-Benjamin Programm würde mir den Einstieg in die deutsche Agrarlandschaftsforschung ermöglichen und damit einen wertvollen Beitrag leisten zu der Etablierung eines selbständigen Forschungsprofils.

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