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Die wesentlichen Ziele dieses Projektes, das ein Teil der vorgeschlagenen Forschergruppe "Der urbane Einfluss auf dem Mongolischen Plateau", sind: 1) Die Entwicklung eines neuen Magnetfeld-Messinstruments für die hochauflösende motorisierte magnetische Prospektion von großflächigen archäologischen Stätten und unter solch schwierigen Bedingungen, wie sie in der Mongolischen Steppe auftreten. Mit dem neuen Messinstrument werden Quantensprünge im Detektionsvermögen, in der räumlichen Auflösung und in der magnetischen Quellenrekonstruktion angestrebt. Diese basieren auf einer Kombination aus zwei innovativen Konzepten - die Anwendung eines neuen Quantensensorprinzips, das mit Hilfe integrierter optischer Magnetometer (OPMs) realisiert wird, und einem Vielkanal-Sensorarray, dem eine vom Antragsteller patentierte vertikale Sensoranordnung zugrunde liegt. 2) Die intensive geophysikalisch/geoarchäologische Anwendung des neuen Messinstruments in den großflächigen Untersuchungsgebieten der Forschungsgruppe. Dabei ist eine hochauflösende magnetische und topographische Kartierung von mindestens 400 Hektar Fläche auf dem Mongolischen Plateau mit dem Ziel geplant, im Steppenboden verborgene archäologische und geologische Strukturen zu erkennen und präzise zu lokalisieren. Schon während den gemeinsamen Expeditionen werden grundlegende Informationen für alle Forschungsdisziplinen zur Verfügung gestellt, indem bereits im Feld eine Prozessierung und erste Auswertung der aufgenommenen Messdaten erfolgt. 3) Eine neue Qualität der magnetischen Quellenrekonstruktion, Klassifikation und Interpretation vergrabener archäologischer Objekte. Dies erfolgt unter Nutzung der dreidimensional aufgenommenen, informationsreichen magnetischen Datensätze des neuen Messinstruments und der Daten der anderen Subprojekte in miteinander verknüpften und multimodalen Analysen. Auf diese Weise kann TP4 wesentliche Beiträge zu den zentralen Forschungsfeldern A) Siedlungssystem, B) Nutzung der Ressourcen und C) Versorgung der Stadt liefern. Das Konzept und die Anwendung des neuen OPM-Messinstruments ist speziell darauf ausgerichtet, ein Maximum an Informationen zu generieren, welche die Siedlungs- und Umlandstrukturen auf dem Mongolischen Plateau sichtbar machen und charakterisieren. Mit der Entdeckung und Interpretation von urbanen, ackerbaulichen und Bergbau-/Versorgungsarealen kann das Projekt wesentlich dazu beitragen, die gezielten Strategien, die der Mongolischen Urbanisierung vermutlich zugrunde liegen, deren Entwicklung und deren Einflüsse auf die Umwelt, aufzudecken (erste und zweite Hypothese des Gesamtprojekts). Die umfassende Modellierung und verknüpfte Interpretation der aufgenommenen Messdaten ist ferner darauf ausgerichtet, auch direkte Größen und Proxys zu gewinnen, die den Charakter des mongolischen Städtewesens und des "urbanen Metabolismus" beschreiben - Schlüsselgrößen, um die dritte zentrale Hypothese der Forschungsgruppe zu verifizieren.
Wir werden das raum-zeitliche Wissen über wiedervernässte Niedermoortorfe und die entsprechenden Prozesse, die durch Fernerkundungstechniken beobachtet werden, vertiefen, indem wir die Mooratmung und die Abnahme der überschwemmten Fläche in wiedervernässten Niedermoortorfen über Raum und Zeit quantifizieren. Wir werden innovative Techniken wie die SBAS-Interferometrie mit der Moorentwicklung und der C-Sequestrierung verknüpfen. Die angewandten Techniken zur Beobachtung der räumlich-zeitlichen Muster von Torfoberflächenmerkmalen ermöglichen es uns, die Resilienz und Anfälligkeit von Mooren gegenüber Dürren und Überschwemmungen zu bewerten.
Insbesondere der Einfluss der Eigenschaften von Vegetationskronen und ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik auf Rückkopplungen zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre (d. h. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht) sind nicht abschließend geklärt. Ein Hauptgrund dafür ist, dass hochauflösende Beobachtungsdatenprodukte (z. B. zur Vegetationskronenfeuchte) noch nicht mit hoher räumlicher Auflösung (Dekameter-Skala) und für mehrjährige Zeitserien verfügbar sind: weder aus der Fernerkundung noch von Modellen. Darüber hinaus können Heterogenitäten der Landoberfläche (z. B. Vielfalt in der Vegetationsbedeckung) erhebliche Auswirkungen auf Rückkopplungsprozesse zwischen Baumkronen und benachbarter Atmosphäre haben, ihre Darstellung in Modellen reicht jedoch bei hohen räumlichen Auflösungen nicht aus. Um diese Lücken zu schließen, werden auf der Fernerkundung basierende Produkte entwickelt, um einige der vielfältigen unterschiedlichen Vegetationsbedingungen zu berücksichtigen. In diesem Sinne besteht die Idee von Projekt 2 darin, eine Reihe von Eigenschaften der Vegetationskrone zu überwachen, einschließlich Wassergehalt (z. B. Boden- und Vegetationsfeuchtigkeit) und Flüsse (z. B. Evapotranspiration) sowohl vor Ort (In-situ-Daten) als auch auf regionalen (Erdsystemmodelle) Skalen. Der Ansatz nutzt die potenziellen Synergien zwischen optischen, passiven und aktiven Mikrowellensensoren, die ergänzende Informationen bieten, um Fernerkundungssignale (z. B. Mikrowellendämpfung) in biophysikalische Variablen (z. B. gravimetrische Vegetationsfeuchtigkeit, Evapotranspiration oder Vegetationsstruktur und -dichte) umzuwandeln. Diese einzigartigen und beispiellosen Datensätze der satellitengestützten Multisensor-Fernerkundung werden in Land-Atmosphäre (L-A) Modelle eingespeist, um Grenzschichteigenschaften und L-A-Rückkopplungen zu bestimmen und zu analysieren. Alle diese Landoberflächenvariablen können synergetisch dazu beitragen, den Zusammenhang zwischen Boden, Vegetation und den Prozessen der atmosphärischen Grenzschicht zu verstehen und L-A-Modelle zu initialisieren. P2 konzentriert sich direkt auf die hochauflösende (Dekameter-Skala) Bestimmung von Zuständen und räumlich-zeitlichen Dynamiken der Feuchtigkeit, Temperatur und Topographie der Vegetationskrone, um Feuchtigkeits- und Temperaturverteilungen zur Beurteilung der Transpiration und der Form sowie der 3D-Dynamik der atmosphärischen Rauheitsunterschicht nach zu verfolgen. Dies wird durch die Kombination von Multisensor-Fernerkundungsbeobachtungen (z. B. Copernicus Sentinel-Satelliten und weltraumgestützte LiDARs) erreicht. Räumlich-zeitlich dynamische Informationen dieser Vegetationsvariablen werden für die Integration in die Reihe an Land-Atmosphäre-Modellen von LAFI vorbereitet, um Grenzschichteigenschaften zu bewerten und L-A-Rückkopplungen zu verstehen.
Submarine Massivsulfide (SMS) sind die modernen Analoge zu alten vulkanogenen massiven Sulfiderzvorkommen (VMS) und könnten eine zukünftige Metallressource darstellen. Sie bilden sich als Reaktion auf die hydrothermale Abkühlung des jungen Meeresbodens, wenn sich heiße Fluide, die von einer magmatischen Wärmequelle aufsteigen, mit Meerwasser vermischen, sodass die gelösten Metalle ausfallen und sich eine Lagerstätte bildet. Der hydrothermale TAG-Mound auf dem Mittelatlantischen Rücken beherbergt eine der größten submarinen Sulfiderzvorkommen und ist ein ausgezeichneter Ort, um die dominanten Bildungsprozesse zu untersuchen. Seine innere Struktur wurde durch Ozeanbohrungen (ODP 158) untersucht und umfangreiche geologische und geophysikalische Daten sind verfügbar. Das detaillierte hydrogeologische Regime und die chemischen Ausfällungs- und Lösungsprozesse, die den Hügel gebildet haben, wurden jedoch nie mit Reaktions-Transport-Modellen quantifiziert, und es bleiben große Wissenslücken - mit der Folge, dass die globale Menge an SMS Vorkommen, aber auch die Rolle hydrothermaler Fluide in biogeochemische Stoffkreisläufen schlecht verstanden ist. Dieser Antrag zielt darauf ab, diese Wissenslücken mithilfe von 3-D Reaktions-Transport-Modellen zu verkleinern. Unser Ansatz besteht darin, ein vorhandenes hydrothermales Strömungsmodell, hydrothermal Foam, mit der thermodynamischen MINES-Datenbank für Fluid-Gesteins-Wechselwirkungen unter Verwendung der GEMS3K-Software für die Gibbs-Freie-Energie-Minimierung zu koppeln. Dies wird es uns ermöglichen, Szenarien für die Bildung des hydrothermalen TAG Mounds zu testen und die vorherrschenden Prozesse zu erforschen, welche die hydrothermalen Metallflüsse in, innerhalb und aus hydrothermalen Mounds steuern.
Wissenschaftlicher Kontext: Das Schneewasseräquivalent ist eine wesentliche Klimavariable und hat entscheidende Bedeutung für den Wasserkreislauf und das Wohlergehen von Milliarden Menschen weltweit. Die mengenmäßige und raumzeitliche Abschätzung des Schnees gilt derzeit als eine der wichtigsten Herausforderungen der alpinen Hydrologie. Zudem ist es sehr schwierig, andere Komponenten alpiner Wasserspeicher, z.B. Karstspeicher, und die Beziehungen zwischen Niederschlag, Evapotranspiration, Speicher, interner Flüsse und Abfluss zu erfassen. Innovation: Das Zugspitze Geodynamic Observatory Germany (ZUGOG) mit seiner weltweit einmaligen Installation eines Supraleitgravimeters auf der Zugspitze über einem gut instrumentierten, hochalpinen, schneereichen Einzugsgebiet, wird als neuartiges hydrologisches Sensorsystem zur direkten, integralen und nicht invasiven Beobachtung des Schwereeffekts von Wasserspeichervariationen eingesetzt. Aufgrund der geologischen Situation, ist dieses Einzugsgebiet ein natürliches Lysimeter, das detaillierte Analysen der Massenbilanz ermöglicht. Ziel: Wir werden diese einzigartige instrumentelle Konstellation mit detaillierten physikalisch-basierten Schneedecken- sowie karst-hydrologischen Modellen kombinieren, um die raumzeitliche Dynamik der hydrologischen Prozesse zu beschreiben. Die übergeordnete Forschungsfrage ist, inwieweit dies zu einem verbesserten Verständnis und einer genaueren Quantifizierung der hydrologischen Prozesse und Speicher in alpinen Einzugsgebieten beitragen kann, dessen Erkenntnisse sich auch auf andere Regionen weltweit übertragen lassen. Ansatz: Wichtige Schritte sind: i) die Bereitstellung von schnee-hydro-meteorologischen Beobachtungen für Anfangs- und Randbedingungen zur Modellierung, Kalibrierung und Validierung; ii) die Verbesserung der gravimetrischen Modellierung und die Ausweitung gravimetrischer Beobachtungen innerhalb des Testgebiets; iii) die Entwicklung eines Schnee-Hydro-Gravimetrie-Modellsetups zur Beschreibung der raumzeitlichen hydrologischen Massenvariationen und der korrespondierenden gravimetrischen Signale, unter Einbeziehung der Abschätzung von Unsicherheiten zur Modellkonditionierung, und iv) einer Synthese zur Beurteilung inwieweit die gravimetrischen Signale einen Mehrwert für die alpinen Hydrologie darstellen. Primär beteiligte Wissenschaftler: Eine erfolgreiche Umsetzung dieses stark interdisziplinären Projekts beruht auf intensiver Zusammenarbeit. Diese Konstellation umfasst die Expertise zum alpinen hydrologischen Monitoring und zur Modellierung sowie Unsicherheitsabschätzung von Modellparametern der BOKU Wien, die Expertise der Technischen Universität Berlin und des GFZ Potsdam zur Ableitung gravimetrischer Signale, die auf kleine Änderungen in der Hydrosphäre reagieren, sowie das langjährige lokale hydro(geo)logische Wissen und die Betreuung des Sensornetzwerks durch die Universität Augsburg.
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.
Neue Technologien und Betriebsführungssysteme gelten als entscheidend, um die Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz der Landwirtschaft zu steigern. Jedoch sind unsere Datenquellen, die Auskunft darüber geben, welche Technologien in den Betrieben tatsächlich eingesetzt werden sehr begrenzt. Das macht es schwierig zu beurteilen, ob die Technologien tatsächlich die versprochenen Umwelteffekte erzielen können und schränkt unsere Möglichkeiten ein Technologiediffusion zu untersuchen und zu verstehen. Wir argumentieren, dass Satellitendaten und neuartige Deep Learning-Ansätze derzeit ungenutzte Möglichkeiten bieten, um diese Limitationen zu überwinden. Die vorhandene Literatur hat bereits gezeigt, dass anhand von Satellitendaten Technologien auf Feldebene erkannt werden können. Bislang werden diese Datensätze jedoch nicht in vollem Umfang genutzt, um das Adoptionsverhalten oder Diffusionsprozesse zu untersuchen. Die vorhandenen Datenprodukte bieten zwar erhebliches Potential, sind aber in Bezug auf die von ihnen abgedeckten Regionen/Technologien begrenzt. Eine Ausweitung auf andere Regionen/Technologien ist nur begrenzt möglich, da für das Lernen neuer maschineller Lernmodelle oder die Erweiterung bestehender Modelle in der Regel große Mengen an gelabelten Referenzdaten (d. h. Beobachtungen mit bekannten Referenzinformationen) erforderlich sind, an denen es jedoch häufig mangelt. Die Ziele dieses Projekts sind daher zweifach. Erstens wollen wir vorhandene Datenprodukte aus Satellitendaten nutzen, um Diffusionsprozesse zu untersuchen, insbesondere die Dynamik der Adoption (“Disadoption”) und räumlich Peer-Effekte. Hier können wir einen bestehenden Datensatz für bodenschonender Bodenbearbeitung in den USA nutzen, der aus Satellitendaten abgeleitet wurde. Zweitens zielen wir darauf ab, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten für Deep Learning-Ansätze deutlich zu reduzieren. Dazu wollen wir neuartige Lernverfahren entwickeln und insbesondere untersuchen, ob die Einbeziehung von agronomischen Domänenwissen dazu beitragen kann, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten zu reduzieren. Wir vergleichen die entwickelten Ansätze mit den vorhandenen US-Daten und wenden sie an um neue Datenprodukte für andere Regionen (Deutschland) und Technologien (bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz) zu erstellen. Der Daten werden öffentlich zugänglich gemacht. Wir nutzen sie um die Diffusionsdynamiken von bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz in Deutschland abzuleiten, was einen wichtige Betrag für die aktuelle politische Debatte über diese Technologien liefern kann.
Das Projekt "Quantifying the Influence of SnowmelT on RIVEr Hydrology in High Mountain Asia (STRIVE)" fokussiert sich auf alpine Flüsse und dem Zeitpunkt und Menge der Schneeschmelze im Himalaya . In vielen alpinen Einzugsgebieten stammt ein signifikanter Teil des jährlichen Wasserhaushalts aus der Schneeschmelze, insbesondere während der Monate vor dem Beginn des Monsuns. Da die Gletscher in vielen hochgelegenen Bergregionen weiter schmelzen werden, wird der saisonale Wasserpuffer durch die Schneeschmelze in Zukunft noch wichtiger werden. Auch die Gefahr von Überschwemmungen wird zunehmen, da die steigenden Temperaturen die Schneeschmelze im Frühjahr beschleunigen. Trotz der Bedeutung des Schneewasserhaushalts für viele besiedelte Gebiete sind Zeitpunkt und Volumen der Schneeschmelze nach wie vor nur unzureichend bekannt - insbesondere in Einzugsgebieten in großer Höhe. Um besser quantifizieren zu können, wann und wo das Wasser der Schneeschmelze die alpinen Flüsse erreicht, wird das STRIVE-Projekt einen kombinierten in-situ- und satellitenbasierten Ansatz verwenden, um (1) den Zeitpunkt und die räumliche Verteilung der Schneeschmelze zu überwachen, (2) den Einfluss der Schneeschmelze auf die Flusshöhen und (3) Flusstemperaturen zu bewerten. Die im Rahmen des STRIVE-Projekts gesammelten neuen Daten mit hoher zeitlicher Auflösung werden mit lokalen und regionalen hydrologischen Daten kombiniert, um (4) ein umfassenderes Verständnis der aktuellen Schneeschmelze und deren Wassermenge für alpine Flüsse zu entwickeln. Hier spielen insbesondere die sich verändernden Klimabedingungen eine große Rolle. Die Ergebnisse des STRIVE-Projekts werden für Forscher verschiedener Fachbereiche in der physischen Geographie, Hydrologie und Geomorphologie, zum Einschätzen von Naturgefahren und für Manager sowie Entwickler von Wasserkraftwerken im gesamten Himalaya und in ähnlichen, von der Schneeschmelze angetriebenen alpinen Ökosystemen, von großem Nutzen sein. Um die Forschungszusammenarbeit und den Austausch mit den nepalesischen Partnern zu erleichtern und nachhaltiger zu machen, wird das STRIVE-Projekt zwei Workshops für Nachwuchswissenschaftlerinnen durchführen, die sich mit der Sammlung und Verarbeitung von in-situ- und Fernerkundungsdaten beschäftigen. Diese Workshops werden dazu beitragen, die Ergebnisse und Erkenntnisse des STRIVE-Projekts zu verbreiten und sicherzustellen, dass die entwickelten Methoden und Daten auch nach dem Ende des Projekts in die Forschung und in wasserpolitische Entscheidungen im Himalaya einfließen.
Die stetig wachsende Bevölkerung führt zu einem steigenden Bedarf an Frischwasser und die Entnahme von Grundwasser ist eine der wichtigsten Quellen diesen Bedarf zu decken. Engpässe in der Frischwasserversorgung haben die Suche Nachweis von frischem Grundwasser unter dem heutigen Meeresboden angetrieben. Die Rolle glazialer Strukturen, welche während der Vergletscherungen entstanden sind, ist jedoch im Hinblick auf das Vorkommen frischen Grundwassers noch wenig bekannt. Insbesondere sogenannte Tunneltäler (TT), welche sich unter den Eisschilden bildeten, könnten von besonderer Relevanz sein. Ihre Ausmaße (bis zu 5 km breit, 400 m tief, 100te km lang) spiegeln die gewaltigen Schmelzwassermengen wider, die den Untergrund unter den Eisschilden durchspülten. Ihre Entstehung und Füllung resultierte in stark durchlässigen Sanden und Kiesen im unteren Teil und feinkörnigen Ablagerungen im oberen Teil dieser Strukturen. Diese Konfiguration begünstigt eine Rolle als bevorzugte Fließwege für offshore Grundwasser. Zur Untersuchung des Potenzials von TT als bevorzugte Fließwege für offshore frisches Grundwasser (OFG), verfolgt dieses Projekt folgende Ziele: (O1) Durch die Kombination von elektromagnetischen und seismischen Daten wollen wir ein strukturgebundenes Widerstandsmodell für mehrere TT erstellen; (O2) Wir wollen die Salzgehaltswerte für verschiedene Architekturen und Tiefen von TT abschätzen; (O3) Aufbauend auf den ersten beiden Zielen wollen wir die Ergebnisse für das gesamte Arbeitsgebiet in ein detailliertes lithologisches 3D-Modell extrapolieren. Die sich daraus ergebende Salzgehaltsverteilung im Untergrund wird dazu beitragen, die Ober- und Untergrenzen des Volumens frischen Grundwassers abzugrenzen und die Grundlage für ein detailliertes Grundwassermodell schaffen. Folgende Schritte sind dazu nötig: (S1) Kartierung und Charakterisierung der räumlichen Heterogenität von TT anhand vorhandener seismischer Daten; (S2) Erstellung eines lithologischen Modells für den Untergrund zwischen Amrum und Helgoland von 0 bis 400 m Tiefe; (S3) Identifizierung vielversprechender Standorte und Durchführung von CSEM-Messungen (Controlled Source Electromagnetic) zur Untersuchung der Verteilung des elektrischen Widerstands im Untergrund (TT); (S4) Kombination von Widerstandsmessungen mit Mehrkanal-Seismikdaten (MCS) zur Ableitung des Salzgehalts der Porenflüssigkeit; (S5) Extrapolation der Ergebnisse für das gesamte lithologische Modell. Tunneltäler existieren in ehemals vergletscherten Regionen weltweit. Gelingt uns der Nachweis von OFG in Tunneltälern, hätte dies erhebliche Implikationen für bisher unbekannte Süßwasserverteilungen und hydrologische Systeme. Die uns zur Verfügung stehenden Daten bieten eine einzigartige Möglichkeit zur Integration von CSEM- und seismischen Messungen bei begrenztem Aufwand. Die Ergebnisse des Projekts werden einen neuen Blick auf offshore Gletscherlandschaften und ihre Rolle im pleistozänen Wasserkreislauf erlauben.
| Organisation | Count |
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| Bund | 27 |
| Wissenschaft | 21 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 27 |
| License | Count |
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| Offen | 27 |
| Language | Count |
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| Deutsch | 26 |
| Englisch | 25 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Webseite | 27 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 27 |
| Lebewesen und Lebensräume | 25 |
| Luft | 19 |
| Mensch und Umwelt | 27 |
| Wasser | 18 |
| Weitere | 27 |