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Anbau Gentechnisch veränderter Organismen (GVO) im Land Brandenburg

Die Daten enthalten die Anbauflächen im Land Brandenburg, auf denen kein Anbau von gentechnisch verändertem Mais erfolgen darf. Sie dienen lediglich der Übersicht und besitzen keine Rechtsverbindlichkeit. Für die Anforderung rechtsverbindlicher Angaben sind ggf. Angaben des Antragstellers einzelfallbezogen erforderlich. Die Anbauflächen von GVO werden in einem zentralen Melderegister vom Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL) als deskriptiver Datenbestand erfasst. Dieser Datenbestand lässt derzeit eine Visualisierung der Anbauflächen über ein GIS nicht zu. Das Bundesland Brandenburg beabsichtigt im Rahmen der Pflichten u.a. des Umweltinformationsgesetzes (UIG) diesen Datenbestand den Bürgern zugänglich zu machen. Des Weiteren soll ein auswertbarer geographischer Grundlagendatenbestand angelegt werden, der z.B. für Wirkungsabschätzungen (z.B. Umweltverträglichkeitsprüfungen) auf Schutzgebiete des Europäischen Schutzgebietssystems Natura 2000 vorbereitet. Die Daten enthalten die Anbauflächen im Land Brandenburg, auf denen kein Anbau von gentechnisch verändertem Mais erfolgen darf. Sie dienen lediglich der Übersicht und besitzen keine Rechtsverbindlichkeit. Für die Anforderung rechtsverbindlicher Angaben sind ggf. Angaben des Antragstellers einzelfallbezogen erforderlich. Die Anbauflächen von GVO werden in einem zentralen Melderegister vom Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL) als deskriptiver Datenbestand erfasst. Dieser Datenbestand lässt derzeit eine Visualisierung der Anbauflächen über ein GIS nicht zu. Das Bundesland Brandenburg beabsichtigt im Rahmen der Pflichten u.a. des Umweltinformationsgesetzes (UIG) diesen Datenbestand den Bürgern zugänglich zu machen. Des Weiteren soll ein auswertbarer geographischer Grundlagendatenbestand angelegt werden, der z.B. für Wirkungsabschätzungen (z.B. Umweltverträglichkeitsprüfungen) auf Schutzgebiete des Europäischen Schutzgebietssystems Natura 2000 vorbereitet. Die Daten enthalten die Anbauflächen im Land Brandenburg, auf denen kein Anbau von gentechnisch verändertem Mais erfolgen darf. Sie dienen lediglich der Übersicht und besitzen keine Rechtsverbindlichkeit. Für die Anforderung rechtsverbindlicher Angaben sind ggf. Angaben des Antragstellers einzelfallbezogen erforderlich. Die Anbauflächen von GVO werden in einem zentralen Melderegister vom Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL) als deskriptiver Datenbestand erfasst. Dieser Datenbestand lässt derzeit eine Visualisierung der Anbauflächen über ein GIS nicht zu. Das Bundesland Brandenburg beabsichtigt im Rahmen der Pflichten u.a. des Umweltinformationsgesetzes (UIG) diesen Datenbestand den Bürgern zugänglich zu machen. Des Weiteren soll ein auswertbarer geographischer Grundlagendatenbestand angelegt werden, der z.B. für Wirkungsabschätzungen (z.B. Umweltverträglichkeitsprüfungen) auf Schutzgebiete des Europäischen Schutzgebietssystems Natura 2000 vorbereitet.

Mechanismen der Dynamik des pflanzlichen Blatt- und Wurzelwachstums

Wachstum ist ein zentraler Prozess pflanzlichen Lebens, der sich durch eine komplexe raumzeitliche Organisation auszeichnet. Neue methodische Entwicklungen ermöglichen die Verknüpfung mechanistischer Prozesse mit der makroskopischen Wachstumsdynamik. An Modellarten soll (1) die raum-zeitliche Dynamik des Expansionswachstum im Tagesgang und bei Änderungen von Umweltbedingungen charakterisiert werden. Kartierungen des Expansionswachstums dikotyler Blätter bei verschiedenen Lichtperioden untersuchen die Kontrolle der Tagesrhythmik durch endogene Rhythmen. Raum-zeitliche Analysen der Änderungen der Expansionsrate entlang der Wurzelspitze bei kurzfristig variierten Stickstoffversorgungen und Temperaturen studieren den Einfluss wichtiger Umweltfaktoren auf die Organisation der Wachstumszone. (2) Auf Gewebeebene wird die Rolle von Blattadern bei der Kontrolle der Expansion und die Biomechanik von durch Wachstum verursachten 3-D-Bewegungen analysiert. (3) Raum-zeitliche Kartierung der Verteilung von Zellexpansion immobilisierter und im Gewebeverband eingegebener Zellen soll den Einfluss des Gewebeverbands auf das Expansionswachstum von Zellen klären. Eine Methode zur raum-zeitlichen Analyse der Zellteilung in intakten Wurzelspitzen sollen durch Untersuchungen transgener Pflanzen mit digitaler Bildsequenzanalyse entwickelt werden. (4) Die Relevanz biochemischer und molekularer Prozesse für die Blattexpansion wird durch raum-zeitliche Korrelation von Osmotika und Turgor sowie von Eigenschaften der Zellwand - insbesondere im Zusammenhang mit Expansin - mit dynamischen Karten der Expansion identifiziert.

Sonderforschungsbereich (SFB) 924: Molekulare Mechanismen der Ertragsbildung und Ertragssicherung bei Pflanzen; Molecular Mechanisms Regulating Yield and Yield Stability in Plants, Schwerpunktprogramm SFB 924: Molekulare Mechanismen der Ertragsbildung und Ertragssicherung bei Pflanzen - Teilprojekt B05: Ökophysiologie transgener Pflanzen, die einen fremdartigen Abwehrmechanismus exprimieren

Wir möchten mit Hilfe von QTL-Kartierung Regulationselemente des Bx-Genclusters lokalisieren. Kandidatengene der Feinkartierung werden funktionell untersucht (Ko-Regulation, Mutantenanalyse, transgene Ansätze). Die Konsequenzen der Expression eines fremden sekundären Biosynthesewegs werden mit transgener A. thaliana untersucht. Kombinationen funktioneller Module der Biosynthese werden transgen exprimiert und Metabolomics- und Transcriptomics-Analysen ausgeführt. Der Einfluss von Benzoxazinoiden in transgener A. thaliana auf Pathogen- und Herbivor-Resistenz wird analysiert.

Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland 1:1.000.000 (WMS)

Web Map Service (WMS) zur Karte der Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland. Durch die LABO wurden 2017 für 16 Elemente neue, bundesweite Hintergrundwerte veröffentlicht. Sie beruhen auf Profilinformationen und Messdaten von Königswasserauszügen, die durch die BGR zusammengeführt und homogenisiert wurden. Daten mit hohen Bestimmungsgrenzen wurden nach bestimmten Kriterien von der weiteren Auswertung ausgeschlossen, damit die Bestimmungsgrenzen nicht die Hintergrundwerte beeinflussen. Um die Hintergrundwerte nicht durch Regionen mit hoher Stichprobendichte überproportional beeinflussen zu lassen, wurde in Teilen eine räumliche Ausdünnung durchgeführt. Die Werte mehrerer Horizonte eines Standortes wurden durch tiefengewichtete Mittelwerte zu einem Wert zusammengezogen. Zur Auswertung wurden die vorhandenen Messwerte verschiedenen Gruppen von Bodenausgangsgesteinen zugeordnet. Zudem wurde unterschieden, ob die Proben im Oberboden, im Unterboden oder im Untergrund genommen wurden. Bei den Oberböden wurde bei der Auswertung auch die unterschiedliche Nutzung (Acker, Grünland, Forst) berücksichtigt. Lockergesteine wurden aufgrund ihrer unterschiedlichen Zusammensetzung getrennt nach Nord- und Süddeutschland ausgewertet. Durch die Aufteilung der Daten in Teilkollektive wurden nicht in allen Fällen verlässliche Fallzahlen erreicht, sodass nur Hintergrundwerte mit Fallzahlen ?20 dargestellt werden. Das genaue Vorgehen bei der Ableitung ist dem Bericht der LABO-Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Bodenschutz (2017): 'Hintergrundwerte für anorganische und organische Stoffe in Böden', 4. überarbeitete und ergänzte Auflage, zu entnehmen.

Higher frequency data products of the International Monitoring System’s infrasound stations

This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, within the CTBT-relevant infrasound range (around 0.01-4 Hz), this dataset covers higher frequencies (1-3 Hz) and is therefore called the ‘hf’ product. The temporal resolution (time step and window length) is 5 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022

Very low frequency data products of the International Monitoring System’s infrasound stations

This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, this dataset, called the ‘maw’ product, covers a very low frequency range of infrasound (0.02-0.07 Hz). The temporal resolution (time step and window length) is 30 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022.

Global reference histograms of the IMS infrasound broadband detection lists

This data set builds upon the broadband detection lists of the International Monitoring System (IMS)’s infrasound stations. The infrasound data of these stations are regularly (re-)processed at the German National Data Centre at BGR (e.g., Ceranna et al., 2019; https://doi.org/10.1007/978-3-319-75140-5_13) using the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing method (Cansi, 1995; https://doi.org/10.1029/95GL00468). The latest reprocessing with 26 one-third octave spaced frequency bands in the IMS band of interest (0.01 to 4 Hz) included all 53 stations that were certified within the period 2003 to 2020. Based on the resulting broadband detection lists, this data set expands on former analyses of the coherent ambient noise. For each station with a data availability of at least one year (by the end of 2020), monthly reference histograms for the detection parameters back azimuth, apparent speed, and root-mean-squared amplitude are provided. The histograms provide a means to determine the deviation from nominal monthly behaviour and thus enable assessing the plausibility of detections and potential anomalies – without determining their cause – in the detected parameters. Overall, these quality metrics will be, among other applications, a useful supplement to the open-access IMS infrasound data products provided by Hupe et al., which are also available in BGR’s product centre. Further details of the reference histograms are described in the following publication by Kristoffersen et al.: "Updated global reference models of broadband coherent infrasound signals for atmospheric studies and civilian applications" (https://doi.org/10.1029/2022EA002222).

Infrasonic Signatures of 1001 Rocket Launches for Space Missions

Rocket launches for space missions are well-defined ground-truth events generating strong infrasonic signatures. This data set covers ground-truth information for 1001 rocket launches from 27 global spaceports between 2009 and mid-2020. Infrasound signatures from up to 73% of the launches were identified at infrasound arrays of the International Monitoring System. The detection parameters were obtained using the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) algorithm. Propagation and quality parameters supplement the PMCC detection parameters in this dataset. The results are provided for further use as a ground-truth reference in geophysical and atmospheric research. The open-access publication “1001 Rocket Launches for Space Missions and their Infrasonic Signature” (Pilger et al., 2021, Geophys. Res. Letters, doi:10.1029/2020GL092262) provides further details on this data set. Data format: The data are provided both as ASCII files (separate lists of infrasound signatures and rocket launch events, plus README files) and as a comprehensive netCDF file.

Microbarom low-frequency data products of the International Monitoring System’s infrasound stations

This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, this dataset covers the dominant frequency range of microbaroms (0.15-0.35 Hz) and is therefore called the ‘mb_lf’ product. The temporal resolution (time step and window length) is 15 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022

Microbarom high-frequency data products of the International Monitoring System’s infrasound stations

This dataset consists of data products derived from broadband signal detection lists that have been processed for the certified infrasound stations of the International Monitoring System. More specifically, this dataset covers, among other phenomena, the upper frequency range of microbaroms (0.45-0.65 Hz) and is therefore called the ‘mb_hf’ product. The temporal resolution (time step and window length) is 15 min. For processing the infrasound data, the Progressive Multi-Channel Correlation (PMCC) array processing algorithm with a one-third octave frequency band configuration between 0.01 and 4 Hz has been used. The detected signals from the most dominant directions in terms of number of arrivals within a time window and the product-specific frequency range are summarized at predefined time steps. Along with several detection parameters such as the back azimuth, apparent velocity, or mean frequency, additional quantities for assessing the relative quality of the detection parameters are provided. The dataset is available as a compressed .zip file containing the yearly data products (.nc files, NetCDF format) of all certified stations (since 2003). Further information on the processing and details about the open-access data products can be found in: Hupe et al. (2022), IMS infrasound data products for atmospheric studies and civilian applications, Earth System Science Data, doi:10.5194/essd-14-4201-2022

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