Sediment erosion and transport is critical to the ecological and commercial health of aquatic habitats from watershed to sea. There is now a consensus that microorganisms inhabiting the system mediate the erosive response of natural sediments ('ecosystem engineers') along with physicochemical properties. The biological mechanism is through secretion of a microbial organic glue (EPS: extracellular polymeric substances) that enhances binding forces between sediment grains to impact sediment stability and post-entrainment flocculation. The proposed work will elucidate the functional capability of heterotrophic bacteria, cyanobacteria and eukaryotic microalgae for mediating freshwater sediments to influence sediment erosion and transport. The potential and relevance of natural biofilms to provide this important 'ecosystem service' will be investigated for different niches in a freshwater habitat. Thereby, variations of the EPS 'quality' and 'quantity' to influence cohesion within sediments and flocs will be related to shifts in biofilm composition, sediment characteristics (e.g. organic background) and varying abiotic conditions (e.g. light, hydrodynamic regime) in the water body. Thus, the proposed interdisciplinary work will contribute to a conceptual understanding of microbial sediment engineering that represents an important ecosystem function in freshwater habitats. The research has wide implications for the water framework directive and sediment management strategies.
Städte haben ihre Wurzeln im Untergrund. Hier befinden sich die Fundamente von Gebäuden und ein wesentlicher Anteil der urbanen Infrastruktur. Zugleich dient der Untergrund als Wasserreservoir und als Quelle für erneuerbare Energie. Ein bisher wenig beachtetes Phänomen sind die sogenannten Urbanen Wärmeinseln im Untergrund (UWIU), die sich oft unbemerkt über Jahrzehnte ausbreiten. Sie reichen häufig über das gesamte Stadtgebiet, in dem erheblich höhere Boden- und Grundwassertemperaturen zu finden sind als in der ungestörten, ländlichen Umgebung. Die Ursachen hierfür sind vielfältig und gerade die langfristige Entwicklung von UWIUs ist noch heute ungeklärt. Um Empfehlungen für eine möglichst proaktive Nutzung des städtischen Untergrunds in der Zukunft zu erstellen, gilt es, die treibenden Prozesse und Faktoren zu ergründen, die UWIUs in verschiedenen Städten verursachen. Das Kernthema dieses Projekts ist, erstmalig die thermischen Bedingungen unter zwei chinesischen und deutschen Städten, Nanjing und Köln, zu vergleichen. Die teilnehmenden Wissenschaftler haben weitreichende Erfahrung in der Erforschung von UWIUs in ihren Ländern und in Vorarbeiten bereits eine umfassende Datenbasis von Boden- und Grundwassertemperaturen gesammelt. Kernziel ist es, diese mit einem neuen gemeinsamen Messprogramm zu aktualisieren und aus der vergangenen und aktuellen Entwicklung der beobachteten UWIUs auf die zukünftige Temperaturentwicklung im Untergrund zu schließen. Dies wird erreicht durch ergänzende Laborversuche und umfassende numerische Simulationen, die insbesondere die zeitliche Entwicklung der Landnutzung berücksichtigen. Die Ergebnisse für die Städte in Deutschland und China werden verglichen und so individuell von gemeinsamen Charakteristiken unterschieden. Auf diese Weise werden allgemeingültige Zusammenhänge erschlossen, die sich auch auf weitere weniger erforschte Städte übertragen lassen und dort Prognosen zur zukünftigen UWIU-Entwicklung ermöglichen.
Das zunehmende weltweite Auftreten großer Hochwässer innerhalb der letzten Jahre führte zu einem starken Anstieg vieler Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven (hier als Step change bezeichnet) und führt zu der Frage, ob Hochwässer sich verändert haben. Oft werden Klimaänderung und der Verlust der Speicherfähigkeit unserer Böden durch menschliche Eingriffe für diese Veränderung verantwortlich gemacht. Jedoch können auch bei sich nicht veränderten Bedingungen immer wieder große Hochwässer auftreten, die als extrem erscheinen, da sie noch vorher nicht beobachtet werden. Die Frage ob sich Hochwasserprozesse verändern oder nicht, ist essentiell für zuverlässige Vorhersagen des zukünftigen Hochwasserrisikos und grundlegend für viele Entscheidungen, z.B. in der Risikovorsorge, Wasserwirtschaft, Stadt- und Raumplanung oder der Versicherungswirtschaft. Ziel des Projekts ist es, zu erforschen, ob die Wechselwirkungen zwischen Klima und Landschaft in Flussgebieten extreme Hochwässer innerhalb kurzer Perioden hervorrufen können, auch wenn keine Veränderungen der äußeren Einflussfaktoren (z.B. Niederschläge) auftreten. Als Indikator für mögliche Veränderungen in der Genese extremer Hochwässer wird in diesem Projekt das Auftreten bzw. die Lage des step change, d.h. eines plötzlichen starken Anstiegs der Hochwasserwahrscheinlichkeitskurve, gewählt. Methoden zur objektiven Bestimmung der Lage des step change in Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven werden entwickelt und es wird untersucht, ob das Auftreten von step changes in den Zeitreihen vieler Gebiete weltweit nur als Artefakt zu kurzer Datenreihen erklärt werden kann. In einem weiteren Schritt wird untersucht, welche Klima- und Landschaftscharakteristiken das Auftreten und die Position von step changes in den Hochwasserwahrscheinlichkeitskurven beeinflussen. Dies erfolgt mit Hilfe eines kürzlich entwickelten vereinfachten stochastischen Modells von Niederschlag-Abflussprozessen, welches zuverlässig die Entstehung von Hochwasserabflüssen in verschiedenen Klima- und Landschaftseinheiten weltweit wiedergeben kann. Auf Basis von Modellsimulationen wird ein Index abgeleitet, der anzeigt ob das Zusammenspiel von sich verändernden Klima- und Landschaftscharakteristiken zu step changes führt. Die Güte des Indexes die Position von step changes vorherzusagen, wird anhand einer Vielzahl unterschiedlicher Gebiete weltweit verifiziert. Auch wird der Index auf Gebiete übertragen, in denen bisher noch keine extremen Hochwasserereignisse beobachtet wurden oder keine Beobachtungsreihen verfügbar sind. Ebenso werden mögliche Änderungen des Indexes aufgrund von Klimaänderungen analysiert. Das Projekt hilft das Zusammenspiel von Klima- und Landschaftsfaktoren bei der Entstehung von extremen Hochwasserereignissen besser zu verstehen und gibt an, wie lange ein bestimmtes Gebiet beobachtet werden muss, um eine zuverlässige Abschätzung auch extremer Hochwasserabflüsse ableiten zu können.
Bodenwasserbewegung ist ein Schlüsselprozess in mehreren bereitstellenden und regulierenden Ökosystemdienstleistungen. Die genaue Vorhersage mit mathematischen Modellen bleibt jedoch aufgrund großer Unsicherheiten in allen Modellkomponenten eine Herausforderung, selbst wenn prozessbasierte Beschreibungen wie die Richards-Gleichung verwendet werden. Datenassimilationsmethoden bieten die Möglichkeit, Informationen aus unsicheren Modellen und unsicheren Messungen zu einer verbesserten konsistenten Zustandsbeschreibung zu verbinden, sofern die Unsicherheiten korrekt quantifiziert werden können. Die größten Unsicherheiten liegen dabei typischerweise in den hydraulischen Eigenschaften des Bodens. Werden die relevanten hydraulischen Parameter in einem erweiterten Zustand berücksichtigt, können diese mit den Datenassimilationsmethoden geschätzt werden. Dies ist selbst in Gegenwart von Modellfehlern wie z.B. präferentiellem Fluss möglich, falls diese Fehler entsprechend berücksichtigt werden. Bisher konnten solche konsistenten Beschreibungen nur auf kleinen Skalen bis hin zu eindimensionalen Bodenprofilen demonstriert werden. Auf größeren Skalen wurden noch keine detaillierten prozessbasierten Beschreibungen erreicht. Dies ist auf fehlende Informationen über die heterogenen bodenhydraulischen Eigenschaften in Kombination mit den hochgradig nichtlinearen und interagierenden Prozessen zurückzuführen. Eine einzigartige Forschungsinfrastruktur für die experimentelle Untersuchung der Bodenhydrologie von Hängen ist das Landscape Evolution Observatory (LEO) in der Biosphere 2. Es besteht aus drei künstlichen Hängen mit einem ausgedehnten Sensor- und Probennehmernetzwerk. Um das Verständnis auf dieser größeren Hangskala zu verbessern, ist das Ziel dieses Projektes die konsistente und prozessbasierte Beschreibung der Bodenwasserbewegung am LEO, einschließlich der Darstellung von Heterogenität und Evolution der bodenhydraulischen Parameter. Der Focus liegt dabei auf den folgenden Aspekten: (i) die Ableitung der zeitlichen Entwicklung der bodenhydraulischen Parameter durch Datenassimilation an ausgewählten Profilen in den Hängen, (ii) die Bestimmung der Heterogenität der bodenhydraulischen Eigenschaften und deren Auswirkungen durch hydraulische Experimente und Vorwärtssimulationen und (iii) die Entwicklung und Verifizierung einer konsistenten Beschreibung von Teilen der Hänge durch Datenassimilationsmethoden. Dieses Projekt wird die Frage beantworten, ob die derzeitigen Beobachtungstechniken ausreichen, um eine konsistente und ausreichend akkurate Beschreibung der Hanghydrologie zu erhalten, und wenn ja, wie und mit welcher Unsicherheit diese Darstellung erreicht wird. Darüber hinaus erwarte ich einen quantitativen Einblick in die Ausbildung der Heterogenität am LEO.
Die Verknüpfung zwischen der Ökologie von Organismen und deren Verteilungsmuster sowie die Verallgemeinerbarkeit dieser Zusammenhänge sind eine essentielle Basis für das Verständnis der funktionellen Dynamik von Ökosystemen und deren assoziierter Biodiversität. Das Zusammenspiel zwischen Biodiversität und Ökosystemfunktion wirft die Frage auf in wieweit die funktionelle Differenzierung von Taxa deren Verteilungsmuster bedingt. Einer der offensichtlichsten funktionellen Unterschiede zwischen Organismen ist die Differenzierung der Ernährungsstrategien in heterotrophe, mixotrophe und phototrophe Organismen. Mikrobielle Eukaryoten sind aufgrund ihrer überwältigenden Diversität und funktionellen Differenziertheit besonders geeignet, um solche übergeordneten Fragestellungen anzugehen. Chrysomonaden (Chrysophyceen) sind hier besonders geeignet, da sie weit verbreitet sind und zu den dominanten Organismengruppen in einer Vielzahl von Habitaten gehören. Verschiedenste Ernährungsstrategien sind realisiert und Chrysomonaden der verschiedenen Ernährungstypen koexistieren in vielen Habitaten. Zudem sind die Chrysomonaden eine ökologisch vergleichsweise gut untersuchte Organsimengruppe mit vielen Modellarten für ökologische und ökophysiologische Fragestellungen. Heterotrophie evolvierte mehrfach innerhalb der Goldalgen. In diesem Projekt testen wir die Hypothese, dass heterotrophe Taxa im Vergleich zu phototrophen und mixotrophen Taxa im Allgemeinen eine größere Toleranz im Hinblick auf abiotische Faktoren haben. Damit verknüpft testen wir die Hypothese, dass sich die Verteilungsmuster von heterotrophen, mixotrophen und phototrophen Chrysomonaden unterscheiden und eher mit deren Ökologie als mit deren Phylogenie korrelieren. In einem ersten Arbeitspaket charakterisieren wir das Wachstum verschiedener Arten als Funktion der Futter- und Nährstoffkonzentration, der Futterqualität und der Beleuchtungsverhältnisse. Auf dieser Basis werden wir dann die Nischenweite vergleichend untersuchen und die Hypothese testen, dass sich diese Nischenweite systematisch zwischen Taxa verschiedener Ernährungstypen unterscheidet. Diese ökophysiologischen Untersuchungen ergänzen wir mit Analysen der Verbreitungsmuster. Der Fokus liegt dabei auf der regionalen Verbreitung unter Berücksichtigung der Verschiedenheit in Bezug auf die abiotischen Umweltfaktoren. Insbesondere nehmen wir an, dass phototrophe Chrysomonaden eine stärker eingeengt Verbreitung in Bezug auf die abiotischen Umweltfaktoren aufweisen als die heterotrophen Taxa. Ebenso erwarten wir eine stärker ausgeprägte Saisonalität bei phototrophen Taxa als bei heterotrophen. Zusammengenommen bieten die geplanten Analysen, basierend auf der exemplarischen Analyse der Verbreitungsmuster und der ökophysiologischen Nischenweite von Chrysomonaden, eine fundierte Basis für ein Verständnis der Zusammenhänge zwischen der funktionellen Diversität von Ökosystemen und deren assoziierter Biodiversität.
Der globale Wandel verändert nicht nur das Klima sondern auch die Oberfläche der Erde. Unser Verständnis von Bodenveränderungen und ihrer Wechselwirkungen mit hydrologischen, ökologischen und geomorphologischen Prozesse ist jedoch noch rudimentär. Einige der Bodeneigenschaften sind zeitlich stabil, aber andere verändern sich zum Teil sehr schnell mit signifikanten Auswirkungen auf die Quantität und Qualität des Wasserkreislaufes. Diese Veränderungen sind besonders markant auf der Hangskala, wo laterale und vertikale Prozesse über unterschiedliche Zeitskalen miteinander interagieren. Wasser und Vegetation beeinflussen die oberirdischen und unterirdischen Prozesse an Hängen auch über die Verwitterung, die Bodenentwicklung und die Erosion. Diese Prozesse wiederum beeinflussen auch die Fließwege des Wassers. Die daraus resultierende Verteilung der Wasserspeicher beeinflusst die Artenverteilung und Funkrionalität der Vegetation, wobei die Vegetation selber wiederum die Fließwege des Wassers beeinflusst. Dieses komplexe Gefüge an Wechselwirkungen wurde in seiner zeitlichen Entwicklung bisher noch kaum detailliert untersucht. Das interdisziplinäre Forschungsprojekt HILLSCAPE (HILLSlope Chronosequence And Process Evolution) soll sich mit der Frage beschäftigen, wie sich dieser Feedback-Zyklus in einem Zeitraum von 10000 Jahren verändert und was für strukturelle Veränderungen daraus resultieren. Das Projekt konzentriert sich dabei auf die vertikale und laterale Umverteilung von Wasser und Stoffen an Hängen und ihrer Wechselwirkungen mit dem Boden, der Vegetation und der Landschaftsentwicklung. Um dieses ehrgeizige Ziel erreichen zu können, wird sich HILLSCAPE Hang-Chronosequenzen auf Moränenstandorten zu Nutze machen. Gletschervorländer liefern uns so Schnappschüsse der zeitlichen Entwicklung. Die Auswahl zweier Fokusgebiete mit unterschiedlichem Ausgangsmaterial erlaubt dabei den direkten Vergleich der Entwicklung auf Silikat- und Karbonatgestein. In jedem Fokusgebiet werden Hänge in 4 verschiedenen Altersklassen instrumentiert. Die Aufgliederung in 5-6 Flächen pro Altersklasse ermöglicht es uns, eine große Bandbreite an Vegetationsbedeckung und -komplexität abzudecken. Wir werden gezielt relevante Strukturen aller 48 Hangflächen aufnehmen und werden deren hydrologische und geomorphologische Funktionsweise und Prozesse einerseits über ein Jahr beobachten und andererseits durch künstliche Beregnung in kontrollierten Experimenten genauer aufschlüsseln. Zusätzlich werden wir funktionalen Eigenschaften der Pflanzen und somit die strukturelle und funktionale Diversität der Standorte erfassen. Die Kombination von vier interdisziplinären Doktorarbeiten und der integrativen Modellierung durch einen Postdoc erlaubt uns die gemeinsame Untersuchung von hydrologischen, geomorphologischen und biotischen Prozessen und ihrer Interaktionen.
Ziel unseres Projekts ist es zu verstehen wie sich extreme Hochwasser von kleinen Hochwassern unterscheiden und wie ausgehend von kleinen Hochwassern extrapoliert werden kann. Wir untersuchen Mechanismen und Prozessinteraktionen die 'heavy tail' Hochwasserwahrscheinlichkeitsverteilungen generieren. Außerdem untersuchen wir Schwellwertprozesse und andere Mechanismen die zu Nichtlinearitäten führen wenn sich die Größenordnung des Hochwassers ändert. Insbesondere werden auch die Vorbedingungen und Konsequenzen von Hochwasserwellenänderungen, z.B. Überlagerungen untersucht. Die Analysen beinhalten die gesamte Hochwasserprozesskaskade. Wir werden die Charakteristika der größten Hochwasser denen der restlichen, kleineren Hochwasser gegenüberstellen um zu verstehen, ob große Hochwasser durch spezifische Prozesse ausgelöst und beeinflusst werden oder durch große Varianten derselben Prozesse. Die folgenden Forschungsfragen sollen beantwortet werden: Auf welche Weise steht das 'upper tail' Verhalten von Hochwasserwahrscheinlichkeitsverteilungen in Beziehung zu Einzugsgebiets- und Ereignischarakteristika? Welche Mechanismen und Prozessinteraktionen führen zu 'heavy tails' (endlastigen Hochwasserwahrscheinlichkeitsverteilungen)? Wie führen hochwasserauslösende Bedingungen (raum-zeitliche Niederschlagsmuster, Topographie, Hochwassertypen) und Interaktionen zwischen Flusslauf und Überschwemmungsflächen (Abflussverhalten, Rückhaltung, Deichbrüche) zu unterschiedlichen Hochwasserwellencharakteristika hinsichtlich Spitzenabfluss, Volumen, Wellenablaufzeiten, und zu verschiedensten Wellenveränderungen? Wie entwickeln sich oder verflüchtigen sich solche Muster von kleinen zu großen Hochwassern? Entstehen große Hochwasser durch andere Mechanismen als kleine Hochwasser? Wie verändern sich das Ausmaß und die Ursachen von Nichtlinearitäten der Prozesse mit steigender Hochwasserstärke? Was ist die spezifische Rolle von Schwellwertprozessen für die Entwicklung von extremen Hochwassern?
Wir werden eine Strategie zur Assimilation der Landoberflächentemperatur implementieren, bei der verschiedene Beobachtungen innerhalb eines Tages verwendet werden, um sensitive Landoberflächenparameter und -zustandsgrößen anzupassen. Wir werden zudem einen Operator zur Assimilation des Blattflächenindex entwickeln, um damit dynamische Vegetationszustandsgrößen und sensitive Ökosystemparameter anzupassen. Der Nutzen der genannten Daten in Kombination mit Bodenfeuchtebeobachtungen wird mit Hilfe synthetischer Experimente ermittelt. Im Besonderen wird dabei untersucht, ob die Parameterschätzung verbessert werden kann und in welchem Ausmaß die Assimilation bestimmter Datentypen die Zustandsgrößen anderer Kompartimente verbessert. Hierbei werden realistische Szenarien verwendet, welche verschiedene Unsicherheitsquellen und unbekannte Parameter beinhalten. Synthetische Experimenten werden zunächst mit der Landkomponente von TerrSysMP-PDAF (CLM-ParFlow-PDAF) mit Hilfe eines gemeinsamen Testfalles mit P5, P6 und P7 durchgeführt. Wir werden zudem Beiträge zu den Experimenten mit dem gesamten TerrSysMP-PDAF liefern, welche von C1 koordiniert werden. Im letzten Schritt werden Tests mit dem Rureinzugsgebiet durchgeführt.
Unter anoxischen Bedingungen wird Arsen (As) in Form von Arsenit vermeintlich vollständig über Schwefel(S)-Gruppen an natürliches organisches Material (NOM) gebunden. Laborexperimente zeigten, dass selbst unter oxischen Bedingungen die Halbwertszeit mehr als 300 Tage betrug, damit sogar größer war als die von Arsenit an Eisen(Fe)(III)-Oxyhydroxiden. Global betrachtet heißt das, dass z.B. Moore, die reich an Organik und Sulfid sind, wichtige quantitative As-Senken sind. Allerdings wurden alle mechanistischen Studien bisher so durchgeführt, dass Arsenit einem zuvor gebildeten S(-II)-NOM zugegeben wurde. In einem System, das As(III), S(-II) und NOM enthält, spielt aber auch die As(III)-S(-II)-Komplexierung in Lösung unter Bildung von Thioarseniten ((H2AsIIIS-IInO3-n)-, n=1-3) und Thioarsenaten ((HAsVS-IInO4-n)2-, n=1-4) eine Rolle. Unsere zentrale Hypothese ist, dass die Kinetik der Thioarsen-Spezies-Bildung in Lösung schneller ist als die Sorption von As(III) und S(-II) an NOM und dass daher Thioarsen-Spezies das Ausmaß und die Kinetik der As-Sorption an Organik bestimmen. Auch die kompetitive Sorption an gleichzeitig auftretenden (meta)stabilen Fe-Mineralen wird vom bekannten Verhalten von Arsenit abweichen. Aufgrund ihrer Instabilität und einem Mangel an reinen Standards, ist über das Sorptionsverhalten von Thioarseniten bislang nichts bekannt. Für Thioarsenate gibt es keine Information zum Bindungsverhalten an NOM, aber es ist bekannt, dass die Sorption an verschiedenen Fe(III)-Mineralen geringer ist als die von Arsenit. Wir postulieren, dass Thioarsenate weniger und langsamer als Arsenit an S(-II)-NOM binden, da kovalente S-Bindungen in Thioarsenaten die Affinität für S(-II)-NOM Komplexierung verringern. An Fe(III)-NOM sollte die Bindung geringer sein in Analogie zur bekannten geringeren Affinität für Fe(III)-Minerale. Wir postulieren weiter, dass die Sulfidierung eine schnellere und größere As-Mobilisierung bewirkt als die zuvor untersuchte Oxidation, da abiotische Oxidation langsam ist, die As-S-Komplexierung in Lösung aber spontan und so As-Bindungen an NOM und Fe-Minerale schwächt. Um unsere Hypothesen zu testen, werden wir Batch-Experimente durchführen mit Mono- and Trithioarsenat-Standards und einem Arsenit-Sulfid Mix (der Thioarsenite enthält) bei pH 5, 7 und 9 an zwei ausgewählten NOMs (Federseemoor Torf und Elliott Soil Huminsäure; jeweils unbehandelt, S(-II)- und Fe(III)-komplexiert). Wir werden Sorptionsaffinität und -kinetik, sowie mittels Röntgenabsorptionsspektroskopie Bindungsmechanismen bestimmen. Die Stabilität der (Thio)arsen-beladenen NOMs wird unter oxidierenden aber auch unter sulfidischen Bedingungen studiert und präferenzielle Bindung in binären Systemen (Kombinationen aus Fe-Oxyhydroxiden, Fe(III)-NOM, S(-II)-NOM und Fe-Sulfiden) untersucht. Ziel ist, As-Bindungsmechanismen in S(-II)-Fe(III)-NOM-Systemen besser zu verstehen, um vorhersagen zu können, unter welchen Bedingungen As Senken zu As Quellen werden können.
Das Biofilmwachstum in Biofilmreaktoren wird hauptsächlich durch den Abtragprozess reguliert. Den Abtragprozess zu kontrollieren ist daher ein wichtiges Anliegen für den stabilen Betrieb eines Bioreaktors. Zur Kontrolle des Reaktors und um die größte Effizienz zu erreichen sind mathematische (bzw. numerische) Modelle, die den Abtragsprozess darstellen, hilfreich. Solche Modelle können möglicherweise sogar für den Entwurf von Biofilmreaktoren nützlich zu sein. In diesem Projekt soll ein multidimensionales, poroviskoleastisches Biofilm Modell entwickelt werden, das den Abtragsprozess abbildet. Dabei soll auch der Abtrag durch das Auslösen von größeren Stücken ('sloughing'), das durch die Schubspannungen an der Biofilm Grenzfläche und durch das Spannungsfeld im Biofilm entsteht, erfasst werden. Das Modell für den Abtrag soll basierend auf den Schubspannungen an der Grenzfläche und dem Spannungsfeld im Biofilm formuliert werden. Das Modell wird mit experimentellen Beobachtungen kalibriert und validiert. Biofilm Modelle, die für Reaktoren verwendet werden, sind in der Regel eindimensional (1D). Aus diesem Grund soll in diesem Projekt mittels Modellrechnungen mit dem validierten multi-dimensionalen Abtragmodell ein vereinfachtes ('upscaled') 1D Modell entwickelt werden.
| Origin | Count |
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| Bund | 653 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 653 |
| License | Count |
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| offen | 653 |
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| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 19 |
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| Boden | 636 |
| Lebewesen und Lebensräume | 569 |
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| Weitere | 653 |