Art-Areal-Modelle (SDMs; ‚Species Distribution Models‘) modellieren die Verbreitung von Taxa basierend auf den Umweltbedingungen. Biotische Interaktionen und die Ausbreitung/Zugänglichkeit über räumliche Skalen hinweg werden jedoch selten berücksichtigt. Das Projekt A15 zielt auf ein besseres Verständnis, wie biotische Interaktionen und die Intensität von Stressfaktoren die Verbreitung von Kieselalgen, Wirbellosen und Fischen beeinflussen, unter Verwendung von Joint Species Distribution Models (JSDMs). Diese Modelle werden Ausbreitungs- und Konnektivitäts-Informationen einbeziehen, um ihre Genauigkeit zu verbessern.
Die Interpretation der Messergebnisse eines Cosmic Ray Neutron Sensing (CRNS)-Detektors benötigt ein tiefgreifendes Verständnis der zugrunde liegenden physikalischen Prozesse. In diesem Zusammenhang haben sich Monte-Carlo-basierte Vielteilchensimulationen, z.B. MCNPX, als sehr hilfreich erwiesen. Die allgemein akzeptierten Transferfunktionen um aus einer Neutronendichte die Bodenfeuchte zu berechnen, wurden semi-empirisch für idealisierte Bedingungen ermittelt. Die Effekte von Bodenbeschaffenheit, Vegetation und Schneebeschaffenheit werden teilweise durch Hinzufügen phänomenologisch motivierter Parameter berücksichtigt. Allerdings gibt es dazu bisher keine tiefergreifenden theoretischen Untersuchungen und Validierungen. Wir haben daher das Monte-Carlo Werkzeug namens URANOS entwickelt, welches speziell auf die Anforderungen der Umweltphysik und CRNS zugeschnitten wurde. Der benötigte Rechenaufwand konnte durch effektive, problemspezifische Methoden im Vergleich zu herkömmlichen Vielteilchensimulationen stark reduziert werden. In den letzten Jahren konnten wir damit das Verständnis der Signal-Reichweite-Beziehung deutlich verbessern und eine analytische Beschreibung unter Berücksichtigung von Umweltfaktoren herleiten. Das Hauptziel dieses Teilprojektes ist es, die Änderung des CRNS-Signals, hervorgerufen durch verschiedene Umweltfaktoren und Bodenstrukturen innerhalb des Einflussbereichs, zu verstehen. Dabei handelt es sich um folgende Faktoren: Bodenbeschaffenheit, vertikale Wasserverteilung in Boden und Luft, Landnutzung, Schneebedeckung, Bewuchs, und durch solches abgefangenes Wasser bei Regenfällen sowie generelle räumliche Inhomogenität. Um dies zu erreichen werden wir versuchen, Korrekturfunktion basierend auf physikalischen Modellen zu verwenden, um die wachsende Anzahl von empirischen und standortspezifischen Näherungen überflüssig zu machen. Zusätzlich werden die Neutronensimulationen benötigt, um den Einfluss verschiedener Detektoranordnungen zu untersuchen. Unverzichtbar sind die Neutronensimulationen für die Verbesserung bezüglich energieabhängiger Gewichtung und Weiterentwicklung der Neutronendetektoren sowie energiebereichsspezifischer Abschirmung. Des Weiteren werden sie für konzeptionelle Untersuchungen des Einflusses der Vegetation und weiterer Wasserspeicher benötigt. Für die Großversuchskampagne werden wir 3D-Modelle der Sensor-Standorte erstellen und die simulierten Messsignale den Arbeitsbereichen Großflächiges CRNS-Netzwerk und Mobiles CRNS zu Verfügung stellen. Schließlich können zusammen mit den Arbeitsbereichen Hydrologische Modellierung und Grundwasserneubildung räumlich-zeitliche Modellrechnungen durchgeführt werden um komplexe Zusammenhänge im Wasserhaushalt der Umwelt zu verstehen. Für die Weiterentwicklung des URANOS-Programms für den Einsatz im CRNS-Bereich benötigen wir die Vorschläge und Rückmeldungen der Nutzer.
Gletscher sind bedeutende Speicher organischen Kohlenstoffs (OC) und tragen zum Kohlenstofffluss vom Festland zum Meer bei. Aufgrund des Klimawandels wird eine Intensivierung dieser Flüsse erwartet. Der Export von OC aus Gletschern wurde weltweit in verschiedenen Regionen quantifiziert, trotzdem liegen keine vergleichbaren Daten für Island vor, obwohl sich dort die größte europäische außerpolare Eiskappe befindet. Um die globalen Prognosen der glazialen Kohlenstofffreisetzung zu verbessern, ist es das Ziel dieses Pilotprojektes, den Export von gelöstem und partikulärem organischen Kohlenstoff (DOC, POC) aus Islands Gletschern erstmalig zu quantifizieren und neue Kooperationen mit isländischen Wissenschaftler/innen für gemeinsame zukünftige Forschungsprojekte aufzubauen. Hierzu werden 4 Feldkampagnen zu unterschiedlichen Jahreszeiten sowie Treffen mit isländischen Kollegen/innen durchgeführt. In jeder Feldkampagne werden von 23 Gletschern der Eiskappen Vatnajökull, Langjökull, Hofsjökull, Myrdalsjökull und Snaeellsjökull Eisproben entnommen, um die biogeochemische Diversität des glazialen OC zu charakterisieren sowie dessen Export in Verbindung mit Massenbilanzen zu quantifizieren. In Gletscherbächen werden Wasserproben entnommen, um den Austrag von OC direkt am Gletschertor zu bestimmen sowie die Kohlenstoffflüsse entlang von 6 Gletscherbächen mit unterschiedlicher Länge (2 km bis 130 km) beginnend am Gletschertor bis zur Mündung zu untersuchen. Wie sich der Gletscherrückgang langfristig auf ein Gletscherbachökosystem auswirkt, wird durch die taxonomische Bestimmung von Makroinvertebraten im Vergleich zur Bestimmung von Prof. Gíslason aus dem Jahre 1997 beurteilt. Gleichzeitig werden in diesem Gletscherbach Wasserproben zum eDNA-Barcoding entnommen, um eine rasche und gering invasive Methode zur laufenden Beobachtung des zukünftigen Einflusses der Gletscherrückgang zu entwickeln. Vor Ort werden Wassertemperatur, elektr. Leitfähigkeit, pH-Wert, gelöster Sauerstoff, Trübung und Chlorophyll alpha gemessen. Innovative Labormethoden (HPLC, DNA-Barcoding, Picarro, GC, TOC) werden zur Analyse des OC im Eis und Wasser (DOC, DIC, POC, Fluoreszenz, Absorption), der Nährstoffe (P-PO4, N-NO3, N-NO2, N-NH4), stabiler Isotope (18O, 2H), Chlorophyll alpha, CO2 und aquatischen Organismen eingesetzt. Die Anwendung statistischer Methoden (Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse) basierend auf Anregungs- und Emissionsmatrizen erlauben die Quellen des OC im Gletschereis sowie -schmelzwasser zu bestimmen und die räumliche Vielfalt des OC zu erklären. Das gewonnene Wissen wird zur Verbesserung globaler Prognosen glazialer Kohlenstofffreisetzung beitragen sowie einen intensiven Einblick in das glaziale Ökosystem geben. Für die antragstellenden Nachwuchswissenschaftler/innen entstehen vielversprechende Kooperationen mit isländischen Wissenschaftlern/innen, fokussierend auf die zeitlichen sowie räuml. Aspekte der glazialen Kohlenstoffflüsse sowie das Ökosystem Gletscher
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.
Oxidationsverfahren werden seit Jahrzenten in der Wasseraufbereitung z.B. zur Desinfektion eingesetzt. In den letzten Jahren wird zudem Ozon als mögliche Aufbereitungsstufe für den Abbau von Schadstoffen in der Abwasseraufbereitung diskutiert und z. T. eingesetzt. Da Schadstoffe in der Regel nicht mineralisiert werden, kommt es zur Bildung einer Vielzahl von Transformationsprodukten, die in manchen Fällen eine größere toxische Wirkung haben können als ihre Ausgangssubstanzen. Diese Transformationsprozesse sind sehr komplex und wurden in den letzten Jahren intensiv in definierten Reinstwassersystemen untersucht. Hauptbestandteile der Wassermatrix wie z. B. organisches Material können jedoch ebenfalls in die Reaktionen eingreifen und ggf. die Bildung von Tranformationsprodukten beeinflussen. Dies ist möglich, da die Komplexen Transformationsprozesse häufig über die Bildung reaktiver Zwischenstufen geschieht. Das sind Übergangsprodukte wie N-zentrierte Radikale (Aminylradikale), die z.B. bei der Ozonung gebildet werden können. Die Reaktion dieser Radiale ist jedoch bisher kaum untersucht, so dass es schwer ist Transformationsreaktionen in Realsystemen vorherzusagen. Das vorliegende Projekt beschäftigt sich mit dem Einfluss von Matrixkomponenten auf Transformationsprozesse. Dabei sollen die Reaktionen reaktiver Zwischenstufen mit Modelverbindungen untersucht werden, die bestimmte funktionelle Gruppen des organischen Materials repräsentieren, wie z.B. phenolische Verbindungen. Im weiteren Projektverlauf soll der Einfluss komplexerer Substanzen wie Huminsäuren untersucht werden. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen Transformationsprozesse in realen Systemen besser zu verstehen und somit die Vorhersage von ggf. problematischen Transformationsprodukten zu erleichtern.
Nanopartikel (NP) sind neuartige Schadstoffe, deren Umweltverhalten sich grundlegend von molekularen Schadstoffen unterscheidet. Die Sorption von natürlichen organischen Substanzen (NOM) an NP ist ein Schlüsselfaktor für das weitere Umweltverhalten der NP wie Aggregation oder Sorption auf Oberflächen. Verfügbaren Daten zum Verhalten von NP beschränken sich auf Laborstudien unter stark vereinfachte Bedingungen. Für die Modellierung des Verbleibs von NP in der Umwelt ist es daher unerlässlich, die Sorptionsmechanismen unter umweltrelevanten Bedingungen zu erforschen. Dafür haben wir eine neue Methode entwickelt und validiert, bei der die NP mittels eines Dialysebeutels im Kontakt mit den gelösten Komponenten des Gewässers gebracht werden. Diese Methode ermöglicht es erstmals Partikel mit einer realistischen NOM Oberflächenbeschichtung (Coating) zu erhalten. Moderne Methoden der Oberflächencharakterisierung erlauben es zudem, die Zusammensetzung und Eigenschaften von NP Coatings detailliert zu untersuchen. Ziel dieses Projekts ist es, die Sorptionsmechanismen unter Umweltbedingungen, ihren Einfluss auf die kolloidale Stabilität und ihren Zusammenhang mit dem initialen NP Coating zu erforschen und vorherzusagen. Dazu werden die Zusammensetzungen und die Eigenschaften der unter Feldbedingungen gebildeten NP Coatings für fünf TiO2-Nanopartikeltypen, einschließlich der aus kommerziellen Produkten extrahierten Partikel, untersucht. Diese Partikel werden in 60 ausgewählten Gewässern, welche einer großen Bandbreite an wasserchemischen Parametern entsprechen, mittels Dialysebeutelmethode exponiert. Nach der Entnahme werden die Partikel mit XPS, FT-IR, ToF-SIMS und AFM analysiert, um die Oberflächenzusammensetzung, den Sorptionsmodus und die Schichtdicke des Coatings zu bestimmen. Zur Untersuchung der Schichtdicke mittels AFM wird eine neu entwickelte Probenpräparationsmethode weiterentwickelt und validiert. Die molekulare Zusammensetzung und Stabilität der NP Coatings werden mittels direkter Messung von Molekülen auf der Partikeloberfläche mit einer neu entwickelten Laser-Desorptions-Ionisation ultrahochauflösender FT-ICR MS Methode sowie sequentieller Extraktion, gefolgt von Elektrospray-Ionisation FT-ICR MS untersucht. Zudem werden Experimente zur Aggregationskinetik der exponierten NP durchgeführt. Dazu werden Proben der 60 Gewässer mit und ohne natürliche Kolloide verwendet, um Hetero- und Homoaggregation zu berücksichtigen. Die gewonnenen Daten werden in ein multivariates Machine-Learning-Modell einfließen, um die Beziehung zwischen initialem Coating, Coating mit NOM nach Exposition, der Gewässerchemie und der Aggregation der Partikel zu bestimmen und um die Eigenschaften des Coatings und die Aggregationsrate aus den vorliegenden Wasserparametern vorherzusagen. Die Modellergebnisse werden wertvolle Beiträge für die Vorhersage des Umweltverhaltens von Nanopartikeln in natürlichen Gewässern liefern.
Die Messung von Substanz-spezifischer Stabilisotopenfraktionierung in Grundwasserschadstoffen (Compound-Specific Isotope Analysis, CSIA) ist ein etablierter Indikator für Abbau stromabwärts von Kontaminationsquellen in Altlasten. Laufende Forschungsarbeiten konzentrieren sich darauf, diesen Ansatz nun auch für diffuse (d.h. nicht Punktquellen) Kontaminanten wie das Pestizid Atrazin im niedrigen µg/L bis sub-µg/L Konzentrationsbereich vorzuspuren. Hier bietet CSIA einen machtvollen Ansatz, Abbau sogar über Zeitskalen sichtbar zu machen, die sonst Untersuchungen gar nicht zugänglich wären, oder wenn fluktuierende Konzentrationen eine Abschätzung erschweren. Der Ansatz beruht auf der Beobachtung, dass sich Isotopenwerte von Atrazin während Biotransformation ändern und somit ein Konzentrations-unabhängiges Indiz für Abbau liefern. Für einen Durchbruch von Spurenschadstoff CSIA im Feld sind jedoch kritische methodologische Fortschritte nötig. (1) Niedrige Schadstoffkonzentrationen (sub-µg/L) in Grundwasser treten in Gegenwart viel höherer Konzentrationen (mg/L) von gelöstem organischen Kohlenstoff (DOC) auf, was selektive und sensitive Spurenschadstoff CSIA stark limitiert. Mit Bakkours Expertise in selektiven Anreicherungs- und Aufreinigungstechniken zielen wir auf entscheidende Verbesserungen für empfindliche CSIA von Spurenschadstoffen in Grundwasserproben. (2) Isotopenfraktionierung in Laborexperimenten wird typischerweise bei viel höheren Konzentrationen (mg/L) als im Grundwasser (sub-µg/L) bestimmt. Mit Elsners Expertise in Chemostat und Fed-Batch Experimenten werden wir Isotopenfraktionierung von Atrazin im niedrigen Konzentrationsregime hinterfragen, als belastbare Basis für Feldinterpretationen. (3) Um als Indikator für Spurenschadstoffabbau zu dienen, müssen die Abbau-induzierten Änderungen in Isotopenwerten größer sein als die Bandbreite in kommerziellen Produkten. In Israel, wo Atrazin noch routinemäßig eingesetzt wird, werden wir daher in einer gemeinsamen Anstrengung Atrazinisotopenwerte (d13C, d15N) im Küstenaquifer analysieren und mit kommerziellen Atrazinprodukten vergleichen. (4) Um solche Isotopen-basierten Feldergebnisse kritisch zu hinterfragen, nutzen wir Bernsteins Expertise in mikrobiologischen Methoden der Hydrologie. Die vereinten Fortschritte werden es uns ermöglichen, die Anwendbarkeit von Spurenschadstoff CSIA für niedrige Konzentrationen im Grundwasser grundlegend zu erforschen.
Unser grundlegendes Verständnis über die Entwicklung physikalischer Prozesse, die während der ein- und mehrphasigen Strömung in zerklüfteten porösen Medien ablaufen, ist für die Wissenschaft von großer Bedeutung. Im Hinblick auf die praktischen Auswirkungen bedeutet es verbesserte Anwendungen in den Bereichen unterirdischer Hydrologie, Geophysik, Reservoir Engineering und Biomechanik. Während niedrige Geschwindigkeiten im Bereich von Kriechströmungen am besten durch die Darcy-Gleichung beschrieben werden, muss man für deutlich höhere Geschwindigkeiten Terme höherer Ordnung zusätzlich berücksichtigen, wie von Forchheimer vorgeschlagen. Es gibt eine große Anzahl von Arbeiten über das reine Kriechströmungs- und das rein turbulente Strömungsregime, aber nicht für den Bereich dazwischen, d.h. für das „weak-inertia“ Regime. In Anbetracht dieses Mangels an experimentellen Beweisen wollen wir genau für diesen Bereich Fließfelder in Systemen zunehmender Komplexität von 2D bis 3D räumlich hochaufgelöst abbilden. Zunächst untersuchen wir 2D-Micromodelle mit einem einzelnen Kanal, einer sich wiederholenden Kanal-Poren-Einheit und einem 2D-Riß mit rauen Porenoberflächen. Diese Micromodelle erlauben die Kombination der 2D Mikro-Partikel-Imaging-Velocimetry (micro-PIV) mit 3D flusssensitiver Magnetresonanztomographie (MRT). Um die Auflösungen beider Methoden anzupassen, werden mit der MRT auch ortsaufgelöste Propagatoren bestimmt, die eine Auflösung der Geschwindigkeitsfelder innerhalb eines Voxels erlauben. Sie dienen dann als Proxys für Geschwindigkeitsfelder und können auf 3D- und undurchsichtige Systeme angewendet werden. In einem zweiten Schritt untersuchen wir das erste 3D-System, einen homogenen porösen Glaszylinder. Bei kleinen Geschwindigkeiten erwartet man „bulk“-Effekte durch alle Poren im Sinne der Darcy-Beziehung. Steigen die Reynoldszahlen an, bilden sich immer größere Strömungsschatten kombiniert mit gestreckten Fließpfaden aus. Die bisher gewonnenen Erkenntnisse werden nun im 2. Hauptteil des Projekts für die Untersuchung von Bohrkernen mit Rissen genutzt. Um die Strömung zu untersuchen, wird ein natürlicher Gesteinskern vertikal gefrackt, eine Technik, die an der Universität Stuttgart nun zur Verfügung steht. In Bezug auf die MRT wird die Verwendung einer multi-slice Pulssequenz mit bipolaren Gradientenpaaren notwendig. Der Unterschied zu den bisher untersuchten Modellsystemen besteht darin, dass die Strömung durch Wasseraustausch zwischen Porensystem und Riß kontrolliert wird. Es ist daher zu erwarten, daß sich beim Übergang vom Darcy- zum „weak-inertia“ Regime präferentielle Fließmuster neben stationären Bereichen entwickeln. Diese experimentell gewonnenen 3D-Fließfelder stehen dann zur Verfügung, um theoretische Ansätze wie die Forchheimer-Relation auf ihre Gültigkeit und ihre Grenzen zu prüfen und weiter zu entwickeln.
Der vorliegende Forschungsantrag adressiert die Verbesserung von Starkregen- und Überflutungsvorhersagen insbesondere in urbanen Gebieten. Gegenüber rein physikalisch basierten Modellansätzen sollen in dieser Arbeit datengetriebene Modellansätze aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des Maschinellen Lernens (ML), weiterentwickelt und angewendet werden. Die Ziele dieses Forschungsantrags resultieren aus den im KIWaSuS-Projekt identifizierten Defiziten der aktuellen ML-Modelle im Anwendungskontext des Nowcastings. Es sollen daher in den Themenfeldern Niederschlags- und Überflutungsvorhersage grundlagenwissenschaftliche Untersuchungen durchgeführt werden, auf deren Basis ein vorwettbewerblicher Prototyp entwickelt werden kann, der beide Komponenten beinhaltet. Dabei steht bei den ML-Modellen zur Niederschlagsvorhersage die Qualitätsverbesserung (Generalisierungsfähigkeit) und die Vertrauenswürdigkeit der Vorhersagen im Vordergrund. Dafür sollen bisher genutzte ML-Modellstrukturen erweitert werden, um spezifische wasserwirtschaftliche Anforderungen besser berücksichtigen (Fusion multimodaler Sensordaten) und eine Unsicherheitsquantifizierung für die hochdimensionalen zeitlichen Datensequenzen räumlich und zeitlich verteilter Zeitreihen (z. B. Radardaten) ermöglichen zu können. Bei den Modellen zur Überflutungsvorhersage werden dagegen primär Methoden zur Skalierung und Generalisierung der Modelle auf größere Gebiete untersucht. Dabei soll u.a. geprüft werden, ob die Methode des aktiven Lernens zu einer Verbesserung führt. Nach einer zunächst separaten Entwicklung beider Modelltypen soll am Ende eine hydro-meteorologische Modellkette aufgebaut werden, in der beide Vorhersagemodelle gekoppelt werden.
Chlorinated ethylenes are prevalent groundwater contaminants. Numerous studies have addressed the mechanism of their reductive dehalogenation during biodegradation and reaction with zero-valent iron. However, despite insight with purified enzymes and well-characterized chemical model systems, conclusive evidence has been missing that the same mechanisms do indeed prevail in real-world transformations. While dual kinetic isotope effect measurements can provide such lines of evidence, until now this approach has not been possible for chlorinated ethylenes because an adequate method for continuous flow compound specific chlorine isotope analysis has been missing. This study attempts to close this prevalent research gap by a combination of two complementary approaches. (1) A novel analytical method to measure isotope effects for carbon and chlorine. (2) A carefully chosen set of well-defined model reactants representing distinct dehalogenation mechanisms believed to be important in real-world systems. Isotope trends observed in biotic and abiotic environmental dehalogenation will be compared to these model reactions, and the respective mechanistic hypotheses will be confirmed or discarded. With this hypothesis-driven approach it is our goal to elucidate for the first timdehalogenation reactions.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 836 |
| Kommune | 3 |
| Land | 5 |
| Wissenschaft | 798 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 836 |
| License | Count |
|---|---|
| Offen | 836 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 632 |
| Englisch | 614 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 19 |
| Webseite | 817 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 819 |
| Lebewesen und Lebensräume | 733 |
| Luft | 530 |
| Mensch und Umwelt | 836 |
| Wasser | 821 |
| Weitere | 836 |