Die Tiefsee ist das größte Ökosystem auf der Erde, das uns aufgrund der Unerreichbarkeit und immensen Ausdehnung in weiten Teilen noch fremd ist. Wegen der geringen Verbreitung von Tiefsee-Sedimenten auf dem Festland und dem Mangel einer kontinuierlichen Fossil-Überlieferung ist unsere Kenntnis über Tiefseepaläobiogeographie und Tiefsee-Evolution ebenfalls recht limitiert. Eine Sichtung unterkretazischer bis obermiozäner Sedimente in ODP/DSDP/IODP-Bohrkernen (Paläoablagerungstiefe: tiefes Bathyal über 2000 m) erbrachte überraschende Ergebnisse: Sklerite von Echinodermata (Holothurien, Ophiuren, Asteroideen, Crinoiden), die heute einen wichtigen Anteil der Tiefseefaunafauna stellen, fehlen nahezu völlig. Dafür sind Stacheln von irregulären Echiniden (Holasteroida, Spatangoida: Atelostomata) häufig. Da die Stacheln morphologisch sehr variabel sind, bergen Klassifizierung der morphologischen Bandbreite ('Morphospace'), der Morphospace-Veränderung in der Zeit und die berechnete Stachel-Akkumulationsrate das Potential, Diversitäts- und Abundanz-Veränderungen in Bezug zu globalem Klimawandel zu kartieren. Da die derzeitige globale Erwärmung besonders in offenen Ozeanen zu geringerer Produktivität und verringertem Export von Organik in die Tiefsee führt, eignet sich der östliche tropische Pazifik als Modell-Region um zwei Arbeitshypothesen zu testen. i) Die Stachel-Diversität der Atelostomata korreliert invers mit känozoischen Warmzeiten, was die 'Productivity-Diversity Relation' stützt; und ii) Die Abundanz von Atelostomata-Stacheln als Ausdruck von Biomasse und Export-Productivity ist geringer in warmen Perioden als in kühlen. Für das Projekt wurde exemplarisch känozoisches Material aus einer sich rapide ändernden Welt berücksichtigt (Abkühlung Mittel-Miozän, mittelmiozänes Klimaoptimum, Abkühlung oberstes Oligozän, Warmphase Ober-Oligozän, oligozäne Oi-2 Eiszeiten & Nachspiel). Klassifizierbare Merkmale der Stacheln (z.B. Morphologie des Schaftes, Anwesenheit, Verteilung, Häufigkeit von Stacheln und Dornen, Form/Anzahl von Poren, Form der Stachelspitze u.a.) werden in eine Datenmatrix eingepflegt und statistisch ausgewertet. Variationen der Stachel-Diversität (Shannon-Wiener-Index) sind Ausdruck sich verändernder Biodiversität, und eine Abnahme der Diversität sowie der Stachel-Akkumulationsrate werden in Kontext mit Warmphasen vermutet. Eine 'Principal Component Analysis' von Stachel-Vergesellschaftungen einzelner Zeitintervalle ermöglicht es, die Disparität des Morphospace der berücksichtigten Intervalle zu erarbeiten. Hieraus lassen sich darüber hinaus Aussagen über graduelle (Evolution?) oder abrupte (Aussterben und Speziation/Immigration) Faunenveränderungen in der Tiefsee treffen, die in Beziehung zu schwankender Primärproduktivität durch globale Temperaturschwankungen gesetzt werden können (Hypothese 2).
Low-lying coral reef islands harbour a distinct, yet highly threatened biological and cultural diversity that is increasingly exposed to climate change impacts. The combination of low elevation, small size, sensitivity to changes in boundary conditions (sea level, waves and currents, locally generated sediment supply) and at some locations high population densities, is why low-lying reef islands (LRIs) are considered among the most vulnerable environments on Earth to climate change. To date, their global distribution and influence of climatic, oceanographic, and geologic setting are only poorly documented or restricted to smaller scales. Here, I present the first detailed global analysis of LRIs utilising freely available global datasets to produce a global reef island database (GRID) and associated intrinsic and extrinsic characteristics that can be used within a coastal vulnerability index (CVI). All datasets used to create the GRID were released between 30 November 2015 and 3 August 2023, while the current version (version 1.1) of the GRID database was completed in August 2026. When developing the GRID, LRIs are defined as landmasses <30 km² located on or within 3 km of coral reef and with an elevation of <16 m. Development of the GRID required: 1) the creation of a global shoreline vector file containing the geographic distribution of LRIs and 2) the development of a comprehensive global database of LRIs including eight intrinsic and ten extrinsic variables extracted from global datasets. Intrinsic variables include: 1) human populations, 2) island area, 3) island perimeter, 4) mean elevation, 5) island circularity/shape, 6) underlying reef type, 7) geographic isolation and 8) distance to the nearest neighbouring reef island. Extrinsic variables include: 1) mean water depth, 2) standard deviation of mean water depth, 3) mean annual significant wave height, 4) mean annual wave period, 5) mean spring tidal range, 6) relative tidal range, 7) wave-tide regime, 8) relative wave exposure, 9) relative tropical storm exposure and 10) year-2100 projected median sea level rise rate. The GRID was initially derived from version 2.1 of the UNEP-WCMC Global Island Database, a global shoreline vector file based on geometry data from Open Street Map® (OSM) and released in November 2015. The initial vector file was projected using the Mollweide projection, an equal-area pseudo cylindrical map projection chosen for its accurate derivation of area, especially in regions close to the equator, where most LRIs are located. The final GRID contains 33,292 individual LRIs distributed throughout tropical regions of the world's oceans, amassing a total land area of nearly 11,000 km² with approximately 60,500 km of shoreline and housing around 2.6 million people. While intrinsic variables are typically spatially homogenous, LRIs are generally highly spatially clustered throughout the GRID with respect to extrinsic variables. The spatial distribution of LRIs within the GRID was validated using: 1) published data and 2) quantitative accuracy assessments using satellite imagery. Spatial distributions of LRIs captured in the GRID are extremely consistent with those published in the literature (r² = 0.96) and those derived from independent analysis of satellite imagery (r² = 0.94). Finally, the GRID was used to develop an island vulnerability index (IVI) for each LRI on a scale of 0-1 with 0 representing no vulnerability and 1 representing maximum vulnerability. The GRID database is provided as a tab-delimited text file as well as ESRI shapefiles (points and polygons in WGS84 and Mollweide projection) and a comma-separated value file.
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
Die geologische Übersichtskarte (GÜK200) liefert detaillierte Angaben zur Stratigraphie, Petrographie und Genese der dargestellten geologischen Einheiten. In der überarbeiteten GÜK200-DN wird die Oberflächengeologie auf dem Festland in bis zu zwei Überlagerungen gezeigt. Der geringmächtige, aufliegende Boden wird dabei nicht dargestellt. Im marinen Bereich wird ausschließlich die Petrographie des rezenten Meeresgrundes dargestellt, die die obersten 20 cm des Meeresgrundes umfasst. Im Einklang mit den ursprünglichen GÜK200 Kartenblättern wird der Meeresgrund stratigraphisch als rezenter Meeresboden angesprochen. Das gesamte Kartengebiet wird von quartären Bildungen dominiert, wobei zwischen pleistozänen und holozänen Ablagerungen unterschieden wird. Die pleistozänen Ablagerungen werden von den glazialen Ablagerungen der Elster-, Saale- bzw. Weichselkaltzeit dominiert, mit glazilimnischen Beckensedimenten, Geschiebelehm der Grundmoränen und glazifluviatilen, fluviatilen und äolischen Ablagerungen. Nach dem Ende der Vereisungen dominieren im Holozän mit dem ansteigenden Meeresspiegel die verschiedenen marinen Faziesbereiche, Sedimente des Übergangsbereichs Land/Meer und an Land vor allem die Nieder- und Hochmoore. Ausbisse älterer geologischer Einheiten sind an die Dynamik der Zechstein-Salze im Untergrund gebunden und treten im Kartengebiet nur vereinzelt zu Tage, wie zum Beispiel die bekannten roten Buntsandstein-Klippen von Helgoland. Die geologische Übersichtskarte (GÜK200) liefert detaillierte Angaben zur Stratigraphie, Petrographie und Genese der dargestellten geologischen Einheiten. In der überarbeiteten GÜK200 wird die Oberflächengeologie auf dem Festland in bis zu zwei Überlagerungen gezeigt. Der geringmächtige, aufliegende Boden wird dabei nicht dargestellt. Im marinen Bereich wird ausschließlich die Petrographie des rezenten Meeresgrundes dargestellt, die die obersten 20 cm des Meeresgrundes umfasst. Im Einklang mit den ursprünglichen GÜK200 Kartenblättern wird der Meeresgrund stratigraphisch als rezenter Meeresboden angesprochen. Das gesamte Kartengebiet wird von quartären Bildungen dominiert, wobei zwischen pleistozänen und holozänen Ablagerungen unterschieden wird. Die pleistozänen Ablagerungen werden von den glazialen Ablagerungen der Elster-, Saale- bzw. Weichselkaltzeit dominiert, mit glazilimnischen Beckensedimenten, Geschiebelehm der Grundmoränen und glazifluviatilen, fluviatilen und äolischen Ablagerungen. Nach dem Ende der Vereisungen dominieren im Holozän mit dem ansteigenden Meeresspiegel die verschiedenen marinen Faziesbereiche, Sedimente des Übergangsbereichs Land/Meer und an Land vor allem die Nieder- und Hochmoore. Ausbisse älterer geologischer Einheiten sind an die Dynamik der Zechstein-Salze im Untergrund gebunden und treten im Kartengebiet nur vereinzelt zu Tage, wie zum Beispiel die bekannten roten Buntsandstein-Klippen von Helgoland.
Naturnahe Moore erfüllen aufgrund ihrer speziellen hydrologischen Bedingungen eine große Anzahl von wichtigen ökologischen Funktionen und stellen somit bemerkenswerte Ökosystemleistungen zur Verfügung. Gerade im dicht besiedelten urbanen Raum stehen diese schützenswerten Böden im Spannungsfeld verschiedenster Nutzungsinteressen und sind vom Verlust ihrer Ökosystemleistungen bedroht. Im Zuge des Klimawandels wird sich diese Situation weiter verschärfen. Die naturnahen Berliner Moorböden nehmen zwar nur 1 % bis 2 % der Berliner Landesfläche ein, ihre Ökosystemleistungen sind im Vergleich zu den Mineralböden in der urbanen Stadtlandschaft jedoch beachtlich. Im Sinne des Bundes-Bodenschutzgesetzes erfüllen naturnahe Moorböden die natürlichen Bodenfunktionen in besonders nachhaltiger Weise. Dazu zählen insbesondere ihre Funktion als Lebensraum für Menschen, Tiere, Pflanzen und Bodenorganismen sowie ihre Fähigkeit zur Aufnahme und Speicherung von Wasser und (Nähr-) Stoffen. Damit bilden die Berliner Moore Stoffsenken für Kohlenstoff, Phosphor und Stickstoff, puffern eingetragene Schadstoffe ab und schützen so gleichzeitig das Grundwasser. Dank ihrer Fähigkeit, Wasser zu speichern und zurückzuhalten, wirken Moore ausgleichend bei Hochwasser. Außerdem wirken sie durch ihre Verdunstungsleistung in sommerlichen Hitze- und Trockenperioden mikroklimatisch kühlend. Naturnahe, torfbildende Pflanzengesellschaften oder auch anthropogene Einflüsse bestimmen dabei neben dem Wasserstand die natürliche Regeneration der Moorböden. Moore sind einmalige Archive der Natur- und Kulturgeschichte, da sie Pollen, Pflanzen und Tiere sowie Siedlungsspuren und Kulturrelikte aus früherer Zeit dauerhaft konservieren. Die meisten der Berliner Moore wurden wegen ihrer Bedeutung als Biotop, als Lebensraum gefährdeter Arten und der Funktion für den Naturhaushalt sowie als Zeugnisse der Landschaftsgeschichte als Schutzgebiete (Naturschutzgebiete und Landschaftsschutzgebiete) gesichert. Die Moore im Spandauer Forst, Grunewald und Köpenick sowie das Tegeler Fließ und die Berliner Müggelspree erfüllen die Kriterien der Flora-Fauna-Habitat Richtlinie der EU und sind Teil des europäischen Schutzgebietssystems Natura2000 . Am 13. März 2012 hat der Senat von Berlin die Berliner Strategie zur Biologischen Vielfalt beschlossen. Es geht sowohl um das Bewahren wertvoller Reste ursprünglicher und kulturlandschaftlicher Natur in Berlin als auch um größere, dynamische Spielräume für die Naturentwicklung innerhalb aller Flächennutzungen. Berliner Lebensräume bestehen aus Relikten der ursprünglichen Naturlandschaft wie Mooren und naturnahen Fließgewässerabschnitten und der historischen Kulturlandschaft wie Wiesen und Magerrasen. Die Vielfalt an Lebensräumen bedingt einen großen Reichtum an Pflanzen- und Tierarten, von denen jedoch viele gefährdet sind, da ihre Lebensräume oft in einem schlechten Zustand sind. Bemühungen um den Erhalt der Lebensraum- und Artenvielfalt sind daher unerlässlich. Berlin strebt an, insbesondere in Zeiten des Klimawandels wesentliche Bereiche seiner Moore als Feuchtgebiete und damit als Lebensraum moor- und feuchtgebietstypischer Arten zu erhalten. Moore stellen aufgrund ihres hohen Anteils an organischer Bodensubstanz bedeutende Kohlenstoffspeicher im globalen Kohlenstoffkreislauf dar. Daher spielen sie eine wichtige Rolle in der Diskussion im Zusammenhang mit dem Klimawandel. Obwohl diese Ökosysteme weltweit nur drei Prozent der Landfläche bedecken (Parish et al. 2008), ist in ihren Böden etwa 1/3 des gesamten organischen Bodenkohlenstoffs (C) gespeichert (Post et al. 1982). Die weltweite C-Speichermenge aller Moore wird mit über 500 Milliarden Tonnen angegeben und entspricht mehr als der Hälfte der Menge an Kohlenstoff, welche sich derzeit in der Atmosphäre in Form von Kohlenstoffdioxid (CO 2 ) befindet (Houghton 2007, Limpens et al. 2008). Die Phase der Moorbildungen und damit der C-Speicherung begann in Berlin, wie im übrigen Mitteleuropa, hauptsächlich zum Ende der letzten Eiszeit (Succow & Joosten 2001). Durch ganzjährig hohe Wasserstände mit einhergehender Sauerstoffarmut ist die Tätigkeit der Bodenlebewesen in Mooren stark eingeschränkt, so dass abgestorbene Pflanzenteile nicht vollständig zersetzt werden und sich daher in teilweise mehrere Meter mächtigen Schichten – in Form von Torfen – ablagern (Koppisch 2001a). Diese Torfe beinhalten im Vergleich zu Mineralböden allgemein sehr hohe C-Speichermengen, die weit über 1.000 t je Hektar Moorfläche liegen können (Möller et al. 2014). Durch diese hohen gespeicherten und fixierten C-Mengen leisten Moorböden einen bedeutenden Beitrag zum Klimaschutz, da sie wesentlich zur Kühlung des globalen Klimas beigetragen haben (Frolking et al. 2001, Akumu & McLaughlin 2013). Die ‚globale Kühlungsleistung‘ der Moore beträgt durch den Entzug und die Fixierung des in der Atmosphäre enthaltenen CO 2 -Kohlenstoffs innerhalb der letzten 10.000 Jahre etwa 1,5 bis 2 °C (Holden 2005). Wachsende Moore mit hohen Wasserständen fungieren auch heute noch als C-Senken. Durch Entwässerung und sinkende Moorwasserstände, etwa im Zuge von land- und forstwirtschaftlicher Nutzung, durch Grundwasserentnahme für die Trinkwasserversorgung oder durch klimatisch bedingte Niederschlagsrückgänge werden Moorböden verstärkt belüftet. Dies führt zu einer intensiveren Abbautätigkeit der Bodenlebewesen und damit zu einer Zersetzung und Mineralisation der Torfe. So verlieren Moore ihre Senkenfunktion und wandeln sich zu C-Quellen, indem z. B. verstärkt CO 2 freigesetzt wird (Koppisch 2001b). Drösler et al. (2013) beziffern beispielsweise die derzeitigen Treibhausgasemissionen aus entwässerten Moorböden nutzungsabhängig mit 0–34 t CO 2 -Äquivalente je Hektar und Jahr, was einem Anteil von bis zu 5 % an den nationalen Gesamtemissionen entspricht. Die Klimaschutzleistung der Berliner Moorböden wird u.a. durch die gesamte gespeicherte C-Menge (‚historische‘ Speicherleistung) erfasst. Zwischen einzelnen Moorflächen können extreme Unterschiede in der C-Speicherung bestehen. Bedingt durch die natürliche Standortvielfalt (Hydrologie, Geomorphologie, etc.) während der Moorbildung entstanden unterschiedlich mächtige Bodenhorizonte mit unterschiedlichen Anteilen an gespeichertem organischem Kohlenstoff. So lassen sich Moortypen nach ihren Bildungsbedingungen z. B. in Durchströmungsmoore einteilen, die bis zu zehnmal mehr Kohlenstoff als flachgründige Moore vom Typ ‚Versumpfungsmoor‘ enthalten können (Zauft et al. 2010). Neben den verschiedenen Moormächtigkeiten existieren große Unterschiede in den verschiedenen Torfqualitäten (torfbildende Pflanze, Zersetzungsgrad etc.). Diese spiegeln sich auch in den jeweiligen substrattypischen C-Gehalten und Trockenrohdichten einzelner Bodenhorizonte und damit ebenfalls in den gespeicherten C-Mengen wider (Rosskopf & Zeitz 2009). Im Rahmen des Projektes „Berliner Moorböden im Klimawandel“ (Umweltentlastungsprogramm II Berlin) der Humboldt-Universität zu Berlin, Fachgebiet Bodenkunde und Standortlehre (nachfolgend kurz Forschungsprojekt), wurden die Berliner Moore in den vergangenen Jahren erstmals flächendeckend nach einem einheitlichen Verfahren kartiert. Anschließend wurde ein Indikatoren- und Bewertungssystem für verschiedene Ökosystemleistungen von Moorböden für urbane Räume am Beispiel Berlins entwickelt. Die Besonderheit ist dabei die Anwendung von moorbodenkundlichen Daten, die eine Informationsquelle für Zustand, Funktionsfähigkeit und Biotopqualität sind und somit einen hohen Indikatorwert besitzen. Die bodenkundliche Moorkartierung bildet nunmehr die Grundlage einer systematischen Bewertung des ökologischen Zustandes der Berliner Moorböden und identifiziert ihre Umweltentlasungspotenziale und Entwicklungsziele, insbesondere im Hinblick auf ihre Klimaschutzleistungen.
<p> <p>Ein Forschungsprojekt im Auftrag des Umweltbundesamt zur nachhaltigen Bioökonomie liefert zentrale Hinweise auf aus ökologischer Sicht besonders wichtige Aspekte, die bei der Transformation zur Bioökonomie beachtet bzw. kritisch begleitet werden müssen. Insbesondere die Konflikte zwischen Naturschutz und Ressourcennutzung, bedingt durch Nutzungskonkurrenz, gilt es stärker in den Blick zu nehmen.</p> </p><p>Ein Forschungsprojekt im Auftrag des Umweltbundesamt zur nachhaltigen Bioökonomie liefert zentrale Hinweise auf aus ökologischer Sicht besonders wichtige Aspekte, die bei der Transformation zur Bioökonomie beachtet bzw. kritisch begleitet werden müssen. Insbesondere die Konflikte zwischen Naturschutz und Ressourcennutzung, bedingt durch Nutzungskonkurrenz, gilt es stärker in den Blick zu nehmen.</p><p> <p>Der Wandel zur Bioökonomie ist ein wichtiger Pfeiler in der Nachhaltigkeitspolitik der Bundesregierung, denn Bioökonomie verknüpft die Politikfelder ländliche Räume, Land- und Forstwirtschaft und Rohstoffversorgung der Wirtschaft mit der politischen Agenda im <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klima">Klima</a>- und der Ressourcenschutz, der Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit, der Fortführung der Energiewende sowie der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/kreislaufwirtschaft">Kreislaufwirtschaft</a>. Mit der <a href="https://www.bmleh.de/SharedDocs/Downloads/DE/_Landwirtschaft/Nachwachsende-Rohstoffe/nationale-biooekonomiestrategie.pdf?__blob=publicationFile&v=2">Nationalen Bioökonomiestrategie</a> hat die Bundesregierung 2020 Leitlinien und Ziele ihrer Bioökonomiepolitik festgelegt und entsprechende Maßnahmen zu ihrer Umsetzung erarbeitet. Welche Wechselwirkungen, Synergien und Zielkonflikte es bei der weiteren Umsetzung und Fortentwicklung der Bioökonomie zu berücksichtigen gilt, hat das Forschungsvorhaben „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/publikationen/wissenschaftliche-begleitung-des-umsetzungsplans">Wissenschaftliche Begleitung des Umsetzungsplans zur Nationalen Bioökonomiestrategie (FKZ 3721 31 1020)</a>“ im Auftrag des Umweltbundesamt untersucht. Dabei zeigte sich, dass vor allem die unterschiedlichen Wirkungen der Biomassenutzung auf verschiedene Umweltaspekte wie <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/landnutzung">Landnutzung</a>, <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/biodiversitaet">Biodiversität</a> und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/klimaschutz">Klimaschutz</a> gezielt in den Blick genommen werden müssen. </p> <p><strong>Status quo langfristig nicht tragfähig</strong></p> <p>Der aktuelle Stand der Biomassenutzung zeigt, dass landwirtschaftliche Flächen intensiver genutzt und Wälder stärker für die Holzproduktion herangezogen werden. Dies birgt das Risiko, die Belastungsgrenzen der Ökosysteme zu überschreiten und die Biodiversität zu beeinträchtigen. Um die langfristigen Auswirkungen der Bioökonomie zu prognostizieren analysiert die Studie verschiedene Szenarien für die Nutzung und Bereitstellung von <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/biomasse">Biomasse</a> in Deutschland bis 2045. In jedem <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/szenario">Szenario</a> wird der Flächenbedarf und die potenziellen Treibhausgasemissionen ermittelt, um die jeweiligen Auswirkungen auf das Klima und die Biodiversität zu bewerten, wobei verschiedene politische, gesellschaftliche und wirtschaftliche Faktoren Berücksichtigung finden. Zudem wird die nachhaltig verfügbare Biomasse in den Szenarien quantifiziert. Die Szenarien zeigen, dass das Biomassepotenzial in Deutschland begrenzt ist und langfristig wahrscheinlich nicht alle Bedarfe in einer wachsenden Bioökonomie decken kann. Zudem wird deutlich, dass die derzeitige Biomasseproduktion und -nutzung auf lange Sicht ökologisch nicht tragfähig ist. Die Konkurrenz um Landflächen ist dabei ein zentraler Konflikt, der die <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/nachhaltigkeit">Nachhaltigkeit</a> der Bioökonomie beeinträchtigen könnte. Eine nachhaltige Bioökonomie muss daher diesen Wettbewerb minimieren und die Ressourcenverfügbarkeit langfristig sicherstellen.</p> <p><strong>Priorisierung von nachhaltigen und umweltvorteilhaften Biomassenutzungspfaden</strong></p> <p>Wie die Szenarien-Analyse zeigt, sind Maßnahmen zur Veränderung der Produktion und eine gezielte Priorisierung der verschiedenen Biomassenutzungen unerlässlich, um die Umweltbelastung zu senken und die Nachhaltigkeitsziele der Bioökonomiepolitik zu erreichen. Hierfür wurde im Rahmen des Forschungsvorhaben ein Bewertungsmodell entwickelt, das auf einer Reihe von Nachhaltigkeitsindikatoren basiert, die die spezifischen Umweltauswirkungen und den Ressourcennutzen von Biomasse berücksichtigt. Dabei wurden Indikatoren in den Bereichen Material- und Rohstoffeffizienz, Klimaschutz, Substitutionspotenzial, Biodiversitätsschutz und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/oekosystemleistungen">Ökosystemleistungen</a>, menschliche Gesundheit und wirtschaftliche Nachhaltigkeit berücksichtigt. Aufbauend auf diesem Bewertungssystem entwickelt das Vorhaben ein Gesamtnutzungskonzept, das die verfügbaren Biomasseressourcen in einem kohärenten System strukturiert und sicherstellt, dass Biomasse effizient und nachhaltig genutzt wird. Die zentrale Idee dabei ist, Biomasseanwendungen zu priorisieren, die den größten Nutzen für Klima und Umwelt bieten. Hierzu legt das Konzept fest, in welcher Reihenfolge und zu welchem Zweck Biomasse eingesetzt werden sollte, um die höchsten Nachhaltigkeitseffekte zu erzielen. </p> <p><strong>Maßnahmen zur Förderung einer nachhaltigen Bioökonomie</strong></p> <p>Die Umsetzung von richtungssicheren Steuerungsmechanismen<strong> </strong>wird als entscheidend für die erfolgreiche Implementierung des Gesamtnutzungskonzepts betrachtet. Der Steuerungsmechanismus dient dazu, die Biomassenutzung entlang der definierten Prioritäten zu lenken und sicherzustellen, dass der Ressourceneinsatz den Nachhaltigkeitszielen entspricht. Hierfür werden im Forschungsvorhaben verschiedene regulatorische und finanzielle Maßnahmen diskutiert, die einen solchen Mechanismus unterstützen könnten: </p> <ul> <li>Rechtliche Instrumente könnten den Vorrang bestimmter Nutzungsarten vor anderen festlegen und auf eine Reduktion der energetischen Nutzung von Biomasse hinwirken. </li> <li>Subventionen und Förderprogramme könnten Unternehmen und Landwirte ermutigen, auf nachhaltigere Biomasseanwendungen umzustellen. Beispielsweise könnten steuerliche Vorteile oder Zuschüsse für Unternehmen gewährt werden, die auf stoffliche statt auf energetische Nutzung setzen. </li> <li>Die Einführung von Abgaben für bestimmte Biomassenutzungen (z. B. eine Steuer auf die energetische Nutzung) könnte ebenfalls als steuerndes Element wirken. Diese Abgaben könnten die Nachfrage in Richtung bevorzugter Anwendungen lenken und die wirtschaftliche Attraktivität umweltschonender Optionen erhöhen. </li> </ul> <p>Zusätzlich wird die zeitnahe Implementierung des in Entwicklung befindlichen Bioökonomiemonitoring-Systems<strong> </strong>angeraten, um die Fortschritte bei der Umsetzung der Ziele der Bioökonomiestrategie regelmäßig und richtungssicher zu bewerten. Neben Informationen zur Nutzung von Biomasseressourcen sollte das <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/monitoring">Monitoring</a> auch die Umweltwirkungen und den Beitrag zur Einhaltung der planetaren Grenzen messen und sicherstellen, dass die Umsetzung des Gesamtnutzungskonzepts erfolgreich verläuft.</p> </p><p>Informationen für...</p>
Im Rahmen der Nationalen Strategie zur Biologischen Vielfalt (NBS) möchte die Bundesregierung dauerhaft eine natürliche Waldentwicklung (NWE) auf 5 % der Waldfläche Deutschlands und 10 % der öffentlichen Wälder sichern. Darüber hinaus soll sich die Natur auf mindestens 2 % der Landfläche Deutschlands wieder nach ihren eigenen Gesetzmäßigkeiten als Wildnisgebiete entwickeln. Der Dienst dokumentiert für den Landeswald Brandenburgs den aktuellen Ausweisungsstand der NWE- und Wildnisflächen.
The BPI (Biodiversity Pressure Index) is a global dataset on annual human pressure exerted on biodiversity between 1990-2020 at 0.1° (~ 10 km at the equator) spatial resolution. It shows the potential human pressure on a scale from 0-1 on a per pixel basis for terrestrial land areas. It is based on data products derived from observations, modelling and national statistics and integrates multiple open data streams reflecting the five IPBES-defined drivers of biodiversity loss: land use, resource extraction, climate change, environmental pollution and invasive species. The data of the BPI can be used to e.g. identify areas of high and low pressure, to perform regional and temporal change analysis of pressures and it can help to tailor protective measures to the underlying pressures and thus likely increase the success of biodiversity protection. The BPI is provided in two different forms: 1) Normalised [0-1] data in absolute terms, i.e. not transformed etc. 2) Normalised [0-1] data in relative terms, i.e. ranked data to reduce skewness The BPI consists of a set of global datasets. Each of them was harmonised to matching projection, resolution, extent and subsequently normalised on a scale from 0 to 1. Each individual input variable was then summed up per pixel resulting in the cumulative BPI. After the addition, the BPI was again normalised to [0-1]. For the relative BPI, we ranked all individual inputs in percentiles to reduce skewness of the data. All other processing steps were the same. The data was processed using R and Python.
The BPI (Biodiversity Pressure Index) is a European dataset on annual human pressure exerted on biodiversity between 2020 and 2100 with a spatial resolution of ~ 1 km at the equator. We have produced data for three different SSP-RCP scenarios (SSP1-RCP2.6, SSP3-RCP7.0, SSP5-RCP8.5). The scenarios are a combination of climate projections, mainly based on CO2 emissions (RCP scenarios) and potential future developments of anthropogenic drivers on climate change (SSP scenarios). The SSP-RCP combinations are for example used in IPCC assessments: https://www.ipcc.ch/report/sixth-assessment-report-cycle/. The data shows the potential human pressure per pixel for terrestrial land areas in Europe. It is based on model products from CRAFTY-EU, PLUM v2, LPJ-GUESS, ISIMIP3 and observational/statistical data on mining and pesticides, all reflecting the five IPBES-defined drivers of biodiversity loss: land use, resource extraction, climate change, environmental pollution and invasive species. The data of the BPI can be used to e.g. identify areas of high and low pressure, to perform regional and temporal change analysis of pressures and it can help to tailor protective measures to the underlying pressures and thus likely increase the success of biodiversity protection under different future pathways. The BPI consists of a set of datasets (land use, land use transitions, fertiliser use, pesticides use, nighttime lights, imports, mining, precipitation anomaly, temperature anomaly). Each of them was harmonised to matching projection, resolution, extent and subsequently normalised on a scale from 0 to 1+, where 1 is the global maximum of 2020. Meaning that values above one are higher than the global maximum in the baseline year. Each individual input variable was then summed up per pixel resulting in the cumulative BPI. The data was processed using R.
Hochwasser gefährdeter Bereich Tidegebiet Elbe Hamburg Fachliche Beschreibung: „Der durch Tidehochwasser, insbesondere Sturmfluten, gefährdete Bereich im Tidegebiet der Elbe besteht aus den Landflächen zwischen der Gewässerlinie der Elbe (§ 3) und der Linie der öffentlichen Hochwasserschutzanlagen oder, sofern öffentliche Hochwasserschutzanlagen nicht bestehen, der Linie des amtlich bekannt gemachten Bemessungswasserstands für öffentliche Hochwasserschutzanlagen zuzüglich eines Sicherheitszuschlags von 0,50 m." Auszug aus § 53 HWaG Rechtlicher Hintergrund: § 53 des Hamburgischen Wassergesetzes (HWaG) in der Fassung vom 29.05.2005 über "Hochwassergefährdeter Bereich im Tidegebiet der Elbe"
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 267 |
| Europa | 2 |
| Kommune | 5 |
| Land | 215 |
| Weitere | 14 |
| Wissenschaft | 79 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Bildmaterial | 1 |
| Daten und Messstellen | 19 |
| Ereignis | 23 |
| Förderprogramm | 160 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Kartendienst | 3 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Mitmachportal | 1 |
| Taxon | 1 |
| Text | 195 |
| Umweltprüfung | 21 |
| unbekannt | 52 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 232 |
| Offen | 223 |
| Unbekannt | 23 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 445 |
| Englisch | 66 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 30 |
| Bild | 70 |
| Datei | 54 |
| Dokument | 109 |
| Keine | 163 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 204 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 359 |
| Lebewesen und Lebensräume | 478 |
| Luft | 270 |
| Mensch und Umwelt | 478 |
| Wasser | 405 |
| Weitere | 456 |