Dieses Vorhaben verfolgt das Ziel einer durchgängigen Verknüpfung aller bei der Planung, Errichtung und im Betrieb von Gebäuden beteiligter Akteure. Dies geschieht im gesamten Gebäudelebenszyklus durch den Einsatz eines hybriden Zwillings unter den Gesichtspunkten der Energieeffizienz, -flexibilisierung und -optimierung. Dazu müssen die einzelnen Prozesse, Daten und Simulationen der Gewerke unterstützt durch intelligente und intuitive Assistenzsysteme ineinandergreifen. Damit geht ein Paradigmenwechsel in der gesamten Bau- und Nutzungsphase von Gebäuden einher. Durch den Aufbau eines Groß-Demonstrators in einem mittelständischen produzierenden Unternehmen sollen die Potentiale eines hybriden Zwillings validiert und für die Öffentlichkeit anschaulich zugänglich gemacht werden, um die Digitale Transformation hin zum klimaschonenden Bauen und Betreiben von Gebäuden voranzutreiben. Das übergeordnete Ziel der RWTH ist die Entwicklung eines Simulationsmodells und geeigneter Schnittstellen, um Daten des hybriden Zwillings direkt mit einer dynamischen Gebäudesimulation von Bestandsgebäuden sowie Neubauten bidirektional zu koppeln. Nach Abschluss der Simulation sollen die Simulationsparameter und die darauf aufbauenden Ergebnisse wiederum zu dem hybriden Zwilling überführt und dort für weitere Verwendungen gespeichert werden. Änderungen am hybriden Zwilling sollen dann direkt als veränderte Simulationsparameter übernommen werden können, sodass Planungsänderungen erstmals in ihren Auswirkungen direkt berechenbar werden.
Eine große Herausforderung bei der Erforschung der Beziehung zwischen Biodiversität und Ökosystemfunktionen besteht darin, diese Beziehung auf die Landschaftsskala zu skalieren und die Rolle von Biodiversität für eine Vielzahl von Ökosystemdienstleistungen zu demonstrieren (Landschaftsmultifunktionalität). In der vorherige Phase der Biodiversitäts-Exploratorien haben wir die Biodiversität und Funktionalität von Graslandökosystemen mit deren Management sowie mit deren Biodiversität und den Eigenschaften der umgebenden Landschaft in Verbindung gebracht. Das gewonnene Wissen wird nun genutzt, um die Ökosystemdienstleistungen von Graslandökosystemen auf die Landschaftsebene hoch zu skalieren. Gleichzeitig sammeln wir im SoCuDES-Projekt sozialwissenschaftliche Daten zur Nachfrage verschiedener Interessensgruppen nach bestimmten Ökosystemdienstleistungen.In BEF-Up2 werden wir den Ansatz von BEF-Up auf Wälder und Ackerflächen ausdehnen, um anschließend ein GIS-basiertes Modell für die Bereitstellung von Ökosystemdienstleistungen (WPs1 & 2) zu erstellen. Ziel ist es, Karten für die Bereitstellung der wichtigsten Ökosystemdienstleistungen für jede der drei Untersuchungsregionen zu erstellen. Diese werden dann mit den SoCuDES-Daten zur Nachfrage nach Ökosystemdienstleistungen kombiniert, um mögliche Maße der Multifunktionalität von Ökosystemdienstleistungen auf Landschaftsebene zu entwickeln. Im GIS-Modell wird es möglich sein, Änderungen der Nachfrage der Interessengruppen, des Landmanagements und der Biodiversität zu simulieren, um besser zu beurteilen, wie sich diese Änderungen auf eine Vielzahl von Ökosystemdienstleistungen auswirken würden (WP3). Die Ergebnisse dieses Projektes tragen maßgeblich zur besseren Erforschung der Beziehung zwischen Biodiversität und Ökosystemfunktionen bei, da hier detaillierte Messungen auf den Untersuchungsflächen der Exploratorien mit umfassenden Daten zum sozialökologischen System verknüpft werden. BEF-Up2 ist ein bedeutender Gewinn für die Biodiversitäts-Exploratorien, da es darauf abzielt die bisherigen Ergebnisse der Forschungprojeckt in einen breiteren gesellschaftlichen Kontext zu stellen.
Pilze sind eine der am diversesten, jedoch am wenigsten untersuchten mikrobiellen Gruppen in marinen Gewässern. Eine Untergruppe der Pilze, kurz als Chytridien bekannt, umfasst häufig auftretende Parasiten auf Phytoplankton, welche eine starke Belastung für das Phytoplanktonwachstum, die Entwicklung von Algenblüten und deren Populationsdynamiken darstellen. Parasitäre Chytridien befallen alle Hauptgruppen von Phytoplankton und treten bevorzugt in Küstenregionen mit hoher Phytoplanktonbiomasse und Produktivität auf. Die Auswirkungen von parasitären Pilzen auf Stoffkreisläufe und die Funktion von Ökosystemen sind jedoch kaum bekannt bzw. quantifiziert. Die Emmy Noether-Nachwuchsgruppe wird die funktionelle und quantitative Rolle parasitärer Pilze für die Phytoplanktonproduktivität und den Stoffkreislauf in Brack- und Meerwasser untersuchen. Unsere Ziele sind (1) Betrachtung der Wechselwirkungen zwischen Phytoplankton und Chytridien auf Einzelzell-Ebene, (2) Untersuchungen der integrativen Rolle von Chytridien in aquatischen Nahrungsnetzen und (3) Aufklärung der Auswirkungen von parasitären Pilzen auf Remineralisierungs- und Sedimentationsprozesse. Unser umfassender Ansatz beinhaltet experimentelle Studien mit Phytoplanktonâ€ÌPilz Co-Kulturen sowie mit natürlichen Planktongemeinschaften, mittels Analysen auf Zell- und Mikoskalen-Ebene bis hin zu mesoskaligen Stoffflüssen entlang der Wassersäule. Im Wesentlichen werden wir den Transfer von Kohlenstoff und Stickstoff vom Phytoplankton durch das pelagische Nahrungsnetz innerhalb der photischen Zone bis hin zum Absinken als Detritus in die Tiefe verfolgen. Das Projektergebnis soll ein ganzheitliches Verständnis der Rolle von Chytridien an der Basis aquatischer Nahrungsnetze und Produktivität fördern, einschließlich der zugrunde liegenden Mechanismen und Größenordnungen. Angesichts der potenziellen Signifikanz parasitärer Pilze für die Abschwächung von Produktivität, Sinkstoffflüssen aber auch von toxischen Algenblüten in Küstengebieten, sollen die gewonnenen Daten mit lokalen und globalen Stoffkreisläufen verknüpft und in zukünftige Entscheidungen zum Küstenmanagement implementiert werden.
Die Auswertung der Daten ist in einem umfangreichen Kartenwerk zusammengestellt und im Geoportal als Themenkarten veröffentlicht . Dabei handelt es sich zum einen um die Bearbeitung des fünfteiligen Kernindikatorensatzes, zum anderen um die darauf aufbauenden aggregierenden Mehrfachbelastungskarten, die die unterschiedlichen Themen quantitativ und qualitativ miteinander verschneiden. Die drei integrierten Mehrfachbelastungskarten bilden den Kern des integrierten Berliner Umweltgerechtigkeitsmonitorings. Die statistischen Auswertungen werden nachfolgend, unterteilt nach denjenigen bezogen auf die einzelnen Kernindikatoren und Mehrfachbelastungskarten – Gesamtstadt und Bezirke – sowie die bezirksweisen Analysen, dargestellt und beschrieben. Die Korrelation dieser Mehrfachbelastung der Umweltvariablen mit dem Sozial-Index zeigt den Zusammenhang, also den Grad der Umwelt un gerechtigkeit, in Berlin auf. So weisen die zwei-, drei- oder gar vierfach umweltbelasteten Planungsräume einen deutlich höheren Anteil an niedrigen und sehr niedrigen Statuswerten auf. Im Gegensatz dazu sind PLR ohne Umweltbelastung zu mehr als 25% durch einen sehr hohen/hohen Indexwert geprägt, zählt man die mittleren Indexwerte hinzu, werden sogar mehr als 80% der betroffenen PLR abgedeckt (siehe Abb. 6 aus SenUMVK 2022). Kumuliert man die Mittelwerte der Wertekategorien der 5 Kernindikatoren sowie die kategorisierte Einwohnerdichte/km² und die Anzahl der Mehrfachbelastungen auf die Berliner Bezirke, so ergibt sich eine Verteilung, die die Bezirke innerhalb des S-Bahn-Ringes, also vorrangig Mitte und Friedrichshain-Kreuzberg, als Bezirke mit den höchsten durchschnittlichen Belastungen hervorhebt (vgl. Abbildung 7). Beide Bezirke liegen in der Summe der Mittelwerte nahe beieinander und zeigen pro Indikator Werte zumeist deutlich über 2 auf. Dies bedeutet, im allgemeinen weisen die Belastungen pro PLR eine Einstufung von mittel bis schlecht auf. In Mitte befinden sich 11 der 19 am stärksten belasteten Planungsräume. In Friedrichshain-Kreuzberg weisen 25 von 36 Planungsraumen mit zusammen 67 Prozent der Wohnbevölkerung des Bezirks eine Zwei- oder Dreifachbelastung auf, ein im städtischen Vergleich sehr hoher Wert. h5. Die bezirkweise aufsummierten Werte-Kategorien der Indikatoren und der Einwohnerdichte stehen für folgende qualitative Einstufungen: Wert 1 = geringe Belastung (gute Situation bzw. hoher Statusindex), 2 = mittlere Belastung, 3 = hohe Belastung (schlechte Situation bzw. niedriger/sehr niedriger Statusindex); Kategorien Einwohnerdichte: Wert 1 = > 10.000 Einwohner/km², 2 = 10.000 bis < 20.000 Einwohnewr/km², 3 = 20.000 und mehr Einwohner/km² Spandau, Steglitz-Zehlendorf und Treptow-Köpenick stellen diejenigen Bezirke, die quantitativ am wenigsten von den bewerteten Umweltbelastungen betroffen sind. Treptow-Köpenick ist positiver „Spitzenreiter“ bei der Luftqualität und der Versorgung mit Grünflächen, auch ist er bei der sozialen Belastung in der Gruppe der am wenigsten betroffenen Bezirke. Für Spandau ist bemerkenswert, dass hier die Versorgung mit Grünflächen ebenfalls sehr gut ist, Luft- und klimatische Belastungssituationen stellen in diesem Bezirk insbesondere in den Außenbereichen Hakenfelde, Gatow, Kladow ganz überwiegend keine Probleme dar. Steglitz-Zehlendorf liegt in der Gesamtbewertung nach Abbildung 7 an erster Stelle, d.h. weist den geringsten Summenwert der addierten Kategorie-Mittelwerte auf. Besonders auffällig der im Berliner Vergleich deutlich geringste Wert für die Anzahl der Mehrfachbelastungen, was auf eine großflächige Verbreitung unbelasteter oder lediglich einfach belasteter PLR hinweist. Nur 4 der 44 Planungsräume, gruppiert um den Dienstleistungsbereich der Schloßstraße, sind zweifach belastet. PLR mit überwiegend einfacher Wohnlage sind nicht vorhanden, auch ein Alleinstellungsmerkmal in Berlin. Zur weiteren bezirksbezogen Vertiefung wird auf den umfassenden Bericht zu den fortgeschriebenen Daten und Karten der Berliner Umweltgerechtigkeitskonzeption verwiesen. Dort werden die Berliner Bezirke in einzelnen Steckbriefen detailliert vorgestellt (SenUMVK 2022). Die im Bericht zur Darstellung der bezirksbezogenen Kreisdiagramme genutzten Werte sind den im Umweltatlas im Verzeichnis der Abbildungen und Tabellen zur Umweltgerechtigkeit 2021/2022 verlinkten Daten zur Abbildung 7 als Tabellenblätter beigefügt .