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 .
Overview: ERA5-Land is a reanalysis dataset providing a consistent view of the evolution of land variables over several decades at an enhanced resolution compared to ERA5. ERA5-Land has been produced by replaying the land component of the ECMWF ERA5 climate reanalysis. Reanalysis combines model data with observations from across the world into a globally complete and consistent dataset using the laws of physics. Reanalysis produces data that goes several decades back in time, providing an accurate description of the climate of the past. Processing steps: The original hourly ERA5-Land air temperature 2 m above ground and dewpoint temperature 2 m data has been spatially enhanced from 0.1 degree to 30 arc seconds (approx. 1000 m) spatial resolution by image fusion with CHELSA data (V1.2) (https://chelsa-climate.org/). For each day we used the corresponding monthly long-term average of CHELSA. The aim was to use the fine spatial detail of CHELSA and at the same time preserve the general regional pattern and fine temporal detail of ERA5-Land. The steps included aggregation and enhancement, specifically: 1. spatially aggregate CHELSA to the resolution of ERA5-Land 2. calculate difference of ERA5-Land - aggregated CHELSA 3. interpolate differences with a Gaussian filter to 30 arc seconds. 4. add the interpolated differences to CHELSA Subsequently, the temperature time series have been aggregated on a daily basis. From these, daily relative humidity has been calculated for the time period 01/2000 - 07/2021. Relative humidity (rh2m) has been calculated from air temperature 2 m above ground (Ta) and dewpoint temperature 2 m above ground (Td) using the formula for saturated water pressure from Wright (1997): maximum water pressure = 611.21 * exp(17.502 * Ta / (240.97 + Ta)) actual water pressure = 611.21 * exp(17.502 * Td / (240.97 + Td)) relative humidity = actual water pressure / maximum water pressure Data provided is the daily averages of relative humidity. This set provides data for the years 2000 - 2004. For other time periods, please see further linked data sets. Resultant values have been converted to represent percent * 10, thus covering a theoretical range of [0, 1000]. File naming scheme (YYYY = year; MM = month; DD = day): ERA5_land_rh2m_avg_daily_YYYYMMDD.tif Projection + EPSG code: Latitude-Longitude/WGS84 (EPSG: 4326) Spatial extent: north: 82:00:30N south: 18N west: 32:00:30W east: 70E Spatial resolution: 30 arc seconds (approx. 1000 m) Temporal resolution: Daily Pixel values: Percent * 10 (scaled to Integer; example: value 738 = 73.8 %) Software used: GDAL 3.2.2 and GRASS GIS 8.0.0 Original ERA5-Land dataset license: https://apps.ecmwf.int/datasets/licences/copernicus/ CHELSA climatologies (V1.2): Data used: Karger D.N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R.W., Zimmermann, N.E, Linder, H.P., Kessler, M. (2018): Data from: Climatologies at high resolution for the earth's land surface areas. Dryad digital repository. http://dx.doi.org/doi:10.5061/dryad.kd1d4 Original peer-reviewed publication: Karger, D.N., Conrad, O., Böhner, J., Kawohl, T., Kreft, H., Soria-Auza, R.W., Zimmermann, N.E., Linder, P., Kessler, M. (2017): Climatologies at high resolution for the Earth land surface areas. Scientific Data. 4 170122. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.122 Processed by: mundialis GmbH & Co. KG, Germany (https://www.mundialis.de/) Reference: Wright, J.M. (1997): Federal meteorological handbook no. 3 (FCM-H3-1997). Office of Federal Coordinator for Meteorological Services and Supporting Research. Washington, DC Acknowledgements: This study was partially funded by EU grant 874850 MOOD. The contents of this publication are the sole responsibility of the authors and don't necessarily reflect the views of the European Commission.
Data integration is a topic as old as environmental informatics, but still each single use case raises extensive individualefforts. We distinguish between organisational, methodical and technical issues. The Federal Environment Agency,Germany (Umweltbundesamt, UBA) has started a research and development project "Linked Environment Data"(LED) (UFOPLAN 3712 12 1003) in the summer of 2012, focussing on the applicability of Semantic Web technologyfor the technical integration. The resulting approach was named "semantic normalisationŁ. It is based on LinkedData patterns which are extended by shared RDF schemas and shared reference concept schemes. On top of this normalisation, applications can explore data from all participating datasets at one time, gathering knowledge fromdifferent sources.<BR>Quelle: Data Integration by Semantic Normalisation/ Thomas Bandholtz, Maria Rüther, Joachim Fock
Since the Semantic Web community has gained global attention with Linked Data , including geo-encoded data in RDF, OGC has opened towards this movement by adopting "Semantic annotations in OGC standards" as an OGC Best Practice and approving GeoSPARQL as an OGC Member standard. This makes a good start for a spatial data infrastructure based on an integration of OGC and Linked Data patterns, but it does not yet cover observation and metadata. The Federal Environment Agency (UBA), Germany, currently runs an R&D project about Linked Environment Data (LED) which will present one possible solution based on Linked Data standards such as the Data Catalog Vocabulary (DCAT), the Vocabulary of Interlinked Data (VoID), the Simple Knowledge Organisation System (SKOS), and the Data Cubes Vocabulary (QB). Looking at the INSPIRE Metadata Implementing Rule through the eyes of Linked Data, we see a closed world which ignores the Web and generates redundancy. For example, the keyword value in DCAT metadata is just one HTTP URI referencing the original thesaurus concept. Instead of maintain redundancy and synchronisation Linked Data is based on connectivity and intelligent caching. Geo-referenced data can be provided with Linked Data technology and existing vocabularies which may need only few extensions. As the Linked Data cloud is spreading more and more, we recommend the development of additional INSPIRE implementing rules based on these patterns.<P>Quelle: ©Thomas Schultz-Krutisch<BR>
The proposal for a European Human Biomonitoring initiative was developed by a consortium of representatives from 26 countries, with input from the European Environment Agency, in response to a Horizon 2020 call, under the Work Programme on Health, demographics changes and well-being. The proposal was submitted in April 2016 and, if accepted, the initiative will launch early 2017. This presentation will outline the objectives and strategy of the initiative. The overarching goal of the initiative is to generate knowledge to inform the safe management of chemicals and so protect human health in Europe. We will use human biomonitoring to understand human exposure to chemicals and resulting health impacts and will communicate with policy makers to ensure that our results are exploited in the design of new chemicals policies and the evaluation of existing measures. Key objectives include: - Harmonizing procedures for human biomonitoring across 26 countries, to provide policy makers with comparable data on human internal exposure to chemicals and mixtures of chemicals at EU level; - Linking data on internal exposure to chemicals to aggregate external exposure and identifying exposure pathways and upstream sources. Information on exposure pathways, including environmental, occupational, consumer and dietary exposure, is critical to the design of targeted policy measures to reduce exposure; - Generating scientific evidence on the causal links between human exposure to chemicals and negative health outcomes; and - Adapting chemical risk assessment methodologies to use human biomonitoring data and account for the contribution of multiple external exposure pathways to the total chemical body burden. We will achieve these objectives by harmonizing human biomonitoring initiatives in 26 countries, drawing on existing expertise and building new capacities. To this end, we will create a robust Human Biomonitoring Platform at European level, supported by National Hubs in each country. The National Hubs will consolidate expertise and experience at national level, feed priorities up to EU level, and coordinate activities between the national and EU level. The initiative will contribute directly to the improvement of health and well-being for all age groups, by investigating how exposure to chemicals affects the health of different groups, such as children, pregnant women, foetuses and workers. We will also investigate how factor such as behavior, lifestyle and socio-economic status influence internal exposure to chemicals across the EU population. This knowledge will support policy action at EU and national levels to reduce chemical exposure and protect health. In: Abstract Book / International Society of Exposure Science - Annual Meeting : interdisciplinary approaches for health and the environment ; Utrecht, the Netherlands, october 9-13. Utrecht: 2016, Seite 606-607
Das Projekt "Teilprojekt: Malakologie" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Mainz, Institut für Geowissenschaften durchgeführt. Die arabische Halbinsel ist archäologisch erst wenig erforscht und zählt zu den trockensten Regionen der Welt. Dennoch gab es im östlichen Teil, der heute hauptsächlich vom Sultanat Oman eingenommen wird, bereits im 3. Jahrtausend v. Chr. eine kulturelle und wirtschaftliche Blütezeit. Wie es den Menschen damals gelungen ist, sich an die marginale Umwelt anzupassen, ist aber bislang nicht bekannt. Insbesondere fehlt eine präzise chronologische Differenzierung der Umweltveränderungen im Zentraloman, vor allem in Bezug auf die Verfügbarkeit von Wasser und die Vegetationsdynamik. Damit ließen sich Zusammenhänge zwischen der Lebensweise der Menschen, der Subsistenz sowie fehlgeschlagenen oder erfolgreichen Nachhaltigkeitsstrategien auf der einen und der fragilen Umwelt auf der anderen Seite herstellen. Das Verbundprojekt bringt einen erfahrenen Wissenschaftler des Kleinen Faches Vorderasiatische Archäologie mit Nachwuchswissenschaftler*innen Mittlerer und Großer Fächer (Biologie und Geologie) aus vier deutschen Hochschulen zusammen. Im Verlauf des Projektes sollen mittels verschiedener naturwissenschaftlicher und archäologischer Methoden umfassende Daten zu den Umweltbedingungen im Zentraloman im 3. und 2. Jahrtausend v. Chr. erhoben und ausgewertet sowie mit bekannten historischen Ereignissen dieser bedeutenden Epoche verknüpft werden. Zum Multiproxy-Ansatz des Projektes gehören die Analyse von Phytolithen, Pollenkörnern, Samen und Holzkohle zur Bestimmung der Pflanzenwelt, die Untersuchung von fossilen Schneckengehäusen, um Rückschlüsse auf saisonale Niederschlagsveränderungen und Temperaturen zu ziehen, sowie geomorphologische Analysen, die die Entwicklung von Umweltressourcen, vor allem Wasser, und die Anpassung der Gesellschaft darauf erarbeitet. Auch der Eingriff des Menschen in das Ökosystem und damit die Interaktion zwischen ihm und seiner Umwelt spielt eine wichtige Rolle für das Vorhaben.
Das Projekt "Teil 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industriebetriebslehre und Industrielle Produktion durchgeführt. Das BWPLUS-Projekt (Baden-Württemberg Programm Lebensgrundlage und ihre Sicherung) ist ein Verbundvorhaben mit dem Ziel, unter Berücksichtigung von technologischen, ökonomischen und ökologischen Gesichtspunkten sowie unter Berücksichtigung von etwaigen Akzeptanzproblemen, Handlungsempfehlungen geben zu können für: - Entscheidungsträger der Region, - Planungen für eine optimierte Energieversorgung in Baden-Württemberg und - Zeitig optimale Einbindung der Bürger in Baden-Württemberg in den Entscheidungsprozess. Im Rahmen dieses Projektes leistet dabei das KIT-IIP einen wesentlichen Beitrag zur Untersuchung der Auswirkungen des Einsatzes der PtG-Technologie. Diese Technologie ist in der Lage auch große Energiemengen zu speichern und kann daher einen wesentlichen Beitrag zur Nutzbarmachung erneuerbarer Energiequellen leisten. Um geeignete Standorte für PtG-Anlagen zu identifizieren, werden Daten zur Strom- und Gasnetzinfrastruktur sowie zu räumlich hoch aufgelösten Potenzialen erneuerbarer Energien mit den Entwicklungen auf der Nachfrageseite verknüpft. Der Einsatz von optimierenden Energie- und Stoffflussmodellen erlaubt hierbei eine Abschätzung der Entwicklung des Energiesystems inklusive der Ausbau-grade der PtG-Technologie auch in den Stützjahren 2020, 2030 und 2040. Durch die Koppelung der Modelle der Projektpartner, die eine detaillierte Abbildung der verschiedenen Infrastrukturen und Ebenen erlauben, ist eine detaillierte techno-ökonomische Bewertung der identifizierten Standorte möglich. Als Ergebnis werden konkrete Konzepte zur Umsetzung und Einbindung der PtG-Technologie in das Energiesystem Baden-Württembergs entwickelt, die einen wesentlichen Beitrag zu Versorgungssicherheit und Wirtschaftlichkeit leisten können.
Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Deutscher Verband für Leistungs- und Qualitätsprüfungen e.V. (DLQ) durchgeführt. Das Fütterungsmanagement gewinnt in der Milchviehhaltung immer mehr an Bedeutung. Über die Steigerung der Futtereffizienz kann die Wirtschaftlichkeit des Betriebes insgesamt erhöht werden. Dazu muss der Verlust an Futterenergie über die Bildung von Methan und die Ausscheidung von Futterstickstoff reduziert werden. An diesem Punkt setzt ReMissionDairy an: Im Projekt wird die Beeinflussung der Methan- und Stickstoffemissionen durch die Fütterung untersucht. Unter Berücksichtigung der Tiergesundheit soll auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse eine praxistaugliche Web-Anwendung entwickelt werden, die den Landwirt beim Fütterungsmanagement unterstützt. Datenerhebung und -auswertung: An ReMissionDairy nehmen 30 Pilotbetriebe aus Baden-Württemberg, Mecklenburg-Vorpommern, Niedersachsen und Sachsen teil. Sie werden über zwei Jahre vom Projektteam betreut und erhalten in dieser Zeit eine individuelle Fütterungsberatung. Über den gesamten Versuchszeitraum hinweg werden auf allen Betrieben Daten zur Rationsgestaltung, Futterqualität und Fütterung gesammelt und mit weiteren Daten, wie tierindividuellen Informationen zur Tiergesundheit sowie Daten aus der Milchkontrolle und der Milchgüteprüfung verknüpft. Aus den Milchproben der Einzeltiere werden auf Basis von Milch-MIR-Spektren der Energiestatus und die Methanemissionen der Kuh geschätzt. Parallel werden auf Basis der Milch-MIR-Spektren aus der Tankmilch der Energiestatus und die Methanemissionen der Herde geschätzt. So wird eine optimale Informationsgrundlage für die Ableitung von Handlungsempfehlungen geschaffen. Innovatives Fütterungsmanagement: Die erhobenen Daten werden zur Berechnung von Leistungskennwerten wie der Futtereffizienz, der Effizienz der N-Ausnutzung und der Methan-Emissionen genutzt. Diese Kennwerte können im nächsten Schritt als Basis für die Optimierung der Fütterung sowie zur Berechnung von Einsparpotenzialen herangezogen werden. Sie sollen anwenderfreundlich mobil auf einer übersichtlichen Web-Plattform bereitgestellt werden. Der Landwirt erhält damit ein praktisches Werkzeug zum selbständigen Fütterungsmanagement und -controlling. Managemententscheidungen auf Tier- und auf Herdenebene werden so optimal unterstützt. Durch die Steigerung der betrieblichen Produktionseffizienz werden Energieverluste in Form von Methan und Stickstoff reduziert und die Umweltwirkung des einzelnen Betriebs nachhaltig verbessert. So profitieren Landwirt und Umwelt gleichermaßen. (Text gekürzt)
Das Projekt "The European Human Biomonitoring Initiative - HBM4EU" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH durchgeführt. The overarching goal of the European Human Biomonitoring Initiative is to generate knowledge to inform the safe management of chemicals and so protect human health. We will use human biomonitoring to understand human exposure to chemicals and resulting health impacts and will communicate with policy makers to ensure that our results are exploited in the design of new chemicals policies and the evaluation of existing measures. Key objectives include: - Harmonizing procedures for human biomonitoring across 26 countries, to provide policy makers with comparable data on human internal exposure to chemicals and mixtures of chemicals at EU level - Linking data on internal exposure to chemicals to aggregate external exposure and identifying exposure pathways and upstream sources. Information on exposure pathways is critical to the design of targeted policy measures to reduce exposure - Generating scientific evidence on the causal links between human exposure to chemicals and negative health outcomes - Adapting chemical risk assessment methodologies to use human biomonitoring data and account for the contribution of multiple external exposure pathways to the total chemical body burden. We will achieve these objectives by harmonizing human biomonitoring initiatives in 26 countries, drawing on existing expertise and building new capacities. By establishing National Hubs in each country to coordinate activities, we will create a robust Human Biomonitoring Platform at European level. This initiative contributes directly to the improvement of health and well-being for all age groups, by investigating how exposure to chemicals affects the health of different groups, such as children, pregnant women, foetuses and workers. We will also investigate how factor such as behavior, lifestyle and socio-economic status influence internal exposure to chemicals across the EU population. This knowledge will support policy action to reduce chemical exposure and protect health.
Das Projekt "Erweiterung des DV-Programms 'EMIS' zur Auswertung von Kennziffern der Betriebsüberwachung gemäß RBBau K15" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Informatikbüro Deringer GmbH durchgeführt. Mit dem Programm EMIS werden Daten zum Energieverbrauch, zu Kosten und zu Zählern erfasst und mit weiteren Baunutzungskosten ausgewertet. Das Forschungsvorhaben hat untersucht, ob EMIS um eine Schnittstelle für die Weitergabe einheitlicher Energieverbrauchsdaten und -kennwerte von bundeseigenen Liegenschaften an die mit übergreifenden Auswertungen beauftragten Institutionen erweitert werden kann. Anlass und Ausgangslage: Das Programm EMIS erfasst Energieverbrauchs-, Kosten- und Zählerdaten, sowie weitere Baunutzungskosten über einen größeren Bestand von Liegenschaften und Gebäuden und wertet sie aus. Dazu bietet das Programm Standardroutinen für Auswertungen und Analysen der Daten. Das beinhaltet die Verbrauchsauswertungen gem. RBBau K15 und darüber hinaus Auswertungen über Absolutzahlen und Kennwerte, sowie monatliche Verbrauchsverläufe über Liegenschaften, Gebäude oder auch einzelne Messstellen. Ziel des Projekts: In diesem Forschungsvorhaben wurde untersucht, ob EMIS um eine Schnittstelle für die Weitergabe einheitlicher Energieverbrauchsdaten und -kennwerte von bundeseigenen Liegenschaften an die mit übergreifenden Auswertungen beauftragten Institutionen erweitert werden kann. Betroffen sind davon das CO2-Monitoring und die Ermittlung von Vergleichswerten für Nichtwohngebäude. Für die oben beschriebene Untersuchung wurden die im Programmsystem vorhandenen Eingabemöglichkeiten für Daten ergänzt und entsprechend den Anforderungen einheitlich verknüpft und aufbereitet. Basis dafür war der Energieverbrauchsausweis nach Energieeinsparverordnung, der mit dem Programm automatisiert erstellt werden soll. Weiterhin wurden die Ergebnisse der Betriebsüberwachung durch Validierung auf eine breitere Basis gestellt.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 68 |
| Land | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 64 |
| Text | 1 |
| unbekannt | 4 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 4 |
| offen | 64 |
| unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 65 |
| Englisch | 11 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 45 |
| Webseite | 24 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 44 |
| Lebewesen & Lebensräume | 51 |
| Luft | 45 |
| Mensch & Umwelt | 69 |
| Wasser | 30 |
| Weitere | 67 |