API src

Found 70 results.

Similar terms

s/madagaska/Madagaskar/gi

Biogeographische Beziehungen zwischen der Herpetofauna der Komoren und Madagaskars

Die Reise verfolgt mehrere Ziele: (1.) Klärung der Identität der Froscharten, die bisher von Mayotte nachgewiesen sind (durch Rufanalysen und DNA-Sequenzierungen). Froschlurche sind nach vorherrschender Meinung kaum in der Lage, Meeresbarrieren zu überqueren. Sollte sich der Verdacht bestätigen, dass die Mayotte-Arten nicht mit den madagassischen Arten identisch sind (also nicht durch menschliche Verschleppung dorthin gelangt sind), wäre dies ein sehr deutliches Indiz für eine frühere Landbrücke zwischen Madagaskar und Mayotte. (2.) Sammeln von Gewebeproben und Belegexemplaren von Reptilien und Amphibien auf den Komoren und in Madagaskar, um die Beziehungen zwischen den Herpetofaunen dieser Gebiete anhand von DNA-Sequenzierungen untersuchen zu können. (3.) Sammeln von Schaumnestern des madagassischen Zwergfrosches (Stumpffia pygmaea), um Jungtiere für eine geplante elektronenmikroskopische Studie über Miniaturisierungsphänomene zu erhalten. Die Jungtiere dieser Art sind mit weniger als 3 mm Länge und nur 0,002 g Gewicht die kleinsten vierfüßigen Wirbeltiere, die jemals gefunden wurden. (4.) Sammeln von Kaulquappen der Art Mantidactylus corvus, die ein komplexes Territorialverhalten mit akustischer Kommunikation (bei Amphibien bisher einzigartig.) zeigen. Das Verhaltensrepertoire dieser Larven, das auch optische Signale mit einschließt, soll im Rahmen einer Diplomarbeit untersucht werden. (5.) Abschließen eines neuen Kooperationsabkommens zwischen der Zoologischen Staatssammlung und der Universität Antananarivo und Schaffung der administrativen Voraussetzungen für den reibungslosen Verlauf zukünftiger Forschungsprojekte.

Evolution von Laut-Kommunikation und Kognition, Sozialität und Artendiversität bei Lemuren

a) Vergleichende Untersuchungen zur Kommunikation, Fortpflanzungsbiologie, Sozialbiologie und Populationsgenetik von Lemuren im Trocken- und Regenwald. b) Einfluss von Ressourcenangebot und Ressourcenkonkurrenz auf Sozialität und Life-History-Variablen. c) Charakterisierung der Artendiversität vom Aussterben bedrohter Primatenarten.

UV -Index weltweit

UV -Index weltweit Die typischen UV-Index -Werte verschiedener Städte für den 21. des jeweiligen Monats wurden durch Modellrechnung mit einem Strahlungstransferprogramm (STAR) ermittelt. Die angegebenen UV-Index -Werte stellen somit Orientierungswerte für die jeweils typischen atmosphärischen Bedingungen dar. Da die wesentlichen Einflussparameter nicht vorhersehbaren Schwankungen (zum Beispiel lokale temporäre Schwankungen der Ozonschicht) unterliegen können, können an den entsprechenden Orten unter Umständen auch höhere Werte auftreten. Typische UV-Index -Werte verschiedener Städte weltweit für den 21. des jeweiligen Monats Nordhalbkugel - Stadt Lat . Jan Feb Mär Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez St. Petersburg Russland 60°N 0 0 1 3 4 5 5 4 2 1 0 0 Berlin Deutschland 52°N 1 1 2 4 5 7 7 5 3 1 1 0 Vancouver Kanada 49°N 1 1 3 4 6 7 7 6 4 2 1 1 Paris Frankreich 49°N 1 1 3 4 6 7 7 6 4 2 1 0 Ulan Bator Mongolei 48°N 1 2 3 5 6 7 8 6 4 2 1 1 New York USA 41°N 2 3 4 6 7 8 9 8 6 3 2 1 Palma de Mallorca Spanien 39°N 2 3 4 6 8 9 9 8 6 4 2 1 Tokio Japan 36°N 2 4 5 8 9 9 10 9 7 4 2 2 Iraklion Griechenland 35°N 3 4 5 8 9 9 10 9 7 4 3 2 Los Angeles USA 34°N 3 4 6 8 9 10 10 9 7 5 3 2 Äquatorgebiet - Stadt Lat . Jan Feb Mär Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez Havanna Cuba 23°N 6 8 9 10 10 11 12 11 10 8 6 5 Hanoi Vietnam 21°N 6 8 10 11 11 11 12 12 10 8 6 6 Bangkok Thailand 14°N 8 10 12 12 11 12 12 12 11 10 8 8 Panama Panama 9°N 9 11 12 12 11 11 12 12 12 11 9 9 Colombo Sri Lanka 6°N 8 10 12 12 11 11 12 12 12 10 8 8 Singapore Malaysia 1°N 11 12 13 13 11 11 11 11 12 12 11 10 Nairobi Kenia 1°S 12 13 13 12 11 10 11 11 12 12 12 11 Darwin Australien 13°S 12 13 12 10 8 8 8 10 11 13 12 12 Tananarive Madagaskar 19°S 12 12 11 9 7 6 6 8 11 11 12 12 Rio de Janeiro Brasilien 23°S 12 11 9 7 5 5 5 7 9 10 12 12 Maputo Mozambique 26°S 11 11 9 7 5 4 4 6 8 10 11 11 Südhalbkugel - Stadt Lat . Jan Feb Mär Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez Sydney Australien 34°S 9 9 7 5 3 2 3 4 6 7 9 10 Kapstadt Südafrika 34°S 9 9 7 5 3 2 3 4 6 7 9 10 Buenos Aires Argentinien 35°S 9 9 7 4 3 2 2 4 5 7 9 10 Melbourne Australien 37°S 8 8 6 4 2 2 2 3 5 6 8 9 Wellington Neuseeland 42°S 7 7 5 3 1 1 1 2 4 6 7 8 Port Stanley Falkland-Inseln 58°S 5 4 2 1 0 0 0 1 2 3 5 5 Eine auf Satellitendaten basierende 3-Tages-Vorhersage der weltweit zu erwartenden UV-Index-Tagesspitzenwerte wird vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt. Stand: 01.12.2025

Model Output Statistics for DIEGO SUAREZ (67009)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for FIANARANTSOA (67137)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for ANTANANARIVO-IVATO AIRP. (67083)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for MAJUNGA (67027)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Model Output Statistics for MAHANORO (67113)

DWD’s fully automatic MOSMIX product optimizes and interprets the forecast calculations of the NWP models ICON (DWD) and IFS (ECMWF), combines these and calculates statistically optimized weather forecasts in terms of point forecasts (PFCs). Thus, statistically corrected, updated forecasts for the next ten days are calculated for about 5400 locations around the world. Most forecasting locations are spread over Germany and Europe. MOSMIX forecasts (PFCs) include nearly all common meteorological parameters measured by weather stations. For further information please refer to: [in German: https://www.dwd.de/DE/leistungen/met_verfahren_mosmix/met_verfahren_mosmix.html ] [in English: https://www.dwd.de/EN/ourservices/met_application_mosmix/met_application_mosmix.html ]

Mikroendemische Tausendfüßer der Western Ghats, Indien

Die Western Ghats in Südwest Indien sind ein Brennpunkt der Biodiversität und gehören zu den artenreichsten Regionen unseres Planeted. Besonders einzigartig sind die sogenannten 'Sholas', isolierte Nebelwälder der Hügelketten auf bis zu 2200 Metern Höhe. In diesem Projekt soll die Tausendfüßerfauna von verschiedenen Wäldern und Sholas der Western Ghats erfaßt und miteinander verglichen werden. Generell sind die Tasuendfüßer Indiens sehr wenig bekannt, obwohl diese als Bodentiere aufgrund ihrer fehlender Flugfähigkeit hervorragende INdikatoren für die biogeographische Geschichte ihrer Lebensräume sind. So haben einige Gattungen der Tasuendfüßer Südindiens ihre nächsten Verwandten auf Madagaskar, obwohl diese Insel 5.000 km entfernt ist, aber bis vor 80 Millionen Jahren noch mit Indien verbunden war. Diese Studie wird im Rahmen der Masterarbeit von Frau Pooja Anilkumar in unserem internationalem Masterprogramme OEP in zusammenarbeit mit der Universität Bonn durchgeführt.

Naturschutz im Wandel - Anpassung an Landnutzungsänderungen und Klimawandel in Süd-Madagaskar (Promotionsvorhaben)

Madagaskar ist ein Hotspot der Biodiversität, dessen weltweit einzigartige Vielfalt durch anthropogene Überformung stark bedroht ist. Die besonders arten- und endemitenreichen Dornenwälder des Südens sind durch ihre langsame Regeneration zusätzlich gefährdet. Der voranschreiten-de Klimawandel, der durch zunehmende Trockenheit und häufiger auftretende Extremwetterereignisse gekennzeichnet ist, wird zu veränderter Landnutzung wie der Erschließung neuer Anbauflächen führen. Diese fortschreitende Übernutzung der natürlichen Ressourcen bedingt den weiteren Verlust der biologischen Vielfalt und des Naturraumpotenzials der Ökosysteme. Die synergetisch wirkenden Folgen des Klimawandels können somit verheerende Auswirkungen auf die bereits eingeschränkte Funktionalität der Ökosysteme haben. Ein Verständnis der Landnut-zung ist damit unabdingbar zur Abschätzung der Gefährdung und des Erhaltungszustands der Ökosysteme. In drei Untersuchungsgebieten sollen vergangene und zukünftige Veränderungsprozesse von Ökosystemen und sozioökonomischen Faktoren untersucht werden. Durch die Verschneidung und Modellierung von Fernerkundungsdaten mit Daten der Sozioökonomie und der Einarbeitung bestehender Szenarien soll eine Abschätzung der potenziellen Landnutzungsänderungen unter sich verändernden Parametern ermöglicht werden. Das Anthroposystem, einschließlich des menschlichen Landnutzungssystems, wird dabei als Subsystem der Ökosysteme betrachtet. Aus der Entwicklung neuer Szenarien werden in Abstimmung mit Landnutzerinnen und Landnutzern proaktive Schutzkonzepte sowie Handlungsoptionen für Politik und Naturschutz abgeleitet. Bestehende Konzepte werden darüber hinaus hinsichtlich der Berücksichtigung dynamischer Prozesse evaluiert. Diese antizipierende und proaktive Managementforschung basiert nicht primär auf dem Monitoring von Klimawandel und der Untersuchung der unmittelbaren Folgen, sondern erprobt durch die Anpassung von Naturschutzstrategien einen weltweit noch jungen und für Ma-dagaskar neuartigen Ansatz. So soll ein Beitrag zum Schutz der weltweit einzigartigen Dornenwälder Süd-Madagaskars und der Verbesserung der Lebensbedingungen der Landbevölkerung geleistet werden.

1 2 3 4 5 6 7