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Integrierte sozial-ökologische Netzwerkanalyse für die transdisziplinäre Entwicklung von Indikatoren und Handlungsempfehlungen zur Reduktion anthropogener Stressoren, Vorhaben: Gestaltung von integrativen Governance-Strukturen

Neutronenaktivierungsanalyse

Die NAA ist ein sehr leistungsfaehiges Verfahren zur Spuren- und Multielementbestimmung. Sie ist im Prinzip fuer alle Probenarten geeignet. Lediglich aus Sicherheitsgruenden werden die Proben in getrocknetem Zustand in den Reaktoren FRG-1 und FRG-2 bestrahlt. Die NAA wird hier hauptsaechlich in der Umwelt- und Meeresforschung eingesetzt. Da bei solchen Programmen sehr viele Proben zu bearbeiten sind, liegt ein Schwerpunkt der Arbeiten in der Automatisierung und Rationalisierung des Analysenganges. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der statistischen Verarbeitung der Datenflut. Dazu werden Programme zur statistischen Auswertung und Korrelationsanalyse verwendet und weiterentwickelt. Ein dritter Schwerpunkt der Arbeiten liegt in der Radiochemie. Denn neben der rein instrumentellen NAA muessen radiochemische Trennungen durchgefuehrt werden, um die Nachweisempfindlichkeit zu verbessern und stoerende Matrixaktivitaeten vor der Messung abzutrennen. In Einzelfaellen ist dann neben der Gamma-Spektroskopie die Alpha- und Beta-Spektroskopie die vorteilhafteste Methode. Es werden die deutschen Kuestenbereiche der Nord- und Ostsee und einzelne Flussmuendungen erprobt, um die Verteilg.und zeitl. Schwankungen der Schadstoffkonzentrationen zu ermitteln. Dazu werden systematisch Organismen und Sedimentproben genommen, analysiert und statistisch ausgewertet, ebenso Wasser- und Schwebstoffproben. Um aussagekraeftige Ergebnisse zu bekommen, muessen die natuerlichen jahreszeitlichen und langfristigen Aenderungen erfasst werden. Aus dem Spurenelementmuster sollen die Mechanismen der Schadstoffverteilungen aufgeklaert und moegliche Schadstoffquellen lokalisiert werden.

Multibeam bathymetry processed data (Kongsberg EM 2040 working area dataset) of RV ALKOR during cruise AL628, southeast of Bornholm, Baltic Sea

Multibeam bathymetry processed data (EM 2040 multibeam echosounder) of RV ALKOR during cruise AL628 in the Baltic Sea. The raw data (.kmall) were processed using QPS Qimera software (v 2.6), based on the following workflow: 0.Raw data > 1.Apply correct Sound Velocity Profiles -> 2.Create dynamic surface (shallow Mode) -> 3.Apply Spline Filter (Medium/Strong) > 4. Finalize with manual 2D and 3D editing, -> 5.Export in GeoTIFF format and projected in the UTM33N coordinate system (EPSG:32633). The produced rasters are named AL628_EM2040_'working area'_'resolution in cm' and AL628_EM2040_'working area'_'resolution in m'. The bathymetry dataset here is gridded at 0.75 m and 1 m resolution. The data products were created in the context of the DAM (German Marine Research Alliance), CONMAR research project.

Clusters of Excellence 80 (EXC): The Future Ocean, Exzellenzcluster 80 (EXC): Ozean der Zukunft

Die Zukunft unserer Gesellschaft hängt von der Entwicklung der Weltmeere ab, da die Ozeane einen großen Einfluss auf das Klimageschehen haben, unverzichtbare Ressourcen, aber auch Gefahren bergen. Gleichzeitig werden die Ozeane durch die vom Menschen verursachte CO2-Freisetzung, die Fischerei und andere menschliche Aktivitäten zunehmend verändert. In dem Exzellenzcluster wird daher eine große Gruppe von Wissenschaftlern an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) und den beteiligten Leibniz-Instituten miteinander vernetzt, um den vergangenen Ozeanwandel zu rekonstruieren, den heutigen Ozeanwandel zu untersuchen, die zukünftigen Veränderungen vorherzusagen, die maritimen Ressourcen zu erforschen und Konzepte zu ihrer nachhaltigen Nutzung zu entwickeln sowie die Naturgefahren, die vom Ozean ausgehen, besser einzuschätzen. Durch die Einbindung weiterer Disziplinen (Medizin, Soziologie, Ökonomie, Recht) werden die naturwissenschaftlichen, sozioökonomischen und rechtlichen Aspekte des Ozeans in einem multidisziplinären Ansatz umfassend erforscht. Die Zukunft der Ozeane wurde bisher in keinem vergleichbar breit angelegten Netzwerk exzellenter Forscher untersucht. Die Meeresforschung wird daher durch das Exzellenzcluster auf eine neue Ebene gehoben, auf deren Basis wissenschaftlich fundierte Leitlinien für Politik und Wirtschaft erarbeitet werden können. Die Cluster-Forschung wird unter zwei Themen organisiert: (1) Ozeane und Treibhauseffekt sowie (2) Maritime Ressourcen und Naturgefahren. Zu beiden Themen bestehen bereits profilierte Forschergruppen, die durch weitere Junior-Forschergruppen (JRG) ergänzt werden sollen. Die Forschungsinfrastrukturen werden in Plattformen gebündelt und weiterentwickelt, während Bildungsangebote für Doktoranden und Master-Studenten in einer neuen 'Integrated School of Ocean Sciences' zusammengeführt werden. Das im Cluster erarbeitete Grundlagenwissen wird durch entsprechende Strukturen der Öffentlichkeit, Politik und Wirtschaft zur Verfügung gestellt und zur Anwendung gebracht. Der überwiegende Teil der Cluster-Ressourcen wird jedoch eingesetzt, um JRGs in vielversprechenden neuen Forschungsfeldern zu gründen. Die Leitungspositionen dieser Gruppen werden international ausgeschrieben und den erfolgreichsten Kandidaten wird nach Ende der ersten Förderperiode eine permanente W2/W3-Professur angeboten. Dank der sehr guten Ausstattung der JRGs wird es gelingen, hoch qualifizierte Kandidatinnen und Kandidaten an das Cluster zu binden und die Position der Universität als führender europäischer Standort in der Meeresforschung weiter zu stärken.

Neuartige alkalitolerante und halophile Siderophore für die Wiedergewinnung von Gallium aus sekundären Ressourcen, Bioökonomie international 2022: SiderAlkHa - Neuartige alkalitolerante und halophile Siderophore für die Wiedergewinnung von Gallium aus sekundären Ressourcen

Neuartige alkalitolerante und halophile Siderophore für die Wiedergewinnung von Gallium aus sekundären Ressourcen, Bioökonomie International 2022: SiderAlkHa - Neuartige alkalitolerante und halophile Siderophore für die Wiedergewinnung von Gallium aus sekundären Ressourcen

Pan-Arctic Visualization of Landscape Change (2003-2022), Arctic PASSION Permafrost Service

This raster dataset, in Cloud Optimized GeoTIFF format (COG), provides information on land surface changes at the pan-arctic scale. Multispectral Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+, and Landsat-8 OLI imagery (cloud-cover less than 80%, months July and August) was used for detecting disturbance trends (associated with abrupt permafrost degradation) between 2003 and 2022. For each satellite image we calculated the Tasseled Cap multi-spectral index to translate the spectral reflectance signal to the semantic information Brightness, Greenness, and Wetness. In order to characterize change information, we calculated the linear trend of the Brightness, Greenness and Wetness over two decades on the individual pixel level. The final map product therefore contains information on the direction and magnitude of change for all three Tasseled Cap parameters in 30m spatial resolution across the pan-arctic permafrost domain. Features detected include coastal erosion, lake drainage, infrastructure expansion, and fires. The general processing methodology was developed by Fraser et al. 2014 and adapted and expanded by Nitze et al. 2016 and Nitze et al. 2018. Here we upscaled the processing to the circum-arctic permafrost region and the recent 20-year period from 2003 through 2022. The service covers the permafrost region up to 81° North: Alaska (USA), Canada, Greenland, Iceland, Norway, Sweden, Finland, Russia, Mongolia, and China. For Russia and China, regions not containing permafrost were excluded. The data has been processed in Google EarthEngine within the research projects ERC PETA-CARB, ESA CCI+ Permafrost, NSF Permafrost Discovery Gateway, and EU Arctic PASSION. The dataset is a contribution to the 'Panarctic requirements-driven Permafrost Service' of the Arctic PASSION project (see references). Changes in the Tasseled Cap indices Brightness, Greenness, and Wetness are displayed in the image bands red, green, and blue, respectively. Here, coastal erosion (a trend of a land surface transitioning to a water surface) is depicted in dark blue colors, while coastal accretion (a trend of a water surface transitioning to a land surface) is depicted in bright orange colors. Drained lakes appear in bright yellow or orange colors, depending on the soil conditions and vegetation regrowth. Fire scars are a further common feature, which can appear in different colors, depending on the time of the fire and pre-fire land cover. The data can be explored via the Arctic Landscape EXplorer (ALEX, see references) and is available as a public web map service (WMS, see references), both hosted by Alfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine Research.

Pan-Arctic Visualization of Landscape Change (2005-2024), Arctic PASSION Permafrost Service

This raster dataset, in Cloud Optimized GeoTIFF format (COG), provides information on land surface changes at the pan-arctic scale. Multispectral Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI, and Landsat-9 OLI-2 imagery (cloud-cover less than 70%, months July and August) was used for detecting disturbance trends (associated with abrupt permafrost degradation) between 2005 and 2024. For each satellite image, we calculated the Tasseled Cap multi-spectral index to translate the spectral reflectance signal to the semantic information Brightness, Greenness, and Wetness. In order to characterize change information, we calculated the linear trend of Brightness, Greenness, and Wetness over two decades at the individual pixel level, based on annually aggregated data. The final map product therefore contains information on the direction and magnitude of change for all three Tasseled Cap parameters at 30 m spatial resolution across the pan-arctic permafrost domain. Features detected include coastal erosion, lake drainage, infrastructure expansion, and fires. The general processing methodology was developed by Fraser et al. (2014) and adapted and expanded by Nitze et al. (2016, 2018). Here, we upscaled the processing to the circum-arctic permafrost region and applied it to the recent 20-year period from 2005 through 2024. The service covers the permafrost region up to 81° North: Alaska (USA), Canada, Greenland, Iceland, Norway, Sweden, Finland, Russia, Mongolia, and China. For Russia and China, regions not containing permafrost were excluded. The data have been processed in Google Earth Engine as part of the research projects ERC PETA-CARB, ESA CCI+ Permafrost, NSF Permafrost Discovery Gateway, and EU Arctic PASSION. The dataset is a contribution to the 'Pan-Arctic Requirements-Driven Permafrost Service' of the Arctic PASSION project (see References). Changes in the Tasseled Cap indices – Brightness, Greenness, and Wetness – are displayed in the image bands red, green, and blue, respectively. Here, coastal erosion (a trend of a land surface transitioning to a water surface) is depicted in dark blue tones, while coastal accretion (a trend of a water surface transitioning to a land surface) is depicted in bright orange colors. Drained lakes are shown in bright yellow or orange colors, depending on the soil conditions and vegetation regrowth. Fire scars are a further common feature, appearing in different colors depending on the time of the fire and the pre-fire land cover. The data can be explored via the Arctic Landscape EXplorer (ALEX; see References) and are available as a public web map service (WMS; see References), both hosted by Alfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine Research.

Multibeam bathymetry processed data (Kongsberg EM 2040 working area dataset) of RV ALKOR during cruise AL628, east of Little Belt, Baltic Sea

Multibeam bathymetry processed data (EM 2040 multibeam echosounder) of RV ALKOR during cruise AL628 in the Baltic Sea. The raw data (.kmall) were processed using QPS Qimera software (v 2.6), based on the following workflow: 0.Raw data > 1.Apply correct Sound Velocity Profiles -> 2.Create dynamic surface (shallow Mode) -> 3.Apply Spline Filter (Medium/Strong) > 4. Finalize with manual 2D and 3D editing, -> 5.Export in GeoTIFF format and projected in the UTM32N coordinate system (EPSG:32632). The produced rasters are named AL628_EM2040_'working area'_'resolution in cm'. The bathymetry dataset here is gridded at 0.25 m and 0.50 m resolution. The data products were created in the context of the DAM (German Marine Research Alliance), CONMAR research project.

Multibeam bathymetry processed data (Kongsberg EM 2040 working area dataset) of RV ALKOR during cruise AL628, west of Little Belt, Baltic Sea

Multibeam bathymetry processed data (EM 2040 multibeam echosounder) of RV ALKOR during cruise AL628 in the Baltic Sea. The raw data (.kmall) were processed using QPS Qimera software (v 2.6), based on the following workflow: 0.Raw data > 1.Apply correct Sound Velocity Profiles -> 2.Create dynamic surface (shallow Mode) -> 3.Apply Spline Filter (Medium/Strong) > 4. Finalize with manual 2D and 3D editing, -> 5.Export in GeoTIFF format and projected in the UTM32N coordinate system (EPSG:32632). The produced rasters are named AL628_EM2040_'working area'_'resolution in cm'. The bathymetry dataset here is gridded at 0.25 m and 0.50 m resolution. The data products were created in the context of the DAM (German Marine Research Alliance), CONMAR research project.

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