Waterbase serves as the EEA’s central database for managing and disseminating data regarding the status and quality of Europe's rivers, lakes, groundwater bodies, transitional, coastal, and marine waters. It also includes information on the quantity of Europe’s water resources and the emissions from point and diffuse sources of pollution into surface waters. Specifically, Waterbase - Biology focuses on biology data from rivers, lakes, transitional and coastal waters collected annually through the Water Information System for Europe (WISE) – State of Environment (SoE) reporting framework. The data are expected to be collected within monitoring programs defined under the Water Framework Directive (WFD) and used in the classification of the ecological status or potential of rivers, lakes, transitional and coastal water bodies. These datasets provide harmonised, quality-assured biological monitoring data reported by EEA member and cooperating countries, as Ecological Quality Ratios (EQRs) from all surface water categories (rivers, lakes, transitional and coastal waters).
Der INSPIRE Datensatz Verteilung der Arten (Luchs, Wolf) in Deutschland - Vorkommen stellt bundesweite Vorkommensdatensätze gemäß den Vorgaben der INSPIRE Richtline Annex III Thema bereit. Die Vorkommensdaten wurden vom Bundesamt für Naturschutz aus Monitoringdaten (Luchs 2019-2020, Wolf 2023-2022) der Bundesländer zusammengeführt. Das Monitoringjahr bezieht sich immer auf den Zeitraum vom 01.05. bis zum 30.04. des Folgejahres.
Die EU-Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL) und die EU-Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) erfordern die Erreichung bzw. Erhaltung des guten Umweltzustands von Nord- und Ostsee. Grundsätzlich wird davon ausgegangen, dass ein effektiver Meeresschutz einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz leistet. Dahinter steckt die Annahme, dass gesunde Küsten- und Meeresökosysteme mehr Kohlendioxid und Nährstoffe speichern können als anthropogen beeinträchtige Systeme. So führt z.B. die Eutrophierung zu vermehrtem Algenwachstum und einer Trübung des Wassers, die die Ausbreitung von Seegraswiesen beeinträchtigt, die größere Mengen an Kohlenstoff speichern. Andere Zusammenhänge sind weniger gut erforscht. So könnte es z.B. durch die Reduktion der Nährstoffeinträge und des in Folge abnehmenden Algenwachstums zu einer Reduktion des Transports von Kohlenstoff in die Meeressedimente kommen. Der gute Umweltzustand gemäß MSRL und der gute ökologische/ chemische Zustand gemäß WRRL sind anhand ausgewählter Indikatoren und ihrer Schwellenwerte klar definiert. Ziel des Vorhabens ist es, das Kohlenstoffs- und Nährstoffspeicherpotential im gegenwärtigen Zustand und im guten Umweltzustand auf der Basis von Monitoringdaten und Literaturstudien zu quantifizieren und zu vergleichen. Dies soll an ausgewählten, gut untersuchten Modellgebieten jeweils in den Küsten- und Meeresgewässern und in Nord- und Ostsee erfolgen. Der Fokus liegt zunächst auf der Eutrophierung, es sollen aber soweit auf der Basis der Datenlage möglich auch andere relevante Belastungen wie Schadstoffe und Baggergutentnahme untersucht werden. Auf der Basis der Untersuchungen der Modellgebiete soll eine Prognose des Kohlenstoffs- und des Nährstoffspeicherpotenzials für die gesamte Nord- und Ostsee im aktuellen und im guten Umweltzustand erarbeitet werden. Das Vorhaben soll darüber hinaus Empfehlungen erarbeiten, durch welche Maßnahmen sich das Kohlenstoffspeicherpotential von Nord- und Ostsee weiter stärken lässt.
Marine pelagische Habitate haben eine Schlüsselfunktion im globalen Kohlenstoffkreislauf. Sie bilden die Grundlage des Nahrungsnetzes und unterstützen damit alle höheren trophischen Ebenen bei der Bindung von Kohlenstoff. Um den Zustand pelagischer Habitate zu bewerten und deren Rolle im Natürlichen Klimaschutz einzuschätzen, sind Monitoringdaten sowie adäquate Indikatoren essentiell. Nach Deskriptor 1 der Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (MSRL) ist der Zustand des Pelagials einschließlich seiner biotischen und abiotischen Struktur und seiner Funktionen (z.B. typische Zusammensetzung und relative Häufigkeit der Arten; Abwesenheit besonders anfälliger oder fragiler Arten oder von Arten, die eine Schlüsselfunktion wahrnehmen; Größenstruktur der Arten) als verpflichtendes Kriterium zu bewerten. Aufgrund der hohen Variabilität im Vorkommen der planktischen Organismen und des starken Salzgehaltsgradienten der Ostsee, ist es schwierig, einen geeigneten Indikator zur einheitlichen Anwendung für die gesamte Ostsee zu identifizieren und entwickeln. Der Indikator Diatomeen-Dinoflagellaten-Index basiert auf der Bewertung des rechnerischen Verhältnisses von Diatomeen zu Dinoflagellaten, wobei bisher ein überwiegender Anteil der Diatomeen gegenüber dem der Dinoflagellaten als positiv bewertet wird. Gleichzeitig bietet dieser Indikator auch eine Alternativ-Berechnung des Indexes über die Berechnung des Silikatverbrauches während der Frühjahresblüte an, mit der zu geringe Probenahmefrequenzen oder gemessene, aber zu geringe Biomassewerte, ausgeglichen werden können, um dennoch die Anwendung des Indikators zu ermöglichen. Da insgesamt für die Bewertung der pelagischen Habitate der Ostsee momentan nur wenige Indikatoren zur Verfügung stehen und es bei OSPAR auch einen Indikator gibt, der das Verhältnis von Diatomeen zu Dinoflagellaten bewertet, ist es erstrebenswert, [...]
ReKIS ist eine interaktive Online-Plattform zum Abrufen und Visualisieren von mitteldeutschen (Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen) Klimadaten. Diese ermöglicht neben der Visualisierung auch die grafische Analyse sowie das Herunterladen von vorproduzierten Karten, Grafiken, Zeitreihen und GIS-lesbaren georeferenzierten Daten (Rasterdaten). Dabei besteht die Möglichkeit, eine räumliche Gebietsauswahl nach verschiedenen vorgegebenen Kategorien (z.B.: Gemeinden, Landkreise, forstliche Klimaräume, Agrarstrukturgebiete, Planungsregionen und weitere) oder eines selbst definierten Gebietes zu treffen. Zeitreihen lassen sich sowohl für eine wie auch mehrere Messstationen abrufen und nach Zeitraum und/oder Klimaelement selektieren. Zusätzlich zu den vorproduzierten REKIS-Elementen lassen sich Zeitreihen und flächenbezogene Daten eigenständig herunterladen. Im ReKIS werden beobachtete Klimadaten (ab 1961 als Tages-, Monats- und Stundenwerte) und verschiedene Klimaprojektionsdaten (1961 bis 2100 als Tageswerte) bereitgestellt. Der größte beobachtete Datensatz stammt vom Deutschen Wetterdienst (DWD). Weitere Beobachtungsdaten wurden aus den Landesmessnetzen der drei mitteldeutschen Bundesländer sowie von tschechischen und polnischen meteorologischen Diensten integriert und daraus zusätzlich ein mitteldeutscher Klima-Referenzdatensatz abgeleitet. Alle beobachteten Datensätze unterliegen einer Qualitätskontrolle, welche unter anderem die Prüfung von Konsistenz, Homogenität und Plausibilität umfasst. Die Nachführung der gemessenen DWD-Klimadaten erfolgt jährlich zum April. Das Spektrum der zur Verfügung stehenden gemessenen Klimaelemente ist um abgeleitete Klimagrößen erweitert. Für regionale (mitteldeutsche) Analysen hinsichtlich Klimaentwicklung, wird die Verwendung des Klima-Referenzdatensatzes empfohlen. Mit dem Klima-Referenzdatensatz wird im ReKIS ein langjähriger (60 Jahre), konsistenter, lückenloser, qualitätsgeprüfter und gut dokumentierter Datensatz zur Verfügung gestellt. Insbesondere bei der Verwendung von Wirkmodellen zur regionalen Klimafolgenabschätzung, wird die Verwendung der Klimaprojektionen des mitteldeutschen Kernensembles empfohlen. Dieses repräsentiert eine objektive Selektion von Klimaprojektionen aus dem DWD-Referenzensemble, welche speziell für die klimatische Situation im mitteldeutschen Raum gut geeignet sind. Mit Hilfe eines Rasterinterpolationsdienstes ist eine räumliche Interpolation auf der Grundlage der beobachteten bzw. projizierten Klimadaten möglich. Der Nutzer hat die Möglichkeit Interpolationsaufträge zu stellen, welche dann automatisch bearbeitet werden bzw. es stehen bereits vorgerechnete Rasterdaten bereit.
Polarimetrische Radar Beobachtungen zeigen eine detaillierte und komplexe Sicht der Mikrophysik von Wolken und Niederschlag. Die Nutzung diese Daten ist jedoch immer noch eine große Herausforderung, z.B. aufgrund der zahllosen unterschiedlichen Formen und Größen von Eispartikeln und Schneeflocken. Dieses Wirrwarr zu entschlüsseln, ist das Ziel dieses Forschungsprojektes. Um dies zu erreichen, wird eine spezielle Messkampagne mit den modernsten polarimetrischen Radargeräten durchgeführt werden, um winterliche stratiforme Mischwolken zu vermessen. Durch die Kombination von Multifrequenz-Messung und spektraler Polarimetrie stellen diese Beobachtungen eine nie dagewesene Informationsfülle bereit. Der Detailreichtum diese Daten wird es erlauben, empirische Hypothesen für dominanten wolkenmikrophysikalische Prozessen in bestimmten Wolkenregionen zu entwickeln. Derartige Hypothesen werden auch polarimetrische Fingerabdrücke oder Signaturen genannt, deren Interpretation und Gültigkeit allerdings für Mischwolken noch recht unsicher ist. Um diese Hypothesen zu konkretisieren und zu quantifizieren, wird ein Lagrangesches Monte-Carlo Partikelmodell verwendet. Unter Verwendung einer Modellhierarchie vom 3d mesoskaligen Modell ICON mit parametrisierter Wolkenmikrophysik hin zum 1d spektral aufgelösten Monte-Carlo Prozessmodell, werden die beobachteten Fälle und Phänomene simuliert, mit dem Ziel die Interpretation auf ein solide physikalisch-theoretische Basis zu stellen. Das Testen von Hypothesen erfolgt natürlich auch in die andere Richtung, d.h. alternative Modellformulierungen und -annahmen können anhand der Beobachtungsdaten kritisch getestet und validiert bzw. falsifiziert werden. Um die Lücke zwischen Modell und Beobachtung zu schließen, ist ein verläßlicher polarimetrischer Radar-Vorwärtsoperator notwendig, der im Rahmen des Projekt entwickelt bzw. verbessert wird. So werden z.B. Streurechnungen für partiell bereifte Schneeflocken durchgeführt werden. Durch diese schlagkräftige Kombination von modernsten Beobachtungssystemen und detailierten Modellen mit einem konsistenten Vorwärtsoperator werden Prozesse wie Depositionswachstum, Aggregation, Bereifen und Eismultiplikation untersucht werden und unser derzeitiges Wissen über diese Prozesse wird kritisch hinterfragt, getestet und erweitert. Basierend auf diesem verbesserten Prozessverständnis erhoffen wir uns die Parametrisierungen von Wolken- und Niederschlagsprozessen in Wetter- und Klimamodellen verbessern zu können. Nur mit solch verbesserten Prozessparametrisierungen wird es mittelfristig möglich sein, die reichhaltige Information, die die modernen polarimetrischen Radarsysteme bieten, in Wettervorhersagesystemen zu assimilieren, um so die Vorhersagen von Wolken und Niederschlag weiter zu verbessern.
Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen stellen einen der wesentlichen Unsicherheitsfaktoren bei Verständnis und Quantifizierung der geographischen Verteilung von Wolken- und Niederschlagseigenschaften, aber auch des Strahlungsantriebs des globalen Klimawandels dar. Die grundlegende Idee des Projekts ist es, regional unterschiedliche Trends in anthropogenenen Emissionen von Aerosolen zu nutzen, um deren Einfluss auf Trends in Wolken-, Niederschlags- und Strahlungsgrößen zu bestimmen. Hierzu sollen verschiedene Szenarien in Multi-Klimamodell-Ensembles ('historische' Simulationen mit allen Strahlungsantrieben und 'Aerosol'-Simulationen mit allen Antrieben außer anthropogenem Aerosol) analysiert werden und mit Beobachtungsdaten verglichen werden. Konkret werden vier Fragen untersucht:(i) Welche Beziehung besteht zwischen regionalen Trends in Aerosolemissionen und Wolken-Strahlungs-Effekten? - Diese Studien analysieren Simulationen aus dem Multi-Modell-Ensemble.(ii) Wie erfolgreich reproduzieren die Modelle beobachtete Trends? Hier werden die Klimamodelle mit Beobachtungsdaten verglichen.(iii) Welchen Einfluss haben Emissionstrends für Aerosole und resultierende Strahlungsantriebe auf die atmosphärische Zirkulation? Simulationen mit dem Aerosol-Klima-Modell ECHAM6-HAM2 sollen für drei Zeitscheiben durchgeführt und analysiert werden.(iv) Welche Rolle spielen Emissionstrends für Änderungen in Extremniederschlägen in Südost-Asien? - Mit speziellen Simulationen sollen die verschiedenen Hypothesen getestet werden.
Die Kenntnis der physiologischen Toleranzgrenzen rezenter Arten ist eine Grundvoraussetzung für die Interpretation der Reaktion fossiler Organismen auf temperaturbedingte Stressfaktoren. Umgekehrt kann die Vorhersage der biologischen Konsequenzen des aktuellen Klimawandels von der Kenntnis fossiler Muster der Erdgeschichte profitieren. Eingebettet in die Forschergruppe TERSANE schlagen wir ein Projekt vor, das explizit neontologische und paläontologische Ansätze kombiniert und die Konsequenzen von Erwärmung, Ozeanversauerung und Sauerstoffarmut auf marines Leben zu beurteilen. Unser Projekt fokussiert auf die Kompilation und Analyse von großen Datensätzen und hat drei wesentliche Komponenten: (1) Eine Meta-Analyse von (a) heutigen Organismen wird experimentelle und Beobachtungsdaten zur Reaktionen und Toleranzgrenzen von marinen Organismen auswerten und die Empfindlichkeit höherer, fossil überlieferter Taxa in Bezug auf Erwärmung, Ozeanversauerung und Sauerstoffknappheit in ihrer Synergie zu quantifizieren, während (b) eine Meta-Analyse fossiler Daten auf die Beurteilung des Liliput-Effekts abzielt, der plakativ die Verkleinerung von Körpergrößen im Gefolge von Massenaussterben umschreibt und manchmal auf temperaturbedingte Stressfaktoren zurückgeführt wird. (2) Die Analyse von Primärdaten aus dem Fossilbericht dient der Evaluation der physiologischen und biogeographischen Selektivität der end-Permischen und unterjurassischen Aussterbeereignisse um zu testen, ob die physiologischen Prinzipien, die aus heutigen Beobachtungen abgeleitet wurden, skalenunabhängig auch auf Aussterberisiken bei extremem Klimawandel angewandt werden können. (3) Die Beurteilung fossiler Raten von Umweltveränderungen ist wichtig, um zu testen, ob die damaligen Raten tatsächlich viel geringer waren als zum Beispiel in den letzten 50 Jahren gemessen wurde. Alternativ sind die geringeren Raten aus der geologischen Überlieferung nur eine statistisches Artefakt aus den verschiedenen Beobachtungszeitskalen. Eine skalenbereinigte Ratenanalyse wird helfen, die Daten aus der erdgeschichtlichen Vergangenheit besser für die heutige Ökologie des globalen Wandels verwertbar zu machen. Diese drei Komponenten werden schließlich integriert um die Gemeinsamkeit der Muster und öko-physiologischen Selektivität von Artensterben zu beurteilen, wie sie sich heute und im Fossilbericht abzeichnen.
Mit Hilfe von Flächenmonitoring lassen sich Trends der Siedlungsentwicklung beobachten. Flächenmonitoring wird zudem verwendet, um zu überprüfen, inwieweit das Ziel, die tägliche Flächeninanspruchnahme auf 30 Hektar bis zum Jahr 2020 zu reduzieren, erreicht wird. Da die Erhebungsgrundlagen immer wieder umgestellt werden, kommt es zu Ungenauigkeiten. In dieser Studie werden nun grundlegende Statistiken und Erhebungsprozesse untersucht. Zielsetzung: Im Rahmen der Studie zum Monitoring der Flächeninanspruchnahme sollen die aufgetretenen Abweichungen und Artefakte sowie ihre Quellen ermittelt und Vorschläge zur Optimierung des Monitorings erarbeitet werden. Ziel ist die Sicherstellung einer belastbaren, bundesweit einheitlichen Datenbasis für die Beobachtung der Siedlungs- und Verkehrsflächen auf Grundlage der Flächenerhebung. Zudem werden alternative Datenquellen analysiert, die das bisherige Monitoring-Modell ergänzen könnten, um verbesserte Resultate und zusätzliche Informationen zur Flächeninanspruchnahme zu erzielen. In einer Studie, die durch 2 Fachwerkstätten ergänzt wird, sollen die Datengrundlagen für die Flächenerhebung (ALB, ALKIS) sowie weitere Datensätze, insbesondere das ATKIS® bzw. das darauf basierende DLM-DE untersucht werden, um die jeweiligen Stärken und Schwächen aufzuzeigen, Fehlerquellen zu identifizieren, Größenordnungen von Abweichungen einzuschätzen und Verbesserungsvorschläge sowie ggf. Alternativen für die Sicherstellung eines bundesweiten, tragfähigen Monitorings zu erarbeiten. Weiterhin sollen Vorschläge zur Erweiterung des Monitorings um geeignete bundesweite Indikatoren zur Beschreibung qualitativer Aspekte der Flächeninanspruchnahme entwickelt werden. Dabei stehen Vorschläge für ein realisierbares Konzept möglichst weniger Indikatoren im Fokus. Die jeweiligen, bei den Analysen erkennbaren Potenziale der geprüften Datensätze zur Qualifizierung des Flächenmonitorings sollen dokumentiert sowie entsprechende Indikatoren abgeleitet und abgestimmt werden. Zu den Forschungsarbeiten gehören die Initiierung und Moderation des Abstimmungsprozesses zwischen den für das Monitoring zuständigen Gremien, Behörden und Experten sowie die Kommunikation der ausgearbeiteten Vorschläge.
| Origin | Count |
|---|---|
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