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Mit der Satellitenbildauswertung sollen aktuelle Landnutzungsdaten für Baden-Württemberg für Umweltzwecke bestimmt werden. Damit wird eine vergleichbare Erhebung des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung der Universität Karlsruhe von 1993/1994 fortgeführt. Hierzu wird ein Datensatz bereitgestellt, der nach gebietsweit einheitlichen Kriterien und für einen gleichen Erhebungszeitpunkt erstellt wurde. Aus den techn. Gegebenheiten des Satellitensystems heraus ist dieser in einem Maßstabsbereich ab ca. 1:100.000 anwendbar. Die Daten liegen flächendeckend in einer Auflösung von 30 x 30 Meter vor. 16 Landnutzungsklassen werden unterschieden: Dichte Siedlung, Industrie, lockere Siedlung, Ackerbau, Wein/Obstplantage, Streuobst, Brachland, vegetationslos, Intensivgrünland, Extensivgrünland, Nadelwald, Laubwald, Mischwald, Windwurf, Wasserflächen, Feuchtflächen.
Neue Technologien und Betriebsführungssysteme gelten als entscheidend, um die Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz der Landwirtschaft zu steigern. Jedoch sind unsere Datenquellen, die Auskunft darüber geben, welche Technologien in den Betrieben tatsächlich eingesetzt werden sehr begrenzt. Das macht es schwierig zu beurteilen, ob die Technologien tatsächlich die versprochenen Umwelteffekte erzielen können und schränkt unsere Möglichkeiten ein Technologiediffusion zu untersuchen und zu verstehen. Wir argumentieren, dass Satellitendaten und neuartige Deep Learning-Ansätze derzeit ungenutzte Möglichkeiten bieten, um diese Limitationen zu überwinden. Die vorhandene Literatur hat bereits gezeigt, dass anhand von Satellitendaten Technologien auf Feldebene erkannt werden können. Bislang werden diese Datensätze jedoch nicht in vollem Umfang genutzt, um das Adoptionsverhalten oder Diffusionsprozesse zu untersuchen. Die vorhandenen Datenprodukte bieten zwar erhebliches Potential, sind aber in Bezug auf die von ihnen abgedeckten Regionen/Technologien begrenzt. Eine Ausweitung auf andere Regionen/Technologien ist nur begrenzt möglich, da für das Lernen neuer maschineller Lernmodelle oder die Erweiterung bestehender Modelle in der Regel große Mengen an gelabelten Referenzdaten (d. h. Beobachtungen mit bekannten Referenzinformationen) erforderlich sind, an denen es jedoch häufig mangelt. Die Ziele dieses Projekts sind daher zweifach. Erstens wollen wir vorhandene Datenprodukte aus Satellitendaten nutzen, um Diffusionsprozesse zu untersuchen, insbesondere die Dynamik der Adoption (“Disadoption”) und räumlich Peer-Effekte. Hier können wir einen bestehenden Datensatz für bodenschonender Bodenbearbeitung in den USA nutzen, der aus Satellitendaten abgeleitet wurde. Zweitens zielen wir darauf ab, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten für Deep Learning-Ansätze deutlich zu reduzieren. Dazu wollen wir neuartige Lernverfahren entwickeln und insbesondere untersuchen, ob die Einbeziehung von agronomischen Domänenwissen dazu beitragen kann, die Anzahl der benötigten gelabelten Referenzdaten zu reduzieren. Wir vergleichen die entwickelten Ansätze mit den vorhandenen US-Daten und wenden sie an um neue Datenprodukte für andere Regionen (Deutschland) und Technologien (bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz) zu erstellen. Der Daten werden öffentlich zugänglich gemacht. Wir nutzen sie um die Diffusionsdynamiken von bodenschonender Bodenbearbeitung und Glyphosateinsatz in Deutschland abzuleiten, was einen wichtige Betrag für die aktuelle politische Debatte über diese Technologien liefern kann.
Die stetig wachsende Bevölkerung führt zu einem steigenden Bedarf an Frischwasser und die Entnahme von Grundwasser ist eine der wichtigsten Quellen diesen Bedarf zu decken. Engpässe in der Frischwasserversorgung haben die Suche Nachweis von frischem Grundwasser unter dem heutigen Meeresboden angetrieben. Die Rolle glazialer Strukturen, welche während der Vergletscherungen entstanden sind, ist jedoch im Hinblick auf das Vorkommen frischen Grundwassers noch wenig bekannt. Insbesondere sogenannte Tunneltäler (TT), welche sich unter den Eisschilden bildeten, könnten von besonderer Relevanz sein. Ihre Ausmaße (bis zu 5 km breit, 400 m tief, 100te km lang) spiegeln die gewaltigen Schmelzwassermengen wider, die den Untergrund unter den Eisschilden durchspülten. Ihre Entstehung und Füllung resultierte in stark durchlässigen Sanden und Kiesen im unteren Teil und feinkörnigen Ablagerungen im oberen Teil dieser Strukturen. Diese Konfiguration begünstigt eine Rolle als bevorzugte Fließwege für offshore Grundwasser. Zur Untersuchung des Potenzials von TT als bevorzugte Fließwege für offshore frisches Grundwasser (OFG), verfolgt dieses Projekt folgende Ziele: (O1) Durch die Kombination von elektromagnetischen und seismischen Daten wollen wir ein strukturgebundenes Widerstandsmodell für mehrere TT erstellen; (O2) Wir wollen die Salzgehaltswerte für verschiedene Architekturen und Tiefen von TT abschätzen; (O3) Aufbauend auf den ersten beiden Zielen wollen wir die Ergebnisse für das gesamte Arbeitsgebiet in ein detailliertes lithologisches 3D-Modell extrapolieren. Die sich daraus ergebende Salzgehaltsverteilung im Untergrund wird dazu beitragen, die Ober- und Untergrenzen des Volumens frischen Grundwassers abzugrenzen und die Grundlage für ein detailliertes Grundwassermodell schaffen. Folgende Schritte sind dazu nötig: (S1) Kartierung und Charakterisierung der räumlichen Heterogenität von TT anhand vorhandener seismischer Daten; (S2) Erstellung eines lithologischen Modells für den Untergrund zwischen Amrum und Helgoland von 0 bis 400 m Tiefe; (S3) Identifizierung vielversprechender Standorte und Durchführung von CSEM-Messungen (Controlled Source Electromagnetic) zur Untersuchung der Verteilung des elektrischen Widerstands im Untergrund (TT); (S4) Kombination von Widerstandsmessungen mit Mehrkanal-Seismikdaten (MCS) zur Ableitung des Salzgehalts der Porenflüssigkeit; (S5) Extrapolation der Ergebnisse für das gesamte lithologische Modell. Tunneltäler existieren in ehemals vergletscherten Regionen weltweit. Gelingt uns der Nachweis von OFG in Tunneltälern, hätte dies erhebliche Implikationen für bisher unbekannte Süßwasserverteilungen und hydrologische Systeme. Die uns zur Verfügung stehenden Daten bieten eine einzigartige Möglichkeit zur Integration von CSEM- und seismischen Messungen bei begrenztem Aufwand. Die Ergebnisse des Projekts werden einen neuen Blick auf offshore Gletscherlandschaften und ihre Rolle im pleistozänen Wasserkreislauf erlauben.
Mit der Satellitenbildauswertung sollen aktuelle Landnutzungsdaten für Baden-Württemberg für Umweltzwecke bestimmt werden. Damit wird eine vergleichbare Erhebung des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung der Universität Karlsruhe von 1993/1994 fortgeführt. Hierzu wird ein Datensatz bereitgestellt, der nach gebietsweit einheitlichen Kriterien und für einen gleichen Erhebungszeitpunkt erstellt wurde. Aus den techn. Gegebenheiten des Satellitensystems heraus ist dieser in einem Maßstabsbereich ab ca. 1:100.000 anwendbar. Die Daten liegen flächendeckend in einer Auflösung von 30 x 30 Meter vor. 16 Landnutzungsklassen werden unterschieden: Dichte Siedlung, Industrie, lockere Siedlung, Ackerbau, Wein/Obstplantage, Streuobst, Brachland, vegetationslos, Intensivgrünland, Extensivgrünland, Nadelwald, Laubwald, Mischwald, Windwurf, Wasserflächen, Feuchtflächen. Auflösung: 50 Meter
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Um die Auswirkungen von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen auf den Wasser- und Kohlenstoffkreislauf zu simulieren, muß die Modellierung von Bodenatmung und Photosynthese verbessert werden. Wir nehmen an, dass der kontinentalskalige Netto-Ökosystem-Austausch (NEE) aus einer Reanalyse mit verbesserten Ökosystem-Parametern und Darstellung der Bodenatmung (SR) besser mit der beobachteten Variabilität der Gesamtwasserspeicherung (TWS) korreliert. Um diese Hypothese zu testen, werden wir Ökosystemparameter aus langen Zeitreihen an hoch instrumentierten Standorten in Kombination mit Messungen der Temperatur- und Feuchtesensitivität der heterotrophen Bodenatmung schätzen. Modellergebnisse werden dann mit GRACE-Messungen verglichen.
Die Verluste in der globalen Nahrungsmittelproduktion durch Pflanzenkrankheiten und Schadinsekten werden auf 17-30 % geschätzt (Savary et al., 2019). Viele der verheerendsten Pflanzenkrankheiten und Schadinsekten werden durch die Luft übertragen und können sich entlang von Windströmungen über extrem große Entfernungen verbreiten. Sie überqueren Regionen, Länder und sogar ganze Kontinente (Aylor, 2017). Diese seltenen Ereignisse mit großem Verlustpotenzial können schwerwiegende Konsequenzen für die landwirtschaftliche Produktion haben, denn Sie können verheerende Epidemien und Insektenplagen auslösen. Während jüngste Fortschritte in den Bereichen meteorologische Modellierung, Fernerkundung und Computer-Technologie erste quantitative Abschätzungen des Risikos für solch langreichweitige atmosphärische Übertragung von Krankheiten und Schädlingen erlauben, bleiben doch zahlreiche offene Fragen, Herausforderungen und Modell-Unsicherheiten, die adressiert werden müssen, um Risiko-Abschätzungen für die landwirtschaftliche Produktion zu verbessern (Meyer et al., 2017a,b; Meyer, 2018; Visser et al., 2018; Allen-Sader et al., 2019). Zentrale offene Fragen bleiben zum Beispiel bezüglich des Effektes von komplexen Wechselwirkungen zwischen meteorologischen Faktoren (z.B. Wind, Temperatur) und der Biologie von Pathogenen und Schadinsekten (z.B. Überlebenszeiten, Flugrichtung) auf charakteristische räumliche und zeitliche Ausbreitungsskalen, sowie auch bezüglich der Kopplung von realistischen Ausbreitungsmodellen mit epidemiologischen und Pflanzenbestandes-Modellen. Das hier vorgeschlagene Forschungsprojekt adressiert zwei Ziele: (i) Literatur-Review und Experten-Interviews als Grundlage für die Parameterisierung von existierenden atmosphärischen Transport-Modellen für besonders relevante windübertragene pflanzliche Krankheiten und Schadinsekten, sowie (ii) Fertigstellung eines kürzlich entwickelten Prototyps (bisher nicht publiziert) für ein neues GPU-basiertes Simulations-Tool, dass es erlauben wird realistische atmosphärische Verbreitungsmodelle mit epidemiologischen und Pflanzenbestandes-Modellen zu koppeln, um somit die komplexen Wechselwirkungen zwischen meteorologischen und biologischen Faktoren besser verstehen zu können. Die Ergebnisse des Forschungsprojektes, zusammen mit vorherigen Arbeiten des Autors, adressieren eine Lücke in der deutschen Forschungslandschaft. Die Integration des Walter-Benjamin Projektes in die Crop Sciences Group an der Universität Bonn als Gast-Institution mit enger Affiliation an das Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) bieten ein exzellentes Forschungsnetzwerk, sodass unter der Leitung des wissenschaftlichen Mentors für dieses Projekt wertvolle Beiträge zu laufender Forschung erwartet werden können. Das Walter-Benjamin Programm würde mir den Einstieg in die deutsche Agrarlandschaftsforschung ermöglichen und damit einen wertvollen Beitrag leisten zu der Etablierung eines selbständigen Forschungsprofils.
Das Projekt "Quantifying the Influence of SnowmelT on RIVEr Hydrology in High Mountain Asia (STRIVE)" fokussiert sich auf alpine Flüsse und dem Zeitpunkt und Menge der Schneeschmelze im Himalaya . In vielen alpinen Einzugsgebieten stammt ein signifikanter Teil des jährlichen Wasserhaushalts aus der Schneeschmelze, insbesondere während der Monate vor dem Beginn des Monsuns. Da die Gletscher in vielen hochgelegenen Bergregionen weiter schmelzen werden, wird der saisonale Wasserpuffer durch die Schneeschmelze in Zukunft noch wichtiger werden. Auch die Gefahr von Überschwemmungen wird zunehmen, da die steigenden Temperaturen die Schneeschmelze im Frühjahr beschleunigen. Trotz der Bedeutung des Schneewasserhaushalts für viele besiedelte Gebiete sind Zeitpunkt und Volumen der Schneeschmelze nach wie vor nur unzureichend bekannt - insbesondere in Einzugsgebieten in großer Höhe. Um besser quantifizieren zu können, wann und wo das Wasser der Schneeschmelze die alpinen Flüsse erreicht, wird das STRIVE-Projekt einen kombinierten in-situ- und satellitenbasierten Ansatz verwenden, um (1) den Zeitpunkt und die räumliche Verteilung der Schneeschmelze zu überwachen, (2) den Einfluss der Schneeschmelze auf die Flusshöhen und (3) Flusstemperaturen zu bewerten. Die im Rahmen des STRIVE-Projekts gesammelten neuen Daten mit hoher zeitlicher Auflösung werden mit lokalen und regionalen hydrologischen Daten kombiniert, um (4) ein umfassenderes Verständnis der aktuellen Schneeschmelze und deren Wassermenge für alpine Flüsse zu entwickeln. Hier spielen insbesondere die sich verändernden Klimabedingungen eine große Rolle. Die Ergebnisse des STRIVE-Projekts werden für Forscher verschiedener Fachbereiche in der physischen Geographie, Hydrologie und Geomorphologie, zum Einschätzen von Naturgefahren und für Manager sowie Entwickler von Wasserkraftwerken im gesamten Himalaya und in ähnlichen, von der Schneeschmelze angetriebenen alpinen Ökosystemen, von großem Nutzen sein. Um die Forschungszusammenarbeit und den Austausch mit den nepalesischen Partnern zu erleichtern und nachhaltiger zu machen, wird das STRIVE-Projekt zwei Workshops für Nachwuchswissenschaftlerinnen durchführen, die sich mit der Sammlung und Verarbeitung von in-situ- und Fernerkundungsdaten beschäftigen. Diese Workshops werden dazu beitragen, die Ergebnisse und Erkenntnisse des STRIVE-Projekts zu verbreiten und sicherzustellen, dass die entwickelten Methoden und Daten auch nach dem Ende des Projekts in die Forschung und in wasserpolitische Entscheidungen im Himalaya einfließen.
Saisonale Muster des Wachstums und der Blüte sind entscheidend für eine erfolgreiche Obstproduktion und den Ertrag. Während des Herbstes und zu Beginn des Winters ruhen Knospen und Spitzen der Obstbäume als Reaktion auf niedrige Temperaturen und kurze Tage. Diese Ruhephase wird durch längere Kälteeinwirkung überwunden, so dass das Wachstum im Frühjahr wieder aufgenommen werden kann. Umwelteinflüsse wie die Winter- und Frühlingstemperaturen, die diese Zyklen steuern, werden durch den Klimawandel verändert, der Ertrag wird bedroht. Neue Baumsorten zu züchten, wird aber durch unser mangelndes Wissen über die molekularen und genetischen Mechanismen, die diesen wirtschaftlich wichtigen Umweltreaktionen zugrunde liegen, behindert. Das FruitFlow-Projekt bringt ein internationales Konsortium von 5 akademischen und 3 kommerziellen Partnern zusammen, um diese Fragen für 2 wichtige mehrjährige Nutzpflanzen anzugehen: Apfel und Pfirsich. Wir werden neue Technologien zur Vorhersage und Verbesserung der Blumen- und Obstproduktion entwickeln. Planung: 1.Sammlung von Daten über das saisonale Verhalten verschiedener Panels von Äpfeln und Pfirsichen. Die klimatischen Bedingungen an den Anbaustätten werden täglich erfasst. Regelmäßige Aufnahme von Luftbildern mit unbemannten Luftfahrzeugen und Messungen mit Nah-Infrarot-Spektroskopie an Blättern und Knospen. Vorhersage des Verhaltens der Sorten in verschiedenen Umgebungen durch Verwendung computergestützter Modellierungsansätze. 2.Identifikation der genetischen Variation, die die Dormanz bei Apfel- und Pfirsichsorten beeinflusst. 3.Analyse des chemischen Gehalts der Apfel- und Pfirsichknospen, um kleine Moleküle zu identifizieren, deren Aussehen mit verschiedenen Stadien des Ruhezyklusses korreliert. Anschließend werden Proteine identifiziert, die mit diesen Molekülen interagieren. 4.Test der Funktionen von Proteinen, die als mit kleinen Molekülen oder aus den genetischen Studien interagierend identifiziert wurden, in transgenen Pflanzen. Aufgrund der Schwierigkeit, transgene Apfel- und Pfirsichpflanzen zu erzeugen und ihrer langen Entwicklungszeit werden diese Experimente mit Pflanzenmodellen wie Pappelbäumen und dem mehrjährigen Staudenmodell Arabis alpina durchgeführt. Für diese beiden Arten wurden schnelle Transformationsmethoden entwickelt. Die Funktion von Apfel- und Pfirsichgenen wird bei diesen Modellarten durch Gain-und Loss of Function-Ansätze getestet. 5.Es werden Chemikalien, die sich in verschiedenen Stadien des Dormanz-Prozesses akkumulieren, auf ihre Fähigkeit getestet, den Knospenaufbruch oder die Blüte von Apfel und Pfirsich durch direkte Anwendung zu stimulieren. Somit wird FruitFlow zur Lösung eines wichtigen aktuellen Problems in der europäischen Landwirtschaft beitragen, indem es ein internationales, multidisziplinäres Konsortium zusammenbringt, um grundlegendes Wissen über die Knospenruhe und den Knospenaufbruch bei Obstbäumen zu erarbeiten und seine Bedeutung unter Feldbedingungen zu testen.
Klimaänderungen sind als natürliche Phänomene in allen Epochen der Erdgeschichte zu finden. Neben diesen natürlichen Variationen stehen heute zunehmend die anthropogen Änderungen im Fokus der Aufmerksamkeit. Dabei kommt dem Anstieg des Meeresspiegels in der Öffentlichkeit eine herausragende Bedeutung zu, da die gesellschaftlichen und ökonomischen Konsequenzen bereits allgemein sichtbar und spürbar sind. Viele Megastädte der Welt liegen in Küstenregionen und nehmen insgesamt fast ein Drittel der Weltbevölkerung auf. Die durch den Meeresspiegelanstieg verursachte Bedrohung wird zudem durch eine natürliche oder anthropogen verursachte Subsidenz in vielen Fällen noch vergrößert. Somit ist eine umfassende und genaue Bestimmung von Meeresspiegelanstieg und die Bestimmung von Subsidenzraten die Voraussetzung für eine sinnvolle Küstenplanung, Landnutzung und den Erhalt der ökonomischen und ökologischen Lebensgrundlagen. Seit 1991 wird der Meeresspiegel durch Radaraltimeter kontinuierlich und hochgenau erfasst. Ungeachtet dieser langen Zeitspanne fällt es heute immer noch schwer, konsistente Beschreibungen des globalen Meeresspiegels zu liefern. Das Projekt wird die Ursachen in einer fokussierten Region (Südostasien) untersuchen und Lösungsstrategien erarbeiten. Meeresspiegeländerungen werden mittelfristig durch saisonale und jährliche Variationen beeinflusst. Diese Prozesse überlagern die globale Änderung des Meeresspiegels als Rauschen und erschweren somit die Bestimmung von Langzeittrends. Gezeitenpegel, die teilweise seit über 100 Jahren Messungen liefern, sind ein probates Mittel, langfristige Änderungen zu untersuchen und Extremereignisse zu detektieren. GNSS-Sensoren an oder der Nähe von Pegeln erlauben die Ableitung geozentrische Meeresspiegeländerungen und die Trennung von Landdriften (GIA, Subsidenz). Die genaue Bestimmung des Zustandes des Meeresspiegels, die Analyse von GNSS-korrigierten Pegelmessungen und die Erfassung der Subsidenz in Megastädten sind zentrale Forschungsgegenstände und unentbehrlich für die vorausschauende Planung und Entwicklung von Küstensiedlungen. In dem Projekt planen wir (1) die Nutzung und Verbesserung der Datenbasis, bestehend aus Radaraltimetrie, GNSS-Sensoren, Gezeitenpegeln und dem zeitvariablen Schwerefeld, mit dem Ziel, regionale Änderungen des Meeresspiegels und der Subsidenz möglichst präzise zu erfassen; (2) die Variabilität des Meeresspiegels in Südostasien und vor Java/Indonesien zu analysieren und Ursachen dafür zu identifizieren; (3) lokale Änderungen des Meersspiegels aus Pegeln in Südostasien zu untersuchen, und Extremereignissen zu identifizieren, zu analysieren und zu beschreiben; (4) die Informationen mit den Ergebnissen anderer Projekte desselben Zielgebietes zu kombinieren und zu einer konsistenten Beschreibung der Gefährdung durch Meeresspiegelanstieg und Subsidenz von der Messung bis hin zur Auswirkung auf die Gesellschaft für einzelne Städte zu gelangen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 243 |
| Europa | 4 |
| Global | 1 |
| Kommune | 16 |
| Land | 32 |
| Wissenschaft | 148 |
| Zivilgesellschaft | 4 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Förderprogramm | 231 |
| Hochwertiger Datensatz | 3 |
| Text | 9 |
| unbekannt | 23 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 5 |
| Offen | 258 |
| Unbekannt | 5 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 238 |
| Englisch | 92 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4 |
| Datei | 10 |
| Dokument | 16 |
| Keine | 153 |
| Webseite | 107 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 223 |
| Lebewesen und Lebensräume | 232 |
| Luft | 156 |
| Mensch und Umwelt | 268 |
| Wasser | 134 |
| Weitere | 262 |