Low-lying coral reef islands harbour a distinct, yet highly threatened biological and cultural diversity that is increasingly exposed to climate change impacts. The combination of low elevation, small size, sensitivity to changes in boundary conditions (sea level, waves and currents, locally generated sediment supply) and at some locations high population densities, is why low-lying reef islands (LRIs) are considered among the most vulnerable environments on Earth to climate change. To date, their global distribution and influence of climatic, oceanographic, and geologic setting are only poorly documented or restricted to smaller scales. Here, I present the first detailed global analysis of LRIs utilising freely available global datasets to produce a global reef island database (GRID) and associated intrinsic and extrinsic characteristics that can be used within a coastal vulnerability index (CVI). All datasets used to create the GRID were released between 30 November 2015 and 3 August 2023, while the current version (version 1.1) of the GRID database was completed in August 2026. When developing the GRID, LRIs are defined as landmasses <30 km² located on or within 3 km of coral reef and with an elevation of <16 m. Development of the GRID required: 1) the creation of a global shoreline vector file containing the geographic distribution of LRIs and 2) the development of a comprehensive global database of LRIs including eight intrinsic and ten extrinsic variables extracted from global datasets. Intrinsic variables include: 1) human populations, 2) island area, 3) island perimeter, 4) mean elevation, 5) island circularity/shape, 6) underlying reef type, 7) geographic isolation and 8) distance to the nearest neighbouring reef island. Extrinsic variables include: 1) mean water depth, 2) standard deviation of mean water depth, 3) mean annual significant wave height, 4) mean annual wave period, 5) mean spring tidal range, 6) relative tidal range, 7) wave-tide regime, 8) relative wave exposure, 9) relative tropical storm exposure and 10) year-2100 projected median sea level rise rate. The GRID was initially derived from version 2.1 of the UNEP-WCMC Global Island Database, a global shoreline vector file based on geometry data from Open Street Map® (OSM) and released in November 2015. The initial vector file was projected using the Mollweide projection, an equal-area pseudo cylindrical map projection chosen for its accurate derivation of area, especially in regions close to the equator, where most LRIs are located. The final GRID contains 33,292 individual LRIs distributed throughout tropical regions of the world's oceans, amassing a total land area of nearly 11,000 km² with approximately 60,500 km of shoreline and housing around 2.6 million people. While intrinsic variables are typically spatially homogenous, LRIs are generally highly spatially clustered throughout the GRID with respect to extrinsic variables. The spatial distribution of LRIs within the GRID was validated using: 1) published data and 2) quantitative accuracy assessments using satellite imagery. Spatial distributions of LRIs captured in the GRID are extremely consistent with those published in the literature (r² = 0.96) and those derived from independent analysis of satellite imagery (r² = 0.94). Finally, the GRID was used to develop an island vulnerability index (IVI) for each LRI on a scale of 0-1 with 0 representing no vulnerability and 1 representing maximum vulnerability. The GRID database is provided as a tab-delimited text file as well as ESRI shapefiles (points and polygons in WGS84 and Mollweide projection) and a comma-separated value file.
Low-lying coral reef islands harbour a distinct, yet highly threatened biological and cultural diversity that is increasingly exposed to climate change impacts. The combination of low elevation, small size, sensitivity to changes in boundary conditions (sea level, waves and currents, locally generated sediment supply) and at some locations high population densities, is why low-lying reef islands (LRIs) are considered among the most vulnerable environments on Earth to climate change. To date, their global distribution and influence of climatic, oceanographic, and geologic setting are only poorly documented or restricted to smaller scales. Here, I present the first detailed global analysis of LRIs utilising freely available global datasets to produce a global reef island database (GRID) and associated intrinsic and extrinsic characteristics that can be used within a coastal vulnerability index (CVI). All datasets used to create the GRID were released between 30 November 2015 and 3 August 2023, while the current version of the GRID database was completed in November 2024. When developing the GRID, LRIs are defined as landmasses <30 km² located on or within 1 km of coral reef and with an elevation of <16 m. Development of the GRID required: 1) the creation of a global shoreline vector file containing the geographic distribution of LRIs and 2) the development of a comprehensive global database of LRIs including eight intrinsic and ten extrinsic variables extracted from global datasets. Intrinsic variables include: 1) human populations, 2) island area, 3) island perimeter, 4) mean elevation, 5) island circularity/shape, 6) underlying reef type, 7) geographic isolation and 8) distance to the nearest neighbouring reef island. Extrinsic variables include: 1) mean water depth, 2) standard deviation of mean water depth, 3) mean annual significant wave height, 4) mean annual wave period, 5) mean spring tidal range, 6) relative tidal range, 7) wave-tide regime, 8) relative wave exposure, 9) relative tropical storm exposure and 10) year-2100 projected median sea level rise rate. The GRID was initially derived from version 2.1 of the UNEP-WCMC Global Island Database, a global shoreline vector file based on geometry data from Open Street Map® (OSM) and released in November 2015. The initial vector file was projected using the Mollweide projection, an equal-area pseudo cylindrical map projection chosen for its accurate derivation of area, especially in regions close to the equator, where most LRIs are located. The final GRID contains 34,404 individual LRIs distributed throughout tropical regions of the world's oceans, amassing a total land area of nearly 11,000 km² with approximately 60,740 km of shoreline and housing around 2.6 million people. While intrinsic variables are typically spatially homogenous, LRIs are generally highly spatially clustered throughout the GRID with respect to extrinsic variables. The spatial distribution of LRIs within the GRID was validated using: 1) published data and 2) quantitative accuracy assessments using satellite imagery. Spatial distributions of LRIs captured in the GRID are extremely consistent with those published in the literature (r² = 0.96) and those derived from independent analysis of satellite imagery (r² = 0.94). Finally, the GRID was used to develop an island vulnerability index (IVI) for each LRI on a scale of 0-1 with 0 representing no vulnerability and 1 representing maximum vulnerability. The GRID database is provided as a tab-delimited text file as well as ESRI shapefiles (points and polygons in WGS84 and Mollweide projection) and a comma-separated value file.
Darstellungs-Geodienst zum Vorkommen von Eiderenten im schleswig-holsteinischen Wattenmeer im Jahresverlauf ab 2009. Bei den Daten handelt es sich um Sichtungen (Individuenanzahlen) entlang einer bestimmten Flugroute (Punktdaten). In diesem Dienst werden für Herbst, Winter und Mauserzeit einzelne Jahreslayer bereitgestellt: 1) Eiderenten: Winter-Bestand im Nationalpark "Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer" pro Jahr ein Layer ab 2015 2) Eiderenten: Max. Mauser-Bestand im Nationalpark "Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer" pro Jahr ein Layer ab 2015 3) Eiderenten: Herbst-Bestand im Nationalpark "Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer" pro Jahr ein Layer ab 2015 Für einen Datendownload und Daten vor 2015: siehe (WFS) Eiderenten: Vorkommen und Bestände im Nationalpark "Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer" (LKN.SH – NPV) Zudem werden während der Eiderenten-Zählung Wasserfahrzeuge und Personen im Watt mit erfasst, um potentielle Störquelle zu identfizieren und die Verteilung der Enten besser interpretieren zu können. Daher werden die Daten hier pro Sasion und Jahr dargestellt. Generelle Informationen zum Eiderenten-Monitoring: Da sich die Meeresenten das ganze Jahr über in den landfernen Bereichen des Wattenmeeres (Nordfriesland und Dithmarschen) aufhalten, werden bei diesem Monitoring vier Zählungen beauftragt, um die Bestände rund um das Jahr zu erfassen. Somit geben diese Layer Auskunft über die räumliche und zeitliche Verteilung des Vorkommens von Eiderenten, sowie über ihre Bestandsgrößen zur Mauserzeit, im Herbst und im Winter. Da es sich hier jeweils um die Gesamttabellen pro Saison handelt, müssen die Daten ggf. pro Jahr gefiltert werden. Die Erfassungen werden bei Niedrigwasser durchgeführt und berücksichtigen alle wichtigen Eiderenten-Rastgebiete (flächendeckende Erfassung). Die Flugroute der Erfassungen ändert sich in der Regel nicht. Die Anzahlen der Eiderenten werden entweder direkt während des Fluges verortet oder aber nachträglich anhand von Fotos ausgezählt, so dass am Ende Punktdaten zur Verfügung gestellt werden können. Die Daten sind Bestandteil des Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP). Layer können einzeln als csv-Tabelle oder shape-file heruntergeladen (s. WFS) oder als WMS oder WFS in ein GIS eingebunden werden.
Dieser dienstbezogene Datenbestand für einen WFS-Download-Dienst stellt ab 2009 das Vorkommen und die Individuenzahlen des maximalen Mauserbestands für Eiderenten zur Verfügung. Die Daten stammen aus Zählflügen im Bereich des Nationalparks „Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer“, die meist im Juli / August durchgeführt werden, da sich zu dieser Zeit die meisten flugunfähigen Eiderenten im Wattenmeer aufhalten. Zur Mauserzeit werden zwei Erfassungsflüge durchgeführt. Diese Erfassung wird, wenn möglich, mit der Erfassung der Eiderenten in Niedersachsen abgestimmt, um eine Doppelzählung zu verhindern. Für die Daten des Max. Mauserbestandes wird von den durchgeführten 2 Erfassungsflügen nur der Flug eines Jahres dargestellt, bei dem die höchste Anzahl an Eiderenten gesichtet wurde. Diese Daten dienen zur Bestandsabschätzung der Eiderenten, können aber nicht die Variabilität des Vorkommens während des gesamten Sommers zeigen. Die Bedeutung und Veränderung der wichtigsten Mausergebiete zwischen den einzelnen Jahren kann abgeschätzt und im Hinblick auf potentielle Störquellen bewertet werden. Bei den Daten handelt es sich um Sichtungen (Individuenanzahlen) entlang einer bestimmten Flugroute (Punktdaten). Die Daten sind Bestandteil des Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP).
Die Temperatur ist ein wichtiger Umweltreiz für die Kontrolle des Blühzeitpunkts bei Pflanzen. In Arabidopsis bewirkt Kälte eine Verzögerung des Wachstums und der Blühinduktion und auf molekularer Ebene führt Kälte zur Akkumulation von DELLA Proteinen, zentralen Repressoren des Wachstums und der Blühinduktion aus dem Gibberellin (GA)-Signalweg. Die DELLA-Abundanz reagiert ziemlich rasch auf Veränderungen der Temperatur und die Effekte der DELLA-Akkumulation können durch GA (Behandlungen) wieder aufgehoben werden. Wir haben kürzlich gezeigt, dass der Arabidopsis MADS-Box Transkriptionsfaktor APETALA1 (AP1) durch direkte Interaktionen mit DELLA Proteinen reprimiert wird. Des Weiteren haben wir Hinweise darauf, dass erhöhte Mengen an AP1 Expression auf molekularer Ebene für die frühe Blüte zweier Arabidopsis-Accessionen in kalten Temperaturen sind. Wir möchten nun die Hypothese testen, dass die erhöhten Mengen an AP1 die inhibitorischen Effekte der DELLA Repressoren in kalten Temperaturen aufheben. Zweitens möchten wir testen, ob das AP1-DELLA regulatorische Modul auch in Getreiden konserviert ist. Bei der Gerste und im Weizen sind die VERNALIZATION1 (VRN1) Proteine, die nächsten Orthologen von Arabidopsis AP1, zentrale Regulatoren der Blühinduktion. Wir möchten daher testen, ob VRN1 aus der Gerste und dem Weizen auch mit den DELLA Proteinen aus diesen beiden Species interagieren können und ob die Kontrolle des Blühzeitpunkts in Antwort auf Temperatur und GA von dieser Interaktion abhängig ist.
Einer der global größten Kohlenstoffspeicher ist die organische Bodensubstanz (OBS), welche eine zentrale Quelle für die Pflanzennährstoffe Stickstoff (N) und Phosphor (P) darstellt. Bodenmikroorganismen sind die Hauptakteure beim Umsatz der OBS und damit ein zentrales Bindeglied zwischen Kohlenstoff- (C) und Nährstoffkreisläufen. Sie sind jedoch stark durch Phagen (also Viren, die Bakterien befallen) beeinflusst. In Ozeanen sterben täglich 20% der bakteriellen Zellen durch Phagen, was zu einem Umsatzpfad („viral shunt“) führt, der große Mengen organischer Substanz und damit assoziierter Nährstoffe aus bakterieller Biomasse freisetzt. Das erhöht die Produktivität der Ozeane und speichert C in bakteriellen Rückständen. Trotz ihrer hohen Abundanz in Böden wurden Phagen in der Bodenbiogeochemie kaum berücksichtigt. Meine Nachwuchsgruppe wird erstmals untersuchen wie die Biophysik des Mikrohabitats die Infektion durch Phagen und damit bakterielle Sterberaten steuert. Wir werden herausfinden, ob hierdurch ein vergleichbarer „viral shunt“ in Böden vorliegt und quantifizieren dessen Auswirkung auf Nährstoff- und CO2-Feisetzung sowie auch der Speicherung von C. Wir möchten gezielt über phänomenologische Beschreibungen hinausgehen und zugrundeliegende Mechanismen aufklären. Bodenmikrohabitate werden mit modernsten bildgebenden Verfahren zur Aufklärung mikroskaliger Strukturen charakterisiert: 3D Wasserverteilung im Habitat durch synchrotronbasierte Mikrotomographie, Verteilung der OBS mit Rasterelektronenmikroskopie und Mineralogie der Porenoberflächen mittels Raman-Mikrospektroskopie. Phagen aus Böden werden isoliert und ihre Phage-Habitat-Interaktionen erfasst, um so die Relevanz des Mikrohabitats für die Phagenausbreitung zu eruieren. Der Einfluss des Mikrohabitats auf die Infektionsrate und damit auf Stoffkreisläufe wird mittels der Kopplung molekularer Methoden mit Isotopenanwendungen untersucht werden, und zwar i) 18O-DNA Markierung (SIP) zur Erfassung der Phagenbildung sowie des bakteriellen Zellsterbens, ii) der Bestimmung der Abundanz relevanter funktioneller Gene und iii) der Quantifizierung der Mineralisationsraten durch Isotopenverdünnung. Der Einsatz isotopisch markierter Phagen (13C, 15N, 33P) wird die phageninduzierte Änderungen der Elementflüsse aufzeigen. Damit wird erstmal ein mechanistisches Verständnis erlangt, wie Bodenphagen in Interaktion mit ihrem Habitat biogeochemische Kreisläufe von globaler Bedeutung beeinflussen. Des Weiteren wird der Einfluss dynamischer Änderungen des Mikrohabitats auf Phagen untersucht sowie evolutionäre Anpassungen der Phagen an ihre Habitate. Detailliertes Prozessverständnis ist hier von höchster Relevanz um die Auswirkung anthropogener Aktivität oder des Klimawandels auf Bodenphagen vorherzusagen. Daher werden diese Erkenntnisse final in ein dynamisches Modell integriert, um erstmals die Vorhersage phageninduzierter Prozesse in Böden zu ermöglichen - für deren Einsatz in Landnutzung und Landwirtschaft.
Die mikrobielle Biomasse im Untergrund leistet einen wesentlichen Beitrag zum Umsatz von Elementen, Nährstoffen und Schadstoffen in Böden und Grundwasser. Mikroben katalysieren Umsatzreaktionen und bauen dabei potentiell umweltschädliche, gelöste Stoffe wirksam ab. Veränderungen der Menge und Aktivität mikrobieller Biomasse sind eng mit der Effizienz der biologischen Abbauprozesse verbunden. Daher ist die Überwachung ihres Verhaltens der Schlüssel zu einem besseren Verständnis von Abbaureaktionen und der Vorhersagekraft von Wasserqualitätsmodellen. Die Messung von Mikroben ist jedoch nicht einfach, und traditionelle Methoden sind durch die schlechte Zugänglichkeit des Untergrunds begrenzt. Die Probenahme beruht daher auf invasiven Verfahren. Sogenannte nicht-invasive Methoden bieten die Möglichkeit Mikroben in den komplexen Umgebungen, in denen sie leben, z. B. in Böden und Grundwasser, zu überwachen. Sie liefern indirekte Informationen über dynamische Prozesse in Echtzeit und ohne Zerstörung des Beobachtungsobjektes. Insbesondere die spektrale induzierte Polarisation (SIP) ist, aufgrund der Eigenschaften von geladenen Bakterienoberflächen, sensitiv gegenüber mikrobiellem Wachstum in Böden. Offene Fragen zu den genauen Mechanismen, die zu den Signalen aus mikrobiellem Wachstum und mikrobieller Aktivität führen, bleiben jedoch unbeantwortet, was die Anwendung von SIP außerhalb des Bereichs der angewandten Geophysik erschwert. Das vorgeschlagene Projekt zielt darauf ab, das SIP-Signal von Bakterienzellen zu isolieren und die kombinierten Auswirkungen von Zelldichte und -aktivität mit der Größe und den spektralen Eigenschaften der SIP-Signale zu verbinden. Die vorgeschlagenen Arbeiten werden gezielte mikrobielle Wachstumsexperimente unter statischen (Batch), gut durchmischten (Retentostat) und Durchflussbedingungen kombinieren. In den Experimenten werden die Signale von Bakterienzellen in verschiedenen Stoffwechselzuständen quantifiziert, die von vorhanden und inaktiv bis hin zu aktiv und wachsend reichen. Durch die Durchführung von Messungen an Zellen in Abwesenheit anderer geladener Medien (z. B. Sediment) wird das Projekt den getrennten Beitrag der Abundanz gegenüber der Aktivität von Zellen isolieren. Das Upscaling von Batch-Inkubationen zu Durchflusssystemen wird durch systematische Experimente von zunehmender Komplexität durchgeführt. Experimente der höchsten Komplexitätsstufe in natürlichen porösen Medien werden von Daten aus den Vorläuferexperimenten profitieren. Diese werden es ermöglichen, mikrobielle elektrische Signale von den Signalen des Sediments zu separieren. Die vorgeschlagene Arbeit wird letztlich die Anwendbarkeit von SIP als nicht-invasives Überwachungsverfahren verfeinern, das den Sprung von einem vielversprechenden, von Geophysikern vorgestelltes Verfahren zu einer robusten geophysikalischen Methode schaffen kann, die von Biogeochemiker:innen, Geomikrobiolog:innen und Hydro(geo)log:innen angewandt wird.
Öffentliche Datenbereitstellung über ein CADENZA Themenportal zum Thema: Erfassung, Überwachung und Bewertung der makrozoobenthischen Lebensgemeinschaften in den Küstengewässer von Schleswig-Holstein im ZeBIS Portal des Landes. | Weitere Informationen: https://www.schleswig-holstein.de/DE/Fachinhalte/M/meeresschutz/biologischesMonitoring.html Die Daten werden hier zentral angeboten und sind über den Themenbaum im und über passende Filterformulare direkt von aus dem Data Warehouse des Landes SH in harmonisierter und aggregierter Form abrufbar. Für den Nutzer sind bereits vorgefertigte Auswertungen unter "Ansichten" verfügbar. Das Angebot zum Thema Makrozoobenthos umfasst derzeit die folgenden Zusammenstellungen: MZB: ein Jahr: Abundanz und Biomasse (Jahresmittel) MZB: Zeitreihe Abundanz und Biomasse (Jahresmittel) MZB: eine Messstelle: Abundanz und Biomasse (Jahresmittel) MZB: Küstenmessstellen
Download-Geodienst zu den Ruheplätzen von Seehunden. Ein Ruheplatz ist eine berechnete Fläche, die auf Basis einzelner Liegeplätze von Seehunden bzw. Kegelrobben generiert wird. Dazu werden die Liegeplätze 1. pro Jahr räumlich zusammengefasst und 2 werden diese Berechnungen auch auf Basis von einzelnen Flügen durchgeführt. Ein Ruheplatz wird als Kreis mit einem Radius von 500m um einen Liegeplatz (mit mind. 2 Seehunden) herum definiert, wobei mehrere Liegeplätze so zu einer größeren Fläche aggregiert werden können. Der Abstand von 500m wurde gewählt, da Störungen, die mehr als 500m entfernt sind, keine oder kaum Auswirkungen auf ruhende Robben haben. Diese Flächen werden für Eingriffsplanungen benötigt, um die mit dem Eingriff verbundenen Störungen der Robben auf ein Mindestmaß zu reduzieren. Für Seehunde werden zur Berechnung der Ruheplätze pro Jahr Flüge vom 1.03-30.09 berücksichtigt. Der Dienst beinhaltet folgende Informationen und Layer: 1. Ruheplätze pro Jahr aggregiert: die Lage und Größe des Ruheplatzes und den Zeitraum der Erfassungen, die in die Berechnung eingeflossen sind (Einzel-Jahreslayer und Layer mit allen Daten aller Jahre). 2. Ruheplätze pro Flug: Hier können auch Informationen über die Anzahl der Individuen abgeleitet werden (Jahres-Layer und LAyer mit Daten aller Flüge aller Jahre).
Download-Geodienst zu den Ruheplätzen vonKegelrobben. Ein Ruheplatz ist eine berechnete Fläche, die auf Basis von Sichtungen an Liegeplätzen von Seehunden bzw. Kegelrobben generiert wird. Ein Ruheplatz wird als Kreis mit einem Radius von 500m um einen Liegeplatz (mit mind. 1 Kegelrobbe) herum definiert, wobei mehrere Liegeplätze so zu einer größeren Fläche aggregiert werden können. Die Liegeplätze werden dazu entweder pro Jahr räumlich zusammengefasst oder die Berechnungen werden auf Basis von einzelnen Flügen durchgeführt. Der Abstand von 500m wurde gewählt, da Störungen, die mehr als 500m entfernt sind, keine oder kaum Auswirkungen auf ruhende Robben haben. Diese Flächen werden für Eingriffsplanungen benötigt, um die mit dem Eingriff verbundenen Störungen der Robben auf ein Mindestmaß zu reduzieren. Für Kegelrobben werden zur Berechnung der Ruheplätze pro Jahr Flüge vom 1.03-28.2 berücksichtigt. Bereits vor Beginn des spezifischen Kegelrobben-Monitorings im Jahr 2005 (vgl. Sichtungen an Liegeplätzen) wurden Kegelrobben zusammen mit Seehunden ab 1989 erfasst. Anders als bei den Liegeplatz-Daten fließen hier auch Erfassungen ein, die außerhalb des Monitoringzeitraums der Kegelrobben, also während Seehund-Erfassungen aufgenommen wurden. Der Dienst beinhaltet folgende Informationen und Layer ab 1989: 1. Ruheplätze pro Jahr aggregiert: die Lage und Größe des Ruheplatzes und den Zeitraum der Erfassungen, die in die Berechnung eingeflossen sind (Einzel-Jahreslayer und Layer mit allen Daten aller Jahre). zukünftig: 2. Ruheplätze pro Flug: Hier können auch Informationen über die Anzahl der Individuen abgeleitet werden (Jahres-Layer und Layer mit Daten aller Flüge aller Jahre).
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1112 |
| Europa | 6 |
| Kommune | 4 |
| Land | 246 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 23 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 389 |
| Zivilgesellschaft | 25 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 14 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 905 |
| Hochwertiger Datensatz | 6 |
| Kartendienst | 1 |
| Mitmachportal | 1 |
| Software | 3 |
| Taxon | 41 |
| Text | 172 |
| unbekannt | 126 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 222 |
| Offen | 1009 |
| Unbekannt | 36 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1175 |
| Englisch | 266 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 26 |
| Bild | 19 |
| Datei | 74 |
| Dokument | 195 |
| Keine | 769 |
| Unbekannt | 4 |
| Webdienst | 19 |
| Webseite | 303 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 766 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1245 |
| Luft | 531 |
| Mensch und Umwelt | 1225 |
| Wasser | 749 |
| Weitere | 1267 |