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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.
GOME (Global Ozone Monitoring Experiment) stands for a family of satellite instruments named after the first GOME (https://wdc.dlr.de/sensors/gome/) instrument on ERS-2 launched in April 1995. Currently two GOME-2 instruments are operative on Metop-A and B (https://wdc.dlr.de/sensors/gome2/). The tropical tropospheric ozone is retrieved with convective cloud differential method (Valks et al., 2014 http://www.atmos-meas-tech.net/7/2513/2014/amt-7-2513-2014.html). The tropospheric column is retrieved by subtracting the stratospheric ozone column from the total column. The stratospheric ozone column is estimated as the column above high reaching convective clouds.
Die Erdatmosphäre unterliegt komplexen chemischen und dynamischen Prozessen, und eine genaue Kenntnis der Vertikalverteilung von Spurengasen und Aerosolen ist von größter Bedeutung für ein tiefgreifendes Verständnis des atmosphärischen Systems. Fernerkundungsmessungen sind bestens geeignet zur Bestimmung der atmosphärischen Vertikalstruktur. Boden- flugzeug- und satellitengebundene Fernerkundungsmessungen ermöglichen eine berührungslose Messung der atmosphärischen Zusammensetzung. Insbesondere stellt die Multi-Axiale Differentielle Absorptionsspektroskopie (MAX-DOAS) eine vielseitige und kostengünstige Methode zur Bestimmung der Vertikalverteilung zahlreicher Spurengase sowie von Aerosolen. Im Rahmen des beantragten Projektes wird ein neuartiger Auswertealgorithmus entwickelt, der eine vollständige Ausschöpfung des Informationsgehaltes von MAX-DOAS Streulichtmessungen zum Ziel hat. Im Gegensatz zu bisherigen Algorithmen erfolgen hierbei DOAS-Auswertung und Bestimmung des Vertikalprofils in einem einzigen Schritt. Von dieser gleichzeitigen Bestimmung von Vertikalprofilen von Spurengasen und Aerosolen direkt aus den gemessenen spektralen Radianzen erwarten wir eine signifikante Erhöhung des Gesamtinformationsgehaltes. Eine Simulation der breitbandigen spektralen Struktur, die in der traditionellen DOAS Analyse ignoriert wird, sowie eine explizite Modellierung der Rotations-Ramanstreuung (Ring-Effekt) liefern zusätzliche Informationen über den Zustand der Atmosphäre. Eine Kopplung eines T-Matrix- und/oder Mie-Streumodells an ein Strahlungstransportmodell ermöglicht in ähnlicher Weise wie bestehende Algorithmen für Aeronet Sonnenphotometermessungen die Bestimmung von mikrophysikalischen Aerosoleigenschaften, wie z.B. Größenverteilung und komplexer Brechungsindex, von Messungen im solaren Almukantarat. Dieser Algorithmus dient als Basis für eine eingehende Untersuchung des Gesamtinformationsgehaltes von MAX-DOAS Messungen bezüglich Spurengasen, Aerosolextinktion sowie mikrophysikalischen Aerosoleigenschaften. Messungen mittels eines polarisationssensitiven MAX-DOAS (PMAX-DOAS) Instruments, welches im Rahmen des Projektes entwickelt wird, ermöglichen eine weitere Erhöhung des Informationsgehaltes von Streulichtmessungen. Messungen des Himmelslicht bei verschiedenen Ausrichtungen eines rotierbaren Polarisationsfilters ermöglichen eine Rekonstruktion des Stokesvektors, und polarisationsabhängige Messungen der Intensität, der Spurengassäule sowie des Ringeffektes führen zu einer signifikanten Erhöhung der Genauigkeit von Aerosol- und Spurengasbestimmung. Zu einer vollständigen Nutzung des Informationsgehaltes von PMAX-DOAS-Messungen wird der Auswertealgorithmus auf der Basis eines vektorisierten Strahlungstransportmodells, das die Simulation des gesamten Stokes-Vektors ermöglicht, entwickelt.
Die vielfältige Geologie Deutschlands sowie die sich hieraus ergebende Nutzung sind Ursachen für verschiedenste Bodenbewegungen, wie z.B. Bodenkompaktion, Erdrutsche, Grundwasserentnahme, Erdgasförderung, (Alt-)Bergbau- und Kavernenspeicherbetrieb. Die Produkte des BodenBewegungsdienst Deutschland (BBD) basieren auf SAR Daten der Copernicus Sentinel-1 Mission und einer Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) Verarbeitung. Das BBD Portal enthält PSI Daten der gesamten Bundesrepublik Deutschland (ca. 360.000 km²). Die PSI Technologie ermöglicht präzise Messungen von Bewegungen der Erdoberfläche im mm Bereich. Die Messpunkte (Persistent Scatterer, PS) entsprechen bereits am Boden vorhandenen Objekten, wie z.B. Gebäuden, Infrastruktur oder natürlichen Objekten, wie Gesteinen und Schuttflächen. Jeder PS wird durch einen über mehrere Jahre gemittelten Geschwindigkeitswert (ausgedrückt in mm/Jahr) und eine Zeitreihe der Verschiebungen charakterisiert. Für jeden PS kann die Zeitreihe der Verschiebungen von der ersten Sentinel-1 Aufnahme bis zur letzten ausgewerteten Sentinel-1 Aufnahme eingesehen werden. Die PS werden nach der mittleren Geschwindigkeit entlang der Sichtlinie der Sentinel-1 Satelliten, Line of Sight (LOS), gemäß der folgenden Konvention im BBD Portal visualisiert: - die grüne Farbe entspricht den PS, deren mittlere Geschwindigkeit sehr gering ist, zwischen -2,0 und +2,0 mm/Jahr, d.h. im Empfindlichkeitsbereich der PSI Technologie; - in den Farben von gelb bis rot werden diejenigen PS mit negativer Bewegungsrate visualisiert, d.h. Bewegungen vom Satelliten weg; - mit den Farben von türkis bis blau werden diejenigen PS mit positiver Bewegungsrate visualisiert, d.h. PS die sich dem Satelliten nähern. Die Präzision der dargestellten PSI Daten liegt in der Größenordnung von typischerweise +- 2 mm/Jahr für die mittlere Geschwindigkeit in LOS.
The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.
Die Forschungsarbeiten der Abteilung Regionale Ozeanographie werden sich weiterhin auf die physikalischen Prozesse in den oberen Schichten des offenen Ozeans, der Warmwassersphaere, konzentrieren. Dahinter steht die Notwendigkeit, die Transportprozesse zu verstehen, die den Einfluss des Ozeans auf die atmosphaerischen Klimaaenderungen fuer die Zeitskala des World Climate Research Programme bestimmen. Da diese Zeitskala den Bereich Wochen bis Monate umfasst, ist eine umfangreiche Expeditionstaetigkeit noetig. Neuentwickelte Messmethoden sollen dabei zum Einsatz kommen, so u.a. ein geschlepptes, vertikal undulierendes Geraet zur Erfassung der Dichteschichtung, ein akustisch arbeitendes Geraet zur Bestimmung der vertikalen Geschwindigkeitsverteilung in der ozeanischen Deckschicht sowie satelliten- bzw. funkgeortete Driftbojen. Begleitet wird die Messtaetigkeit durch die Entwicklung von Modellen (empirisch, diagnostisch, prognostisch). Schwerpunkte der Untersuchungen werden sein: - theoretische Untersuchungen zur geophysikalischen Turbulenz und ihre Anwendung auf Transportprozesse in der ozeanischen Warmwassersphaere, - Ursachen und Auswirkungen der Jahresschwankungen von Baroklinitaet und Haloklinitaet, - Entstehung ozeanischer Fronten und ihre Bedeutung fuer turbulente Transportprozesse, - Modellierung der Konvektion in der Deckschicht unter besonderer Beruecksichtigung des Tagesganges, - Struktur und Transporte des Nordatlantischen Stromes, - wissenschaftliche Analyse von Datensaetzen des Welt-Datenzentrums sowie von Expeditionen, insbesondere GATE 1974, JASIN 1978, FGGE 1979. Das Forschungsprogramm ist integraler Bestandteil des SFB 133.
Das Thermosphären/Ionosphären (T/I) System wird sowohl von oben (solar, geomagnetisch), als auch von unten stark beeinflusst. Einer der wichtigsten Einflüsse von unten sind Wellen (z.B. planetare Wellen, Gezeiten, oder Schwerewellen), die größtenteils in der Troposphäre bzw. an der Tropopause angeregt werden. Die vertikale Ausbreitung der Wellen bewirkt hierbei eine vertikale Kopplung der T/I mit der unteren und mittleren Atmosphäre. Vor allem der Einfluss von Schwerewellen (GW) ist hierbei weitestgehend unverstanden. Einer der Gründe hierfür ist, dass GW sehr kleinskalig sind (einige zehn bis zu wenigen tausend km) - eine Herausforderung, sowohl für Beobachtungen, als auch für Modelle. Wir werden GW Verteilungen in der T/I aus verschiedenen in situ Satelliten-Datensätzen ableiten (z.B., sowohl in Neutral-, als auch in Elektronendichten). Hierfür werden Datensätze der Satelliten(-konstellationen) SWARM, CHAMP, GOCE und GRACE verwendet werden. Es sollen charakteristische globale Verteilungen bestimmt, und die wichtigsten zeitlichen Variationen (z.B. Jahresgang, Halbjahresgang und solarer Zyklus) untersucht werden. Diese GW Verteilungen werden dann mit von den Satelliteninstrumenten HIRDLS und SABER gemessenen Datensätzen (GW Varianzen, GW Impulsflüssen und Windbeschleunigungen durch GW) in der Stratosphäre und Mesosphäre verglichen. Einige Datensätze (CHAMP, GRACE, SABER) sind mehr als 10 Jahre lang. Räumliche und zeitliche Korrelationen zwischen den GW Verteilungen in der T/I (250-500km Höhe) und den GW Verteilungen in der mittleren Atmosphäre (Stratosphäre und Mesosphäre) für den gesamten Höhenbereich 20-100km werden untersucht werden. Diese Korrelationen sollen Aufschluss darüber geben, welche Höhenbereiche und Regionen in der mittleren Atmosphäre den stärksten Einfluss auf die GW Verteilung in der T/I haben. Insbesondere Windbeschleunigungen durch GW, beobachtet von HIRDLS und SABER, können zusätzliche Hinweise darauf geben, ob Sekundär-GW, die mutmaßlich in Gebieten starker GW Dissipation angeregt werden, in entscheidendem Maße zur globalen GW Verteilung in der T/I beitragen. Zusätzlich wird der Versuch unternommen, sowohl GW Impulsfluss, als auch Windbeschleunigungen durch GW aus den Messungen in der T/I abzuleiten. Solche Datensätze sind von besonderem Interesse für einen direkten Vergleich mit von globalen Zirkulationsmodellen simulierten GW Verteilungen in der T/I. Diese werden für eine konsistente Simulation der T/I in Zirkulationsmodellen (GCM) benötigt, stellen dort aber auch eine Hauptunsicherheit dar, da eine Validierung der modellierten GW durch Messungen fehlt.
Atomarer Sauerstoff (O) ist eine der Hauptkomponenten der Mesopausenregion der terrestrischen Atmosphäre. Er spielt für die Energiebilanz der Mesopausenregion eine entscheidende Rolle, da er aufgrund seiner langen Lebensdauer chemische potentielle Energie über große Distanzen transportieren kann und indirekt an der Strahlungskühlung dieser Höhenregion beteiligt ist. Darüber hinaus steht er in direktem Zusammenhang mit Ozon, was wiederum für die diabatische solare Heizung von großer Bedeutung ist. Die Zahl der O Messungen in der Mesopausenregion ist ziemlich begrenzt, insbesondere was Zeitserien über Zeiträume von mehr als einigen Jahren betrifft. Die üblicherweise verwendeten Methoden zur Messung von O in der Mesopausenregion basieren auf Airglow-Emissionen der Spezies O, O2 und OH und erfordern die Kenntnis zahlreicher chemischer Ratenkonstanten. Bisherige Studien zeigen klare Hinweise darauf, dass die existierenden Modelle zur Beschreibung der O2 A-Banden-Emission, der grünen Sauerstofflinie und der OH* Meinel-Emissionen nicht konsistent sind, und O Konzentrationsprofile liefern, die sich signifikant unterscheiden. Im Rahmen dieses Projektes soll die Konsistenz der existierenden photochemischen Modelle für die drei genannten Airglow-Emissionen untersucht werden und unter Verwendung von simultanen Satellitenmessunen aller drei Emissionen, sowie dedizierter Modellrechnungen die Übereinstimmung der Modelle verbessert werden. Bei den Messungen handelt es sich um Nightglow Messungen des SCIAMACHY (Scanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CHArtographY) Instruments, das von 2002 - 2012 auf dem Umweltforschungssatelliten Envisat operierte. SCIAMACHY bietet aufgrund seines breiten Spektralbereichs die einmalige Möglichkeit alle für dieses Projekt relevanten Airglow Emissionen gleichzeitig und spektral aufgelöst zu messen. Die geplanten Modellrechnungen sollen mit einer etablierten Suite an photochemischen und globalen Modellen durchgeführt werden. Mittels eines Inversionsverfahrens sollen photochemische Modellparameter derart optimiert werden, dass die Differenzen zwischen Modellergebnissen und SCIAMACHY Messungen für alle relevanten Emissionen simultan minimiert werden. Darüber hinaus soll im Rahmen des Projekts die räumliche und zeitliche Variabilität von O in der Mesopausenregion charakterisiert werden, insbesondere hinsichtlich solarere Einflüsse und möglicher Langzeittrends über den Zeitraum von 2002 - 2012. Es ist außerdem geplant, die existierende - und bekannte Weise unzureichendem - klimatologischen Modelle (z.B. MSIS) von O in der Mesopausenregion zu verbessern. Die Antragsteller sind anerkannte Experten auf Ihren jeweiligen Hauptarbeitsgebieten und besitzen langjährige Erfahrung im Bereich der Satellitenfernerkundung mittels Airglow-Emissionen, beziehungsweise der atmosphärischen Modellierung.
Schwerewellen (GW) stellen nicht nur den zentralen Kopplungsmechanismus zwischen der unteren Atmosphäre und dem Thermosphäre/Ionosphäre (TI) System dar, sondern haben auch einen wichtigen Einfluss auf das Erdklima. Ein Großteil der Schwerewellen hat ihren Ursprung in der Troposphäre. Durch ihre vertikale Ausbreitung übertragen sie Energie und Impuls zwischen den verschiedenen atmosphärischen Schichten. Ionenreibung und molekulare Viskosität sind die wichtigsten Dissipationsmechanismen der Schwerewellen in der TI. Magnetfeldschwankungen verändern die Brechungseigenschaften der Atmosphäre (großräumige Temperatur und Windfelder) und modulieren damit die Ionenreibung. Das Primärziel dieses Projektes ist die Erforschung und Quantifizierung der Einwirkungen der Magnetfeldvariationen auf die Ausbreitung und Wirkungsmechanismen der Schwerewellen, die aus der unteren Atmosphäre stammen, und die daraus resultierende dynamische Rückkopplung. Vor allem soll untersucht werden, ob Schwerewellen eine Verbindung zwischen dem Trend der Magnetfeldschwächung und der beobachteten starken Abkühlung der Thermosphäre herstellen können. Die Studie soll mit dem Coupled Middle Atmosphere Thermosphere-2 (CMAT2) genannten allgemeinen Zirkulationsmodell durchgeführt werden. Ein wichtiger Teil von CMAT2 ist die von uns entwickelte und implementierte state-of-the-art spektrale, nichtlineare GW Parametrisierung. Die Ergebnisse neuer numerischer Simulationen mit CMAT2 sollen mit schon vorhandenen und zukünftigen Beobachtungen, z.B. der SWARM Satelliten verglichen werden. Wir erwarten neben Fortschritten im fundamentalen Verständnis der Schwerewellenkopplung auch zu Verbesserungen von Weltraumwettervorhersagen beitragen zu können.
Die obere Bodenzone ist die zentrale Schnittstelle für die Speicherung und den Transfer von Wasser zwischen der Atmosphäre, der Biosphäre, den Oberflächengewässern und dem tieferen Untergrund. Die räumliche und zeitliche Variabilität seiner Eigenschaften und Zustände ist eine Herausforderung für das Verständnis und für die Quantifizierung des Wasserspeichers und daraus resultierender Wasserflüsse. Die Bestimmung der Bodenfeuchte ist entweder großflächig oder in Teilstücken der Einzugsgebiete möglich, dazu gehören hydrogeophysikalische Methoden (bodengestützt), verschiedene Fernerkundungsmethoden (Drohnen, Flugzeuge und Satelliten) oder invasive Bodenfeuchte-Netzwerke. Sie sind jedoch entweder nur durch zeitliche Momentaufnahmen begrenzt oder zu teuer, um auf ganze Einzugsgebiete oberhalb der Feldskala übertragen werden zu können. Bisher wurde die Methode der Detektion von Schwankungen des Neutronenhintergrunds (CRNS) als integrierende Messung der Bodenfeuchte in einer Fläche von ca. 15 Hektar eingesetzt. Verteilte Netzwerke dieser Sensoren gibt es bereits bis auf nationaler Ebene, jedoch mit Sensorabständen, die sehr viel größer sind als die CRNS-Integrationsfläche. Unser Ziel ist es, zeitliche Veränderungen des in Boden und Vegetation gespeicherten Wassers mit vollständiger Abdeckung auf der Skala von kleinen Einzugsgebieten bzw. hydrologischen Grundeinheiten (z.B. 1-10 km2), mit räumlicher Auflösung von wenigen Hektar und dichtem Abstand, vergleichbar mit der CRNS Integrationsfläche, zu messen. Dadurch lassen sich der nicht-invasive Charakter sowie die hohe Mobilität der CRNS-Sonden voll ausnutzen und kontinuierliche Bodenfeuchtekarten über einige Monate hinweg in einem bestimmten Gebiet erfassen. Dies wird eine raum-zeitliche Verteilung der Bodenfeuchte auch für landwirtschaftliche Felder und Waldstücke mit zeitlicher Auflösung im Stundenbereich liefern. Diese Messungen sollen auch zur Erprobung eines neu entwickelten Aufbaus einer CRNS Sonde mit winkelabhängiger Auflösung verwendet werden. Die geplanten Feldkampagnen sind ideal, um Daten für den Vergleich zu anderen Messmethoden (z.B. mobilem CRNS, Drohnenüberfliegungen) und zu hydrologischen Modellen zur Verfügung zu stellen. Die zu erfassenden Muster der raum-zeitlichen Variabilität bilden die Grundlage für die quantitative Beschreibung des Wasserhaushalts und hydrologischer Prozesse im Einzugsgebiet. Und durch eine örtliche Erweiterung des CRNS-Netzes könnte sie sogar in Zukunft auf größere Gebiete (z.B. größer als 10 km2) ausgedehnt werden. Dieses Teilprojekt wird eine Schlüsselrolle bei der Kartierung der Bodenfeuchte in kleinen Einzugsgebieten während der gemeinsamen Feldkampagnen der Forschergruppe sein. Insgesamt wird es erste CRNS-Bodenfeuchte-Karten auf einer Skala liefern, die mindestens eine Ordnung über den bestehenden Boden-Sensor-Netzwerken liegt.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1296 |
| Europa | 175 |
| Global | 4 |
| Kommune | 8 |
| Land | 139 |
| Schutzgebiete | 1 |
| Weitere | 10 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 1037 |
| Zivilgesellschaft | 9 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 264 |
| Ereignis | 27 |
| Förderprogramm | 1162 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Repositorium | 3 |
| Text | 52 |
| Umweltprüfung | 7 |
| unbekannt | 231 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 55 |
| Offen | 1627 |
| Unbekannt | 65 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 963 |
| Englisch | 881 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 21 |
| Bild | 6 |
| Datei | 282 |
| Dokument | 34 |
| Keine | 1017 |
| Webdienst | 28 |
| Webseite | 436 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1028 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1392 |
| Luft | 1747 |
| Mensch und Umwelt | 1747 |
| Wasser | 828 |
| Weitere | 1714 |