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Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Bautzen, Germany from 1985 – 2023

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.

Bestimmung partikelgebundener PAK, NPAK und 3-Nitrobenzanthron sowie ihre Verteilung auf verschiedene Ultrafeinstaubfraktionen von Emissionsquellen

Als ultrafeine Partikel werden Teilchen mit Durchmessern kleiner als 100 nm bezeichnet. Die ultrafeinen Partikel entstehen in Verbrennungsprozessen, die unter Sauerstoffmangel stattfinden. Hierbei sind u.a. der Straßenverkehr mit seinen unzähligen instationären Verbrennungen, Industrieprozesse und Hausbrand zu nennen. Partikel dieses Größenbereichs können sehr spezielle chemische oder physikalische Wechselbeziehungen mit der Umgebung eingehen. Man beobachtet bei ultrafeinen Partikeln vorwiegend Diffusion, wogegen sich größere Teilchen eher durch Anlagerung bzw. Sedimentation auszeichnen (Limbach, 2005). In der Europäischen Union gilt seit Januar 2005 ein Grenzwert für Feinstaub, d.h. für Partikel kleiner als 10ìm (PM10), vorgeschrieben. Für ultrafeine Partikel gibt es in Europa bisher keine eigenen Grenzwerte. In einem bis dahin einmaligen Projekt wurde die Entwicklung der Belastung mit ultrafeinen Partikeln in Erfurt über zehn Jahre quantitativ bestimmt. Dabei wurde ein deutlicher Anstieg festgestellt (Krug, 2005). Die Korngrößen des Ultrafeinstaubs können das menschliche Respirationssystem erreichen. Man spricht daher vom inhalierbaren Anteil des Feinstaubs. Partikel kleiner als 100 nm werden als noch gefährlicher eingestuft, da sie lungengängig sind. Wegen ihrer geringen Größe können einzelne ultrafeine Partikel ein Lungenepithel durchqueren. Ein Weitertransport zu Leber, Knochenmark oder Herz ist möglich. Die Ultrafeinpartikel können sich in der Lunge bis zu mehreren Monaten ablagern bzw. verbleiben (WHO,1997). Es sind einige Verfahren entwickelt worden, um die PAK-Belastung auf Menschen zu erfassen und ihre Auswirkungen zu beschreiben. Dabei wurde Benzo(a)Pyren oft als Indikator für die Präsenz von karzinogenen PAK in der Umwelt genutzt. Verbreitet ist zum Beispiel die Bestimmung von PAK in Blut oder Urin und die Untersuchung der Auswirkungen von PAK auf den Metabolismus in Organen wie Niere und Leber (Larsen, 1995). Die Exposition durch NPAK erfolgt hauptsächlich über die Luft. Es gibt bislang wenige Studien, welche die Langzeitwirkung der inhalativen Aufnahme untersuchen. Darüber hinaus gelten auch die Metaboliten der NPAK als kanzerogen (Uhl, 2007). Laut WHO gibt es erheblichen Forschungsbedarf hinsichtlich der Exposition der Menschen und der Wirkungen von NPAK auf die menschliche Gesundheit (IPCS 2003). Obwohl die NPAK nur einen Bruchteil (1 bis 10Prozent) der PAK ausmachen (Nielsen, 1984), ist spezielle Aufmerksamkeit wegen ihrer hohen biologischen Aktivität notwendig. Zahlreiche NPAK wirkten in Tierversuchen deutlich mutagen und kanzerogen (Fiedler et.al, 1990). Über ihr Verhalten und ihre Anreicherung in Boden und Staub ist bis jetzt noch sehr wenig bekannt. Ebenso wenig wie über deren Metabolismus und Akkumulation in biologischem Gewebe (Fiedler et al., 1991, Fieder und Mücke 1990). (...)

Bilanzierung des Beitrags mikrobieller Biomasse zur Bildung refraktärer organischer Substanz im Boden mittels Isotopentracertechniken (Zellen, Zellbestandteile, CO2 und NH4)

Beim mikrobiellen Umsatz von organischen Verbindungen wird ein beträchtlicher Anteil des Kohlenstoffs zunächst zum Aufbau von Biomasse durch Bakterien genutzt. Diese Biomasse unterliegt nach ihrem Absterben wieder einem Abbau durch andere Mikroorganismen. In diesem Prozess werden Fragmente der abgestorbenen Zellen entweder selbst wieder zum Substrat für andere Organismen oder direkt in der Bodenmatrix festgelegt. Damit tragen sie substanziell zur Bildung der organischen Bodensubstanz (SOM) bei. Im Rahmen der geplanten Arbeiten sollen vorwiegend durch Markierungsexperimente mit stabilen und radioaktiven Isotopen die mikrobiellen Umsatzraten und die Bildung von Huminstoffen aus bakterieller Biomasse und fraktionierten Zellbestandteilen wie auch aus mikrobiellen Mineralisationsprodukten wie CO2 und NH4 in Modellböden des Schwerpunktprogrammes detailliert untersucht werden. Dazu wird die Transformation isotopisch markierter Biomassebestandteile (14C; 13C; 15N) in Bodenbioreaktoren untersucht. Die festgelegten und umgewandelten Produkte der markierten Biomasse sollen in den verschiedenen Partikel- und Huminstofffraktionen des Bodens bilanziert und mit isotopenchemischen und strukturchemischen Methoden charakterisiert werden. Damit können der stoffliche Beitrag der Biomasse an der Bildung von Huminstoffen im Boden bilanziert und Konversionsfaktoren sowie Raten für die Stoffverteilung abgeschätzt werden. Ergebnisse aus ersten Versuchen lassen zudem auf einen signifikanten Einbau von Kohlenstoff aus CO2 in die SOM schließen. Daraus könnte sich eine Neubewertung von Tracerexperimenten zur Bildung von gebundene Resten aus Xenobiotika ergeben. Im zweiten Schritt sollen Methoden zur Ermittlung der Struktur und Funktionalität der festgelegten Biopolymere entwickelt werden. Besonderes Augenmerk wird auf die Festlegung von Zellwandbestandteilen, Strukturproteinen und Nukleinsäuren gelegt.

Assoziationen zwischen der internen Exposition von perfluorierten Substanzen (PFAS) und dem Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Typ 2 Diabetes in der EPIC-Potsdam Studie

Per- und Polyfluoralkylsubstanzen (PFAS) sind eine komplexe Gruppe von künstlich hergestellten Chemikalien mit einzigartigen wasser- und ölabweisenden Eigenschaften. Sie werden seit Jahrzehnten für die Herstellung zahlreicher Verbraucherprodukte verwendet, z. B. für antihaftbeschichtete Kochgeschirre, atmungsaktive Textilien oder Lebensmittelverpackungen. Die Aufnahme über Lebensmittel und Trinkwasser ist der Hauptexpositionsweg des Menschen. Aufgrund der beobachteten Assoziationen zwischen der Konzentration von PFAS im Blut und den Blutfettwerten (besonders LDL-Cholesterin) wird vermutet, dass PFAS eine Rolle für das Risiko von Herz-Kreislauf- Erkrankungen spielen könnten. Auch der Zusammenhang mit dem Risiko von Typ 2 Diabetes wird diskutiert. Der Bekanntheitsgrad von PFAS in der Öffentlichkeit und ihre Untersuchung in wissenschaftlichen Studien hat erst in den letzten Jahren zugenommen. Aus diesem Grund gibt es bis heute nur sehr wenige Studien, die den Zusammenhang zwischen PFAS und der Inzidenz von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Typ 2 Diabetes untersucht haben. Daher hat diese Studie zum Ziel, die Zusammenhänge zwischen den Baseline-Konzentrationen von PFOS/PFOA und anderen perfluorierten Verbindungen im Blut und dem Risiko für Entstehung eines Herzinfarkts, Schlaganfalls und / oder einer Herzinsuffizienz und Typ 2 Diabetes während der Nachbeobachtung in einer Fall-Kohortenstudie der European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC)-Potsdam Studie zu untersuchen. Zudem sollen Assoziationen im Querschnitt zwischen Konzentrationen von PFOS, PFOA und anderen perfluorierten Verbindungen im Blut und Biomarkern des Lipidmetablismus (Gesamtcholesterin, LDL-Cholesterin, HDL-Cholesterin, Triglyceride), des Glucosemetabolismus (Glucose und HbA1c), des Leberstoffwechsels (GGT, GPT), der Harnsäure und des hsCRP in der repräsentativen Subkohorte untersucht werden. Zudem sollen auch die Zusammenhänge zwischen PFAS und bestimmten Lebensmitteln oder Lebensmittelgruppen (z.B. Fleisch, Fisch) zu untersuchen werden.

Analytik von Schadstoffen in der Umwelt und in der Biologie (Erfahrungsaustausch von Experten)

Orientierung ueber Fortschritte auf dem Gebiet der Umweltanalytik, sowie Stellungnahme zu aktuellen Fragen der Umweltanalytik oder des Umweltschutzes, soweit diese analytikbezogen sind. Es werden insbesondere Symposien ueber Probleme der Erfassung von Umweltbelastungen und Entwicklungen der Methoden abwechslungsweise in Europa und Nordamerika durchgefuehrt: 14. Symposium Barcelona, Nov. 1984, 15. Symposium Jekyll, Island (Georgia) Mai 1985, 16. Symposium EPF-L Lausanne Maerz 1986. Die Association gibt Newsletters heraus und organisiert auch Workshops ueber LC/MS (Montreux Oktober 1984), ueber Ionenchromatographie (Barcelona Nov. 1984, Geneve Maerz 1986). Ueber Probenahme (Freiburg i. Br. Oktober 1985), ueber Dioxine und verwandte Verbindungen (Ottawa Oktober 1984, Bayreuth Herbst 1985), ueber Kohlenwasserstoffe (Barcelona Nov. 1984, EPF-Lausanne Maerz 1986) und ueber carcinogene Metallverbindungen (Geneve Sept. 1983, Villars, Januar 1986).

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Krefeld, Germany from 1985 – 2023

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.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Halle, Germany from 1985 – 2023

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.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Malchow, Germany from 1984 – 2023

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.

Sequestration von Veterinärarzneimitteln in Böden - Teilprojekt A3: Veterinärarzneimittel in Böden: Grundlagenforschung zur Risikoanalyse

Seit kurzem werden ökologisch wirksame Konzentrationen von antibakteriellen Tierarzneimitteln auch im Boden nachgewiesen. Für eine umfassende Analyse des Risikos fehlen jedoch grundlegende Modellvorstellungen. Hierbei ist zu berücksichtigen, dass die Tierarzneimittel i.d.R. mit Wirtschaftsdüngern auf die Böden gelangen. Zwar gibt es Modellvorstellungen zum Umweltverhalten hydrophober Schadstoffe und zur Wirkung von Wirtschaftsdüngern auf die Bodenlebewelt, doch sind diese nur bedingt übertragbar auf die Dynamik der teilweise polaren Tierarzneimittel im Boden und ihre spezifischen Effekte auf Bodenorganismen. Auch die in der Literatur beschriebenen Effekte von zusätzlichen C-Quellen und Co-Solventien auf Bindung, Abbau und Transport sind aufgrund der komplexen Zusammensetzung von Wirtschaftsdüngern nicht direkt auf Tierarzneimittel übertragbar. Effekte der komplexen Wechselwirkungen von Wirtschaftsdüngern auf die Wirkung der Stoffe im Boden sind unseres Wissens überhaupt nicht untersucht. Übergeordnetes Ziel dieser Forschergruppe ist es daher, anhand mindestens zweier unterschiedlicher Zielstoffe (Sulfadiazin und Difloxacin) erstmals aufzuklären, wie unter dem Einfluss von Wirtschaftsdüngern die Wirkung dieser Stoffe im Boden an ihre Dynamik gekoppelt ist. Wir sehen hierbei mehrere offene Fragen in den Bereichen Dynamik (z.B. Abbau und Metabolisierung, Sequestration sowie skalenabhängige Umverteilung), Wirkung (z.B. auf Struktur und Funktion der Mikroorganismen sowie auf Resistenzbildung) und v.a. bezüglich der Mechanismen der raum-zeitlichen Kopplung von Dynamik und Wirkung der Problemstoffe im Boden (von ms bis Jahren und von der Mineraloberfläche bis zum Bodenprofil). Zur Beantwortung dieser Fragen erscheint es uns in der 1. Projektphase notwendig, vorwiegend anhand von Laborversuchen die relevanten Skalen und Prozesse zu identifizieren sowie die Raten zu quantifizieren, welche die Dynamik und Wirkung der Stoffe im Boden allein und unter dem Einfluss tierischer Exkremente steuern. In einer 2. Phase werden die Prozesse gekoppelt und ihre Relevanz in einem gemeinsamen Freilandversuch überprüft. Damit können wir die für das Umweltverhalten der Zielstoffe wesentlichen Steuergrößen und -mechanismen erstmals aufdecken und quantifizieren. Ziel des TP in Bonn ist die Aufklärung der Bindungsstärke und Verfügbarkeit von Tierarzneimitteln in zwei Referenzböden. Um die 'chemische Verfügbarkeit der Substanzen im Boden zu erfassen, wird eine sequentielle Extraktionsmethode für die Analyten entwickelt und auf eine Alterungszeitreihe der Tierantibiotika im Boden angewandt. Die Bindung der Stoffe an Bodenbestandteile (Mineralphasen, org. Substanz, Gülle-DOC) wird mittels batch-Sorptionsversuchen untersucht; dies wird wiederum an frisch kontaminierten und gealterten Proben durchgeführt. Die Ergebnisse werden mit den anderen Projekten der Forschergruppe vernetzt, um auf die 'Bioverfügbarkeit von sorbierten Fraktionen der Tierarzneimittel rückzuschließen.

Die Bedeutung von Fischereiabfällen und Erfahrung für das Verhalten und die Energetik von Seevögeln

Um die lückenhaft über große Flächen und oft unberechenbar verteilten Meeresressourcen zu nutzen, fliegen Albatrosse und Sturmvögel oft Hunderte von Kilometern pro Tag und füttern ihre Küken selten. In marinen Ökosystemen unter starkem anthropogenem Einfluss wird die Verfügbarkeit von Beute oft durch die Anwesenheit der Fischereifahrzeuge verändert, die große Mengen an Abfällen wie Innereien von verarbeitetem Fisch, Nichtzielarten und zu kleine Fische verwerfen. Dadurch erzeugen sie nicht nur eine vorhersehbare und reichliche Nahrungsquelle für Seevögel, sondern Fischerei-Abfälle erschließen Seevögeln auch den Zugriff auf demersale Organismen wie Bodenfische als neuartige Nahrungsquelle. In vielen fischreich genutzten Meeresgebieten stellen Abfälle daher einen großen Anteil der Nahrung von Seevögeln. Dies kann erhebliche Auswirkungen auf die Ernährungsökologie der Seevögel haben. Das Ziel der geplanten Studie ist es, unser Verständnis von Verhaltensanpassungen als Reaktion auf Änderungen in der Verfügbarkeit von Beute zu vertiefen. Wir schlagen dazu eine Fallstudie an Sturmtauchern Calonectris diomedea im Mittelmeer vor, einer Art, die sowohl natürliche Beute als auch Fischereiabfälle als Nahrung nutzt. Um das Ausmaß und die Auswirkungen der Nahrungsquellen zu bewerten, werden wir eine Kombination aus GPS-Tracking, Messungen der Stoffwechselrate mit 2 Methoden (Beschleunigungsdaten und Schwerwassermethode) und nicht-invasive genetische Nahrungsbestimmung verwenden. Wir werden untersuchen, ob die Nutzung der Fischereiabfälle durch die Sturmtaucher als Reaktion auf geringe Verfügbarkeit von ihrer natürlichen Beute auftritt oder ob diese Art sich an die neue Nahrungsquelle angepasst hat, und sie unabhängig von der Verfügbarkeit ihrer natürlichen Beute regelmäßig nutzt. Darüber hinaus werden wir erfahren und neue Brutpaare vergleichen, um zu bewerten, wie die Qualität von Alttieren dieses Verhalten beeinflusst, sowie die Energiebilanz der natürlichen Beute und von Fischereiabfällen vergleichen.

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