Das ODL-Messnetz des BfS überwacht mit rund 1.700 Messsonden rund um die Uhr die Strahlenbelastung durch natürliche Radioaktivität in der Umwelt. Das Messnetz hat eine wichtige Frühwarnfunktion, um erhöhte Strahlung durch radioaktive Stoffe in der Luft in Deutschland schnell zu erkennen. * [Informationen und Karte mit allen Messstationen](https://odlinfo.bfs.de/ODL/DE/themen/wo-stehen-die-sonden/karte/karte_node.html) * [Wichtige Hinweise zu den Daten - PDF](https://odlinfo.bfs.de/SharedDocs/Downloads/ODL/DE/datenbereitstellung.pdf?__blob=publicationFile&v=4)
Das ODL-Messnetz des BfS überwacht mit rund 1.700 Messsonden rund um die Uhr die Strahlenbelastung durch natürliche Radioaktivität in der Umwelt. Das Messnetz hat eine wichtige Frühwarnfunktion, um erhöhte Strahlung durch radioaktive Stoffe in der Luft in Deutschland schnell zu erkennen. * [Informationen und Karte mit allen Messstationen](https://odlinfo.bfs.de/ODL/DE/themen/wo-stehen-die-sonden/karte/karte_node.html) * [Wichtige Hinweise zu den Daten - PDF](https://odlinfo.bfs.de/SharedDocs/Downloads/ODL/DE/datenbereitstellung.pdf?__blob=publicationFile&v=4)
Arktischer Permafrost und sibirische Feuchtgebiete stellen global wichtige Quellen für das Treibhausgas Methan dar. Bei weiterer Klimaerwärmung werden die Emissionen zunehmen. Da nur sehr wenige kontinuierliche Methan-Messstationen in der russischen Arktis und Sibirien vorhanden sind, dienen sie als Ausgangspunkt für Schätzungen der Emissionen auf regionalen Skalen. Gleichzeitig tragen kleinskalige Heterogenitäten der Landschaft wesentlich an Unsicherheit zur Abschätzung von Methan-Flüssen bei. Zeitlich und räumlich hochaufgelöste Methanflüsse und Wärme- und Feuchtebilanzen sind nur mit einer Kombination von mehreren Messmethoden möglich. Dieser Mangel an hochaufgelösten Datensätzen behindert die Weiterentwicklung und Validierung der Simulation des Zusammenhangs von Landbedeckung und Emissionen.Das Projekt MICHAEL hat als Ziele i) die Erhebung eines zeitlich und räumlich hochaufgelösten Datensatzes von Methan-Emissionen, turbulenten Wärmeflüssen und der Methan-Isotopen-Verteilung mit neuen und traditionellen Beobachtungsmethoden und ii) die Weiterentwicklung von Land-Oberflächen-Modellen und Parametrisierungen zur besseren Berücksichtigung von Landschafts-Inhomogenitäten. Dafür werden an zwei Orten Messkampagnen durchgeführt, nämlich an der Samoylov-Station im Lena-Delta und Mukhrino, zentral in Westsibirien gelegen. Der besondere Fokus liegt auf kleinskaliger Variabilität und dem Einfluss von verschiedenen Landschafts-Strukturen auf die Atmosphäre. Bodengestützte Eddy-Kovarianz (EC)- und Kammer-Messungen werden ergänzt mit zusätzlichen boden- und fluggestützten Messungen mit unbemannten Flugsystemen (UAS) von meteorologischen Parametern und Bodeneigenschaften, Wärme- und Methanflüssen, sowie Profilen der Methankonzentration und –isotopie. Drei UAS werden eingesetzt: Ein Flächenflugzeug für meteorologische Messungen und Strahlung, ein Quadrocopter für Vertikalprofile der Methankonzentration und –isotopie durch Analyse von Luftproben, und ein Kipprotor-System für Methan-Flüsse. Die UAS werden abhängig von Windrichtung, Stabilität und Oberfläche in einem Radius von 10 km um die Observatorien eingesetzt. Damit werden die Genauigkeit von traditionellen EC- und Kammer-Messungen und Ansätze zur Skalierung bewertet.Mit numerischen Simulationen wird die 3D-Variabilität von Methan-Emissionen in die Atmosphäre berechnet. Die zusätzlich entwickelte Land-Oberflächen-Modellierung berücksichtigt Austauschprozesse über inhomogenen Oberflächen. Die Ergebnisse der Simulationen werden mit Messdaten bewertet, und der Einfluss von räumlichen Inhomogenitäten auf die Atmosphäre wird bestimmt.
The geomagnetic field shields our habitat against solar wind and radiation from space. Due to the geometry of the field, the shielding in general is weakest at high latitudes. It is also anomalously weak in a region around the south Atlantic known as South Atlantic Anomaly (SAA), and the global dipole moment has been decreasing by nearly 10 percent since direct measurements of field intensity became possible in 1832. Due to our limited understanding of the geodynamo processes in Earths core, it is impossible to reliably predict the future evolution of both dipole moment and SAA over the coming decades. However, lack of magnetic field shielding as would be a consequence of further weakening of dipole moment and SAA region field intensity would cause increasing problems for modern technology, in particular satellites, which are vulnerable to radiation damage. A better understanding of the underlying processes is required to estimate the future development of magnetic field characteristics. The study of the past evolution of such characteristics based on historical, archeo- and paleomagnetic data, on time-scales of centuries to millennia, is essential to detect any recurrences and periodicities and provide new insights in dynamo processes in comparison to or in combination with numerical dynamo simulations. We propose to develop two new global spherical harmonic geomagnetic field models, spanning 1 and 10 kyrs, respectively, and designed in particular to study how long the uninterrupted decay of the dipole moment has been going on prior to 1832, and if the SAA is a recurring structure of the field.We will combine for the first time all available historical and archeomagnetic data, both directions and intensities, in a spherical harmonic model spanning the past 1000 years. Existing modelling methods will be adapted accordingly, and existing data bases will be complemented with newly published data. We will further acquire some new archeomagnetic data from the Cape Verde islands from historical times to better constrain the early evolution of the present-day SAA. In order to study the long-term field evolution and possible recurrences of similar weak field structures in this region, we will produce new paleomagnetic records from available marine sediment cores off the coasts of West Africa, Brazil and Chile. This region is weakly constrained in previous millennial scale models. Apart from our main aim to gain better insights into the previous evolution of dipole moment and SAA, the models will be used to study relations between dipole and non-dipole field contributions, hemispheric symmetries and large-scale flux patterns at the core-mantle boundary. These observational findings will provide new insights into geodynamo processes when compared with numerical dynamo simulation results.Moreover, the models can be used to estimate past geomagnetic shielding above Earths surface against solar wind and for nuclide production from galactic cosmic rays.
Abschätzung des Gesundheitsrisikos durch ionisierende Strahlung Erkrankungen ( z.B. Krebs) und Schäden, die von ionisierender Strahlung ausgelöst wurden, lassen sich vom Krankheitsbild her nicht von Erkrankungen unterscheiden, die spontan oder durch andere Ursachen entstanden sind. Eine mögliche Verursachung durch Strahlung kann daher nur festgestellt werden, wenn die Erkrankungen bei strahlenexponierten Personengruppen statistisch signifikant häufiger auftreten als bei nicht exponierten Kontrollgruppen. Zur Bestimmung des strahlenbedingten Krebsrisikos wurden epidemiologische Studien bei strahlenexponierten Personengruppen durchgeführt. Die Abschätzungen des genetischen Strahlenrisikos für den Menschen stammen aus tierexperimentellen Untersuchungen, da es für genetische Strahlenschäden keine gesicherten, am Menschen gewonnenen Erkenntnisse gibt. Wenn ionisierende Strahlung auf den menschlichen Körper trifft, können Schäden in einzelnen Zellen oder Geweben entstehen. Bei den Strahlenschäden unterscheidet man grundsätzlich zwischen deterministischen und stochastischen Schäden. Deterministische Strahlenschäden ( z. B. Hautrötungen oder Haarausfall) treten auf, wenn jemand eine Strahlendosis von mehr als ca. 500 Millisievert ( mSv ) erhalten hat. Bereits unterhalb dieses Schwellenwertes können stochastische Strahlenschäden auftreten. Dabei handelt es sich um Erkrankungen (z.B Krebs) und Schäden, die nur mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit entstehen. Im Folgenden wird beschrieben, wie man solche Wahrscheinlichkeiten – in der Epidemiologie auch "Risiken" genannt – schätzen kann. Eine große Herausforderung besteht darin, dass sich solche strahlenbedingten Erkrankungen ( z.B. Krebs) vom Krankheitsbild her nicht von Erkrankungen unterscheiden, die spontan oder durch andere Ursachen entstanden sind. Eine mögliche Verursachung durch Strahlung kann daher nur festgestellt werden, wenn die Erkrankungen bei strahlenexponierten Personengruppen statistisch signifikant und über verschiedene Personengruppen hinweg konsistent häufiger auftreten als bei nicht exponierten Kontrollgruppen und sich ein Zusammenhang zwischen der Dosis und der Höhe des Erkrankungsrisikos ( Dosis -Wirkungs-Beziehung) nachweisen lässt. Abschätzung des Krebsrisikos Zur Bestimmung des strahlenbedingten Krebsrisikos wurden wichtige epidemiologische Studien vor allem bei folgenden Personengruppen durchgeführt: Überlebende der Atombombenexplosionen von Hiroshima und Nagasaki , Patienten, die zur Diagnostik und Therapie bestrahlt wurden ( z.B. die kanadische Fluoroskopie- Kohorte ), beruflich strahlenexponierte Personen ( z.B. die Wismut Uranbergarbeiter- Kohorte ), Bewohner in der Umgebung kerntechnischer Anlagen ( z.B. Hanford ( USA ), Mayak (Russland)), Bewohner aus der Umgebung havarierter Kernkraftwerke (Tschornobyl ( russ. : Tschernobyl) und Fukushima) und Personen, die bei den Aufräumarbeiten eingesetzt wurden oder werden, Personen, die von oberirdischen Atombombentests betroffen waren ( z.B. Bewohner in der Nähe des ehem. Atomwaffentestgeländes Semipalatinsk (Kasachstan)). Die wichtigsten Daten für die Abschätzungen des strahlenbedingten Krebsrisikos sind die Daten der japanischen Atombombenüberlebenden. Diese Gruppe war mit einer hohen Dosisrate exponiert (die gesamte Dosis im Bruchteil einer Sekunde), die Dosis war aber nur bei einem kleinen Prozentsatz der Betroffenen hoch. Das Krebsrisiko lässt sich anhand der oben genannten Studienpopulationen schätzen. Es setzt sich aus zwei Komponenten zusammen: dem "spontanen" Krebsrisiko in einer Population, also dem allgemeinen Risiko ohne Strahlenexposition an Krebs zu erkranken, und dem strahleninduzierten Krebsrisiko. Letzteres beschreibt Krebsfälle, die ohne Strahlenexposition nicht entstanden wären. Für beide Komponenten werden Modelle angenommen und geschätzt. Für die Schätzung der Dosis-Wirkungs-Beziehung wird typischerweise ein lineares Modell ohne Schwellenwert angenommen. D. h. man nimmt an, dass mit einer Erhöhung der Strahlendosis sich auch das Krebsrisiko proportional erhöht und dass es keinen Schwellenwert gibt, unterhalb dessen Strahlung nicht schädlich ist. Oft will man Aussagen zum Strahlenrisiko nicht nur für eine Studienpopulation ( z.B. die Atombombenüberlebenden), sondern auch für andere Populationen ( z.B. die deutsche Bevölkerung) treffen. Dann muss das in einer Studienpopulation ermittelte Strahlenrisiko auf das Strahlenrisiko der Zielpopulation übertragen werden. Für die relativ niedrigen Strahlenbelastungen, wie sie heute in der Umwelt und am Arbeitsplatz auftreten, ist eine weitere Extrapolation von den Befunden bei den japanischen Atombombenüberlebenden notwendig: Die epidemiologischen Befunde, die hauptsächlich für hohe Dosisraten vorliegen, werden auf die Expositionssituationen bei niedrigen Dosen und chronischer Exposition übertragen. Hierzu gibt es verschiedene Ansätze: Die ICRP empfiehlt im Bereich niedriger Dosen und chronischer Belastungen die Risikokoeffizienten durch den Faktor 2 zu teilen. Die ICRP geht nämlich davon aus, dass eine über einen längeren Zeitraum verteilte Dosis weniger wirksam ist als eine gleich hohe Dosis , die aus kurzzeitiger Belastung resultiert. Damit soll insbesondere die Reparatur- und Erholungskapazität von bestrahlten Zellen bei niedrigen Werten der Dosis und der Dosisleistung berücksichtigt werden. Die Reduktion ergibt sich nicht unmittelbar aus den Beobachtungsdaten für Krebserkrankungen bei Menschen und beruht auf Modellannahmen, aufbauend auf laborexperimentellen Erkenntnissen. Das BfS sieht die wissenschaftliche Begründung für diese Reduktion der Risikokoeffizienten für niedrige Dosen und chronische Expositionen als nicht ausreichend an. Risikoschätzungen sind grundsätzlich mit Unsicherheiten behaftet. Dies hat mehrere Gründe: Zum einen handelt es sich bei einer Studienpopulation nur um einen begrenzten Personenkreis, der nicht zwangsläufig repräsentativ für die interessierende Zielpopulation sein muss. Zum anderen werden für die Modelle und die Risikoübertragungen viele Annahmen getroffen. Des Weiteren ist die Erfassung der Strahlendosis häufig mit großen Unsicherheiten verbunden. Mehr Informationen zu strahleninduzierten Krebserkrankungen und deren Risiken finden Sie im Artikel " Krebserkrankungen ". Abschätzung des Risikos für andere Krankheiten als Krebs Eine Abschätzung des Risikos, nach Strahlenbelastung an anderen Krankheiten als Krebs zu erkranken, ist zurzeit nicht zuverlässig möglich. Auswertungen bei den Überlebenden der Atombombenabwürfe in Japan , bei exponierten Bevölkerungsgruppen in der ehemaligen Sowjetunion und bei Strahlentherapie-Patienten weisen darauf hin, dass auch Herz-Kreislauf-Erkrankungen nicht wie lange angenommen erst ab 0,5 Gray als späte deterministische Strahlenschäden auftreten können, sondern bereits bei niedrigeren Dosen. Die Annahme, dass Katarakte (Linsentrübungen des Auges) zu den deterministischen Strahlenschäden zählen, wird zurzeit ebenfalls in Frage gestellt. Auch hier gibt es neue Erkenntnisse, die darauf hinweisen, dass Katarakte bereits bei zehnfach niedrigerer Dosis auftreten als bis vor kurzem noch angenommen (0,5 Gray gegenüber fünf Gray ). Es wird diskutiert, dass für diese Erkrankungen möglicherweise keine Schwellendosis existiert, sie also wie bösartige Neubildungen als stochastische Strahlenschäden anzusehen sind. Abschätzung des Risikos für genetische Schäden Für genetische Strahlenschäden gibt es keine gesicherten, am Menschen gewonnenen Erkenntnisse. In Hiroshima und Nagasaki konnte bisher bei Nachkommen der bestrahlten Atombomben-Überlebenden keine erhöhte Rate von vererbbaren Strahlenschäden im Vergleich zur übrigen japanischen Bevölkerung festgestellt werden. Aus experimentellen Untersuchungen an Tieren ist aber bekannt, dass Strahlung genetische Veränderungen, sogenannte Mutationen, in Keimzellen auslösen kann. Daher stammen die Abschätzungen des genetischen Strahlenrisikos für den Menschen aus diesen tierexperimentellen Untersuchungen. Mehr Informationen zu strahleninduzierten genetischen Schäden und deren Risiken können Sie im Artikel " Vererbbare Strahlenschäden " nachlesen. Risikobewertung Die obigen Ausführungen zeigen, wie für einzelne Erkrankungen auf Basis einzelner Studien Strahlenrisiken ermittelt werden können. Eine fundierte Risikobewertung auf Basis eines einzigen Tierexperiments oder einer einzelnen epidemiologischen Studie am Menschen ist allerdings kaum möglich. Für die Bewertung gesundheitsbezogener Risiken durch Strahlung ist es erforderlich, die Ergebnisse aus mehreren Studien heranzuziehen und in einer zusammenfassenden Gesamtschau zu bewerten. Ein StrahlenschutzStandpunkt des Bundesamtes für Strahlenschutz thematisiert die Bewertung gesundheitsbezogener Risiken im Detail. Stand: 02.02.2026
Umfasst Anlagen nach der 26. Bundes-Immissionsschutzverordnung (26. BImSchV) - Verordnung über elektromagnetische Felder, Niederfrequenzanlagen nach §3. Dabei handelt es sich überwiegend um Sendeanlagen im Hochfrequenzbereich (Fernseh-, Radio- und Mobilfunksendeanlagen) und um Anlagen im Niederfrequenzbereich mit 50 bzw. 16 2/3 Hz (z.B. Umspannanlagen, Stromleitungen).
The SMVX81 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)
The ISNI01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (I): 0° - 90°W southern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 89011;89047;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)
The ISND34 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)
The ISND83 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NATIONAL AUTOMATIC SYNOP)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 2489 |
| Europa | 126 |
| Kommune | 44 |
| Land | 1576 |
| Weitere | 810 |
| Wirtschaft | 13 |
| Wissenschaft | 562 |
| Zivilgesellschaft | 36 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 760 |
| Daten und Messstellen | 1651 |
| Ereignis | 6 |
| Förderprogramm | 1064 |
| Gesetzestext | 221 |
| Hochwertiger Datensatz | 4 |
| Repositorium | 3 |
| Text | 191 |
| Umweltprüfung | 2 |
| unbekannt | 801 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 1158 |
| Offen | 3138 |
| Unbekannt | 188 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 3992 |
| Englisch | 798 |
| Leichte Sprache | 3 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1917 |
| Bild | 13 |
| Datei | 372 |
| Dokument | 146 |
| Keine | 1826 |
| Multimedia | 15 |
| Unbekannt | 6 |
| Webdienst | 184 |
| Webseite | 2476 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2708 |
| Lebewesen und Lebensräume | 4176 |
| Luft | 2768 |
| Mensch und Umwelt | 4484 |
| Wasser | 2462 |
| Weitere | 3942 |