Digitale Topographische Karte 1:50 000 (Vorlaeufige Ausgabe):Digitale Topographische Karte 1:50 000 (Vorlaeufige Ausgabe).<br>Zugangsbeschränkung, Gebührenpflichtig, Antrag auf Freischaltung per Mail erforderlich
Der menschengemachte Klimawandel bedroht langfristig die Stabilität der Ökosysteme des Planeten, und damit auch die Stabilität der menschlichen Gesellschaft durch Verknappung von Wasser, Nahrung und Lebensraum. Insbesondere die landwirtschaftliche Nahrungsmittelproduktion blickt einer ungewissen Zukunft entgegen und es besteht erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich geeigneter Klimaschutzstrategien. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Identifizierung von geeigneten Bewirtschaftungsmaßnahmen und betrieblichen Strategien zur Optimierung der Pflanzenproduktion im Sinne des Klimaschutzes. Das Projekt ModOKlim verfolgt dabei vorrangig folgende wissenschaftliche Ziele: (i) die verlässliche Reproduktion von räumlichen und zeitlichen Mustern der Produktivität landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland über die vergangenen 30 Jahre mit Hilfe von Agrarökosystemmodellen, (ii) die deterministische Projektion der Ertragsaussichten und damit verbundener THG-Emissionen landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland, (iii) die Szenarienanalyse mit Hilfe von biophysikalischen und ökonomischen Modellen zur Beurteilung von Erfolgsaussichten von Klimaschutzstrategien in Richtung von profitablen, klimaangepassten und artenreichen Anbausystemen und (iv) die Integration des aktuellsten Stands der Wissenschaft in Bezug auf die probabilistische Projektion von Extremwetterereignissen in die Projektionen der deterministischen Modelle. Ziel des Arbeitspakets 1 ist die Analyse des Auftretens ertragsrelevanter Extremwetter für landwirtschaftliche Kulturen in Vergangenheit und Zukunft. Mit Hilfe eines objekt-orientierten Ansatzes basierend auf Radardaten wird am KIT untersucht, bei welchen Umgebungsbedingungen sich schaden-relevante Hagelstürme bilden und wie sich diese Bedingungen in einem zukünftigen Klima verändern. Durch den objekt-orientierten Ansatz und Verfahren des maschinellen Lernens werden robustere Trendaussagen erwartete im Vergleich zu den bisher verwendeten Methoden.
Die BGR führte eine flächenhafte Befliegung im Raum Schleiz-Greiz (Thüringen) im Rahmen des BMBF-Verbundprojektes DESMEX durch. Es handelt sich hierbei um eine Vorerkundung mit dem geophysikalischen Standardmesssystem der BGR. Das Messgebiet liegt zwischen Gera und Plauen am Rande des Thüringischen Schiefergebirges an der Grenze zu und teilweise in Sachsen. Die Gebietsgröße beträgt etwa 445 km². 10 Messflüge mit einer Gesamtprofillänge von 1591 km (37.544 Messpunkte) wurden zur Abdeckung des gesamten Messgebiets benötigt. Der Sollabstand der 124 NW-SO-Messprofile beträgt 300 m, der Sollabstand der 8 NO-SW-Kontrollprofile beträgt 2000 m. Die ASCII-Datendatei beinhaltet die Rohdaten sowie die prozessierten HRD-Daten.
Pruefung von Chemo-Therapeutika, die in der Gefluegelhaltung vornehmlich ueber das Trinkwasser oder Futter zur Bekaempfung von Kokzidiosen bzw. bakteriell bedingten Erkrankungen eingesetzt werden. Nach therapeutischem Einsatz sind Rueckstaende im Fleisch, Fett, den Parachymen und Eiern zu erwarten. Da nur von einigen in der Gefluegelpraxis verwendeten Arzneimitteln unsere Kenntnisse ueber Rueckstandsmengen und Verweildauer bekannt sind, sind weitere Untersuchungen notwendig. Hierbei ist der Einfluss des Alters der Tiere und des Lichtprogrammes sowie die Beeinflussung der Futter- und Trinkwasseraufnahme besonders zu beruecksichtigen. Bei der heute ueblichen Herdentierhaltung des Gefluegels kann aus medizinischer Sicht nicht grundsaetzlich auf die Anwendung von Therapeutika verzichtet werden.
Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.
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Die Datenbestände der im LfULG verfügbaren Stoffdaten von Böden (Messnetze, Sondermessnetze, Auenmessprogramm, Bodenkundliche Landesaufnahme, Fremddaten) werden in geochemischen Übersichtskarten im Maßstab 1:400.000 als Rasterdaten dargestellt. Für die Oberböden liegen Probendaten von über 15.000, für die Unterböden von über 12.000 Standorten vor.
Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_15 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper ST16 : Trave - Mitte. Es liegen insgesamt 29400 Messwerte vor. Es liegen außerdem 7 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).
A literature retrieval was performed for whole rock geochemical analyses of sedimentary, magmatic and metamorphic rocks in the catchment of River Thuringian Saale for the past 600 Ma. Considering availability and coincidence with paleontological an facies data the following indicators seem suitable to detect environmental and climatic changes: biogenic P for Paleoproductivity, STI Index for weathering intensity, Ni/Co-ratio for redox conditions, relative enrichments of Co, Ba and Rb versus crustal values for volcanic activity at varying differentiation. The Mg/Ca-ratio as proxy for salinity is applicable in evaporites. The binary plot Nb/Y versus Zr/TiO2 indicates a presently eroded volcanic level of the Bohemian Massif as catchment area for the Middle Bunter, whereas higly differentiated volcanics provided source material for Neoproterozoic greywackes. A positive Eu-anomaly is limited to the Lower Bunter and implies mafic source rocks perhaps formerly located in the Bohemian Massif.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 5557 |
| Global | 1 |
| Kommune | 167 |
| Land | 12719 |
| Schutzgebiete | 5 |
| Wirtschaft | 19 |
| Wissenschaft | 374 |
| Zivilgesellschaft | 265 |
| Type | Count |
|---|---|
| Agrarwirtschaft | 4 |
| Chemische Verbindung | 972 |
| Daten und Messstellen | 12762 |
| Ereignis | 10 |
| Förderprogramm | 3458 |
| Gesetzestext | 201 |
| Hochwertiger Datensatz | 19 |
| Infrastruktur | 183 |
| Lehrmaterial | 2 |
| Taxon | 27 |
| Text | 1217 |
| Umweltprüfung | 23 |
| WRRL-Maßnahme | 10 |
| unbekannt | 804 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 7071 |
| offen | 11079 |
| unbekannt | 230 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 17824 |
| Englisch | 4461 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 4273 |
| Bild | 584 |
| Datei | 1756 |
| Dokument | 3555 |
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| Webdienst | 1065 |
| Webseite | 8588 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 13511 |
| Lebewesen und Lebensräume | 16056 |
| Luft | 13126 |
| Mensch und Umwelt | 18314 |
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| Weitere | 17745 |