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Artenkenntnis für ExpertInnen: KennArt - Eine bundesweite Initiative zur Ausbildung von ArtenkennerInnen, Umsetzung im universitären Kontext

Taxonomie ausgewaehlter Algengruppen sowie Algenflora und -vegetation unterschiedlicher Lebensraeume in Abhaengigkeit von Umweltfaktoren

Untersuchungen ueber Algenflora und -vegetation von ausgewaehlten, unterschiedlichen Lebensraeumen Europas, die bisher meist nur unvollstaendig bekannt sind, liefern u.a. auch die Voraussetzungen, um Veraenderungen in den Biozoenosen (insbesondere bei anthropogener Beeinflussung der Standorte) sicherer zu beurteilen und entsprechende Massnahmen zu begruenden (z.B. im Hinblick auf die Verbesserung der Wasserqualitaet, die Erhaltung von Schutzgebieten). Ein Teil der Untersuchungen beruecksichtigt besonders die Feinstruktur von Diatomeenschalen in Abhaengigkeit von den Standortfaktoren. Damit soll u.a. ein Beitrag zur genaueren Kenntnis von Indikatorarten (z.B. fuer die Wasserverschmutzung) geleistet werden.

Untersuchungen zur Gefährdung von Farn- und Samenpflanzen als Grundlage für den Schutz der biologischen Vielfalt und für die Umsetzung der FFH-Richtlinie

Es wird die Funktion der Koordinierung der oben genannten Forschung für den Regierungsbezirk Leipzig übernommen. Es werden Daten über Verbreitung, Standortansprüche und Bestandsveränderungen von Farn- und Samenpflanzen erhoben und ausgewertet. Belegmaterial wird im Herbarium der Universität archiviert. Wir bieten anderen Institutionen, aber auch Einzelpersonen den Service an, taxonomisch schwierige Sippen zu determinieren bzw. Belege zu revidieren.

Export von organischem Kohlenstoff aus Islands Gletschern: Quantifizierung, Herkunft und Kohlenstoffflüsse in Gletscherbächen

Gletscher sind bedeutende Speicher organischen Kohlenstoffs (OC) und tragen zum Kohlenstofffluss vom Festland zum Meer bei. Aufgrund des Klimawandels wird eine Intensivierung dieser Flüsse erwartet. Der Export von OC aus Gletschern wurde weltweit in verschiedenen Regionen quantifiziert, trotzdem liegen keine vergleichbaren Daten für Island vor, obwohl sich dort die größte europäische außerpolare Eiskappe befindet. Um die globalen Prognosen der glazialen Kohlenstofffreisetzung zu verbessern, ist es das Ziel dieses Pilotprojektes, den Export von gelöstem und partikulärem organischen Kohlenstoff (DOC, POC) aus Islands Gletschern erstmalig zu quantifizieren und neue Kooperationen mit isländischen Wissenschaftler/innen für gemeinsame zukünftige Forschungsprojekte aufzubauen. Hierzu werden 4 Feldkampagnen zu unterschiedlichen Jahreszeiten sowie Treffen mit isländischen Kollegen/innen durchgeführt. In jeder Feldkampagne werden von 23 Gletschern der Eiskappen Vatnajökull, Langjökull, Hofsjökull, Myrdalsjökull und Snaeellsjökull Eisproben entnommen, um die biogeochemische Diversität des glazialen OC zu charakterisieren sowie dessen Export in Verbindung mit Massenbilanzen zu quantifizieren. In Gletscherbächen werden Wasserproben entnommen, um den Austrag von OC direkt am Gletschertor zu bestimmen sowie die Kohlenstoffflüsse entlang von 6 Gletscherbächen mit unterschiedlicher Länge (2 km bis 130 km) beginnend am Gletschertor bis zur Mündung zu untersuchen. Wie sich der Gletscherrückgang langfristig auf ein Gletscherbachökosystem auswirkt, wird durch die taxonomische Bestimmung von Makroinvertebraten im Vergleich zur Bestimmung von Prof. Gíslason aus dem Jahre 1997 beurteilt. Gleichzeitig werden in diesem Gletscherbach Wasserproben zum eDNA-Barcoding entnommen, um eine rasche und gering invasive Methode zur laufenden Beobachtung des zukünftigen Einflusses der Gletscherrückgang zu entwickeln. Vor Ort werden Wassertemperatur, elektr. Leitfähigkeit, pH-Wert, gelöster Sauerstoff, Trübung und Chlorophyll alpha gemessen. Innovative Labormethoden (HPLC, DNA-Barcoding, Picarro, GC, TOC) werden zur Analyse des OC im Eis und Wasser (DOC, DIC, POC, Fluoreszenz, Absorption), der Nährstoffe (P-PO4, N-NO3, N-NO2, N-NH4), stabiler Isotope (18O, 2H), Chlorophyll alpha, CO2 und aquatischen Organismen eingesetzt. Die Anwendung statistischer Methoden (Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse) basierend auf Anregungs- und Emissionsmatrizen erlauben die Quellen des OC im Gletschereis sowie -schmelzwasser zu bestimmen und die räumliche Vielfalt des OC zu erklären. Das gewonnene Wissen wird zur Verbesserung globaler Prognosen glazialer Kohlenstofffreisetzung beitragen sowie einen intensiven Einblick in das glaziale Ökosystem geben. Für die antragstellenden Nachwuchswissenschaftler/innen entstehen vielversprechende Kooperationen mit isländischen Wissenschaftlern/innen, fokussierend auf die zeitlichen sowie räuml. Aspekte der glazialen Kohlenstoffflüsse sowie das Ökosystem Gletscher

Die Mauereidechse Podarcis muralis (Laurenti, 1768) in Deutschland – eine Positionierung zum „Enfant terrible“ des Artenschutzes

Podarcis muralis (Laurenti, 1768), unsere heimische Mauereidechse, ist ein gesetzlich geschütztes, wichtiges Faunenelement der südwestdeutschen Kulturlandschaft. In jüngerer Zeit werden in einigen Gebieten Bestandszunahmen, in anderen Gebieten neue Populationen beobachtet. Dies ist sowohl Klimaveränderungen geschuldet, aber auch durch anthropogene Verschleppung und die Bereitstellung von Ausbreitungskorridoren (Verkehrswegen) bedingt. Das Auftreten augenscheinlich herkunftsfremder Exemplare oder Populationen wird von einigen Akteuren im Naturschutz kritisch und kontrovers diskutiert. Der vorliegende Beitrag gibt einen zusammenfassenden Überblick über gesetzliche Regelungen zum Schutz sowie die Ökologie und Taxonomie der Mauereidechse. Abschließend werden pragmatische Empfehlungen zum Umgang mit dieser schutzwürdigen Art aus Sicht der Autorin und der Autoren formuliert.

Neue Daten für die Energiewende, Teilvorhaben: Semantische Metadaten und Ontologieverknüpfung

Mit der NEED-Plattform werden die Prozesse eines Datenökosystems beschleunigt. Automatisiert werden heterogene energiebezogene Datenquellen zusammengeführt und mittels Ontologien konsistent über die verschiedenen Sektoren sowie zeitliche und räumliche Ebenen verknüpft. In diesem Zusammenhang sollen bestehenden Datenplattformen nicht ersetzt, sondern vielmehr als Quelle in das Ökosystem integriert werden. Neben konventionellen Datenquellen der verschiedenen Planungsebenen sollen dabei auch Möglichkeiten erforscht werden, um Lücken mit synthetischen Daten zu schließen. Die NEED-Plattform ist ein robustes, pflegeleichtes und flexibles Werkzeug zur Planung von Energiemaßnahmen auf verschiedenen räumlichen Ebenen, ohne das Gesamtbild aus dem Blick zu verlieren. Werkzeuge und Modelle der Partner sollen über semantische Anfragen auf die erforderlichen Daten zugreifen, um die jeweiligen (Planungs-)Aufgaben durchzuführen. Der NEED Ansatz für eine transparente Bereitstellung aktueller Daten wird an Anwendungsbeispielen evaluiert. Ziel des Teilvorhabens 'Semantische Metadaten und Ontologieverknüpfung' des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) ist es, die Datensätze und zugehörigen Schnittstellen der Partner mittels semantischer Metadaten zu beschreiben, und diese Schnittstellen einerseits zum Zugriff auf diese Daten, andererseits auch zur Beschreibung von Beziehungen zwischen Daten darzustellen. Mit Hilfe einer Artikulationsontologie, welche die Relationen zwischen Begriffen/Konzepten der einzelnen Ontologien herstellt, werden unter Verwendung der Taxonomie explizite und implizite Beziehungen zwischen Daten nutzbar gemacht. Es werden neue Werkzeuge zur Verwaltung (Erstellen, Pflege, Darstellung als FAIR Digital Objects) semantischer Metadaten erstellt bzw. vorhandene Werkzeuge nach den Anforderungen des Projektes erweitert.

Neue Daten für die Energiewende, Teilvorhaben: Synthetisierung und Verifikation, Ontologie- und Plattformentwicklung

Mit der NEED-Plattform werden die Prozesse eines Datenökosystems beschleunigt. Automatisiert werden heterogene energiebezogene Datenquellen zusammengeführt und mittels Ontologien konsistent über die verschiedenen Sektoren sowie zeitliche und räumliche Ebenen verknüpft. In diesem Zusammenhang sollen bestehenden Datenplattformen nicht ersetzt, sondern vielmehr als Quelle in das Ökosystem integriert werden. Neben konventionellen Datenquellen der verschiedenen Planungsebenen sollen dabei auch Möglichkeiten erforscht werden, um Lücken mit synthetischen Daten zu schließen. Die NEED-Plattform ist ein robustes, pflegeleichtes und flexibles Werkzeug zur Planung von Energiemaßnahmen auf verschiedenen räumlichen Ebenen, ohne das Gesamtbild aus dem Blick zu verlieren. Werkzeuge und Modelle der Partner sollen über semantische Anfragen auf die erforderlichen Daten zugreifen, um die jeweiligen (Planungs-)Aufgaben durchzuführen. Der NEED Ansatz für eine transparente Bereitstellung aktueller Daten wird an Anwendungsbeispielen evaluiert. Im Teilvorhaben wird fortiss im Rahmen von AP2 Ontologien insbesondere für den Gebäude und Quartiersbereich analysieren, die erforderlichen Taxonomien weiterentwickeln und mit den semantischen Anfragen verknüpfen, sowie die Anbindung an die Plattform unterstützen. In AP4 wird fortiss sich KI basierte Verfahren zur Erzeugung synthetischer Daten aus Bildern und mit Hilfe von Datenfusion konzentrieren sowie Ansätze zur Verifikation entwickeln. fortiss leitet das AP5 zur Entwicklung der NEED-Plattform und wird neben dem Architekturdesign auch ein Integrationskonzept zur Anbindung von Datenquellen und -senken entwickeln. Ferner wird die Spezifikation und Entwicklung der Schnittstellen gemeinsam mit den Partnern vorangetrieben. fortiss entwickelt zudem essenzielle Basisfunktionen zur Registrierung von Diensten und für ausgewählte Verarbeitungsprozesse programmierbare Regeln umsetzen und wird ein eigenes Planungswerkzeug an die Plattform anbinden.

Erfassung der Biodiversität von Nachtfaltern (Lepidoptera) mit automatisierten Kamerafallen und künstlicher Intelligenz - LEPMON-2, Informationsverwaltung und Annotationstool

Technologien für besonders langlebige Leistungselektronik, Technologien für besonders langlebige Leistungselektronik - ARCHIMEDES

Heterogene Akteure: Wie unterschiedliches Investitionsverhalten die Energiewende beeinflusst, Teilvorhaben: Theoretische und numerische Modellierung des Investitionsverhalten heterogener Akteure

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