Die vorgestellte Studie beschäftigte sich mit der Frage, welches nominelle Artenwissen Besucherinnen und Besucher der Bundesgartenschau (BUGA) 2023 in Mannheim abrufen können. 389 Besucherinnen und Besucher wurden zu ihrem Artenwissen zu ausgewählten Wild-, Kultur- und Zierpflanzenarten sowie zu ausgewählten Tierarten, die im Rhein-Neckar-Raum häufig sind, befragt. Ihnen wurden 18 Pflanzen verschiedener Arten (krautige und verholzte Blütenpflanzen) als lebende Originale im Topf präsentiert. Die 18 Tiere verschiedener Arten (Wirbeltiere und Wirbellose) wurden als Balgpräparate, naturnahe Replikate im Maßstab 1:1 (Lurche, Mollusken) oder als genadelte tote Insekten in Dioramen bereitgestellt. Mittels Fragebogen wurde dokumentiert, welche Tier- und Pflanzenarten mit ihrem deutschen oder wissenschaftlichen Artnamen richtig benannt und welche Arten häufig verwechselt wurden. Darüber hinaus wurde geprüft, inwiefern Zusammenhänge zwischen dem nominellen Artenwissen, dem Lebensalter, Geschlecht, Bildungsabschluss oder Wohnort bestehen. Ergänzend wurde mittels Fragebogen erhoben, wo die Befragten ihr Artenwissen erworben haben. Allgemein zeigen die Daten große Defizite der nominellen Artenkenntnis bei Wirbellosen, Singvögeln und manchen Pflanzen. Viele Teilnehmerinnen und Teilnehmer konnten z.B. Molche und Reptilien, Wanzen und Käfer oder Kaninchen und Hasen nicht voneinander unterscheiden. Das Artenwissen korrelierte positiv mit dem Lebensalter der Befragten.
Fundorte Tiere des Saarlandes (ABDS-Daten) Außer zahlreichen Datenbankinternen Attributen sind folgende anwenderrelevante Attribute vorhanden: OBJBEZ: Objektbezeichnung OBJART: Objektart OBJBEM: Bemerkung TOORT: Tatbestandort TFINFO: Zusatzinfo zu Pflanzenfundort TFGAT: Gattung TFART: Tierart TFDAT: Erfassungsdatum TFBEM: Bemerkung zu Fledermausdaten METHODE: Methode METHODELG: Methode Langtext AUTOR: Autor DETM: Determination gesichert STATUS: Status/Verhalten HGEMSKK: Häufigkeit HGEMSKL: Häufigkeitsskala ABSHAEUF: Anzahl GESCHL: Geschlecht BELEG: Beleg QUELLE: Quelle RAND: ? Betrachtungsobjekt im GDZ; MultiFeatureklasse setzt sich zusammen aus flächenhaften Featureklasse GDz2010.A_ntoft und der Businesstabelle mit den Sachdaten (GDZ2010.ntoft)
Gesetzlich Geschützte Biotope im Landkreis Vechta im originären Datenformat. Bestimmte Biotoptypen (Lebensräume von Lebensgemeinschaften aus Tier- und Pflanzenarten) stehen per Gesetz unter Schutz, wenn sie eine gewisse qualitative Ausprägung haben. Sie sind durch eine charakteristische Vegetation und typische Tierarten gekennzeichnet. Alle Handlungen, die zu einer Zerstörung oder sonstigen erheblichen Beeinträchtigung führen können, sind verboten. Es stehen z.B. folgende Biotope gem. § 30 Bundesnaturschutzgesetz unter Schutz: -natürliche oder naturnahe Bereiche fließender und stehender Binnengewässer einschließlich ihrer Ufer und der dazugehörigen uferbegleitenden natürlichen oder naturnahen Vegetation sowie ihrer natürlichen oder naturnahen Verlandungsbereiche, Altarme und regelmäßig überschwemmten Bereiche, -Moore, Sümpfe, Röhrichte, Großseggenrieder, seggen- und binsenreiche Nasswiesen, Quellbereiche, Binnenlandsalzstellen. Im Landkreis Vechta sind ca. 600 Biotope erfasst. Sie stehen unter dem besonderen Schutz des § 30 BNatSchG. Im Landkreis Vechta handelt es sich bei den Biotopen schwerpunktmäßig um Moorgebiete, Feuchtgrünlandbereiche, Nasswiesen, naturnahe Kleingewässer und Bachabschnitte.
Viele Populationen großer Huftiere sind in Mitteleuropa managementrelevant. Im in Südwest-Deutschland gelegenen Pfälzerwald kommen sowohl Wildschweine (Sus scrofa) als auch Rothirsche (Cervus elaphus) in mutmaßlich großen, aber letztendlich unbekannten Dichten vor. Für ein nachhaltiges Management beider Arten sind verlässliche und akkurate Populationsschätzungen nötig. Nicht-invasive genetik-basierte Methoden repräsentieren in diesem Zusammenhang ein nützliches Instrument für das Wildtiermanagement, da sie es erlauben, Tiere zu erfassen, ohne sie zu fangen oder anderweitig zu beeinflussen. Nicht-invasive Methoden arbeiten meist mit Haar- oder Kotproben, die genotypisiert werden und so eine Unterscheidung zwischen Individuen ermöglichen. Eine der Anwendungen nicht-invasiver Methoden ist die Populationsschätzung. Im Rahmen eines Promotions-Projekts wurde ein nicht-invasiver genetik-basierter Ansatz für die Populationsschätzung bei Wildschweinen und Rothirschen entwickelt, im Freiland getestet und anschließend evaluiert. In ersten Versuchen am Wildschwein wurde die Haarbeprobung mittels beköderter 'Haarfänger' getestet. Dabei zeigte sich, dass die Methode für diese Tierart für den Zweck der Populationsschätzung nicht geeignet ist. Grund hierfür waren signifikante alters- und gruppenstatusabhängige Verhaltensunterschiede bei der Beprobung. Im Folgenden wurde sowohl für Wildschweine als auch für Rothirsche die Kotbeprobung entlang von Transektlinien getestet und angewandt; die so gewonnenen Proben wurden genotypisiert und zum Berechnen von Populationsschätzungen verwendet. Für beide Tierarten sind die geschätzten Populationszahlen erheblich höher als zuvor angenommen, da bislang lediglich die Jagdstreckenstatistik und - im Fall des Rothirsches - Scheinwerferzählungen als Anhaltspunkt genommen werden konnten. Die hier vorgestellte Methode stellt eine viel versprechende Alternative zu den traditionell angewandten Methoden wie z.B. Jagstreckenstatistiken oder Losungszählverfahren dar, da sie absolute Populationszahlen ergibt und damit eine quantitative Bewertung des Erfolgs von Managementmaßnahmen ermöglicht. Die Methode könnte auch auf andere Huftierarten übertragen angewandt werden. Mittlerweile ist eine nicht-invasive genetik-basierte Bestandesschätzung auch für Rehe (Capreolus capreolus) entwickelt und getestet worden.
Die Klassische Geflügelpest (hochpathogene Aviäre Influenza oder HPAI) breitet sich in Rheinland-Pfalz deutlich langsamer, aber nach wie vor weiter aus. Inzwischen gibt es gesicherte Nachweise des Landesuntersuchungsamtes (LUA) bei 95 Wildvögeln und aktuell bei Gänsen und Enten in einem Geflügelbetrieb im Zuständigkeitsgebiet des Veterinäramts des Rhein-Pfalz-Kreises. Um eine weitere Ausbreitung zu verhindern, wurden nach Angaben der Kreisverwaltung alle knapp 100 Gänse und Enten in diesem Bestand getötet. Die Behörde weist außerdem darauf hin, dass angesichts des aktuellen Seuchengeschehens eine bis zum 16. Dezember verlängerte Aufstallpflicht für Geflügel gilt - im Rhein-Pfalz-Kreis sowie in den kreisfreien Städten Ludwigshafen, Speyer und Frankenthal. Die Folge des an HPAI frisch erkrankten Kranichzugs war ein hoher Viruseintrag in die Umwelt und in die standorttreue Wasservogelpopulation in Rheinland-Pfalz. Das LUA weist die Geflügelpest jetzt vor allem bei tot gefundenen Graureihern, Wildgänsen oder Schwänen nach. Das Problem: Das Virus der Klassischen Geflügelpest kann sowohl in Gewässern als auch im Wassergeflügel länger überleben, insbesondere in Enten. Die über längere Zeit Virus-belasteten Gewässer sind eine Infektionsquelle für andere Wasservögel. Und infizierte Wasservögel können das Virus auf nicht aufgestalltes Hausgeflügel übertragen. Das Risiko der Weiterverbreitung wird immer noch als grundsätzlich hoch angesehen, hängt aber weiterhin von den lokalen Gegebenheiten ab. Eine Aufstallpflicht kann deshalb auf Betriebs- oder Landkreisebene durch die zuständigen Veterinärämter der rheinland-pfälzischen Kreise nach einer risikoorientierten Analyse und Bewertung der Lage angeordnet, verlängert oder aufgehoben werden. Hintergrund: Die Klassische Geflügelpest ist eine hoch ansteckende oft tödlich verlaufende Erkrankung von Vögeln. Von der Ansteckung bis zum Ausbruch der Krankheit (Inkubationszeit) vergehen Stunden bis wenige Tage. Die Erkrankungserscheinungen können sehr vielfältig sein. Laut Friedrich Loeffler-Institut besteht eine grundsätzliche Infektionsgefahr für Säugetiere, wenn sie Fleisch oder Aas von infizierten Wasservögeln und damit große Virusmengen aufnehmen. Das Robert Koch-Institut schätzt das Risiko einer Infektion beim Menschen dagegen als sehr gering ein - abgesehen von Menschen mit sehr engem Kontakt zu infiziertem Nutzgeflügel. Deshalb gilt: Wer einen toten oder kranken Wildvogel findet, darf ihn auf keinen Fall berühren - auch um das Virus nicht weiterzutragen. Auch der Kontakt von Haustieren (wie Hunden beim Spazierengehen) mit kranken oder verstorbenen Vögeln sollte unbedingt vermieden werden. Funde sollten an das zuständige Veterinäramt gemeldet werden. Weitere Informationen zur Geflügelpest finden sich auf der LUA-Homepage . Übersicht über vom FLI bestätigte Fälle bei Wildvögeln, Privathaltungen und Geflügelbetrieben seit 21.10.2025 (Stand: 05.12.2025 11:30 Uhr) Landkreis Tierart(en) Kreisweite Aufstallpflicht Aufstallpflicht zurzeit terminiert bis Kreis Ahrweiler 1x Kranich Nein Kreis Altenkirchen 1x Kranich Nein Kreis Alzey-Worms Worms (kreisfreie Stadt) 1x Wildgans 1x Wildgans Aufstallpflicht für alle Geflügelhaltungen in den Ortsgemeinden Eich, Gimbsheim und Hamm sowie in der kreisfreien Stadt Worms ( zur Allgemeinverfügung ). bis auf Weiteres unbefristet Kreis Bad Dürkheim Neustadt (kreisfreie Stadt) 3x Kranich 1x Wildgans Ja ( zur Allgemeinverfügung ) 15.12.2025 Kreis Bad Kreuznach 1x Kranich Nein Kreis Bernkastel-Wittlich 7x Kranich 1x Wildgans Ja ( zur Allgemeinverfügung ) bis auf Weiteres unbefristet Kreis Birkenfeld 1x Kranich 1x Graureiher Nein Eifelkreis Bitburg-Prüm 3x Kranich 2 x Wildgans Ja ( zur Allgemeinverfügung ) 19.12.2025 Kreis Cochem-Zell 1x Kranich Nein Donnersbergkreis 4x Kranich Nein Kreis Germersheim 1x Wildgans Ja ( zur Allgemeinverfügung) 15.12.2025 Kreis Kaiserslautern Kaiserslautern (kreisfreie Stadt) 6x Kranich 1x Kranich Nein Kreis Kusel 1x Kranich Nein Kreis Mainz-Bingen Mainz (kreisfreie Stadt) 2x Kranich 1x Schwan 1x Schwan Ja ( zur Allgemeinverfügung ) 03.05.2026 Kreis Mayen-Koblenz Koblenz (kreisfreie Stadt) 9x Kranich Ja ( zur Allgemeinverfügung ) 31.12.2025 Kreis Neuwied 2x Kranich 1x Wildgans Nein Rhein-Hunsrück-Kreis 4x Kranich, 1x Waldschnepfe, 1x Graureiher, 1x Greifvogel Ja ( zur Allgemeinverfügung ) 31.12.2025 Rhein-Lahn-Kreis 4x Kranich 1x Graureiher Nein Rhein-Pfalz-Kreis Ludwigshafen (kreisfreie Stadt) Frankenthal (kreisfreie Stadt) Speyer (kreisfreie Stadt) 2x Wildgans 1x Graureiher Geflügelbetrieb mit Gänsen und Enten 1x Schwan Ja ( zur Allgemeinverfügung ) 16.12.2025 Kreis Südliche Weinstraße Landau (kreisfreie Stadt) Privathaltung mit Gänsen Nein Kreis Südwestpfalz Pirmasens (kreisfreie Stadt) Zweibrücken (kreisfreie Stadt) 4x Kranich 1x Kranich 1x Kranich, 1x Graureiher Nein Kreis Trier-Saarburg Trier (kreisfreie Stadt) 7x Kranich 1x Graureiher 4x Kranich Nein Kreis Vulkaneifel Ja ( zur Allgemeinverfügung ) 19.12.2025 Westerwaldkreis 5x Kranich 1x Wildgans Nein
Das Artenkataster enthält alle Fundortdaten zu Tierarten aus beauftragten Kartierungen und von ehrenamtlich Tätigen, die der Behörde für Umwelt, Klima, Energie und Agrarwirtschaft, Abteilung Naturschutz, vorliegen. Die veröffentlichten Daten beinhalten Beobachtungen von Tierarten auf ein 2x2 km Raster. Der Downloaddienst stellt das Raster im Shape-Format in ETRS89/UTM- Abbildung bereit.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) hat sich bei der Analyse großer Mengen an Fotofallenbildern als fester Bestandteil in der Wildtierforschung etabliert. Dennoch existieren zum jetzigen Zeitpunkt unserer Kenntnis nach keine Untersuchungen, die für die Analyse von Fotofallendaten in mitteleuropäischen Regionen neben der Güte der Algorithmen auch die Benutzerfreundlichkeit betrachten. Vor diesem Hintergrund untersucht die vorliegende Studie die Effektivität, Effizienz und Anwendbarkeit des KI-Algorithmus DeepFaune> (DF) in der Auswertung von Fotofallenbildern im Vergleich zu menschlichen Bearbeiterinnen und Bearbeitern. Dafür wurden 1.013 Fotofallenbilder von drei Standorten in Deutschland manuell von fünf kundigen Personen sowie durch DF klassifiziert. Zuvor wurden 20 Klassen von Tierarten, Tierartengruppen, weiteren Objekten sowie die Klassen "Nicht erkennbar" und "Leer" festgelegt. Anschließend wurde ein korrekter Datensatz erstellt, der als Referenz für die Bewertung der Güte der menschlichen und der durch den Algorithmus generierten Analyseergebnisse diente. Die menschliche Vergleichsgruppe erreichte im Mittel eine korrekte Klassifikation von 91,9% der Bilder, während DF 72,85% der Bilder richtig klassifizierte. Im Durchschnitt brauchten die Personen 5,75h und DF 15min für die Klassifikation des Datensatzes. Die Genauigkeit ist momentan für seltene Arten in vielen Fällen noch gering, wird aber durch die schnelle Weiterentwicklung der KI-Technologie in Zukunft zunehmen. Algorithmen wie DF bieten daher ein hohes Potenzial für eine automatisierte Auswertung großer Mengen von Fotofallenbildern.
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