API src

Found 2252 results.

Similar terms

s/tomography/topography/gi

Schallimmissionskarten

Die Schallimmissionspläne (Städte sh. unten) gliedern sich auf in: 1. Daten zu natürl. und künstl. Hindernissen ausgewählter Städte: Angabe von Koordinaten (x, y und z) 2. Emissions- und Immissionsdaten von lärmrelevanten Gewerbebetrieben ausgewählter Städte: 3. Emissions- und Immissionsdaten von lärmrelevanten Sport- und Freizeitanlagen ausgewählter Städte: 4. Emissions- und Immissionsdaten von Straßen und Parkplätzen ausgewählter Städte: 5. Emissions- und Immissionsdaten von Schienen- und Rangierverkehr 6. Emissions- und Immissionsdaten von Wasserverkehr 7. Emissions- und Immissionsdaten militärische Anlagen zu 1.) natürl. Hindernisse: Geländeprofil (Höhenlinien, Böschungskanten, Geländeeinschnitte) künstl. Hindernisse: Bebauung (Einzelhindernisse, teilw. Einzelbebauung zusammengefaßt in homogene Gebiete mit einheitl. Höhe und Bebauungsdämpfung); - Schallschirme (Lärmschutzwände, -wälle, Wände); - zusammenhängende Waldgebiete; - größere Wasserläufe, Gewässer zu 2.) Emissionsbeurteilung erfolgte nach TA Lärm bzw. VDI 2058, Angabe von Koordinaten (x, y und z) und für die Berechnung benötigten Eingangsdaten der einzelnen Betriebe und Gewerbegebiete Lärmrelevante Betriebe wurden mittels Messung beurteilt, andere erhielten Standarddaten aus der Fachliteratur, Gewerbegebiete erhielten größtenteils Flächenbezogene Schalleistungspegel entsprechend der DIN 18005. zu 3.) Emissionsbeurteilung erfolgte nach 18.BImSchV, Angabe von Koordinaten (x, y und z) und für die Berechnung benötigten Eingangsdaten der einzelnen Stätten, Lärmrelevante Sport- und Freizeitanlagen wurden mittels Messung beurteilt, andere erhielten Standarddaten aus der Fachliteratur zu 4.) Emissionsberechnung erfolgte nach RLS-90, Angabe von Koordinaten (x, y und z) und für die Berechnung benötigten Emissionsdaten (Regelqerschnitt, DTV, p, Straßenoberfläche, Steigung, Straßengattung) der Steckenabschnitte, die Zähldaten liegen für alle Städte für den Istzustand, für ausgewählte auch für verschiedene Prognosevarianten 2010 vor. Die Emissionsdaten können mit einem Editor aktualisiert werden. zu 5) Emissionsberechnung erfolgte mit Schall 03. Die Zähldaten liegen für alle Städte für den Istzustand und für den Prognosezustand 2010 vor. Rangierverkehr teilweise mit Akustik 04, sonst über FBS nach DIN18005. zu 6.) Emissionsberechnung über FBS nach DIN 18005 bzw. für Motorboote als Linienquelle, Eingangsdaten abgeschätzt zu 7.) Berechnung der Emissionen ausschließlich über FBS Folgende Projekte wurde in den einzelnen Jahren bearbeitet bzw. sind geplant: 1992 Güstrow (SIP) 1993 Rostock (V), Schwerin (V), Greifswald 1994 Stralsund, Wismar, Neubrandenburg, Grevesmühlen 1995 Bützow, Ludwigslust 1996 Güstrow (SIP, LMP), Waren 1997 Neustrelitz, Ribnitz-Damgarten, Laage, Malchin 1998 Malchow, Bad Doberan, Wolgast (SIP), Anklam, Pasewalk, Parchim 1999 Neubukow, Wittenburg, Wolgast (LMP) 2000 Hagenow, Bergen, Kaiserbäder (Ahlbeck, Her.-dorf, Bansin) 2001 Teterow, Boizenburg, Neustadt-Glewe, Amt Krakow am See

Oberirdische Einzugsgebiete (StALU VP Stralsund)

Kartierung und Ausgrenzung oberirdischer Einzugsgebiete nach Flußgebieten.

Waldfunktionen (Auswahl) Hamburg

Im Themengebiet "Waldfunktionen" werden flächenhafte Informationen über ausgewählte Funktionen der Waldflächen in Hamburg dargestellt. Der Wald trägt in besonderem Maß zum Schutz der natürlichen Lebensgrundlagen und zur Erholung des Menschen bei. Als Waldfunktionen können die Wirkungen und Leistungen des Waldes und der Waldbewirtschaftung bezeichnet werden, soweit sie in der Regel die menschlichen Bedürfnisse oder Erwartungen erfüllen. Waldfunktionen genügen einerseits gesellschaftlichen Anforderungen und liefern andererseits einen Beitrag zur Stabilisierung von Ökosystemen. Dabei lassen sich je nach Zweck Waldfunktionen zusammenfassen. Unterschieden werden allgemein die Nutzfunktion, die Schutzfunktionen (einschließlich Natur- und Biotopschutz), die Erholungsfunktion und weitere Sonderfunktionen. Dargestellt werden Waldflächen, soweit sie über das normale Maß hinaus eine oder mehrere Funktionen erfüllen. Ausgewählt werden die Funktionen, für die sich validierte Daten bzw. abgrenzbare Kategorien erzielen ließen. Nicht dargestellt werden beispielsweise Waldflächen, die in Überschwemmungs- oder Wasserschutzgebieten oder in Natura-2000-Gebieten liegen und dort jeweils eine entsprechende Schutzfunktion erfüllen. Die Daten wurden gutachterlich im Jahr 2016 erhoben und mit Stand 2019 teilweise ergänzt und angepasst. Grundlage der gutachterlichen Einschätzung ist der bundeseinheitliche "Leitfaden zur Kartierung der Schutz- und Erholungsfunktionen des Waldes“ der Forstlichen Versuchs- und Forschungsanstalt Baden-Württemberg, Freiburg 2015. Dargestellt sind Waldflächen, die eine Funktion erfüllen als 1. Erholungswälder 2. Schutz vor Erosionen 3. regionaler Klimaschutzwald und 4. Sichtschutzwald. Zu 1. Erfasst sind die Waldflächen, die gutachterlich im Rahmen einer Waldfunktionenkartierung als für die Erholung des Menschen wichtig eingeschätzt wurden. Ausgewählt wurde nur der Wald, der tatsächlich der Allgemeinheit zur Verfügung steht. Es werden die Kategorien "von sehr hoher Bedeutung" und "von hoher Bedeutung" unterschieden. Kriterien für die Ausweisung sind u.a. Erreichbarkeit, Attraktivität, Angebot an Erholungseinrichtungen, geringe Lärm- und Immissionsbelastung und Einschränkungen des Betretungsrechts. Die Einstufung in die Kategorie "von sehr hoher Bedeutung" erfolgt regelhaft dann, wenn besondere forstbetriebliche Anstrengungen und Aufwendungen für die Aufrechterhaltung der Erholungsfunktion erforderlich sind. Zu 2. Der Wald bietet grundsätzlich für den Erhalt des Bodens und seine natürliche Entwicklung einen sehr guten Schutz. Dargestellt sind nur die Waldflächen, die gutachterlich im Rahmen einer Waldfunktionenkartierung als für den Schutz des Bodens vor Erosionen wichtig eingeschätzt wurden. Ausgewählt wurden Waldflächen, die auf - winderosionsgefährdete Böden in entsprechenden exponierten Lagen mit hohen Humus-, Feinsand- und Lößanteilen, - wassererosionsgefährdete Böden mit starkem Gefälle und geringer Bindigkeit oder - auf künstlich aufgeschütteten Böden stocken. Zu 3. Sämtliche Waldflächen erfüllen eine Klimaschutzfunktion. Abhängig von der Größe und der Struktur der Bestände sowie der Topographie ist die Wirkung auf die benachbarten bebauten oder unbebauten Flächen jedoch unterschiedlich. Dargestellt sind die Waldflächen, die durch Luftaustausch das Klima in Verdichtungsräumen schützen und verbessern (regionaler Klimaschutzwald). Regionaler Klimaschutzwald wird unter Berücksichtigung der Größe des Waldes und der Größe und Lage des Verdichtungsraumes, des Reliefs und der Hauptwindrichtung ausgewiesen. Unterschieden werden dabei Waldflächen, die großflächig als sommerliche Kaltluftquelle wirken, und die Waldflächen, die als winterliche Kaltluftbremse vor allem tiefergelegene Flächen vor Spätfrösten schützen können. Zu 4. Sichtschutzwald verdeckt nicht nur als störend empfundene Objekte, sondern schützt auch Anlagen oder Grundstücke vor unerwünschten Einblicken von außen. Dargestellt sind die Bereiche der Wälder, die in ihrer horizontalen Ausdehnung den Schutzzweck ganzjährig und dauerhaft erfüllen können. Unterschieden werden dabei Wälder, die - vor Einsicht in Anlagen und Flughäfen schützen oder die - Sichtschutz für Erholungs- oder Wohngebiete gewähren.

Verbesserte numerische Standortanalyse und Lastberechnung für komplexe Topografien, Teilvorhaben: Windfeldmessung und Anlagensimulation

Das Forschungsvorhaben soll durch hochgenaue Messungen des turbulenten Windfeldes sowie mit meteorologisch turbulenzauflösenden Standortanalysen und hochauflösenden Strömungssimulationen von Windenergieanlagen die Standortcharakterisierung von industriell nutzbaren Prognosetools verbessern. Das übergeordnete Ziel des beantragten Teilvorhabens besteht darin, durch neue drohnen-basierte Turbulenzmessung und durch gekoppelte numerische Simulationswerkzeuge die Effekte der turbulenten atmosphärischen Grenzschicht zu analysieren. Daraus wird ein 'Best Practice' Verfahren für industrielle Standortanalysen mit Fokus auf komplexe Gelände entwickelt. Diese Untersuchung ist essenziell zur Bewertung und Verbesserung von industriell einsetzbaren Tools zur Ertragsprognose, denn komplexe Geländeformen im Zusammenwirken mit unterschiedlichen thermischen Bedingungen stellen große Herausforderungen dar.

Forschergruppe (FOR) 1898: Mehrskalendynamik von Schwerewellen, Räumlich-zeitliche Variabilität von Schwerewellen-Quellen (SV)

Das Projekt Quellvariabilität (Source Variability; SV) hat das Ziel zu verstehen wie Schwerewellenquellen zur globalen Verteilung von Schwerewellen beitragen. Hierfür kombinieren wir Beobachtungen und Modellierung: Beobachtungen bilden den Bezug zur Wirklichkeit. Um Verständnis zu erzielen, benötigen wir Theorie, und für quantitatives Verständnis, ein Prozessmodell das gegen die Daten getestet wird. Daher werden globale Verteilungen aus drei Datenquellen verglichen: 1.) Eine Kombination von dedizierten Modellen für Schwerewellenquellen mit Modellen für die Ausbreitung von Schwerewellen, 2.) Schwerewellen, die in UA-ICON explizit aufgelöst werden und 3.) Fernerkundungsdaten verschiedener Satelliten. Modellergebnisse von Quellen und Ausbreitung werden Messungen gegenübergestellt und so freie Parameter der Modelle bestimmt. Umgekehrt lässt sich anhand der Modelldaten bestimmen, in welchen Regionen und Höhenbereichen, bzw. zu welchen Jahreszeiten Schwerewellen aus welchen Quellen für den Impulsfluss und für die Beschleunigung des Hintergrundwindes überwiegen. Je feiner das Modellgitter wird, desto größer wird der Teil des Wellenspektrums, der von ICON aufgelöst wird. Ob die aufgelösten Schwerewellen tatsächlich realistisch sind, wird durch Vergleich mit Satellitendaten überprüft. Quellen in ICON lassen sich identifizieren, indem die Wellen anhand von Strahlverfolgung zu potentiellen Quellprozessen zurückverfolgt werden oder indem man mit Modellierung von Wellenquellen vergleicht. Mögliche Abweichungen der in ICON aufgelösten Schwerewellen von den Beobachtungen lassen sich so diagnostizieren und Ansätze für eine verbesserte Repräsentation entwickeln. Ein besonderer Schwerpunkt soll auf die Interaktion von Orographie und spontaner Imbalanz gelegt werden: Während der GW-LCycle Kampagne wurden einzigartige 3D Messungen mit dem GLORIA Instrument aufgenommen. In mehreren Forschungsflügen haben wir Anzeichen für das Zusammenwirken beider Quellen. Alle Vergleiche zwischen Modellierung und Messung im Projekt SV berücksichtigen den Beobachtungsfilter: insbesondere globale Messungen liefern eine Unterschätzung des Impulsflusses. Verglichen werden sowohl Mittelwerte des Impulsflusses und deren zeitliche Variation (z.B. Jahresgang), aber auch die Intermittenz, d.h. die Verteilung der Schwerewellen bzgl. Häufigkeit und Größe des Impulsflusses der einzelnen Wellen. Unser Ziel ist, für jede Auflösung von ICON die Effekte von Schwerewellen möglichst korrekt zu beschreiben, entweder durch die direkt vom Modell aufgelösten Wellen oder durch eine Parametrisierung von hier entwickelten und angepassten Wellenquellen in Kombination mit dem Ausbreitungsmodell MS-GWAM. MS-GWaM wird im Projekt 3DMSD entwickelt und in ICON integriert. Eine Besonderheit von MS-GWaM ist, dass direkte transiente Wechselwirkung mit dem Hintergrund berücksichtigt wird.

Entwicklung von tropischer hochreichender Konvektion abgeleitet aus bodengebundenen abbildenden Spektroradiometermessungen

Im Rahmen des Projekts soll aus bodengebundenen Wolkenseitenmessungen der reflektierten Strahlung mittels eines abbildenden Spektrometersystems von tropischer hochreichender Konvektion auf das Vertikalprofil der mikrophysikalischen Eigenschaften der Wolke geschlossen werden. Damit soll die vertikale Entwicklung von hochreichender Konvektion, die eine wesentliche klimarelevante Rolle spielt, unter Berücksichtigung des Einflusses von Aerosolpartikeln und von thermodynamischen Bedingungen auf das Tropfenwachstum charakterisiert werden. Die geplanten Messungen sollen auf einem 320 m hohen Messturm (ATTO: Amazonian Tall Tower Observatory), der kürzlich im brasilianischen Regenwald errichtet wurde, stattfinden. ATTO ist mit Messgeräten ausgestattet, die meteorologische, chemische und Aerosolparameter liefern. Die Messregion bietet ideale Beobachtungsbedingungen mit klar definierten Jahreszeiten (Regen- und Trockenzeit), täglicher Konvektion und variablen Aerosolbedingungen. Aus den Messungen eines neuen abbildenden Spektrometersystems, SPIRAS (SPectral Imaging Radiation System) sollen Vertikalprofile der thermodynamischen Phase und der Partikelgröße mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung und mit Hilfe von adaptierten Verfahren unter Verwendung von dreidimensionalen Strahlungstransportsimulationen abgeleitet werden. Damit sollen vertikale Bereiche, die das Tropfenwachstum beschreiben (Diffusion, Koaleszenz, Mischphasenbereich und Vereisung), identifiziert werden. Zusätzliche Messungen einer Infrarotkamera und eines scannenden Depolarisations-Lidars werden für die Höhen- und Temperaturbestimmung der beobachteten Wolkenelemente herangezogen. Zusätzlich werden die Polarisationsmessungen des Lidars zur Bestimmung der thermodynamischen Phase verwendet, um den wichtigen Phasenübergang zu identifizieren. Mit Hilfe der gewonnenen Daten werden außerdem Annahmen (Effektivradius als konservative Wolkeneigenschaft) wie sie von Ableitungsverfahren zur Bestimmung von mikrophysikalischen Wolkenprofilen aus Satellitenmessungen gemacht werden, überprüft.

MP: MoorLandwirtschaft für Klimaschutz Allgäu

Forschergruppe (FOR) 2358: Mountain Exile Hypothesis - How humans benefited from and re-shaped African high altitude ecosystems during Quarternary climatic changes, Teilprojekt: Anthrosole der Bale Mountains - Archive für die Rekonstruktion der Besiedlungs-Chronologie und -Intensität sowie Interaktionen mit Feuer und der Zerstörung der Erica-Vegetation auf dem Sanetti-Plateau

In Projekt P2 werden wir die Chrolonolgie und Intensität der menschlichen Besiedelung der Bale-Mountains untersuchen und deren Auswirkungen auf die Entwaldung des Sanetti-Plateaus durch Feuer. Um diese Zusammenhänge zu untersuchen, werden wir uns auf folgende Punkte konzentrieren:1. In Zusammenarbeit mit Projekt P1 (Archäologie) werden wir Chronologie (mittels Radio-Kohlenstoff- und Optisch stimulierter Lumineszenz-Datierungen) und Art und Intensität der menschlichen Besiedelung untersuchen. Hierzu dienen Anthrosole unter Felsvorsprüngen und Höhlen als Archive und molekulare Marker als Landnutzungs-Indikatoren, wie z.B. Phosphor-Mapping (Birk et al. 2007), Benzolpolycarbonsäuren (Glaser et al. 1998) und Sterole und Gallensäuren als Fäkalbiomarker (Birk et al. 2012). 2. In Zusammenarbeit mit den Projekten P3 (Basis-Umweltdaten-Erhebung) und P7 (Erd-Käfer) werden wir typische Standortseigenschaften (Böden und Topographie) erhoben. Diese Daten erlauben uns die Rekonstruktion der ehemaligen Erica-Ausbreitung sowie von gegenwärtigen reellen und potenziellen Erica-Standorten. 3. Mit der gleichen Intension werden wir potenzielle molekulare Erica-Marker untersuchen wie z.B. Cutin und Suberin (Spielvogel et al. 2014), CuO lignin und Monosaccharide (Spielvogel et al. 2007; Eder et al. 2010), Phytolithe (Iriarte et al. 2010), n-Alkane, Stabilisotopen-Signaturen (Glaser und Zech 2005).Sollten keine Erica-spezifischen Biomarker gefunden werden, wenden wir Metabolomics-Techniken an, um zwischen Erica und Gras-Vegetation im Boden zu unterscheiden.4. Um mögliche Interaktionen zwischen der menschlichen Besiedelung und der zeitlichen und räumlichen Dynamik der Erica-Vegetation zu identifizieren, werden Sedimente von konkaven glazialen Ablagerungen auf dem Sanetti-Plateau mit den oben beschriebenen molekularen Markern untersucht. Wir gehen davon aus, dass die Chronologie und Intensität von Feuer die Dynamik der Erica-Vegetation bestimmt. In Zusammenarbeit mit P4 (Paleoökologie, Pollen) und P5 (Paleoclimatologie, 18O-Zucker) werden wir identifizieren, ob das Brennen der Erica-Standorte mehr durch die menschliche Besiedelung oder durch paläoklimatische Fluktuationen bestimmt wird.

Forschergruppe (FOR) 5639: Land-Atmosphäre Feedback Initiative, Teilprojekt: Fernerkundliche Charakterisierung von Vegetationskronen: Zustand und raum-zeitliche Dynamiken

Insbesondere der Einfluss der Eigenschaften von Vegetationskronen und ihrer räumlich-zeitlichen Dynamik auf Rückkopplungen zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre (d. h. Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht) sind nicht abschließend geklärt. Ein Hauptgrund dafür ist, dass hochauflösende Beobachtungsdatenprodukte (z. B. zur Vegetationskronenfeuchte) noch nicht mit hoher räumlicher Auflösung (Dekameter-Skala) und für mehrjährige Zeitserien verfügbar sind: weder aus der Fernerkundung noch von Modellen. Darüber hinaus können Heterogenitäten der Landoberfläche (z. B. Vielfalt in der Vegetationsbedeckung) erhebliche Auswirkungen auf Rückkopplungsprozesse zwischen Baumkronen und benachbarter Atmosphäre haben, ihre Darstellung in Modellen reicht jedoch bei hohen räumlichen Auflösungen nicht aus. Um diese Lücken zu schließen, werden auf der Fernerkundung basierende Produkte entwickelt, um einige der vielfältigen unterschiedlichen Vegetationsbedingungen zu berücksichtigen. In diesem Sinne besteht die Idee von Projekt 2 darin, eine Reihe von Eigenschaften der Vegetationskrone zu überwachen, einschließlich Wassergehalt (z. B. Boden- und Vegetationsfeuchtigkeit) und Flüsse (z. B. Evapotranspiration) sowohl vor Ort (In-situ-Daten) als auch auf regionalen (Erdsystemmodelle) Skalen. Der Ansatz nutzt die potenziellen Synergien zwischen optischen, passiven und aktiven Mikrowellensensoren, die ergänzende Informationen bieten, um Fernerkundungssignale (z. B. Mikrowellendämpfung) in biophysikalische Variablen (z. B. gravimetrische Vegetationsfeuchtigkeit, Evapotranspiration oder Vegetationsstruktur und -dichte) umzuwandeln. Diese einzigartigen und beispiellosen Datensätze der satellitengestützten Multisensor-Fernerkundung werden in Land-Atmosphäre (L-A) Modelle eingespeist, um Grenzschichteigenschaften und L-A-Rückkopplungen zu bestimmen und zu analysieren. Alle diese Landoberflächenvariablen können synergetisch dazu beitragen, den Zusammenhang zwischen Boden, Vegetation und den Prozessen der atmosphärischen Grenzschicht zu verstehen und L-A-Modelle zu initialisieren. P2 konzentriert sich direkt auf die hochauflösende (Dekameter-Skala) Bestimmung von Zuständen und räumlich-zeitlichen Dynamiken der Feuchtigkeit, Temperatur und Topographie der Vegetationskrone, um Feuchtigkeits- und Temperaturverteilungen zur Beurteilung der Transpiration und der Form sowie der 3D-Dynamik der atmosphärischen Rauheitsunterschicht nach zu verfolgen. Dies wird durch die Kombination von Multisensor-Fernerkundungsbeobachtungen (z. B. Copernicus Sentinel-Satelliten und weltraumgestützte LiDARs) erreicht. Räumlich-zeitlich dynamische Informationen dieser Vegetationsvariablen werden für die Integration in die Reihe an Land-Atmosphäre-Modellen von LAFI vorbereitet, um Grenzschichteigenschaften zu bewerten und L-A-Rückkopplungen zu verstehen.

Forschergruppe (FOR) 2416: Space-Time Dynamics of Extreme Floods (SPATE), Teilprojekt: Von kleinen zu extremen Hochwassern

Ziel unseres Projekts ist es zu verstehen wie sich extreme Hochwasser von kleinen Hochwassern unterscheiden und wie ausgehend von kleinen Hochwassern extrapoliert werden kann. Wir untersuchen Mechanismen und Prozessinteraktionen die 'heavy tail' Hochwasserwahrscheinlichkeitsverteilungen generieren. Außerdem untersuchen wir Schwellwertprozesse und andere Mechanismen die zu Nichtlinearitäten führen wenn sich die Größenordnung des Hochwassers ändert. Insbesondere werden auch die Vorbedingungen und Konsequenzen von Hochwasserwellenänderungen, z.B. Überlagerungen untersucht. Die Analysen beinhalten die gesamte Hochwasserprozesskaskade. Wir werden die Charakteristika der größten Hochwasser denen der restlichen, kleineren Hochwasser gegenüberstellen um zu verstehen, ob große Hochwasser durch spezifische Prozesse ausgelöst und beeinflusst werden oder durch große Varianten derselben Prozesse. Die folgenden Forschungsfragen sollen beantwortet werden: Auf welche Weise steht das 'upper tail' Verhalten von Hochwasserwahrscheinlichkeitsverteilungen in Beziehung zu Einzugsgebiets- und Ereignischarakteristika? Welche Mechanismen und Prozessinteraktionen führen zu 'heavy tails' (endlastigen Hochwasserwahrscheinlichkeitsverteilungen)? Wie führen hochwasserauslösende Bedingungen (raum-zeitliche Niederschlagsmuster, Topographie, Hochwassertypen) und Interaktionen zwischen Flusslauf und Überschwemmungsflächen (Abflussverhalten, Rückhaltung, Deichbrüche) zu unterschiedlichen Hochwasserwellencharakteristika hinsichtlich Spitzenabfluss, Volumen, Wellenablaufzeiten, und zu verschiedensten Wellenveränderungen? Wie entwickeln sich oder verflüchtigen sich solche Muster von kleinen zu großen Hochwassern? Entstehen große Hochwasser durch andere Mechanismen als kleine Hochwasser? Wie verändern sich das Ausmaß und die Ursachen von Nichtlinearitäten der Prozesse mit steigender Hochwasserstärke? Was ist die spezifische Rolle von Schwellwertprozessen für die Entwicklung von extremen Hochwassern?

1 2 3 4 5 … 224 225 226