Im Rahmen des Forschungsprojekts "Klimaerlebnis Würzburg" am Zentrum Stadtnatur und Klimaanpassung (ZSK) wurden im Jahr 2018 acht Messstationen in Würzburg und Gerbrunn eingerichtet. Diese zeichnen seitdem an jedem Standort das Wetter und/oder die Leistungen der dortigen Bäume auf. Das Forschungsprojekt endete im Jahr 2022. Die Messstationen, durch orangefarbene Baumfässer erkennbar, werden seitdem aber weitergeführt.Das Projekt sollte aufzeigen,inwieweit sich das Klima und die Leistung der Bäume an verschiedenen Standorten in der Stadt unterscheiden undinwieweit sich Stadtbäume und Klima an einem Standort gegenseitig beeinflussen.Die bis heute weiter aufgezeichneten Messergebnisse sollen verdeutlichen, wie mit Hilfe von Bäumen und ihrer Ökosystemdienstleistungen die nachhaltige Stadt der Zukunft an die Folgen des Klimawandels angepasst werden kann. Zudem kann die Öffentlichkeit mit diesen Datenreihen für das Thema Stadtklima und Stadtgrün sensibilisiert werden. Um dies voranzutreiben, werden davon ausgewählte Datenspalten seit November 2024, unbereinigt und zu stündlichen Daten automatisiert zusammengefasst, hier auf dem Open Data Portal Würzburg veröffentlicht.An der Station in der Zu Rheinstraße sind mehrere Bäume der Art Robinia und Linde Tilia mit Sensoren versehen. Die Daten einer der Linden stehen in diesem Datensatz in der oben beschriebenen, verarbeiteten Form zur Verfügung.Allgemeines zu den Standorten wie der grobe Messaufbau, Hinweise zur Datennutzung und Verlinkungen zu weiterführenden Papern finden Sie im Folgenden.Messaufbau des Baumlabors und der WetterstationMithilfe des Saftflusssensors (1) kann der Wasserverbrauch des Baums bestimmt werden. Davon lässt sich die Kühlleistung durch Verdunstung ableiten und der Trockenstress abschätzen. Im Kronenraum wird die Temperatur für den Vergleich mit der Klimastation gemessen (2), um die Abkühlwirkung des Baumes zu bestimmen. Das Dendrometer (3) misst das Dickenwachstum des Stammes. Dadurch kann man berechnen, wieviel der gesamte Baum an Biomasse zunimmt und an CO2speichert. Der Bodenfeuchtesensor (4) misst den Wassergehalt im Wurzelraum. Damit kann auf die Wasserversorgung des Baumes geschlossen werden.Der Temperatur- und Feuchtesensor (6) misst die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchtigkeit. Der Windsensor (7) erfasst Windrichtung und Windgeschwindigkeit. Mit diesen beiden Messgrößen kann der Frischlufteintrag, aber auch die Anströmungsrichtung festgestellt werden. Der Strahlungssensor (8) misst, wieviel Energie die Sonne am Erdboden freisetzt. Mit diesem Wert lässt sich feststellen, wie stark sich Flächen aufheizen. Ebenso lässt sich hiermit die photosynthetische Leistung des Baumes bestimmen. Aus Temperatur, Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Solarstrahlung lässt sich die gefühlte Temperatur berechnen. Der Niederschlagssensor (9) erfasst Regen und Schnee.In den Datenloggern (10) werden die Messwerte gesammelt, gespeichert und alle 10 Minuten online versendet, um sie auf dem Smart City Hub Würzburg zu speichern und hier auf dem Open Data Portal stündlich aggregiert darzustellen. Bei einigen der Wetterstationen ist zudem ein Luftdruck-Barometer verbaut.Hinweis:Bei den zur Verfügung gestellten Daten handelt es sich um eine automatisiert abgeänderte Version der Rohdaten der einzelnen Stationen. Eine Qualitätskontrolle durch den Plattformbetreiber findet vorab nicht statt. Es ist daher punktuell mit Messfehlern und Messlücken zu rechnen. Für die Korrektheit der Daten wird keine Haftung übernommen. Quellenangabe:Quelle im Rohdatenformat: [Bis 13.11.2024 13 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/74e7c788-0882-4ffe-b0dc-74cb0e0fb782), [ab 13.11.2024 14 Uhr](https://opendata.smartandpublic.eu/datasets/b976e56e-9fbf-42dd-86db-1677c2a5dc91?locale=en#iss=https%3A%2F%2Fidp.smartcityhub.smartandpublic.eu%2Frealms%2Fsmartcityhub)Autor(en): Projekt Klimaerlebnis Würzburg (2018-2022), Stadt Würzburg (2023-jetzt)Hinweis: Es gelten keine zusätzlichen Bedingungen.Für weiterführende Informationen, lesen Sie die aus dem Projekt "Klimaerlebnis Würzburg" hervorgegangenen Paper:Hartmann, Christian, et al. "The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020; The footprint of heat waves and dry spells in the urban climate of Würzburg, Germany, deduced from a continuous measurement campaign during the anomalously warm years 2018–2020." Meteorologische Zeitschrift 32.1 (2023): 49-65.Rahman, M.A., Franceschi, E., Pattnaik, N. et al. Spatial and temporal changes of outdoor thermal stress: influence of urban land cover types. Sci Rep 12, 671 (2022). [https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8](https://doi.org/10.1038/s41598-021-04669-8)Rahman, Mohammad A., et al. "Tree cooling effects and human thermal comfort under contrasting species and sites." Agricultural and Forest Meteorology 287 (2020): 107947.Rötzer, T., et al. "Urban tree growth and ecosystem services under extreme drought." Agricultural and Forest Meteorology 308 (2021): 108532.Bildquelle und mehr Informationen zu den Messstationen: [Webarchiv: Klimaerlebnis Würzburg](https://webarchiv.it.ls.tum.de/klimaerlebnis.wzw.tum.de/das-projekt/index.html)
<p>Im Schnitt nutzt jede Person in Deutschland täglich 126 Liter Trinkwasser im Haushalt. Für die Herstellung von Lebensmitteln, Bekleidung und anderen Bedarfsgütern wird dagegen so viel Wasser verwendet, dass es 7.200 Litern pro Person und Tag entspricht. Ein Großteil dieses indirekt genutzten Wassers wird für die Bewässerung von Obst, Gemüse, Nüssen, Getreide und Baumwolle benötigt.</p><p>Direkte und indirekte Wassernutzung</p><p>Jede Person in Deutschland verwendete im Jahr 2022 im Schnitt täglich 126 Liter <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/wasserwirtschaft/oeffentliche-wasserversorgung">Trinkwasser</a>, etwa für Körperpflege, Kochen, Trinken, Wäschewaschen oder auch das Putzen (siehe Abb. „Trinkwasserverwendung im Haushalt 2023“). Darin ist auch die Verwendung von Trinkwasser im Kleingewerbe zum Beispiel in Metzgereien, Bäckereien und Arztpraxen enthalten. Der überwiegende Anteil des im Haushalt genutzten Trinkwassers wird für Reinigung, Körperpflege und Toilettenspülung verwendet. Nur geringe Anteile nutzen wir tatsächlich zum Trinken und für die Zubereitung von Lebensmitteln.</p><p>Die tägliche Trinkwassernutzung im Haushalt und Kleingewerbe ging von 144 Liter pro Kopf und Tag im Jahr 1991 lange Jahre zurück bis auf täglich 123 Liter pro Kopf im Jahr 2016. 2019 wurden von im Schnitt täglich 128 Liter pro Person verbraucht, 2022 waren es 126 Liter. Der Anstieg im Vergleich zu 2016 begründet sich durch den höheren Wasserbedarf in den jeweils heißen und trockenen Sommermonaten (siehe Abb. „Tägliche Wasserverwendung pro Kopf“).</p><p>Doch wir nutzen Wasser nicht nur direkt als Trinkwasser. In Lebensmitteln, Kleidungstücken und anderen Produkten ist indirekt Wasser enthalten, das für ihre industrielle Herstellung eingesetzt wurde oder für die Bewässerung während der landwirtschaftlichen Erzeugung. Dieses Wasser wird als virtuelles Wasser bezeichnet. Virtuelles Wasser zeigt an, wie viel Wasser für die Herstellung von Produkten benötigt wurde.</p><p>Deutschlands Wasserfußabdruck</p><p>Das virtuelle Wasser ist Teil des <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/wasser/wasser-bewirtschaften/wasserfussabdruck">„Wasserfußabdrucks“</a>, der die direkt und indirekt verbrauchte Wassermenge einer Person, eines Unternehmens oder Landes angibt. Das Besondere des Konzepts ist, dass die Wassermenge, die in den Herstellungsregionen für die Produktion eingesetzt, verdunstet oder verschmutzt wird, mit dem Konsum dieser Waren im In- und Ausland in Verbindung gebracht wird. Der Wasserfußabdruck macht deutlich, dass sich unser Konsum auf die Wasserressourcen weltweit auswirkt. Der durch Konsum verursachte, kurz konsuminduzierte Wasserfußabdruck eines Landes, wird auf folgende Weise berechnet; in den Klammern werden die Werte des Jahres 2021 für Deutschland in Milliarden Kubikmetern (Mrd. m³) ausgewiesen:</p><p><strong>Nutzung heimischer Wasservorkommen – Export virtuellen Wassers (= 30,66 Mrd. m³) + Import virtuellen Wassers (188,34 Mrd. m³) = konsuminduzierter Wasserfußabdruck (219 Mrd. m³)</strong></p><p>Bei einem Wasserfußabdruck von 219 Milliarden Kubikmetern hinterlässt jede Person in Deutschland durch ihren Konsum einen Wasserfußabdruck von rund 2.628 Kubikmetern jährlich – das sind 7,2 Kubikmeter oder 7.200 Liter täglich. 86 % des Wassers, das man für die Herstellung der in Deutschland konsumierten Waren benötigt, wird im Ausland verbraucht. Für Kleidung sind es sogar nahezu 100 %.</p><p>Grünes, blaues und graues Wasser</p><p>Beim Wasserfußabdruck wird zwischen „grünem“, „blauem“ und „grauem“ Wasser unterschieden. Als „grün“ gilt natürlich vorkommendes Boden- und Regenwasser, welches Pflanzen aufnehmen und verdunsten. Als „blau“ wird Wasser bezeichnet, das aus Grund- und Oberflächengewässern entnommen wird, um Produkte wie Textilien herzustellen oder Felder und Plantagen zu bewässern. Vor allem Agrarprodukte haben einen großen Anteil am blauen Wasserfußabdruck von Deutschland (siehe Abb. „Sektoren mit den höchsten Beiträgen blauen Wassers zum Wasserfußabdruck von Deutschland“). Der graue Wasserfußabdruck veranschaulicht die Verunreinigung von Süßwasser durch die Herstellung eines Produkts. Er ist definiert als die Menge an Süßwasser, die erforderlich ist, um Gewässerverunreinigungen so weit zu verdünnen, dass die Wasserqualität die gesetzlichen oder vereinbarten Anforderungen einhält.</p><p>Bei den nach Deutschland eingeführten Agrarrohstoffen und Baumwollerzeugnissen sind die Anteile an grünem, blauem und grauem Wasser auch bei gleichen Produkten je nach Herkunft unterschiedlich hoch:</p><p>Bei der Entnahme von blauem Wasser zur Bewässerung von Plantagen kann es zu ökologischen Schäden und lokalen Nutzungskonflikten kommen. Ein bekanntes Beispiel ist der Aralsee: Der einst viertgrößte Binnensee der Erde war im Jahr 1960 mit einer Fläche von 67.500 Quadratkilometern nur etwas kleiner als Bayern. Heute bedeckt er aufgrund gigantischer Wasserentnahmen für den Anbau von Baumwolle und Weizen nur noch etwa 10 % seiner ehemaligen Fläche. Bis 2014 verlor er 95 % seines Wasservolumens bei einem gleichzeitigen Anstieg des Salzgehalts um das Tausendfache. Auch in weiteren Gebieten auf der ganzen Welt trägt der Konsum in Deutschland dazu bei, dass deren Belastbarkeit überschritten wird (siehe Karte „Hotspots des Blauwasserverbrauchs mit Überschreitung der Belastbarkeitsgrenzen durch Konsum in Deutschland“).</p>
Grundwasserneubildung aus Niederschlag (GWN); Dimension: mm/Jahr: Unter den Bilanzgrößen des Wasserhaushalts kommt der flächenhaften Grundwasserneubildung aus Niederschlag (GWN) eine hohe Bedeutung zu. Im Gegensatz zu anderen Wasserhaushaltsgrößen kann die GWN in der Regel nicht direkt gemessen werden. Der Anwendung entsprechender Modelle kommt daher eine besondere Bedeutung zu. Die hier zur Verfügung gestellten Daten der GWN stammen aus der landesweiten Langzeit-Berechnung mit dem Bodenwasserhaushaltsmodell GWN-BW. GWN-BW ist ein modular aufgebautes, deterministisches und flächendifferenziertes Modell zur Berechnung der tatsächlichen Verdunstung, zur Simulation des Bodenwasserhaushaltes und der unterhalb der durchwurzelten Bodenzone gebildeten Sickerwassermenge. Wie die meisten vergleichbaren Wasserhaushaltsmodelle benötigt GWN-BW als meteorologischen Antrieb Daten der Niederschlagshöhe, der Lufttemperatur, der relativen Luftfeuchte, der Globalstrahlung oder Sonnenscheindauer sowie der Windstärke oder geschwindigkeit. https://www.hydrosconsult.com/hydrologie/bodenwasserhaushalt Die Berechnungen erfolgen auf insgesamt 102.677 Grundflächen, deren Geometrie auf der Verschneidung von Bodenkarte 1:50.000 und CORINE 2006 Landnutzung beruht. Bei der GWN handelt sich um eine berechnete Bilanzkomponente, welche dem Gesamtabfluss abzüglich schneller lateraler Abflusskomponenten entspricht. Der Direktabfluss wird mit Hilfe des regionalisierten Baseflow-Index berücksichtigt. Die berechnete GWN entspricht jener des jeweils obersten Grundwasserstockwerks. Dies können auch hängende Grundwasserleiter sein, die beispielsweise wieder über Quellen entwässern. Sie entspricht somit, je nach den hydrogeologischen Bedingungen, nicht zwingend der GWN des obersten Hauptgrundwasserleiters.
Free access and download to of a growing selection of DWD’s climate data. Via CDC Search you will find data for direct download and interactive access to station data. The interactive mode gives graphical and tabular previews of the German station data. In addition, all data sets remain accessible from our ftp server for direct download
Wichtige Klimaproxies wie z.B. Baumringe nutzen stabile Isotopenverhältnisse zur Rekonstruktion paläoklimatischer Verhältnisse. Dies wiederum erlaubt Abschätzungen über die zukünftigen Auswirkungen des derzeit stattfinden Klimawandels. Die Insel Korsika im westlichen Mittelmeer liegt in einer besonders stark von Klimaveränderungen betroffen Region. Die Insel war daher in den letzten Jahren das Ziel von Klimarekonstruktionen mittels Dendrochronologie und stabilen Isotopenmessungen. Allerdings ließen sich vorhandene Untersuchungsergebnisse von Sauerstoffisotopenmessungen an korsischen Schwarzkiefern bislang nicht zufriedenstellend interpretieren. Sauerstoffisotopenuntersuchungen von Baumringen hängen entscheidend vom Sauerstoffisotopenwert (delta18O) des lokalen Niederschlages und des daraus resultierenden Bodenwassers ab. Der delta18O-Wert des Niederschlages variiert vor allem in Abhängigkeit von Temperatur, Geländehöhe und dem Ursprungsgebiet der Luftmassen. Diese Parameter lassen sich heute meist gut bestimmen lassen, müssen für die Vergangenheit aber oft abgeschätzt werden. Ein wichtiger Effekt ist der Höheneffekt, welcher die Abhängigkeit des delta18O-Werts von der Geländehöhe beschreibt. Für solche Isotopeneffekte gibt es über die globale Datenbasis der Internationalen Atomenergiebehörde (IAEA) gute regionale Abschätzungen. Sehr viel schwieriger gestalteten sich hingegen lokale Abschätzungen in Regionen mit einem sehr steilen, hohen Gebirgsrelief. Neueste Arbeiten lassen vermuten, dass für solche Regionen die Isotopenwerte in bestimmten Jahreszeiten keinen höhenabhängigen Gradienten mehr zeigen. Ursache hierfür können jahreszeitliche Schwankungen der Höhenlage der atmosphärischen Grenzschicht sein. Der vorliegende isotopenhydrologische Antrag ist Teil des Bündelantrages CorsicArchive, welcher weitere Anträge zum Klima, der Dendroisotopie und der Dendrologie umfasst. An insgesamt neun Stationen entlang eines Ost-West verlaufenden Höhenprofils sollen Regensammler installiert und beprobt werden. Im Teilprojekt Isotopenhydrologie sollen Fragen zur Wechselwirkung zwischen dem Höheneffekt und der atmosphärischen Grenzschicht untersucht werden. Weitere Fragestellungen sind die Herkunft der Luftmassen sowie der Anteil der lokalen Verdunstung am hydrologischen Kreislauf der Insel. Darüber hinaus sollen Oberflächengewässer- und Bodenwasseruntersuchungen durchgeführt werden, um Veränderungen des delta18O-Wertes auf seinem Weg zum Baumring zu entschlüsseln und zu quantifizieren. Die Untersuchungen sollen zu einem besseren Verständnis isotopenhydrologischer Prozesse in Gebieten mit steilen Höhengradienten beitragen. Dies soll schließlich dazu führen, dass auf stabilen Isotopen basierende Klimarekonstruktionen solcher Regionen zuverlässig interpretiert werden können. Im Hinblick auf den derzeitigen Klimawandel ist es entscheidend solche Prozesse in der Vergangenheit zu verstehen, um verlässliche Prognosen über zukünftige Veränderungen abzugeben.
FORMULA hat zum Ziel die ökosystemaren Leistungen (Nature’s Contributions to People, NCP) von Agroforstsystemen zu bewerten sowie das mechanistische Verständnis der räumlichen Muster aufzuklären. Teilprojekt SP2 konzentriert sich dabei auf die NCP zur „Regulierung der Wassermenge“, „Regulierung der Wasserqualität“ sowie „Bodenentwicklung und Bodenschutz“. Das erste Ziel von SP2 ist zu prüfen, wie sich die Einführung von Bäumen in Ackerflächen auf die räumliche Dynamik der Bodenfeuchtigkeit, der Wasserflüsse und der Verteilung der Wasserflüsse (Verdunstung gegenüber Transpiration) auswirkt. Das zweite Ziel ist die Bewertung des Nährstoffhaushalts und -nutzungseffizienz sowie der räumlichen Muster der Nährstoffauswaschung (insbesondere Stickstoff) in Agroforstsystemen im Vergleich zu Ackersystemen ohne Baumreihen. Um diese Ziele zu erreichen, testet SP2 zwei teilprojektspezifische Hypothesen. Die erste Hypothese postuliert, dass die Bodenfeuchte mit zunehmender Nähe zu den Baumreihen abnimmt, was auf eine höhere Transpiration durch Bäume und dazwischen wachsenden Grasstreifen zurückzuführen ist. Die zweite Hypothese postuliert, dass Baum- und Graswurzeln ein "Sicherheitsnetz" bilden, das die Nährstoffauswaschung in der Nähe der Baumreihe verringert. Umgekehrt führen höhere Bodenfeuchtigkeit und Nährstoffverfügbarkeit in Richtung der Feldmitte zu erhöhten Auswaschungsverlusten. Der Nettoeffekt ist eine geringere Nährstoffauswaschung und eine höhere Nährstoffnutzungseffizienz in Agroforstsystemen im Vergleich zu Ackersystemen ohne Bäume in Folge einer verbesserten Ertragsstabilität und Nährstoffbindung durch tiefe Baumwurzeln. Das Teilprojekt ist in fünf Arbeitspakete (WP) unterteilt. WP1 untersucht die Dynamik der Bodenfeuchtigkeit. Es nutzt Bodenfeuchte- und -temperaturdaten aus Sensornetzwerken, um raum-zeitliche Muster und präferenzielle Fließwege zu bestimmen. WP2 quantifiziert die Aufteilung der Wasserflüsse zwischen Ackerkulturen und Bäumen durch Nutzung stabiler Wasserisotope. Eine kostengünstige Methode zur Bewertung der Nährstoffmobilität im Boden unter Verwendung von Ionenaustauschern in einem innovativen Aufbau wird im WP3 validiert. Die Methode wird in WP4 angewandt, um Gradienten der Nährstoffmobilität zu messen und Nährstoffverluste zu analysieren. Schließlich wird in WP5 der Stickstoffumsatz im Boden und die Stickstoffaufnahme von Ackerkulturen und Bäumen durch ein in situ 15N-Markierungsexperiment untersucht. SP2 wird das 15N-Experiment in Zusammenarbeit mit dem Koordinationsprojekt leiten. SP2 wird ein grundlegendes Verständnis der Auswirkungen von Bäumen auf die räumliche und zeitliche Dynamik des Wasser- und Nährstoffkreislaufs in Agroforstsystemen liefern. Zusammen mit den Erkenntnissen der anderen Teilprojekten von FORMULA stellt dies die Grundlage für die Optimierung dieser Systeme mit dem Ziel der Maximierung ihrer Vorteile bei gleichzeitiger Minimierung ihrer Nachteile im Vergleich zu Ackersystemen ohne Baumreihen dar.
Messungen der radiometrischen Eigenschaften im Messara-Tal sowie der Waermefluesse und der Verdunstung ueber einem Olivenfeld wurden am Ende des Sommers und am Ende des Winters durchgefuehrt mit dem Ziel, die Verdunstung als einen Teil des Wasserkreislaufs zu erfassen und gleichzeitig, um die in Berlin empfangenen und aufbereiteten taeglichen Satellitendaten hinsichtlich des daraus berechneten Vegetationsindexes zu validieren. Die jahreszeitliche Welle der Vegetationsentwicklung in Kreta wird aus diesen Daten sehr deutlich.
Irrigation in the Yanqi Basin, Sinkiang, China has led to water table rise and soil salination. A model is used to assess management options. These include more irrigation with groundwater, water saving irrigation techniques and others. The model relies on input data from remote sensing.The Yanqi Basin is located in the north-western Chinese province of Xinjiang.This agriculturally highly productive region is heavily irrigated with water drawn from the Kaidu River. The Kaidu River itself is mainly fed by snow and glacier melt from the Tian Mountain surrounding the basin. A very poor drainage system and an overexploitation of surface water have lead to a series of environmental problems: 1. Seepage water under irrigated fields has raised the groundwater table during the last years, causing strongly increased groundwater evaporation. The salt dissolved in the groundwater accumulates at the soil surface as the groundwater evaporates. This soil salinization leads to degradation of vegetation as well as to a loss of arable farmland. 2. The runoff from the Bostan Lake to the downstream Corridor is limited since large amount of water is used for irrigation in the Yanqi Basin. Nowadays, the runoff is maintained by pumping water from the lake to the river. The environmental and ecological system is facing a serious threat.In order to improve the situation in the Yanqi Basin, a jointly funded cooperation has been set up by the Institute of Environmental Engineering, Swiss Federal Institute of Technology (ETH) , China Institute of Geological and Environmental Monitoring (CIGEM) and Xinjiang Agricultural University. The situation could in principle be improved by using groundwater for irrigation, thus lowering the groundwater table and saving unproductive evaporation. However, this is associated with higher cost as groundwater has to be pumped. The major decision variable to steer the system into a desirable state is thus the ratio of irrigation water pumped from the aquifer and irrigation water drawn from the river. The basis to evaluate the ideal ratio between river and groundwater - applied to irrigation - will be a groundwater model combined with models describing the processes of the unsaturated zone. The project will focus on the following aspects of research: (...)
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 899 |
| Europa | 63 |
| Global | 1 |
| Kommune | 35 |
| Land | 586 |
| Weitere | 67 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 343 |
| Zivilgesellschaft | 25 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 1 |
| Daten und Messstellen | 19 |
| Ereignis | 4 |
| Förderprogramm | 643 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 1 |
| Kartendienst | 3 |
| Taxon | 1 |
| Text | 283 |
| Umweltprüfung | 3 |
| unbekannt | 391 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 179 |
| Offen | 1125 |
| Unbekannt | 44 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1174 |
| Englisch | 264 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 43 |
| Bild | 25 |
| Datei | 52 |
| Dokument | 105 |
| Keine | 574 |
| Unbekannt | 9 |
| Webdienst | 233 |
| Webseite | 689 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1143 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1224 |
| Luft | 1104 |
| Mensch und Umwelt | 1331 |
| Wasser | 1152 |
| Weitere | 1348 |