This dataset contains geochemical variables measured in six depth profiles from ombrotrophic peatlands in North and Central Europe. Peat cores were taken during the spring and summer of 2022 from Amtsvenn (AV1), Germany; Drebbersches Moor (DM1), Germany; Fochteloër Veen (FV1), the Netherlands; Bagno Kusowo (KR1), Poland; Pichlmaier Moor (PI1), Austria and Pürgschachen Moor (PM1), Austria. The cores AV1, DM1 and KR1 were taken using a Wardenaar sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands) and had diameter of 10 cm. The cores FV1, PM1 and PI1 had an 8 cm diameter and were obtained using an Instorf sampler (Royal Eijkelkamp, Giesbeek, the Netherlands). The cores FV1, DM1 and KR1 were 100 cm, core AV1 was 95 cm, core PI1 was 85 cm and core PM1 was 200 cm. The cores were subsampeled in 1 cm (AV1, DM1, KR1, FV1) and 2 cm (PI1, PM1) sections. The subsamples were milled after freeze drying in a ballmill using tungen carbide accesoires. X-Ray Fluorescence (WD-XRF; ZSX Primus II, Rigaku, Tokyo, Japan) was used to determine Al (μg g-1), As (μg g-1), Ba (μg g-1), Br (μg g-1), Ca (g g-1), Cl (μg g-1), Cr (μg g-1), Cu (μg g-1), Fe (g g-1), K (g g-1), Mg (μg g-1), Mn (μg g-1), Na (μg g-1), P (μg g-1), Pb (μg g-1), Rb (μg g-1), S (μg g-1), Si (μg g-1), Sr (μg g-1), Ti (μg g-1) and Zn (μg g-1). These data were processed and calibrated using the iloekxrf package (Teickner & Knorr, 2024) in R. C, N and their stable isotopes were determined using an elemental analyser linked to an isotope ratio mass spectrometer (EA-3000, Eurovector, Pavia, Italy & Nu Horizon, Nu Instruments, Wrexham, UK). C and N were given in units g g-1 and stable isotopes were given as δ13C and δ15N for stable isotopes of C and N, respectively. Raw data C, N and stable isotope data were calibrated with certified standard and blank effects were corrected with the ilokeirms package (Teickner & Knorr, 2024). Using Fourier Transform Mid-Infrared Spectroscopy (FT-MIR) (Agilent Cary 670 FTIR spectromter, Agilent Technologies, Santa Clara, Ca, USA) humification indices (HI) were determined. Spectra were recorded from 600 cm-1 to 4000 cm-1 with a resolution of 2 cm-1 and baselines corrected with the ir package (Teickner, 2025) to estimate relative peack heights. The HI (no unit) for each sample was calculated by taking the ratio of intensities at 1630 cm-1 to the intensities at 1090 cm-1. Bulk densities (g cm-3) were estimated from FT-MIR data (Teickner et al., in preparation).
Das Bundesumweltministerium unterstützt die Papierfabrik Palm GmbH bei der Investition in eine neue umweltfreundliche Papiermaschine mit innovativer Trocknungstechnologie. Das Familienunternehmen ist im Bereich der Papier- und Verpackungserzeugung mit Produktionsstandorten in Deutschland und Europa aktiv. Am Stammsitz in Aalen investiert das Unternehmen in eine neue Papierfabrik zur Herstellung von Wellpappenrohpapier für Verpackungen. Erstmals in Europa kann so sehr leichtes Verpackungsmaterial aus Altpapier hergestellt werden. Bei gleicher Festigkeit wie herkömmliches Papier wird ein um 15 Prozent reduziertes Flächengewicht erreicht. Dies wird durch eine Kombination aus Heißlufttrocknung und schonendem Papiertransport ermöglicht. Sie sorgt für eine schnellere und gründlichere erste Trocknungsphase des Papiers, wodurch es ermöglicht wird, dass die Papierbahn stabiler durch die Papiermaschine läuft und weniger Abrisse erfährt. Ein ständiger Abriss der Papierbahnen während der Trocknung wird verhindert. Verpackungen können zukünftig mit Hilfe der innovativen Trocknungstechnologie ressourcenschonender und energieeffizienter hergestellt werden. Bei einer geplanten Jahresproduktion von 700.000 Tonnen Papier können so gut 9.800 Tonnen CO2 pro Jahr eingespart werden. Kunststoff kann zukünftig vermehrt durch Papier als Verpackungsmaterial ersetzt werden. Das Vorhaben setzt einen neuen Standard für die umweltschonende Produktion von Verpackungsmaterial aus Altpapier. Bei erfolgreichem Projektverlauf ist von einer hohen Multiplikatorwirkung innerhalb der Branche auszugehen. Mit dem Umweltinnovationsprogramm wird die erstmalige, großtechnische Anwendung einer innovativen Technologie gefördert. Das Vorhaben muss über den Stand der Technik hinausgehen und sollte Demonstrationscharakter haben.
Der Klimawandel während der mittelalterlichen Klimaanomalie (MCA) und der kleinen Eiszeit (LIA) führte zur Ausdehnung bzw. Verringerung der hypoxischen Bodenbedeckung in der Ostsee. Hier schlagen wir eine Modellierungsstudie vor, um Mechanismen, durch die der Klimawandel zu den beobachteten Trends geführt hat, systematisch zu analysieren und Modellergebnisse anhand von geochemischen Sedimentkerndaten zu validieren. Das Zusammenspiel zwischen physikalischen und biogeochemischen Prozessen führt zu einer komplexen Dynamik, die den Sauerstoffgehalt in der Ostsee steuert. Die Sedimente spielen eine wichtige Rolle, indem sie sowohl als Quelle als auch als Senke für Phosphat fungieren, das den wichtigsten biolimitierenden Nährstoff bildet. Es ist jedoch kaum bekannt, wie der Klimawandel während der MCA zur Ausbreitung von Hypoxie führte. Es wurden bereits verschiedene Auslöser vorgeschlagen, um die Ausbreitung der Hypoxie während der MCA zu erklären, wie z.B. eine erhöhte Produktion von Cyanobakterien unter wärmeren Bedingungen, eine erhöhte / verringerte Stratifikation aufgrund sich ändernder Niederschlagsmuster und eine sedimentäre Freisetzung von Phosphaten. Im ersten Teil des Projekts (Arbeitspaket AP1) werden wir ein modernes Ökosystemmodell verwenden, um Szenarien zu identifizieren, die den Zusammenhang zwischen Klimawandel und Hypoxie im Mittelalter erklären können. Das Modell wird durch die Implementierung eines frühen diagenetischen Moduls verbessert, das chemische Profile im Sediment vertikal auflösen kann (AP2). Für biogeochemische Reaktionen werden temperaturabhängige Ratenausdrücke implementiert. Das Sedimentmodul wird zunächst auf den aktuellen Zustand der Sedimente kalibriert (AP3). Szenarien aus AP1, die die Sauerstofftrends erfolgreich erklären können, werden anschließend in Modellläufen vom Mittelalter bis zur Gegenwart getestet (AP4). Die Simulation des Mittelalters kann durch verschiedene Sedimentproxies validiert werden, die Trends in den Redoxbedingungen des Tiefenwassers, in der Zufuhr von Metallen aus Schelfe in tiefere Becken, welche die Sequestrierung von Phosphat beeinflusst, und in der Menge an in Sedimenten erhaltenem Phosphor und organischer Substanz rekonstruieren können. Die erwarteten Ergebnisse des Projekts sind die Zuordnung der Ausbreitung von Hypoxie während der MCA zu einem Mechanismus und ein verbessertes Verständnis der Rolle der benthischen Dynamik, die die Eutrophierung als Reaktion auf den Klimawandel beeinflusst.
Die Papierfabrik Palm GmbH & Co. KG, mit Unternehmenssitz in Aalen (Baden-Württemberg), plant Wellpappenrohpapier aus Altpapier zukünftig äußerst energieeffizient bei hoher Qualität herzustellen. Im Vergleich zu konventioneller Technik wird der Energieverbrauch mit einer neuen Technologie um 27 Prozent reduziert. Das Pilotprojekt wird aus dem Umweltinnovationsprogramm mit über 770.000 Euro gefördert. Wellpappenrohpapiere, die das Ausgangsprodukt für Verpackungen sind, werden in einem ständig optimierten Recyclingprozess zu 100 Prozent aus verschiedenen Sorten Altpapier hergestellt. Dabei kommt es vor, dass auch noch wertvolle verwertbare Fasern gemeinsam mit den im Altpapier vorhandenen Störstoffen aussortiert werden und dem Prozess verloren gehen. Daher ist es sinnvoll, die Auflöseaggregate den jeweiligen Festigkeitseigenschaften der verwendeten Altpapiere anzupassen. Mit einer neuartigen Zerfaserungstechnologie für Altpapier soll das bei der Papierfabrik Palm umgesetzt werden. Ziel des innovativen Projektes ist es, die Faserausbeute bei geringerem Energieeinsatz auf nahezu 100 Prozent zu erhöhen. Die technische Lösung hinter dem optimierten Recyclingprozess ist das 'Green Pulping Concept', bei dem zwei Pulpingtechnologien miteinander verknüpft werden. Bei einer jährlichen Produktionsmenge von 750.000 Tonnen Wellpappenrohpapiere kann das Familienunternehmen so 7.440 Megawattstunden Energie einsparen und als Folge dessen den Ausstoß von CO2-Emissionen um 2.403 Tonnen verringern. Bedingt durch die hohe Festigkeit des aufbereiteten Papiers werden zudem weniger chemische Additive eingesetzt und das Kreislaufwasser wird entlastet. Die innovative Technologie ist grundsätzlich auch auf andere Papierfabriken übertragbar, sodass ein Multiplikatoreffekt für die gesamte Branche möglich ist. Mit dem Umweltinnovationsprogramm wird die erstmalige, großtechnische Anwendung einer innovativen Technologie gefördert. Das Vorhaben muss über den Stand der Technik hinausgehen und sollte Demonstrationscharakter haben.
Subterrane Ökosysteme beherbergen eine breite Vielfalt spezialisierter und endemischer Organismen, die einen einzigartigen Bruchteil der globalen Vielfalt ausmachen. Darüber hinaus leisten sie entscheidende Beiträge der Natur für die Menschen – insbesondere die Bereitstellung von Trinkwasser für mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung. Diese unsichtbaren Ökosysteme werden jedoch bei den Biodiversitäts- und Klimaschutzzielen für die Zeit nach 2020 übersehen. Nur 6,9 % der bekannten subterranen Ökosysteme überschneiden sich mit dem ´Netzwerk von Schutzgebieten. Zwei Haupthindernisse sind für diesen Mangel an Schutz verantwortlich. Erstens bleiben subterrane Biodiversitätsmuster weitgehend unkartiert. Zweitens fehlt uns ein mechanistisches Verständnis der Reaktion subterraner Arten auf vom Menschen verursachte Störungen. Das DarCo-Projekt zielt darauf ab, subterrane Biodiversität in ganz Europa zu kartieren und einen expliziten Plan zur Einbeziehung subterraner Ökosysteme in die Biodiversitätsstrategie der Europäischen Union (EU) für 2030 zu entwickeln. Zu diesem Zweck haben wir ein multidisziplinäres Team führender Wissenschaftler in subterraner Biologie und Makroökologie zusammengestellt und Naturschutz aus einem breiten Spektrum europäischer Länder. Das Projekt gliedert sich in drei Arbeitspakete, die der direkten Forschung gewidmet sind (WP2-4), plus ein viertes (WP5), das darauf abzielt, die Verbreitung der Ergebnisse und das Engagement der Interessengruppen für die praktische Umsetzung des Naturschutzes zu maximieren. Zunächst werden wir durch die Zusammenstellung bestehender Datenbanken und die Nutzung eines kapillaren Netzwerks internationaler Mitarbeiter Verbreitungsdaten, Merkmale und Phylogenien für alle wichtigen subterranen Tiergruppen sammeln, einschließlich Krebstiere, Mollusken, Insekten und Wirbeltiere (WP2). Diese Daten werden dazu dienen, die Reaktionen von Arten auf menschliche Bedrohungen mithilfe der hierarchischen Modellierung von Artengemeinschaften (WP3) vorherzusagen. Die Vorhersagen der Modelle zur Veränderung der biologischen Vielfalt werden die Grundlage für eine erste dynamische Kartierung des subterranen Lebens in Europa bilden. Durch die Verschneidung von Karten von Diversitätsmustern, Bedrohungen und Schutzgebieten werden wir einen Plan zum Schutz der subterranen Biodiversität entwerfen, der das aktuelle EU-Netzwerk von Schutzgebieten (Natura 2000) ergänzt und gleichzeitig klimabedingte Veränderungen in subterranen Ökoregionen berücksichtigt (WP4). Schließlich versuchen wir durch gezielte Aktivitäten in WP5, das gesellschaftliche Bewusstsein für subterrane Ökosysteme zu schärfen und Interessengruppen einzuladen, die subterrane Biodiversität in multilaterale Vereinbarungen einzubeziehen. In Übereinstimmung mit dem europäischen Plan S werden wir alle Daten offen und wiederverwendbar machen, indem wir eine zentralisierte und offene Datenbank zum subterranen Leben entwickeln – die Subterranean Biodiversity Platform.
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.
Ökologische Stabilität ist der Schlüssel zur Vorhersage der Folgen von Umweltveränderungen, denn sie umfasst Aspekte der Antwort auf verschiedene Störungsszenarien, zum Beispiel die Fähigkeit, Veränderungen zu widerstehen, diese zu absorbieren oder sich von ihnen zu erholen. Die wichtigsten Fortschritte bei der wissenschaftlichen Bewertung der ökologischen Stabilität in jüngster Zeit ergaben sich aus i) der Anerkennung der mehrdimensionalen Natur der Stabilität, ii) der Unterscheidung zwischen der Stabilität funktioneller Eigenschaften eines Ökosystems und der Stabilität der Zusammensetzung der Gemeinschaft und iii) der Erkenntnis der Bedeutung der räumlichen Dynamik für das Verständnis der lokalen Stabilitätseigenschaften. Trotz dieser Fortschritte wird unser Verständnis der Stabilität (und ihrer Verwendung in den Ökologie- und Umweltwissenschaften) immer noch durch unsere Unfähigkeit behindert, die Stabilität der Gemeinschaft anhand artspezifischer Leistungen und Merkmale vorherzusagen. Das Verständnis der Beiträge der Arten zur Stabilität ist das Hauptziel dieses Projektantrages. Wir werden Metriken verfeinern und testen, die die Reaktionen der Arten auf sich ändernde Umgebungen erfassen, und diese Metriken verwenden, um die Stabilität von Lebensgemeinschaften anhand der Leistung einzelner Arten vorherzusagen und die vorhergesagte Stabilität mit der beobachteten zu vergleichen. Die Arbeit ist in vier Arbeitspakete unterteilt, die Simulationen und Datenanalyse (WP 1) kombinieren mit drei experimentellen Arbeitspaketen zunehmender Komplexität (WP2-4). Die Metaanalyse in WP 1 verwendet kürzlich entwickelte Methoden zur Zerlegung von Stabilität, um Arten zu identifizieren, die zur Stabilität oder Verwundbarkeit in verschiedenen Arten von Ökosystemen und Organismen beitragen. Für die Experimente werden marine Planktongemeinschaften unterschiedlichen Trends und Temperaturschwankungen ausgesetzt sein. Diese Experimente werden von einem Bottom-up-Ansatz ausgehen, bei dem Arten mit bekannten Reaktionen zu Artenpaaren und Zusammenstellungen mit geringer Diversität kombiniert werden, wobei die erwartete mit der beobachteten Stabilität verglichen wird (WP 2). In WP 3 werden wir mithilfe eines Metacommunity-Setups testen, wie die Vorhersagbarkeit von Stabilitätsaspekten wie Resistenz, Resilienz, Erholungsfähigkeit und zeitliche Stabilität von der Konnektivität im Raum abhängt. Schließlich werden wir Mesokosmen verwenden, um zu testen, ob dieselben Merkmale die Stabilität der Phytoplanktongemeinschaft in Abwesenheit oder Gegenwart eines generalistischen Zooplankton-Verbrauchers beeinflussen.
Das internationale Pool-System fuer Mehrwegfischtransportverpackungen ist aufgebaut und etabliert sich zunehmend im Markt. 1996 konnten ueber 1,6 Mio. Vermietungen von Mehrwegboxen erzielt werden. Zur Zeit wird noch an der Entwicklung einer massgeschneiderten EDV-Loesung fuer unser internationales Mehrwegsystem gearbeitet.
Zur Herstellung fester, poroeser Werkstoffe im Verpackungsbereich findet das Prinzip der druckthermischen Verfestigung (Waffelbackverfahren) Anwendung. Verschiedene Staerkematerialien werden unter Zusatz weiterer Komponenten (z.B. Naturfaserstoffen) mit Wasser zu einer Masse vermischt, die zwischen beheizten Platten druckthermisch aufgeschaeumt und verfestigt wird. Erstmals wurde dieser Prozess durch Temperatur- und Druckverlaufsmessungen exakt beschrieben. Die gewonnene Prozesskenntnis ermoeglichte die Entwicklung eines thermodynamischen Modells, das den Herstellungsprozess mathematisch beschreibt. Im Ergebnis dessen kann z.B. der Einfluss der Produktdicke und der Zusammensetzung der Ausgangsmasse auf die Prozessparameter und die Produkteigenschaften ermittelt werden.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 990 |
| Europa | 226 |
| Global | 2 |
| Kommune | 3 |
| Land | 34 |
| Weitere | 348 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 394 |
| Zivilgesellschaft | 35 |
| Type | Count |
|---|---|
| Chemische Verbindung | 69 |
| Daten und Messstellen | 117 |
| Ereignis | 7 |
| Förderprogramm | 835 |
| Gesetzestext | 1 |
| Lehrmaterial | 1 |
| Software | 2 |
| Taxon | 1 |
| Text | 457 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 118 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 177 |
| Offen | 1265 |
| Unbekannt | 27 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 969 |
| Englisch | 886 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 28 |
| Bild | 38 |
| Datei | 45 |
| Dokument | 78 |
| Keine | 721 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 5 |
| Webdienst | 2 |
| Webseite | 672 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 1043 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1184 |
| Luft | 872 |
| Mensch und Umwelt | 1451 |
| Wasser | 829 |
| Weitere | 1469 |