API src

Found 999 results.

Molecular determinants of host specificity of maize-, rice- and mango-pathogenic species of the genus Fusarium

Fusarium species of the Gibberella fujikuroi species complex cause serious diseases on different crops such as rice, wheat and maize. An important group of plant pathogens is the Gibberella fujikuroi species complex (GFC) of closely related Fusarium species which are associated with specific hosts; F. verticillioides and F. proliferatum are particularly associated with maize where they can cause serious ear-, root-, and stalk rot diseases. Two other closely related species of the GFC, F. mangiferae and F. fujikuroi, which share about 90Prozent sequence identity with F. verticillioides, are pathogens on mango and rice, respectively. All of these species produce a broad spectrum of secondary metabolites such as phytohormones (gibberellins, auxins, and cytokinins), and harmful mycotoxins, such as fumonisin, fusarin C, or fusaric acid in large quantities. However, the spectrum of those mycotoxins might differ between closely related species suggesting that secondary metabolites might be determinants for host specificity. In this project, we will study the potential impact of secondary metabolites (i.e. phytohormones and certain mycotoxins) and some other species-specific factors (e.g. species-specific transcription factors) on host specificity. The recently sequenced genomes of F. mangiferae and F. fujikuroi by our groups and the planned sequencing of F. proliferatum will help to identify such determinants by genetic manipulation of the appropriate metabolic pathway(s).

Wassernutzung privater Haushalte

<p> <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><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>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> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/2_abb_trinkwasserverwendung-hh_2024-09-10.png"> </a> <strong> Trinkwasserverwendung im Haushalt 2023 </strong> Quelle: Umweltbundesamt und Statistisches Bundesamt Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_abb_trinkwasserverwendung-hh_2024-09-10.pdf">Diagramm als PDF (53,22 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/2_abb_trinkwasserverwendung-hh_2024-09-10.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (44,41 kB)</a></li> </ul> </p><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> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/3_abb_wasserverwendung-pro-kopf_2024-09-10.png"> </a> <strong> Tägliche Wasserverwendung pro Kopf </strong> Quelle: Statistisches Bundesamt Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_abb_wasserverwendung-pro-kopf_2024-09-10.pdf">Diagramm als PDF (44,46 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/3_abb_wasserverwendung-pro-kopf_2024-09-10.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (26,41 kB)</a></li> </ul> </p><p> Deutschlands Wasserfußabdruck <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)&nbsp;+ 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><p> Grünes, blaues und graues Wasser <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> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/4_abb_sektoren-hoechste-beitraege-blaues-wasser_2022-10-14.png"> </a> <strong> Sektoren mit den höchsten Beiträgen blauen Wassers zum Wasserfußabdruck Deutschland </strong> Quelle: Umweltbundesamt und Statistisches Bundesamt Downloads: <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_abb_sektoren-hoechste-beitraege-blaues-wasser_2022-10-14.pdf">Diagramm als PDF (34,56 kB)</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/384/bilder/dateien/4_abb_sektoren-hoechste-beitraege-blaues-wasser_2022-10-14.xlsx">Diagramm als Excel mit Daten (25,94 kB)</a></li> </ul> </p><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> <ul> <li>Für ein Kilogramm Kartoffeln aus Deutschland werden 119 Liter Wasser benötigt. Davon ist mit 84 Litern der größte Teil grünes Wasser. Für die gleiche Menge an Kartoffeln aus Israel werden 203 Liter eingesetzt. Davon sind 103 Liter blaues und 56 Liter graues Wasser. Für Kartoffeln aus Ägypten werden 418 Liter benötigt. Mit 278 Litern blauem und 118 Litern grauem Wasser steckt damit im Vergleich zu israelischen Kartoffeln sogar noch das Zweieinhalbfache blauen und grauen Wassers in ihnen. Daher ist der Kauf dieser Kartoffeln am problematischsten.</li> <li>Obwohl in Usbekistan für den Anbau der Baumwolle mit 13.160 Litern pro Kilogramm weniger Wasser benötigt wird als in Afrika, wo man für dieselbe Menge Baumwolle 22.583 Liter pro Kilogramm einsetzt, ist der Anbau in einem regenreichen afrikanischen Land wie Mosambik weniger problematisch: Mit 22.411 Litern an grünem Wasser und 172 Litern an grauem Wasser sind die Auswirkungen für den Anbau von einem Kilogramm Baumwolle weniger gravierend als in Usbekistan mit nur 203 Litern grünem Wasser. Dort werden 12.943 Liter des verwendeten Wassers als problematisch eingeschätzt, weil mit 11.126 Litern der Großteil des Bewässerungswassers dazu beiträgt, dass die geringen Wasserressourcen des Landes durch den Baumwollanbau bedroht sind. Außerdem verursacht ein Anteil von 1.817 Litern grauem Wasser am Wasserfußabdruck von einem Kilogramm Baumwolle aus Usbekistan eine beträchtliche Verschmutzung.</li> </ul> <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> <a href="https://www.umweltbundesamt.de/system/files/medien/3630/bilder/5_karte_hotspots-blauwasserverbr_2022-10-14.jpg"> </a> <strong> Karte: Hotspots des Blauwasserverbrauchs mit Überschreitung der Belastbarkeitsgrenzen durch Konsum </strong> Quelle: Umweltbundesamt und Statistisches Bundesamt </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

GTS Bulletin: CSDL03 EDZW - Climatic data (details are described in the abstract)

The CSDL03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (C): Climatic data T1T2 (CS): Monthly means (surface) A1A2 (DL): Germany (The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;)

GTS Bulletin: ISAD03 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISAD03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISA): Routinely scheduled observations for distribution from automatic (fixed or mobile) land stations (e.g. 0000, 0100, … or 0220, 0240, 0300, …, or 0715, 0745, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;) (Remarks from Volume-C: SYNOP HALF HOURLY H+30)

GTS Bulletin: ISHD03 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISHD03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;) (Remarks from Volume-C: SYNOP BUFR half-hourly)

GTS Bulletin: ISND03 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISXD83 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISXD83 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISX): Other surface data A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10727;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;10980;) (Remarks from Volume-C: SYNOP HALF HOURLY H+30 ( NATIONAL PART ))

GTS Bulletin: ISMD03 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISMD03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISM): Main synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISID03 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISID03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISI): Intermediate synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10731;Rheinstetten;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISCD03 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISCD03 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISC): Climatic observations from land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10609;Trier-Petrisberg;10616;Hahn;10641;Offenbach-Wetterpark;10655;Würzburg;10675;Bamberg;10688;Weiden;10708;Saarbrücken-Ensheim;10729;Mannheim;10742;Öhringen;10776;Regensburg;10791;Großer Arber;10805;Lahr;10815;Freudenstadt;10836;Stötten;10870;München-Flughafen;10895;Fürstenzell;10908;Feldberg/Schwarzwald;10929;Konstanz;10948;Oberstdorf;10961;Zugspitze;10962;Hohenpeißenberg;)

1 2 3 4 5 … 98 99 100