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s/biomassa/Biomasse/gi

Cerastoderma glaucum - biomass (AFDW)

Distribution of biomass (ash free dry weight in g/m²) for 10 key species modeled with random forests method.Macrozoobenthic data from 1191 sampling stations located in the German part of the Baltic Sea were analyzed (data sources: Leibniz Institute for Baltic Sea Research). Samples have been collected from 1999 to 2015. Sample data were averaged per stations and standardized to the area of 1 m².For modeling R package “Random Forest” (RF, Version 4.6–7, Liaw and Wiener, 2002), based on random forests statistical analysis (Breiman, 2001) is used.Predictors and modeling algorithm as described in Gogina, M., Morys, C., Forster, S., Gräwe, U., Friedland, R., Zettler, M.L. 2017. Towards benthic ecosystem functioning maps: Quantifying bioturbation potential in the German part of the Baltic Sea. Ecological Indicators 73: 574-588. doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.10.025

Mya arenaria - biomass (AFDW).tif

Distribution of biomass (ash free dry weight in g/m²) for 10 key species modeled with random forests method.Macrozoobenthic data from 1191 sampling stations located in the German part of the Baltic Sea were analyzed (data sources: Leibniz Institute for Baltic Sea Research). Samples have been collected from 1999 to 2015. Sample data were averaged per stations and standardized to the area of 1 m².For modeling R package “Random Forest” (RF, Version 4.6–7, Liaw and Wiener, 2002), based on random forests statistical analysis (Breiman, 2001) is used.Predictors and modeling algorithm as described in Gogina, M., Morys, C., Forster, S., Gräwe, U., Friedland, R., Zettler, M.L. 2017. Towards benthic ecosystem functioning maps: Quantifying bioturbation potential in the German part of the Baltic Sea. Ecological Indicators 73: 574-588. doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.10.025

Umweltprobenbank Nr. 8906: Organischer Kohlenstoff (TOC) / Auflage/Wurzelfilz / Friedrichshäuser Bruch

Anzahl der Proben: 5 Gemessener Parameter: Der organische Kohlenstoffgehalt (Total Organic Carbon, TOC) einer Probe ist ein Maß für die organische Substanz, die die gesamte lebende und tote Biomasse umfasst. Probenart: Auflage/Wurzelfilz Der Auflagehumus bzw. der Wurzelfilz bei städtischen Grünlandflächen ist von Bedeutung, weil beide unmittelbar mit der Atmosphäre in Verbindung stehen und dadurch mit luftgetragenen Schadstoffen und Stoffen, die direkt auf den Boden aufgebracht wurden in Kontakt kommen. Über Streufall finden sich in der Auflage auch solche Stoffe, die durch Auskämmeffekte an der Vegetation abgelagert wurden. Probenahmegebiet: Friedrichshäuser Bruch Die Probenahmefläche Friedrichshäuser Bruch liegt im Bereich der Revierförsterei Sievershausen in ca. 500 m Höhe.

Umweltprobenbank Nr. 8949: Organischer Kohlenstoff (TOC) / Unterboden / Revier Lutherstein

Anzahl der Proben: 4 Gemessener Parameter: Der organische Kohlenstoffgehalt (Total Organic Carbon, TOC) einer Probe ist ein Maß für die organische Substanz, die die gesamte lebende und tote Biomasse umfasst. Probenart: Unterboden Der mineralische Unterboden (B-Horizont) wird auch als Anreicherungshorizont bezeichnet. Hier können sich durch Verwitterungs- und Umlagerungsprozesse Ton, Mineralien oder organische Substanz anreichern. In ihm findet die Mineralumwandlung statt. In vielen Bodentypen dient der B-Horizont als Wasserreservoir und ist damit Anreicherungsbecken für viele wasserlösliche Schadstoffe. Auch die Röhren vieler Röhren bildender Bodenorganismen reichen in den B-Horizont und tragen so zur Verteilung von Schadstoffen bei. Da die Wurzeln vieler Pflanzen weit in den B-Horizont vordringen und den dort akkumulierten Schadstoffe ausgesetzt sind, kommt diesem Bodenhorizont eine bedeutende Rolle im Schadstoffkreislauf zu. Im Unterboden wird nur der erste Unterbodenhorizont bis maximal 40 cm Tiefe beprobt. Probenahmegebiet: Revier Lutherstein Die Probenahmefläche Revier Lutherstein liegt in einem Forstgebiet in ca. 180 m Höhe.

Total biomass

These data sets are based on approx. 1400 stations sampled in the German Baltic Sea by the Leibniz Institute for Baltic Sea Research (IOW) during the past 15 years (as part of the regular monitoring or within different research programmes). Benthic samples were taken with a 0.1 m² van Veen grab. Depending on sediment composition, grabs of different weights were used. As a standard three replicates of grab samples were taken at each station. Additionally a dredge haul (net mesh size 5 mm) was taken in order to obtain mobile or rare species. All samples were sieved through a 1 mm screen and animals were preserved in the field with 4% formaldehyde. For sorting in the laboratory, a stereomicroscope with 10–40 magnification was used, species were counted and weighted. Total ash free dry weight biomass was derived using random forests statistical analysis (Breiman, 2001) in R environment (Version 3.0.2, The R Foundation for Statistical Computing, 2013) and the package ‘random Forest’ (RF, Version 4.6–7, Liaw and Wiener, 2002). Total biomass shows AFDW biomass g per m².Environmental data used as predictors: Substrate (Tauber 2012), Depth (FEMA project), Salinity mean, temperature mean JJA, bottom velocity max (GETM, Klingbeil et al. 2013) Light penetration depth (mean over growth period), oxygen deficit zones (number of days / year smaller 2 ml / l) and detritus rate (mm / year) (ERGOM, Friedland et al. 2012).

Limecola balthica - biomass (AFDW)

Distribution of biomass (ash free dry weight in g/m²) for 10 key species modeled with random forests method.Macrozoobenthic data from 1191 sampling stations located in the German part of the Baltic Sea were analyzed (data sources: Leibniz Institute for Baltic Sea Research). Samples have been collected from 1999 to 2015. Sample data were averaged per stations and standardized to the area of 1 m².For modeling R package “Random Forest” (RF, Version 4.6–7, Liaw and Wiener, 2002), based on random forests statistical analysis (Breiman, 2001) is used.Predictors and modeling algorithm as described in Gogina, M., Morys, C., Forster, S., Gräwe, U., Friedland, R., Zettler, M.L. 2017. Towards benthic ecosystem functioning maps: Quantifying bioturbation potential in the German part of the Baltic Sea. Ecological Indicators 73: 574-588. doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.10.025

Hediste diversicolor - biomass (AFDW)

Distribution of biomass (ash free dry weight in g/m²) for 10 key species modeled with random forests method.Macrozoobenthic data from 1191 sampling stations located in the German part of the Baltic Sea were analyzed (data sources: Leibniz Institute for Baltic Sea Research). Samples have been collected from 1999 to 2015. Sample data were averaged per stations and standardized to the area of 1 m².For modeling R package “Random Forest” (RF, Version 4.6–7, Liaw and Wiener, 2002), based on random forests statistical analysis (Breiman, 2001) is used.Predictors and modeling algorithm as described in Gogina, M., Morys, C., Forster, S., Gräwe, U., Friedland, R., Zettler, M.L. 2017. Towards benthic ecosystem functioning maps: Quantifying bioturbation potential in the German part of the Baltic Sea. Ecological Indicators 73: 574-588. doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.10.025

Ad hoc Beratung bei der Umsetzung der Monitoring Verordnung für die 4. Phase des EU Emissionshandels

Die Emissionshandelsrichtlinie bildet die Grundlage für den europäischen Emissionshandel. Sie wird in Deutschland durch das Treibhausgas-Emissionshandelsgesetz (TEHG) in nationales Recht umgesetzt. § 6 Absatz 2 Satz 2 TEHG nimmt Bezug auf die Monitoring-Verordnung (MVO). In diesersind die wesentlichen Regelungen zur Emissionsüberwachung und- berichterstattung festgelegt, unter anderem auch Regelungen zum Einsatzvon Biomasse. Die überarbeitete EU-Richtlinie für Erneuerbare Energien (RED II) hat Auswirkungen auf die Regelungen und den Vollzug der in 2021 beginnenden vierten Phase des europäischen Emissionshandelssystems. Ziel des Gutachtens ist, das Umweltbundesamt beider Auslegung derbetreffenden Passagen des Rechtstextes und der Identifizierung der sich daraus ergebenden Nachweisführung für Treibhausgaseinsparung bzw. Nachhaltigkeit beim Einsatz von Biomasse zu unterstützen. Aus den Ergebnissen wird das Umweltbundesamt Konkretisierungsbedarf für dieeuropäischeund nationale Gesetzgebung als auch praktische Umsetzungshinweise zum Einsatz von Biomasse im Emissionshandel ableiten. Quelle: Forschungsbericht

Implementierung von Nachhaltigkeitskriterien für die stoffliche Nutzung von Biomasse im Rahmen des Blauen Engel (Teil 1)

Nachwachsende Rohstoffe spielen beim Umweltzeichen Blauer Engel eine immer größere Rolle. Dabei sind die Herkunft der ⁠ Biomasse ⁠ und die damit möglicherweise verbundenen Nutzungskonkurrenzen „Tank versus Teller“ und die nachhaltige Nutzung der begrenzten Ressource Fläche entscheidende Fragen. In der übergreifenden ⁠ Machbarkeitsstudie ⁠ ist daher eine Methodik entwickelt worden, mit der entschieden werden kann, ob ein Zertifizierungssystem für die Zertifizierung von Biomasse zur stofflichen Nutzung im Rahmen des Blauen Engel geeignet ist.  Anhand von drei Fallstudien zu biobasierten Kunststoffen, biobasierten Schmierstoffen und biobasierten Wasch- und Reinigungsmitteln wird gezeigt, wie die Ergebnisse in den Vergabekriterien zum Blauen Engel umgesetzt werden können. Veröffentlicht in Texte | 87/2019.

Implementierung von Nachhaltigkeitskriterien für die stoffliche Nutzung von Biomasse im Rahmen des Blauen Engel (Teil 3)

Der vorliegende Bericht ist Teil des Forschungsvorhabens „Implementierung von Nachhaltigkeitskriterien für die stoffliche Nutzung von ⁠ Biomasse ⁠ im Rahmen des Blauen Engel“ und behandelt das Thema biobasierte Schmierstoffe und Hydraulikflüssigkeiten. Es wurden die bestehenden Kriterien für eine nachhaltige Nutzung von Biomasse aus der ⁠ Machbarkeitsstudie ⁠ zu übergreifenden Aspekten biobasierter Produkte auf diese verbrauchernahe Produktgruppe angewandt. Im Vordergrund stand die Auseinandersetzung mit Fragen zur Herkunft der Biomasse und die mit ihrer zusätzlichen Ressourceninanspruchnahme möglicherweise verbundenen Nutzungskonkurrenzen sowie die grundsätzliche Frage nach einer nachhaltigen Nutzung der begrenzten Ressource Fläche. Veröffentlicht in Texte | 89/2019.

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