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s/lacs/Lack/gi

Other language confidence: 0.6917133235069506

3D-Messdaten (2025)

Die 3D-Messdaten beinhalten originär gemessene Airborne-Laserscanpunkte (3D-Punktwolke) und liegen klassifiziert vor.

Fischfauna 2002

Die Fließgewässer Berlins haben sich über den Lauf der Jahrhunderte infolge der menschlichen Nutzung stark verändert. Wo früher ein Mündungsdelta der Spree in die Havel lag, mit Auengewässern und Überschwemmungsflächen, finden sich heute durch Schleusen und Wehre geregelte, träge oder gar nicht fließende Gewässer. Dadurch haben sich auch die Lebensräume der ursprünglich hier heimischen Fischarten gewandelt und wurden teilweise zerschnitten. In der Folge verloren viele Fischarten ihren Lebens- und Laichraum, Insbesondere Wanderfischarten wie Stör und Lachs, Neunaugen oder anspruchsvollere Arten wie Zährte oder Barbe starben aus oder waren verschollen. Seitdem sich durch ein wachsendes Umweltbewusstsein langsam die Wasserqualität wieder verbessert, erholen sich entsprechend auch die Fischbestände. Die Schaffung der Durchgängigkeit von Wanderhindernissen dauert allerdings an und auch die Bedarfe der Schifffahrt und der Wassernutzung bestehen weiter. Die Bedingungen für die Wanderfische haben sich daher noch nicht gebessert. Zuletzt wurden bei der Auswertung von 153 Berliner Gewässern 40 Fischarten nachgewiesen. Die artenreichsten Gewässer waren zwischen 2014 und 2022 erwartungsgemäß die durchflossenen Seen, wie der Große Müggelsee und der Griebnitzsee. Besonders verbreitet sind Plötze, Rotfeder, Barsch und Hecht. Hier können Sie die Bestandsaufnahmen aus den Jahren 1993, 2002, 2013 und 2022 nachvollziehen. Die rechtlichen Bedingungen für die Verbesserungen setzte im Jahr 2000 die Europäische Wasserrahmenrichtlinie. Sie strebt an, dass sich die ökologische Qualität von Flüssen und Seen in der EU wieder verbessert. Die Inhalte dieses Jahrgangs sind historisch und nicht mehr aktuell. Einleitung Datengrundlage Methode Kartenbeschreibung Kurzcharakteris­tik ausgewählter Berliner Gewässer Literatur Abbildungen der im Text genannten Fischarten Karten Download

INSPIRE Land Use / InVeKoS Landwirtschaftliche Flächen BB

Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die landwirtschaftlichen Flächen in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodennutzung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the agricultural areas in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Use. The data set is provided via compliant view and download services. Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten der EU-Zahlstelle BB über die landwirtschaftlichen Flächen in Brandenburg, transformiert in das INSPIRE-Zielschema Bodennutzung. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the agricultural areas in the State of Brandenburg from the paying agency, transformed into the INSPIRE annex schema Land Use. The data set is provided via compliant view and download services.

Early modern text-based dataset of demography, economy, social and environmental crises from the Mulde River system, Germany

This dataset compiles historical socio-economic, demographic and hydrological records from between 1611 CE to 1800 CE to provide contextual information for primary-source data on salmon catches in the Mulde catchment and the German Elbe river system. Local economic conditions are represented by a historical series of market prices for "grain" (Korn, probably rye), selected because it offers the highest temporal density among the available grain-price records. The series was compiled from Kamprad's annals by Schellenberg and extended to 1841, with reporting intervals ranging from 0.2 to 16 years (mean approximately four years). Prices recorded in Thaler, Gulden, Groschen and Pfennig were standardised as decimal Gulden. Demographic conditions were reconstructed from annual baptism and burial records of St Mary's Church, which provide numbers of births and deaths for 1637–1841; earlier records were destroyed in the city fire of 1637. A deaths-to-births ratio was calculated as measure of excess mortality. Reports of city fires, food-supply crises and disease outbreaks were additionally extracted from local chronicles. Historical flood and drought events were compiled from published datasets and chronicles covering the Mulde sub-catchment, the German reaches of the Elbe and other Elbe tributaries. These records were collected to document socio-environmental conditions potentially relevant to the operation and maintenance of salmon-catching infrastructure and to longitudinal river connectivity.

CropTypes - Crop Type Maps for Germany - Yearly, 10m

This raster dataset shows the main type of crop grown on each field in Germany each year. Crop types and crop rotation are of great economic importance and have a strong influence on the functions of arable land and ecology. Information on the crops grown is therefore important for many environmental and agricultural policy issues. With the help of satellite remote sensing, the crops grown can be recorded uniformly for whole Germany. Based on Sentinel-1 and Sentinel-2 time series as well as LPIS data from some Federal States of Germany, 21 different crops or crop groups were mapped per pixel with 10 m resolution for Germany on an annual basis since 2017. These data sets enable a comparison of arable land use between years and the derivation of crop rotations on individual fields. More details and the underlying methodology can be found in Gessner et al. 2025 and Asam et al. 2022.

Errichtung einer Anlage zur die großtechnische Anwendung einer neuen Fertigungstechnologie zur umweltfreundlichen Herstellung lösemittelarmer Lacke und Lasuren

Die J.W. Ostendorf GmbH & Co KG (JWO-Gruppe) errichtet eine neue Produktionsstätte am Standort Coesfeld zur großtechnischen Anwendung einer neuen Fertigungstechnologie zur umweltfreundlichen Herstellung lösemittelarmer Lacke und Lasuren. Zielsetzung der geplanten Fertigungstechnologie ist es, sowohl die innerbetrieblichen Emissionen bei der Herstellung der Anstrichmittel als auch die anwendungstechnischen Emissionen beim Gebrauch durch den Konsumenten erheblich zu reduzieren. Die Senkung der innerbetrieblichen Emissionen wird vor allem durch eine lagerlose Kleinmengenfertigung erreicht. Deren Kernstück ist die exakte Dosierung der benötigten Basiskomponenten direkt in das Verkaufsgebinde ('Tinting During Filling' - TDF -). bis zu einer Gebindegröße von 0,125 l-Dosen. Die Senkung der anwendungstechnischen Emissionen soll durch Substitution der bestehenden durch lösemittelfreie Rezepturen erreicht werden. Mit der Anwendung der neuen Fertigungstechnologie (das TDF-Verfahren) mit geschlossener Prozessführung werden die innerbetrieblichen Emissionen im Vergleich zu konventionellen Verfahren nochmals deutlich gesenkt: Der Ausstoß flüchtiger organischer Substanzen (VOC), die als Vorläufersubstanzen für den Sommersmog gelten, sinkt um rund 76 Prozent, die Staubbelastung um rund 85 Prozent. Da die Belieferung des Unternehmens künftig mit Tankfahrzeugen erfolgt, werden jährlich rund 200 000 Papiersäcke und 4000 Einweg-Container eingespart. Spüllösungen, die einer speziellen Abwasserbehandlung bedürfen, werden um 66 Prozent reduziert. Um 82 Prozent sinkt die Menge der aufwändig zu entsorgenden Farb- und Lackschlämme. Durch eine energiesparende Mischtechnologie werden über 70 Prozent weniger Energie verbraucht und damit ein deutlicher Beitrag zum Klimaschutz geleistet.

Ermittlung der großräumigen Sensitivität von Grundwasserressourcen gegenüber dem Klimawandel

Die Klimakrise verändert zunehmend die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Grundwasser, der wichtigsten globalen Süßwasserressource. Das quantitative Verständnis der Interaktion von Grundwasser und Klima, vor allem auf nationaler und kontinentaler Skala, ist wichtig für ein optimal angepasstes Grundwassermanagement. Bisher ist das Wissen über die großskalige Sensitivität der Grundwasserressourcen auf den Klimawandel jedoch sehr limitiert. Das Ziel des hier vorgestellten Projektes ist die Erforschung der Auswirkungen des Klimawandels und der damit einhergehenden Umweltveränderungen auf den quantitativen Zustand von Grundwasserressourcen auf national-kontinentaler Skala. Etablierte prozessbasierte Modelle (PBMs) zur hydro(geo)logischen Modellierung auf großer Skala (meist „Global Hydrological Models“ - GHMs) sind starke Vereinfachungen der Realität und unterliegen daher deutlichen Limitationen und Unsicherheiten. Im Gegensatz zu anderen PBMs, weisen GHMs daher begrenzte physikalische Konsistenz und Interpretierbarkeit auf und ihre Anwendung kann zu irreführenden Schlussfolgerungen über die Verfügbarkeit von Grundwasser vor dem Hintergrund des Klimawandels führen. Vor allem die Übertragbarkeit auf datenarme Regionen ist nur eingeschränkt möglich. In den letzten Jahren haben sich Deep Learning (DL) Modelle als präziser und leicht übertragbarer alternativer Ansatz in der Modellierung von Wasserressourcen etabliert. Für die Modellierung von Oberflächengewässern wurde zudem gezeigt, dass DL auch spezialisierte PBMs übertreffen kann. Das vorgeschlagene Projekt möchte sich die gewonnenen Erkenntnisse zunutze machen und ein DL-Modell zur Untersuchung der Sensitivität von Grundwasser auf den Klimawandel auf kontinentaler Skala aufbauen. Hierfür wird ein „big data“ Ansatz gewählt, der Daten von >2200 Einzugsgebieten in Nordamerika nutzt (Erweiterung denkbar). Ein solches Modell kann lernen, Wissen über verschiedene Regionen zu transferieren, gewinnt somit stark an Generalisierungsfähigkeit (z.B. auf datenarme Regionen) und schlussendlich an Vertrauenswürdigkeit. Weiterhin soll das Problem von fehlenden, interpretierbaren und physikalisch konsistenten Modellen im nationalen Maßstab angegangen werden, indem physikalisches Wissen und Prozesse in die DL-Modelle eingebaut werden. Durch diese Ansätze soll ein plausibles, interpretierbares und vor allem vertrauenswürdiges Modell entstehen, welches sich zur Untersuchung von Klimawandelszenarien eignet. Die genannten Aspekte sind hierbei besonders kritisch, da für Zeiträume in der Zukunft keine Validierung möglich ist. Das entwickelte Modell dient anschließend der Beantwortung der übergeordneten Fragestellung, und die Auswirkungen des Klimawandels auf die Grundwasserressourcen werden anhand der Daten von Klimamodellen auf Basis von RCP bzw. SSP Szenarien untersucht. Weiterhin werden spezialisierte Untersuchungen (Szenarien) zum Einfluss einzelner Einflussfaktoren (z.B. Landnutzung) durchgeführt.

Zurichtungsverfahren fuer weiche Polsterleder mit Schaumsystem und Abschlusslack mittels Walzenauftragstechnik im Gegenlaufverfahren

Forschergruppe (FOR) 5095: Interaktionen von Schadstoffen, Antibiotikaresistenz und Pathogenen in einem sich ändernden Abwasserbewässerungssystem

Die Nutzung von Abwasser zur Bewässerung in der Landwirtschaft ist eine entscheidende Möglichkeit, die Effizienz der Wassernutzung zu erhöhen, Wasserknappheit zu mindern und die Nahrungsmittelproduktion zu steigern. Eine Behandlung von Abwasser vor der Nutzung in der Landwirtschaft wird generell empfohlen, um Umwelt- und Gesundheitsrisiken zu reduzieren. Die Umstellung von einer Bewässerung mit unbehandeltem auf eine Bewässerung mit behandeltem Abwasser führt zu einer Reduktion des Eintrages von organischem Kohlenstoff, Nährstoffen und vielen Schadstoffen. Jedoch können durch die Umstellung auf eine Bewässerung mit behandeltem Abwasser auch Schadstoffe mobilisiert werden, die sich in der Vergangenheit im Boden während der Bewässerung mit unbehandeltem Abwasser akkumuliert haben. Wir postulieren daher, dass die Implementierung einer konventionellen Abwasserbehandlung in etablierten Bewässerungssystemen, die unbehandeltes Abwasser genutzt haben, mit bislang unvorhergesehenen Risiken verbunden ist. Diese Risiken ergeben sich i) aus der Remobilisierung der in der Vergangenheit im Boden akkumulierten Schadstoffe, die zu Schadstoffkonzentrationen in Böden und Pflanzen führt, die eine (Ko-)Selektion von Antibiotikaresistenzen bewirken und ii) durch eine in der Folge gesteigerte Selektion und Ausbreitung von resistenten Bakterien und Resistenzgenen. Zur Beurteilung des Ausmaßes und der Relevanz dieser Risiken fehlt jedoch ein grundlegendes Verständnis der (Ko)-Selektionsprozesse resistenter Bakterien und des Transfers von Resistenzgenen unter dem Einfluss subinhibitorischer Konzentrationen von Antibiotikawirkstoffen und Desinfektionsmitteln und ihrer Kombinationen in Böden und Pflanzen. Außerdem sind räumliche und sorptive Kontrollfaktoren dieser Interaktionen wenig erforscht. Kaum untersucht ist auch die Kopplung des Verhaltens und der Effekte von Antibiotika und Desinfektionsmitteln unter subtropischen Bedingungen, unter denen erhöhte Temperaturen sowohl die Selektion von resistenten Bakterien, aber auch die Dissipation von organischen Schadstoffen in einem bislang unbekannten Ausmaß steigern können. Die Implementierung einer Abwasserbehandlung im weltweit größten Abwasserbewässerungssystem Mexico City-Valle Mezquital bietet die Chance, das erforderliche Prozessverständnis für die Beurteilung der oben genannten Risiken zu gewinnen. Die vorgeschlagene Forschungsgruppe wird die kontrollierenden Mechanismen der Dynamiken von Schadstoffen und multiresistenter Bakterien während des Überganges von einer Bewässerung mit unbehandeltem Abwasser hin zu einer Bewässerung mit behandeltem Abwasser aufklären. Eine solche Forschungsgruppe wird darüber hinaus ein grundlegendes Prozessverständnis der Interaktionen zwischen dem Verhalten unterschiedlicher Schadstoffe und Bakterien sowie der Selektion und Ausbreitung von Antibiotikaresistenzen in Agrarökosystemen liefern.

Entwicklung einer neuen Methodik zur Vorhersage kaskadierender Stressoren in aquatischen Ökosystemen: Posterior Predictive Meta-analytic Networks

Stressoren kaskadieren in komplexer Art und Weise durch Ökosysteme. Zum Beispiel führt Nährstoffeintrag in Seen zu erhöhten Chlorophyll-a-Konzentrationen; in der Folge entstehen Trübungen und kleine Makrophyten können durch Beschattung verschwinden; gleichzeitig nimmt die Kohlendioxidkonzentration durch Photosynthese ab, wodurch Makrophyten, die ausschließlich Kohlendioxid verwenden können, beeinträchtigt werden. Viele Studien behandeln einzelne Teile solcher komplexen Beziehungen, aber bisher ist es nicht möglich, aus Einzelstudien resultierende Funktionen meta-analytisch zu einem kausalen Netzwerk zu kombinieren. Dieses Projekt wird eine neue Methode entwickeln um die Ergebnisse zahlreicher Studien zu integrieren und so komplexe Folgen von Stressoren in Ökosysteme vorherzusagen. Zwar gibt es bereits einige prinzipiell geeignete Modelltypen, aber alle haben Schwächen: Mechanistische Modelle treffen Vorhersagen, aber ihnen fehlt ein meta-analytischer Ansatz; Bayesische Strukturgleichungsmodelle integrieren Pfade, aber ebenfalls ohne meta-analytische Komponente; Bayesian Belief Networks sind zwar flexibel, können aber nichtlineare Funktionen nicht integrieren; Bayesische meta-analytische Strukturgleichungsmodelle verwenden standardisierte Effektgrößen, können aber keinen Stressor-Gradienten vorhersagen. In dem beantragten Vorhaben wird ein neuer Ansatz entwickelt (Posterior Predictive Meta-Analytic Networks), der Vorteile existierender Ansätze kombiniert und ihre Schwächen umgeht. Die Methode basiert auf absoluten Effektgrößen, die meta-analytisch kombiniert werden und kann gleichermaßen lineare, Kurven- und nichtlineare Funktionen verwenden. Sie generalisiert direkte und indirekte kausale Beziehungen zwischen Stressoren und ihren Effekten und ist in der Lage, die Folgen mehrschrittige Reaktionen vorherzusagen. Die PPMN-Syntax wird in R entwickelt, auf GitHub und schließlich auf CRAN verfügbar gemacht. Ein Netzwerk zu den Folgen der Eutrophierung in flachen Seen wird aufgebaut und in zwei Richtungen (Stressorenwirkung auf Effekte; und Vorhersage der Stressorenstärke durch Indikatoren) modelliert. Die etablierte Modellstruktur ist auf viele andere ökologische Fragen anwendbar.

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