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Luftdaten Deutschland API | Air Data Germany API

Mehrmals täglich ermitteln Fachleute an Messstationen der Bundesländer und des Umweltbundesamtes die Qualität unserer Luft. Schon kurz nach der Messung können Sie sich über die Luftdaten-API die aktuellen Messwerte abrufen. Zurzeit sind Daten ab dem Jahr 2016 abrufbar. Bitte beachten Sie, dass es sich bei den Daten des laufenden Jahres um noch nicht endgültig geprüfte Daten handelt. Erst im Juni des Folgejahres werden die finalen Daten bereitgestellt. Die aktuellen Daten können Lücken aufgrund Übertragungsproblemen enthalten. Das UBA kann keine Vollständigkeit garantieren. Unterjährig erfolgen Updates mit vorläufig geprüften Daten.

Modell-gestützte Szenarienanalyse zur Optimierung der Pflanzenproduktion für den Klimaschutz, Modell-gestützte Szenarienanalyse zur Optimierung der Pflanzenproduktion für den Klimaschutz

Der menschengemachte Klimawandel bedroht langfristig die Stabilität der Ökosysteme des Planeten, und damit auch die Stabilität der menschlichen Gesellschaft durch Verknappung von Wasser, Nahrung und Lebensraum. Insbesondere die landwirtschaftliche Nahrungsmittelproduktion blickt einer ungewissen Zukunft entgegen und es besteht erheblicher Informationsbedarf hinsichtlich geeigneter Klimaschutzstrategien. Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist die Identifizierung von geeigneten Bewirtschaftungsmaßnahmen und betrieblichen Strategien zur Optimierung der Pflanzenproduktion im Sinne des Klimaschutzes. Das Projekt ModOKlim verfolgt dabei vorrangig folgende wissenschaftliche Ziele: (i) die verlässliche Reproduktion von räumlichen und zeitlichen Mustern der Produktivität landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland über die vergangenen 30 Jahre mit Hilfe von Agrarökosystemmodellen, (ii) die deterministische Projektion der Ertragsaussichten und damit verbundener THG-Emissionen landwirtschaftlicher Kulturen in Deutschland, (iii) die Szenarienanalyse mit Hilfe von biophysikalischen und ökonomischen Modellen zur Beurteilung von Erfolgsaussichten von Klimaschutzstrategien in Richtung von profitablen, klimaangepassten und artenreichen Anbausystemen und (iv) die Integration des aktuellsten Stands der Wissenschaft in Bezug auf die probabilistische Projektion von Extremwetterereignissen in die Projektionen der deterministischen Modelle. Ziel des Arbeitspakets 1 ist die Analyse des Auftretens ertragsrelevanter Extremwetter für landwirtschaftliche Kulturen in Vergangenheit und Zukunft. Mit Hilfe eines objekt-orientierten Ansatzes basierend auf Radardaten wird am KIT untersucht, bei welchen Umgebungsbedingungen sich schaden-relevante Hagelstürme bilden und wie sich diese Bedingungen in einem zukünftigen Klima verändern. Durch den objekt-orientierten Ansatz und Verfahren des maschinellen Lernens werden robustere Trendaussagen erwartete im Vergleich zu den bisher verwendeten Methoden.

MSRL-Bewertung der Weichböden mit dem BQI für die Ostsee 2024 (WFS)

Im Rahmen der MSRL-Bewertung 2024 - Bewertung der Weichböden mit dem BQI wurden folgende Datensätze für die Ostsee erstellt: Die Berechneten BQI-Werte aus den Rohdaten sowie die Finale BHT-Bewertung. Diese Daten (sowie die Datengrundlage) werden über diesen WFS-Dienst zum Download bereitgestellt. Hintergrunddokument zur BHT-Bewertung und der BQI-Schwellenwerte: BMUV. 2024. Zustand der deutschen Ostseegewässer 2024. Aktualisierung der Anfangsbewertung nach § 45c, der Beschreibung des guten Zustands der Meeresgewässer nach § 45d und der Festlegung von Zielen nach § 45e des Wasserhaushaltsgesetzes zur Umsetzung der Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie. Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Nord- und Ostsee (BLANO), 7. Oktober 2024. Anlage 1 Ergänzende nationale Indikatorblätter. https://mitglieder.meeresschutz.info/de/berichte/zustandsbewertungen-art8-10.html?file=files/meeresschutz/berichte/art8910/zyklus2024/Anlage_1_Ergaenzende_nationale_Indikatorblaetter_Ostsee.pdf Für BHT-Karte siehe: Marx, D., Feldens, A., Papenmeier, S., Feldens, P., Darr, A., Zettler, M. L., & Heinicke, K. (2024). Habitats and Biotopes in the German Baltic Sea. Biology, 13(1), 6. https://doi.org/10.3390/biology13010006 Für EIG-Karte siehe: Schaub, I., Friedland, R., & Zettler, M. L. (2024). Good-Moderate boundary setting for the environmental status assessment of the macrozoobenthos communities with the Benthic Quality Index (BQI) in the south-western Baltic Sea. Marine Pollution Bulletin, 201, 116150. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.116150

Massentherapie beim Gefluegel einschliesslich Rueckstandsfragen der Therapheutika in Gefluegelprodukten wie Fleisch und Eier

Pruefung von Chemo-Therapeutika, die in der Gefluegelhaltung vornehmlich ueber das Trinkwasser oder Futter zur Bekaempfung von Kokzidiosen bzw. bakteriell bedingten Erkrankungen eingesetzt werden. Nach therapeutischem Einsatz sind Rueckstaende im Fleisch, Fett, den Parachymen und Eiern zu erwarten. Da nur von einigen in der Gefluegelpraxis verwendeten Arzneimitteln unsere Kenntnisse ueber Rueckstandsmengen und Verweildauer bekannt sind, sind weitere Untersuchungen notwendig. Hierbei ist der Einfluss des Alters der Tiere und des Lichtprogrammes sowie die Beeinflussung der Futter- und Trinkwasseraufnahme besonders zu beruecksichtigen. Bei der heute ueblichen Herdentierhaltung des Gefluegels kann aus medizinischer Sicht nicht grundsaetzlich auf die Anwendung von Therapeutika verzichtet werden.

Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)

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.

Digital GreenTech 2 - TreeMon: Entwicklung eines autonomen Schallemission-Sensorknoten für das Zustandsmonitoring von stehenden Bäumen, Teilprojekt 4

Geochemische Übersichtkarten des Freistaates Sachsen 1:400.000 (GcBÜK400)

Die Datenbestände der im LfULG verfügbaren Stoffdaten von Böden (Messnetze, Sondermessnetze, Auenmessprogramm, Bodenkundliche Landesaufnahme, Fremddaten) werden in geochemischen Übersichtskarten im Maßstab 1:400.000 als Rasterdaten dargestellt. Für die Oberböden liegen Probendaten von über 15.000, für die Unterböden von über 12.000 Standorten vor.

Grundwassermessstelle APP_GWMN_15

Dieser Datensatz beschreibt die Grundwassermessstelle APP_GWMN_15 in Schleswig-Holstein. Die Messstelle liegt im Grundwasserkörper ST16 : Trave - Mitte. Es liegen insgesamt 29400 Messwerte vor. Es liegen außerdem 7 Probenentnahmen vor (siehe Resourcen).

Inorganic geochemistry of sedimentary rocks in the catchment of river Thuringian Saale during the last 600 Ma

A literature retrieval was performed for whole rock geochemical analyses of sedimentary, magmatic and metamorphic rocks in the catchment of River Thuringian Saale for the past 600 Ma. Considering availability and coincidence with paleontological an facies data the following indicators seem suitable to detect environmental and climatic changes: biogenic P for Paleoproductivity, STI Index for weathering intensity, Ni/Co-ratio for redox conditions, relative enrichments of Co, Ba and Rb versus crustal values for volcanic activity at varying differentiation. The Mg/Ca-ratio as proxy for salinity is applicable in evaporites. The binary plot Nb/Y versus Zr/TiO2 indicates a presently eroded volcanic level of the Bohemian Massif as catchment area for the Middle Bunter, whereas higly differentiated volcanics provided source material for Neoproterozoic greywackes. A positive Eu-anomaly is limited to the Lower Bunter and implies mafic source rocks perhaps formerly located in the Bohemian Massif.

MSRL-Bewertung der Weichböden mit dem BQI für die Ostsee 2024 (WMS)

Im Rahmen der MSRL-Bewertung 2024 - Bewertung der Weichböden mit dem BQI wurden folgende Datensätze für die Ostsee erstellt: Die Berechneten BQI-Werte aus den Rohdaten sowie die Finale BHT-Bewertung. Diese Daten (sowie die Datengrundlage) werden über diesen WFS-Dienst zum Download bereitgestellt. Hintergrunddokument zur BHT-Bewertung und der BQI-Schwellenwerte: BMUV. 2024. Zustand der deutschen Ostseegewässer 2024. Aktualisierung der Anfangsbewertung nach § 45c, der Beschreibung des guten Zustands der Meeresgewässer nach § 45d und der Festlegung von Zielen nach § 45e des Wasserhaushaltsgesetzes zur Umsetzung der Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie. Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Nord- und Ostsee (BLANO), 7. Oktober 2024. Anlage 1 Ergänzende nationale Indikatorblätter. https://mitglieder.meeresschutz.info/de/berichte/zustandsbewertungen-art8-10.html?file=files/meeresschutz/berichte/art8910/zyklus2024/Anlage_1_Ergaenzende_nationale_Indikatorblaetter_Ostsee.pdf Für BHT-Karte siehe: Marx, D., Feldens, A., Papenmeier, S., Feldens, P., Darr, A., Zettler, M. L., & Heinicke, K. (2024). Habitats and Biotopes in the German Baltic Sea. Biology, 13(1), 6. https://doi.org/10.3390/biology13010006 Für EIG-Karte siehe: Schaub, I., Friedland, R., & Zettler, M. L. (2024). Good-Moderate boundary setting for the environmental status assessment of the macrozoobenthos communities with the Benthic Quality Index (BQI) in the south-western Baltic Sea. Marine Pollution Bulletin, 201, 116150. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.116150

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