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s/kamen/Kamin/gi

Pflanze-Boden-Mikroben-Interaktionen in Agrarsystemen: Einfluss von Cadmium und Stickstoff auf mikrobielle Gemeinschaften in der Rhizosphäre sowie auf das Wachstum einheimischer Pflanzenspezies in Landwirtschaftssystemen

Pflanzenmanagement- und Agrarsysteme erlangen international eine steigende Bedeutung. In der vorliegenden Studie werden Pappeln und Weiden mit einheimischen Pflanzenspezies kombiniert, um Agrarsysteme weiter zu verbessern. Zwei in landwirtschaftlichen Systemen relevante Schadstoffe (Cadmium und Stickstoff) wurden ausgewählt, um die Pflanzen bezüglich Phytoremediation und Effizienz von Schadstoffanreicherung in Pflanzenteilen zu untersuchen. Pflanzen-Mikroben-Interaktionen spielen eine Hauptrolle in Agrarsystemen, weshalb mikrobielle Veränderungen in der Rhizosphäre durch Schadstoffeintrag in Böden einen wichtigen Schwerpunkt darstellen. Um solche Veränderungen in einer pflanzenspezifischen, mikrobiellen Gemeinschaft zu detektieren werden Phospholipidfettsäuren (PLFA) im Boden bestimmt, da diese in allen lebenden Zellen vorkommen und nach Zelltod rasch abgebaut werden. Die erzielten Ergebnisse werden mit DNA-basierten Methoden zur Bestimmung mikrobieller Gemeinschaften verglichen. Weiterhin soll die Analytik von Terpenen, Flavonoiden und Fettsäuren im Pflanzenmaterial Auskunft über pysiologische Veränderungen von Pflanzen geben, welche durch die verschiedenen Schadstoffe ausgelöst werden. Ein 13CO2 Puls, welcher vor der Ernte appliziert wird, ermöglicht eine genaue Untersuchung, wie Pflanzenstoffwechsel und Kohlenstofftranslokation in die Rhizosphäre durch Schadstoffe verändert werden. In diesem Zusammenhang wird die Stabilisotopenanalytik von PLFA und DNA verglichen, sowie weitere 13C-Analysen des Pflanzenmaterials durchgeführt. Um den Schwerpunkt von Pflanzenmanagement Systemen zu vertiefen werden weitere Analysen von Pflanzenteilen (Wurzeln, Stamm, Blätter, Früchte, Samen) bezüglich Cadmium und Stickstoff durchgeführt. Massiv kontaminiertes Pflanzenmaterial kann für die Biogasproduktion verbrannt und anschließend zum Recycling kompostiert werden. Pflanzenteile mit hohem Stickstoffgehalt und fehlender Akkumulation von Cadmium kann als Tierfutter in Wintermonaten verwendet werden; eine Verwendung für kommerzielle Produkte ist ebenfalls denkbar und soll im Rahmen des Forschungsantrags untersucht werden.

Errichtung und Betrieb einer Satelliten-BHKW-Anlage "Flex-BHKW-Anlage Altentreptow, Gewerbehof"

Die Biogas Altentreptow GmbH & Co. KG, Reutershof 3, 17087 Altentreptow, beabsichtigt die Errichtung und den Betrieb einer Satelliten-BHKW-Anlage und hat hierfür die immissionsschutzrechtliche Genehmigung nach § 4 Bundes-Immissionsschutzgesetz (BImSchG) beantragt. Der Standort befindet sich in 17087 Altentreptow, Gewerbehof 4, Gemarkung Altentreptow, Flur 4, Flurstück 364/4, Landkreis Mecklenburgische Seenplatte. Die geplante BHKW-Anlage verfügt über ein BHKW (Verbrennungsmotoranlage) für Biogas mit einer Feuerungswärmeleistung von 4,803 MW (elektrische Leistung 2.151 kW, thermische Leistung 2.188 kW) sowie dazugehörige technische Aggregate im bzw. auf dem BHKW-Gebäude (Zuluft-/ Abluftanlage, Kühler, Schmierölstation, Aktivkohlefilter, Abgasleitungen, SCR-Oxidationskatalysator, Abgaskamin, Lagerbehälter für Harnstofflösung etc.) und eine freistehende Trafostation.

Flowering time, development and yield in oilseed rape (Brassica napus): Sequence diversity in regulatory genes

Flowering time (FTi) genes play a key role as regulators of complex gene expression networks, and the influence of these networks on other complex systems means that FTi gene expression triggers a cascade of regulatory effects with a broad global effect on plant development. Hence, allelic and expression differences in FTi genes can play a central role in phenotypic variation throughput the plant lifecycle. A prime example for this is found in Brassica napus, a phenotypically and genetically diverse species with enormous variation in vernalisation requirement and flowering traits. The species includes oilseed rape (canola), one of the most important oilseed crops worldwide. Previously we have identified QTL clusters related to plant development, seed yield and heterosis in winter oilseed rape that seem to be conserved in diverse genetic backgrounds. We suspect that these QTL are controlled by global regulatory genes that influence numerous traits at different developmental stages. Interestingly, many of the QTL clusters for yield and biomass heterosis appear to correspond to the positions of meta-QTL for FTi in spring-type and/or winter-type B. napus. Based on the hypothesis that diversity in FTi genes has a key influence on plant development and yield, the aim of this study is a detailed analysis of DNA sequence variation in regulatory FTi genes in B. napus, combined with an investigation of associations between FTi gene haplotypes, developmental traits, yield components and seed yield.

Analysis of dairy production systems differentiated by location

Dairy farming across Germany displays diverse production systems. Factor endowment, management, technology adoption as well as competitive dynamics in the local or regional land, agribusiness and dairy processing sectors contribute to this differentiation on farm level. These differences impact on the ability of dairy farms and regional dairy production systems to successfully respond to pressures arising from future market and policy changes. The overall objective of the research activities of which this project is a part of, is to develop a thorough understanding of the processes that govern the spatial dynamics of dairy farm development in different regions in Germany. The central hypothesis of this research project is that management system and technological choices differ systematically across local production and market conditions. The empirical approach will focus on the estimation of farm specific nonparametric cost functions for dairy farms located in across Germany differentiated by time and location. A spatially differentiated data base with information on input use, resource availability, as well as local market conditions for land and output markets will be compiled. The nonparametric approach is specifically suited to disclose a more accurate representation of dairy production system heterogeneity across locations and time compared to parametric concepts as it provides the necessary flexibility to accommodate non-linearities relevant for a wide domain of explanatory variables. The methodology employed goes beyond the state of the art of the literature as it combines kernel density estimation with a Bayesian sampling approach to provide theory consistent parameters for each farm in the data sample.The specific methodological hypothesis is that the nonparametric approach is superior to current parametric techniques and this hypothesis is tested using statistical model evaluation. Regarding the farm management and technological choices, we hypothesize that land suitability for feed production determines the farm intensity of dairy production and thus management and technological choices. With respect to the ability of farms to successfully respond to market pressures we hypothesize that farms at the upper and lower tail of the intensity distribution both can generate positive returns from dairy production. These last two hypotheses will be tested using the estimated spatially differentiated farm specific costs and marginal costs.The expected outcomes are of relevance for the agricultural sector and the food supply chain economy as a whole as fundamental market structure changes in the dairy sector are ongoing due to the abolition of the quota regulation in the years 2014/2015. Thus, exact knowledge about differences and development of dairy cost heterogeneity of farms within and between regions are an important factor for the actors involved in the market as well as the political support of this process.

BBS: Developing methods to simulate biome boundary shifts

Frame: The project is part of the GLP (Global land project) fast track action (http://bbs2008.wikidot.com) Decreasing uncertainty in predicting biome boundary shifts which aims at improving the simulation of biome boundary shifts at large spatial scales, working group Migration . The long-term goal is to improve existing vegetation models or to develop new models that are reliable and robust and can be included in Earth System models for studying biosphere-atmosphere feedbacks. Rationale: Because of the nature of terrestrial plant population and community dynamics and dispersal, and the pace of climate change, predicting the future distribution of plant species is challenging. Many coupled GCM's assume simply that the boundaries between major terrestrial biomes are either static, or adjusted non-mechanistically to follow the change of climate without time lags. In some DGVM's, a non-mechanistic treatment of biome boundaries is employed with assumed delays. Recent model simulations with both explicit seed dispersal and population and community dynamics suggest that range shifts of forest biomes will be both complex and extremely delayed (several millennia delay for centennial warming). Research topics: the effect of plant population processes and dispersal on migration, the effect of spatial heterogeneity (e.g. fragmentation or barriers) on dispersal and migration, methods to incorporate these effects into large scale models like such as DGVM's, the lags due to species migration and their effects on feedbacks to the earth system. Methods: Starting from the forest landscape model TreeMig which describes tree species migration by explicitly simulating seed dispersal on a grid of 1km wide cells, we develop numerical approaches to describe migration across heterogenous grid cells. These approaches are either aggregated models of within-cell migration speed, e.g. derived from meta-modelling, or simulating spread in a subset of smaller cells within each grid cell and then extrapolating to the larger cell. We test our methods with simulations on south-north transects in Siberia and assess the effect of species migration on the feedbacks to the earth system.

Schlechte Luftqualität in Deutschland

<p> <p>Anfang 2026 war die Luftqualität in Deutschland schlecht. Warum war das so? Und wie gefährlich ist diese Situation?</p> </p><p>Anfang 2026 war die Luftqualität in Deutschland schlecht. Warum war das so? Und wie gefährlich ist diese Situation?</p><p> <p><em>Wie ist die Luftqualität aktuell?</em></p> <p>Anfang 2026 wurde die Luftqualität in Deutschland nach dem Luftqualitätsindex (LQI) des Umweltbundesamtes als mäßig bis sehr schlecht eingestuft. Ursache war eine hohe Belastung mit Feinstaub (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/pm25">PM2,5</a>).&nbsp;</p> <p>Von schlechter Luftqualität war nicht nur Deutschland, sondern große Teile Zentral- und Osteuropas betroffen. Mehr Infos dazu gibt es <a href="https://airindex.eea.europa.eu/AQI/index.html">hier</a>.&nbsp;</p> <p><em>Aber warum ist das so?</em></p> <p>Ursache ist grundsätzlich der Ausstoß (<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/emission">Emission</a>) von Feinstaub. Die Feinstabkonzentration setzt sich aus vielen regionalen und überregionalen Quellen zusammen. Im Winter ist der Ausstoß größer, weil mehr Energie benötigt wird, Kamine mit Holz geheizt werden, aber auch die Emissionen aus dem Straßenverkehr (aus dem Auspuff und vom Straßenabrieb) erhöht sind. Außerdem kann ein Einfluss von Ferntransport aus Osteuropa zur erhöhten Belastung betragen.</p> <p>Die jeweils vorherrschenden Wetterbedingungen entscheiden jedoch darüber, ob die Schadstoffe schnell in der Luft verteilt werden oder sich über Tage anreichern können und dann zu solchen Situationen führen. In der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/wetterlage">Wetterlage</a> Anfang 2026 war der vertikale und horizontale Luftaustausch eingeschränkt. Die Schadstoffe sind in solchen Situationen quasi in den unteren Luftschichten „gefangen“ und reichern sich an. Dazu kommt, dass es in dieser Zeit deutschlandweit nur wenig und örtlich Niederschlag gab, der die Partikel hätte auswaschen können.&nbsp;</p> <p>Weitere Infos gibt es <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/luft/luftqualitaet/zusammenhang-von-emission-wetter#relevante-prozesse-fur-die-luftqualitat-in-der-atmosphare">hier</a>.</p> <p><em>Was kann man dagegen tun?</em></p> <p>Die Erfahrungen in den letzten Jahren haben gezeigt, dass kurzfristige Maßnahmen zur Senkung der Feinstaubkonzentration in Situationen wie derzeit kaum messbare Erfolge haben. Selbst die Maßnahmen des Corona-Lockdown führten nicht zu einem schnellen Rückgang der Feinstaubkonzentrationen in den bodennahen Luftschichten. Zumal bei hohen Feinstaubkonzentrationen häufig auch Beiträge von überregionalem Feinstaubtransport aus anderen Ländern hinzukommen, die man mit örtlichen Maßnahmen nicht mindern kann.</p> <p>Eine deutliche, kurzfristige Verbesserung der Luftqualität ist erst zu erwarten, wenn die austauscharme Wetterlage aufgelöst wird und Wind sowie Niederschlag zur Verdünnung der Schadstoffe beitragen.</p> <p>Grundsätzlich führten langfristige Maßnahmen zur Verringerung der Feinstaubemissionen bei Industrie, Verkehr und Feuerungsanlagen zu einer deutlichen Verringerung der jährlichen Feinstaubbelastung. So sanken die Jahresmittelwerte für Feinstaub PM10 in den letzten 20 Jahren im städtischen Hintergrund um durchschnittlich 40%.</p> <p>Das Umweltbundesamt weist darauf hin, dass Kaminöfen insbesondere im Winter einen deutlichen Anteil an der hohen Feinstaubkonzentration haben und empfiehlt auf <a href="https://www.umweltbundesamt.de/umwelttipps-fuer-den-alltag/heizen-bauen/kaminofen#welche-umweltaspekte-sie-beim-kaminofen-beachten-sollten">Effizienz zu achten und Alternativen zu prüfen</a>.&nbsp;</p> <p><a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/luft/daten-karten/entwicklung-der-luftqualitaet#entwicklung-der-luftqualitat-in-deutschland">Entwicklung der Luftqualität in Deutschland</a></p> <p><em>Wie gefährlich ist die Situation und wo kann ich mich über die Luftqualität informieren?</em></p> <p>Das Umweltbundesamt informiert per <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/luft/luftqualitaet/app-luftqualitaet">App Luftqualität</a> und <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/luft/luftdaten">Web</a> über die aktuelle Luftqualität. Der Luftqualitätsindex – von sehr gut bis sehr schlecht – ist mit Gesundheits- und Verhaltenstipps verknüpft. Für Menschen mit Vorerkrankungen können sich schon ab der gelben Stufe "moderat" gesundheitliche Probleme ergeben. Daher empfehlen wir dieser Gruppe in dieser Situation auf anstrengende Aktivitäten im Freien, wie z.B. den Jogginglauf, zu verzichten. Ist der Indexwert "sehr schlecht", empfehlen wir dies allen. Besser ist ein gemütlicher Spaziergang, anstatt zu joggen. Dabei atmet man deutlich weniger schlechte Luft ein und tut mit der Bewegung auch etwas Gutes für seinen Körper.</p> <p>Weitere Infos:</p> <ul> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/luft/wirkungen-von-luftschadstoffen/wirkungen-auf-die-gesundheit">Wirkung von Luftschadstoffen auf die Gesundheit</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/luft/luftqualitaet/der-luftqualitaetsindex-lqi">Der Luftqualitätsindex</a></li> <li><a href="https://www.umweltbundesamt.de/publikationen/heizen-holz">Ratgeber Heizen mit Holz</a></li> </ul> </p><p> </p><p>Informationen für...</p>

Bebauungsplan Hummelsbüttel 4-Poppenbüttel 8 1. Änderung Hamburg

Gesetz zur Änderung des Gesetzes über den Bebauungsplan Hummelsbüttel 4 / Poppenbüttel 8 Vom 25. April 1977 Der Senat verkündet das nachstehende von der Bürgerschaft beschlossene Gesetz: Artikel 1 Das Gesetz über den Bebauungsplan Hummelsbüttel 4 / Poppenbüttel 8 vom 10. Dezember 1973 (Hamburgisches Gesetz und Verordnungsblatt Seite 529) wird wie folgt geändert: 1.In der zeichnerischen Darstellung wird die Festsetzung der Bauweise Gartenhofhäuser GHM gestrichen. 2.In § 2 Nummer 1 wird folgender Satz angefügt: "Kamine sind zulässig, sofern sie mit Holz oder Gas befeuert werden oder elektrische Energie verwendet wird.14 3.In § 2 Nummer 8 werden die Wörter ¿der Gartenhofhausgebiete" ersetzt durch die Wörter "der eingeschossigen reinen Wohngebiete ohne Festsetzung einer Bauweise".

Digitale Topographische Karte 1:100 000

Die Digitale Topographische Karte 1:100 000 (DTK100) beinhaltet die Rasterdaten der „Topographischen Karte 1:100 000 (TK100)“. Die DTK100 wird computerunterstützt aus dem ATKIS®-DLM und DGM der Bundesländer abgeleitet. Die Signaturierung der Kartenobjekte folgt den Regeln des Signaturenkatalogs ATKIS®-SK100. Die Rasterdaten sind nach kartographischen Inhaltselementen in Layer (Einzelebenen) gegliedert. Neben dem Summenlayer, der das vollständige farbige Kartenblatt beinhaltet, sind 24 weitere einfarbige Einzellayer Bestandteil der DTK100. Die Daten stehen in einer einheitlichen Rasterauflösung flächendeckend für die Bundesrepublik Deutschland zur Verfügung.

Digitale Topographische Karte 1:50 000

Die Digitale Topographische Karte 1:50 000 (DTK50) beinhaltet die Rasterdaten im Maßstab 1:50 000, die computerunterstützt aus dem ATKIS®-DLM und DGM der Länder abgeleitet wurden. Die Rasterdaten sind nach kartographischen Inhaltselementen in Einzelebenen (Layer) gegliedert. Ihre Struktur ist im Produkt-und Qualitätsstandard für Digitale Topographische Karten der AdV festgelegt worden. Neben dem Summenlayer, der das vollständige farbige Kartenblatt beinhaltet, sind 24 weitere einfarbige Einzellayer Bestandteil der DTK50. Zu beachten ist, dass teilweise bundesländerspezifische Unterschiede in der Kartengraphik und in der Farbzuordnung bestehen. Die Daten stehen in einer einheitlichen Rasterauflösung flächendeckend für die Bundesrepublik Deutschland in verschiedenen geodätischen Bezugssystemen und Kartenprojektionen zur Verfügung.

Digitale Topographische Karte 1:25 000

Die Digitale Topographische Karte 1:25 000 (DTK25) beinhaltet die Rasterdaten im Maßstab 1:25 000, die computerunterstützt aus dem ATKIS®-DLM und DGM der Länder abgeleitet wurden. Die Rasterdaten sind nach kartographischen Inhaltselementen in Einzelebenen (Layer) gegliedert. Ihre Struktur ist im Produkt-und Qualitätsstandard für Digitale Topographische Karten der AdV festgelegt worden. Neben dem Summenlayer, der das vollständige farbige Kartenblatt beinhaltet, sind 24 weitere einfarbige Einzellayer Bestandteil der DTK25. Zu beachten ist, dass teilweise bundesländerspezifische Unterschiede in der Kartengraphik und in der Farbzuordnung bestehen. Die Daten stehen in einer einheitlichen Rasterauflösung flächendeckend für die Bundesrepublik Deutschland in verschiedenen geodätischen Bezugssystemen und Kartenprojektionen zur Verfügung.

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