s/lymantria-monacha/Lymantria monacha/gi
Der Landesbetrieb Forst Brandenburg überwacht seit vielen Jahren auf der Grundlage geeigneter Monitoringverfahren das Waldschutzgeschehen im Land. Im Mittelpunkt stehen dabei nadel- und blattfressende Insekten an Kiefer und Eiche (Bestandesschädlinge). Die Waldschutz-Datenbank enthält alle Monitoringdaten seit dem Jahr 2000. Darüber hinaus sind Informationen zur Biologie der Arten und zu den Überwachungsmethoden sowie zu Erfassungszeiträumen und gefährdeten Regionen abgelegt. Die Datenbank bildet die Grundlage für die Waldschutz-Informations-Webseite des Landes Brandenburg.
Die Waldschutz-Informations-Webseite des Landes Brandenburg stellt ein kompaktes Wissensangebot zum Waldschutz bereit, das sowohl die Waldschutzsituation seit dem Jahr 2000 sichtbar macht als auch zu Forstschadinsekten und pilzlichen Schaderregern informiert. Neben der Biologie der Arten werden Überwachungsmethoden und deren Ergebnisse in Grafiken und Karten nach Schadinsekten, Überwachungsverfahren, Erfassungszeiträume und Regionen bereitgestellt.
Ministerium für Landwirtschaft und Umwelt - Pressemitteilung Nr.: 156/05 Ministerium für Landwirtschaft und Umwelt Pressemitteilung Nr.: 156/05 Magdeburg, den 23. September 2005 Erfolgreicher Kampf gegen Kieferngroßschädlinge Der Kampf gegen Kiefernspinner und Nonne in Sachsen-Anhalts Wäldern war in diesem Jahr erfolgreich. Zu dieser Einschätzung gelangten die Forstfachleute jetzt nach Abschluss der Erfolgskontrollen. Schwerpunkt der Aktionen waren die Altmark, der Raum um Havelberg und der Landkreis Wittenberg. Insgesamt wurden Kiefernbestände auf einer Fläche von 18.600 Hektar behandelt. Es handelte sich um die seit Jahrzehnten größte Bekämpfungsaktion in der Region. Der Landesforstbetrieb wandte dafür 230.000 Euro auf. Erfreulich ist nach Ansicht der Experten auch die Entwicklung in den im Vorjahr stark geschädigten und bekämpften Beständen. Dort sei weiterer Fraß in diesem Jahr wirksam verhindert worden. Zugleich verweisen die Forstfachleute jedoch darauf, dass eine 100-prozentige Entwarnung nicht gegeben werde könne. Außerhalb der Bekämpfungsflächen könnten sich neue Befallsherde entwickeln. Die Forstämter verfolgen die Situation daher weiterhin sehr aufmerksam. Durch aufwendige Prognoseverfahren, beginnend mit der Suche der Raupen im Winter und Probefällungen im Frühjahr, sind die Forstleute in der Lage, zielgerichtete Vorhersagen zum Befall zu machen. Es muss damit nur dort chemisch bekämpft werden, wo auch wirklich Kahlfraß droht. Hintergrund: Der Kiefernspinner und die Nonne sind typische Schädlinge der Kiefernwälder. Es handelt sich um Schmetterlingsarten. Vor allem in der Folge trockener Jahre - wie beispielsweise 2003 - kommt es zu Massenvermehrungen. Problematisch sind dabei nicht die Falter der Schmetterlingsarten, sondern die Raupen als so genannte "Fressmaschinen" im Zuge einer Massenvermehrung. Die Raupen des Kiefernspinners schlüpfen im Spätsommer in den Kronen der Kiefern. Im Herbst lassen sie sich die jungen Raupen von den Bäumen fallen und überwintern im Boden. Im Frühjahr klettern sie an den Stämmen wieder in die Kronen der Bäume und fressen alle Nadeln, auch die jungen Nadeln der Maitriebe. Der einmalige Kahlfraß führt zum Tod der Bäume, da die Knospe des Folgejahres mit gefressen wird. Noch vor 100 Jahren mussten Forstleute tatenlos zusehen, wie der Kiefernspinner große Waldflächen zum Absterben brachte. Die größte Massenvermehrung in Deutschland trat im 1922 bis 1924 auf. Damals wurden 170.000 Hektar Wald vernichtet. Die Schadfläche reichte bis Ostpreußen. Für Teile der Colbitz-Letzlinger Heide lag die Kahlfraßwahrscheinlichkeit im Frühjahr bis zum 100fachen über dem Normalwert. Besonders schwierig gestaltete sich hier die Wahl des Bekämpfungszeitpunktes, da der Kiefernspinner und die Nonne gemeinsam auftraten. Die Kiefer ist die häufigste Baumart Sachsen-Anhalts. Fast die Hälfte der 474.000 Hektar Wald ist mit Kiefern bewachsen. Schwerpunkte sind die Altmark, die Colbitz-Letzlinger, die Annaburger und die Dübener Heide sowie der Fläming. Das in den Wäldern eingesetzte Schädlingsbekämpfungsmittel mit dem Namen "Karate" baut sich durch Lichteinwirkung innerhalb von zehn Tagen vollständig ab. Die Karenzzeit für das Sammeln und den Verzehr von Pilzen beträgt sechs Wochen. Die Schädlingsbekämpfung fand im Mai statt, so dass für Pilzsammler von Beginn der Pilzsaison an - keine Bedenken bestanden. Impressum: Ministerium für Landwirtschaft und Umwelt Pressestelle Olvenstedter Straße 4 39108 Magdeburg Tel: (0391) 567-1950 Fax: (0391) 567-1964 Mail: PR@mlu.sachsen-anhalt.de Impressum:Ministerium für Umwelt, Landwirtschaft und Energiedes Landes Sachsen-AnhaltPressestelleLeipziger Str. 5839112 MagdeburgTel: (0391) 567-1950Fax: (0391) 567-1964Mail: pr@mule.sachsen-anhalt.de
Das Projekt "Teilvorhaben 3: Auswertungsalgorithmen und Prototypenbau" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von IfU GmbH Privates Institut für Analytik durchgeführt. Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Projekt "Teilvorhaben 1: Verbundkoordination/Labor- und Freilanduntersuchungen mit den Zielinsekten" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Fachrichtung Forstwissenschaften, Institut für Waldbau und Waldschutz, Professur für Waldschutz durchgeführt. Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Projekt "Frühzeitige Erkennung forstschädlicher Insekten anhand ihrer arteigenen Volatile mittels Ionenmobilitätsspektroskopie im präventiven Waldschutz" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Fachrichtung Forstwissenschaften, Institut für Waldbau und Waldschutz, Professur für Waldschutz durchgeführt. Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Projekt "Teilvorhaben 2: Einzelkomponentenanalytik und Standortuntersuchungen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ, Department Monitoring- und Erkundungstechnologien durchgeführt. Ziel des hier beantragten Vorhabens ist die Entwicklung und Anwendungserprobung eines modernen und effektiven Sensorikverfahrens unter Verwendung der Ionenmobilitätsspektrometrie zur frühzeitigen Erkennung forstschädlicher Insekten der Arten Nonne (Lymantria monacha L.), Eichenprozessionsspinner (Thaumetopoea processionea L.) und Buchdrucker (Ips typographus L.) auf Basis der in den verschiedenen Entwicklungsstadien emittierten Substanzen. Um eine valide Messtechnik hierfür bereitzustellen, werden zunächst anhand umfangreicher Labor- und Feldmessungen die von den Insekten und befallenen Bäumen abgegebenen Volatile untersucht und identifiziert. Die Ionenmobilitätsspektrometrie als Sensortechnik wird auf Basis dieser Ergebnisse weiterentwickelt und entsprechend konfiguriert. Ziel ist die Entwicklung eines anwenderfreundlichen Handgerätes, das einfach zu bedienen ist und im forstlichen Monitoring angewendet wird.
Das Projekt "Optimierung der Überwachung von potenziellen Waldschädlingen mittels Künstlicher Intelligenz am Beispiel der Nonne (Lymantria monacha L.)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Fachrichtung Forstwissenschaften, Institut für Waldbau und Waldschutz, Professur für Waldschutz durchgeführt. Das Hauptziel des Projektes liegt in der Erforschung, in welcher Qualität Modelle, die Künstliche Intelligenz nutzen, den Gradationsverlauf von potenziellen Schadinsekten mit temporärem Fluktuationstyp an der Baumart Gemeine Kiefer (Pinus sylvestris) prognostizieren können. Im Rahmen dieses Projektes soll beispielhaft die Nonne (Lymantria monacha) untersucht werden, es kann aber davon ausgegangen werden, dass das trainierte künstliche Neuronale Netze mit Anpassungen auch für andere potenzielle Schadinsekten und potenzielle natürliche Regulatoren eingesetzt werden können. Das Projekt visiert damit an, den Ressourceneinsatz zur Vorhersage der Gradation der Populationsentwicklung der Nonne durch Zuhilfenahme von Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz erheblich zu reduzieren und im Zuge der dynamischen Waldveränderungen, u.a. durch Waldumbau und Klimawandel weiterhin belastbare Prognosen zu liefern. Für den Aufbau der Künstlichen Intelligenz werden umfassende Wetterdaten und die Fangzahlen des Standardmonitoringverfahrens für die Nonne in Brandenburg und Sachsen in die geo.ai Plattform der con terra GmbH integriert. Basierend darauf werden verschiedene Modelle erstellt und in den Fangperioden innerhalb des Projektes weiter trainiert und optimiert. Die Ergebnisse werden anhand der Standardüberwachung und zusätzlicher Standorte verifiziert.
Das Projekt "Teilvorhaben 2: Technische Umsetzung und Optimierung des neuronalen Netzes" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von con terra GmbH durchgeführt. Das Hauptziel des Projektes liegt in der Erforschung, in welcher Qualität Modelle, die Künstliche Intelligenz nutzen, den Gradationsverlauf von potenziellen Schadinsekten mit temporärem Fluktuationstyp an der Baumart Gemeine Kiefer (Pinus sylvestris) prognostizieren können. Im Rahmen dieses Projektes soll beispielhaft die Nonne (Lymantria monacha) untersucht werden, es kann aber davon ausgegangen werden, dass das trainierte künstliche Neuronale Netze mit Anpassungen auch für andere potenzielle Schadinsekten und potenzielle natürliche Regulatoren eingesetzt werden können. Das Projekt visiert damit an, den Ressourceneinsatz zur Vorhersage der Gradation der Populationsentwicklung der Nonne durch Zuhilfenahme von Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz erheblich zu reduzieren und im Zuge der dynamischen Waldveränderungen, u.a. durch Waldumbau und Klimawandel weiterhin belastbare Prognosen zu liefern. Für den Aufbau der Künstlichen Intelligenz werden umfassende Wetterdaten und die Fangzahlen des Standardmonitoringverfahrens für die Nonne in Brandenburg und Sachsen in die geo.ai Plattform der con terra GmbH integriert. Basierend darauf werden verschiedene Modelle erstellt und in den Fangperioden innerhalb des Projektes weiter trainiert und optimiert. Die Ergebnisse werden anhand der Standardüberwachung und zusätzlicher Standorte verifiziert.
Das Projekt "Teilvorhaben 1: Naturwissenschaftliche Begleitforschung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Fachrichtung Forstwissenschaften, Institut für Waldbau und Waldschutz, Professur für Waldschutz durchgeführt. Das Hauptziel des Projektes liegt in der Erforschung, in welcher Qualität Modelle, die Künstliche Intelligenz nutzen, den Gradationsverlauf von potenziellen Schadinsekten mit temporärem Fluktuationstyp an der Baumart Gemeine Kiefer (Pinus sylvestris) prognostizieren können. Im Rahmen dieses Projektes soll beispielhaft die Nonne (Lymantria monacha) untersucht werden, es kann aber davon ausgegangen werden, dass das trainierte künstliche Neuronale Netze mit Anpassungen auch für andere potenzielle Schadinsekten und potenzielle natürliche Regulatoren eingesetzt werden können. Das Projekt visiert damit an, den Ressourceneinsatz zur Vorhersage der Gradation der Populationsentwicklung der Nonne durch Zuhilfenahme von Methoden und Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz erheblich zu reduzieren und im Zuge der dynamischen Waldveränderungen, u.a. durch Waldumbau und Klimawandel weiterhin belastbare Prognosen zu liefern. Für den Aufbau der Künstlichen Intelligenz werden umfassende Wetterdaten und die Fangzahlen des Standardmonitoringverfahrens für die Nonne in Brandenburg und Sachsen in die geo.ai Plattform der con terra GmbH integriert. Basierend darauf werden verschiedene Modelle erstellt und in den Fangperioden innerhalb des Projektes weiter trainiert und optimiert. Die Ergebnisse werden anhand der Standardüberwachung und zusätzlicher Standorte verifiziert.
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