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Land Cover Change Assessment in Catchments of the Lower Mekong Basin

Das Projekt "Land Cover Change Assessment in Catchments of the Lower Mekong Basin" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Göttingen, Burckhardt-Institut, Abteilung Waldinventur und Fernerkundung durchgeführt. Since 1950, the riparian countries of the Mekong River have undergone a dynamic change in land-use. Extensive areas of forest have been logged and cleared for agriculture. Hamilton (1987) emphasizes the role of scale in measuring the impacts of land-use practices. They can be classified into three categories based on the affected area: local level, medium level and macro level. Impacts occur at the local scale in the area where land-use takes place, caused e.g. by soil erosion, new fallow zones or areas showing declines in soil fertility and productivity. Impacts at the medium or macro scale are e.g. sedimentation and siltation of riverbeds, reservoirs and irrigation systems, frequency of low flows and floods, deposition of chemical residues in rivers and lakes. These last-mentioned impacts are more difficult and complex to manage. There are only few empirical studies on the relationship between the removal of forest and land-use changes regarding water yield (low flows, floods), soil erosion, sedimentation and nutrient load of streams within the geographical context of the Lower Mekong Basin. Quantitative information is needed to support decisions in watershed management which includes management of all natural resources within a watershed for the protection and production of water resources while maintaining environmental stability. Objectives: In the framework of two master theses a time series of land cover changes from the 1950s to 2000 will be processed and analysed for the Nam Ton Pilot catchment in Laos PDR using remote sensing and GIS. The following materials are available at MRCS: Landsat TM and ETM+ images, SPOT images, aerial photos: 1:20,000 and 1:50,000 scale

Einflüsse von Schnee auf Antarktisches Meereis - Fernerkundung (SCASI-RS)

Das Projekt "Einflüsse von Schnee auf Antarktisches Meereis - Fernerkundung (SCASI-RS)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Hamburg, Fachbereich Geowissenschaften, Institut für Meereskunde durchgeführt. Antarktisches Meereis ist üblicherweise mit Schnee bedeckt, folglich bestimmen die Eigenschaften von Schnee die Oberflächeneigenschaften vom Eis und beeinflussen die Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre und Ozean. Die Bildung von Schnee-Eis ist ein weitverbreitetes Phänomen in der Antarktis und trägt maßgeblich zur Eismassenbilanz bei, weit häufiger als in der Arktis. Wissen über die Schneedicke und -dichte wird auch für die Eisdickenbestimmung aus Altimetermessungen benötigt. Bisher stützt sich unser Wissen über Schnee auf antarktischem Meereis hauptsächlich auf einzelne Feldmessungen und Schiffsbeobachtungen. Schneedicke kann aber auch mithilfe von passiven Mikrowellensatelliten (bei Frequenzen von 19 und 37GHz) bestimmt werden, wobei die Validierung und Fehlerquellenbestimmung noch Gegenstand aktueller Forschung sind.In dem Projekt zum Einfluss von Schnee auf antarktisches Meereis (SCASI) versuchen wir den Schnee und seine Verteilung zu quantifizieren sowie die Eigenschaften und die zeitliche Entwicklung darzustellen. Das übergeordnete Ziel ist die Erstellung eines neuen und konsistenten Schneedatensatzes, der unterschiedliche räumliche und zeitliche Skalen umfasst. Um dies zu erreichen und die verschiedenen Skalen von Punkt- bis hin zu Satellitenmessungen zu überbrücken, verbinden wir Feldmessungen und Satellitenfernerkundung mit numerischen Modellen. Ein weitverbreitetes und bewährtes Schneemodel zur Modellierung von alpinem Schnee ist das eindimensionale SNOWPACK Model. Das SCASI Projekt bringt Partner aus der Schweiz und aus Deutschland zusammen um eine Meereis-Version von SNOWPACK weiterzuentwickeln und mit Feld- und Bojenmessungen sowie mit Satellitenbeobachtungen von passiven Mikrowellen zu kombinieren. Das hier vorgestellte Vorhaben (SCASI-RS) bezieht sich auf den Fernerkundungsteil des SCASI Projekts. Durch den Vergleich von SNOWPACK Simulationen mit Feldmessungen können wir für die Satellitenvalidation gut geeignete Fälle identifizieren. Indem wir SNOWPACK mit Emissionsmodellen zusammenbringen, können wir zudem Mikrowellenstrahlung modellieren und den Einfluss von Schnee-Eigenschaften auf die Schneedickenbestimmung untersuchen. Im SCASI-RS Projekt werden wir dies nicht nur für die 19 und 37GHz Frequenzen tun, die bisher zur Schneedickenbestimmung verwendet wurden, sondern auch für eine niedrigere Frequenz (1.4GHz). Globale Messungen bei 1.4GHz gibt es seit 2009 und diese sind zur Schneedickenbestimmung in der Arktis vorgeschlagen worden. Auf Grund der unterschiedlichen Bedingungen können die Ergebnisse aber evtl. nicht einfach auf Antarktische Gebiete übertragen werden.Das resultierende Produkt wird nicht nur für Meereis- und Strahlungsmodelle nützlich sein, sondern auch für die altimeter-basierte Eisdickenbestimmung und andere Forschungsgebiete, die Informationen über Schnee auf Meereis benötigen, zum Beispiel hinsichtlich der biologischen Produktion oder geo-chemischer Prozesse.

Experimentelle Untersuchungen zur Wirkung von niederfrequent gepulsten Feldern auf den Menschen

Das Projekt "Experimentelle Untersuchungen zur Wirkung von niederfrequent gepulsten Feldern auf den Menschen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin durchgeführt. Experimentelle Untersuchungen zur Wirkung von niederfrequent gepulsten Feldern auf den Menschen unter Beruecksichtigung der Beeinflussung der psychomotorischen Leistungsfaehigkeit und des EEG.

Teilvorhaben: Optimierungsstrategien für Feldmessungen, geologische Interpretation, Baugrundquantifizierung in Windparkarealen zur Validierung seismischer Inversion

Das Projekt "Teilvorhaben: Optimierungsstrategien für Feldmessungen, geologische Interpretation, Baugrundquantifizierung in Windparkarealen zur Validierung seismischer Inversion" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bremen, Fachgebiet Meerestechnik / Umweltforschung durchgeführt. Inversionsverfahren verbinden Messdaten im weitesten Sinn mit einer sinnvollen Charakterisierung eines Mediums, indem geeignete Algorithmen angewandt werden, um Materialeigenschaften unter Hinzuziehung gegebener Randbedingungen (z.B. Daten, Annahmen und Konzepte oder Gesetzmäßigkeiten) abzuschätzen, zu berechnen oder vorherzusagen. Da die Kenntnis des Baugrunds direkten Einfluss auf ökonomische Entscheidungen wie Art und Auslegung einer Gründung einer WEA hat, und die Komplexität in einer größeren Fläche wiederum den Grad der Standardisierung oder eben die Anzahl lokaler Abweichungen in der Bemessung mitbestimmen, besteht die Möglichkeit, durch eine integrierte Auswertung eine Senkung von Kosten, Aufwand und Zeit bei Planung und Errichtung von Windparks zu erzielen. In diesem Rahmen wird sich der Beitrag der Universität Bremen in einer ganzen Reihe von Arbeitspaketen wiederfinden, die sich vor allem mit seismischen Daten beschäftigen, entweder sie zu modellieren, zu prozessieren oder zu analysieren. Modellbildung an synthetischen Beispielen, aber auch für Baugründe in Nord- und Ostsee sind wesentliche Elemente, die mit tomographischen Analysen verglichen werden sollen. größer als Optimierung von Messtechniken und -strategien größer als Semiautomatische Modellierungsstrategien für Signalausbreitungsgeschwindigkeit und -dämpfung als Vorstufe für Datenkonditionierung und Inversion größer als Entwicklung von Low Frequency Modellen in unterschiedlichen Ablagerungsräumen von Nord- und Ostsee durch Integration von Bohrungs- und CPT Daten mit geologischen Modellen größer als Geologische Interpretation von 3D Seismik in einem Windparkareal in der Nordsee und Ableitung von Randbedingungen für die Baugrundmodellierung größer als Datenintegration und Parametrisierung am Beispiel von zwei Windparkarealen aus Nord- und Ostsee größer als Beteiligung an Inversionsarbeiten.

Annual- to decadal-scale quantitative climate reconstructions from varved Alpine lake sediments for the last 3300 years / ENLARGE II

Das Projekt "Annual- to decadal-scale quantitative climate reconstructions from varved Alpine lake sediments for the last 3300 years / ENLARGE II" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bern, Geographisches Institut durchgeführt. Current climate change research is fundamentally challenged by three questions: (i) the characteristics of natural climate variability, (ii) the discrimination of anthropogenic forcing, and (iii) ecological, societal and economic risks when natural variability and anthropogenic forcing are superposed in a future climate. Insight into the regional (here Alpine) expression of climate change and changes of variability is critically important for two reasons: (1) regional trends (e.g. in the Alps), amplitudes and statistics of extremes strongly exceed values reported for the global scale, and (2) latest modelling results (IPCC AR4) suggest that Europe is globally the hotspot for a future increase in the inter-annual variability (e.g., summer temperatures), which will be the greatest challenge. This project will examine varved (annually laminated) lake sediments and provide seasonally to annually resolved quantitative time series for temperature and precipitation for the eastern and north-western Swiss Alps (Engadine, Berner Oberland) back to ca 3300 years. Varved lake sediments are unique paleoclimatic archives and most suitable for very long records since they preserve the low-frequency (>10^2 yrs) climate signal. More specifically, this project will extend the record of interannual quantitative autum SON temperature reconstructions (biogenic silica flux, r=0.70), summer precipitation reconstructions (mica/chlorite ratios, r=0.59) and autum precipitation (mica/plagioclase ratios, r=0.68) in Lake Silvaplana back from 1580 AD to 1300 BC. The applicability of the methods will be tested for Lake Seeberg and Lake Oeschinen in the limestone province and the climate regime of the northwester Swiss Alps. These time series will provide insight into (i) the structure and absolute amplitudes of decadal-century scale climate variability, (ii) quantified multi-decadal climate trends and rates of change, (iii) the hypothesis of greater interannual climate variability during warm periods of the past (e.g. Iron/Roman Age, Medieval ), as it is suggested for Central Europe in the future ('global hotspot of variability'). This project develops in the core theme of IGBP and WCRP PAGES / CLIVAR Intersection. Our data are made available to the NOAA WDC data base for Paleoclimatology.

Exposure to magnetic fields from power lines and mortality from neurodegenerative diseases

Das Projekt "Exposure to magnetic fields from power lines and mortality from neurodegenerative diseases" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bern, Institut für Sozial- und Präventivmedizin, Abteilung Internationale Gesundheit & Umwelt, Ressort Umwelt und Gesundheit durchgeführt. Background: Transmission to and use of electrical energy for households or railways leads to the emission of extremely low frequency (ELF) magnetic and electric fields. Adverse health effects due to ELF magnetic field exposure at intensities below legal threshold values are a matter of current debate. For some neurodegenerative diseases like Alzheimers disease or amyotrophic lateral sclerosis (ALS), there is increasing evidence for an association with occupational magnetic field exposure. This study will examine whether long-term exposure to ELF magnetic fields from power lines is associated with mortality from neurodegenerative diseases, in particular ALS. Methods: The project will be nested in the Swiss National Cohort (SNC) study. In the SNC, mortality data are linked to census data of 1990 and 2000, which include the geo-coded residence of each person as well participants' characteristics, such as socio-demographic variables, occupation or characteristics of place of residence. Analyses will be based on approximately 7 million individuals, 70 million person-years of follow-up, 1500 deaths from ALS and 17000 deaths from Alzheimers disease. Individual electromagnetic field exposure will be predicted based on a model allowing for the distance between place of residence and power lines and line characteristics. The exposure model will be validated with a measurement campaign. The potential association between neurodegenerative disease mortality and exposure will be evaluated by means of Cox proportional hazards models. Significance: This will be one of the largest studies ever done to address the potential association between neurodegenerative diseases and exposure to electromagnetic fields from power lines. If confirmed, such an association would be of high public health relevance.

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