Waterbase serves as the EEA’s central database for managing and disseminating data regarding the status and quality of Europe's rivers, lakes, groundwater bodies, transitional, coastal, and marine waters. It also includes information on the quantity of Europe’s water resources and the emissions from point and diffuse sources of pollution into surface waters. Specifically, Waterbase - Biology focuses on biology data from rivers, lakes, transitional and coastal waters collected annually through the Water Information System for Europe (WISE) – State of Environment (SoE) reporting framework. The data are expected to be collected within monitoring programs defined under the Water Framework Directive (WFD) and used in the classification of the ecological status or potential of rivers, lakes, transitional and coastal water bodies. These datasets provide harmonised, quality-assured biological monitoring data reported by EEA member and cooperating countries, as Ecological Quality Ratios (EQRs) from all surface water categories (rivers, lakes, transitional and coastal waters).
<p>Im Schnitt nutzt jede Person in Deutschland täglich 126 Liter Trinkwasser im Haushalt. Für die Herstellung von Lebensmitteln, Bekleidung und anderen Bedarfsgütern wird dagegen so viel Wasser verwendet, dass es 7.200 Litern pro Person und Tag entspricht. Ein Großteil dieses indirekt genutzten Wassers wird für die Bewässerung von Obst, Gemüse, Nüssen, Getreide und Baumwolle benötigt.</p><p>Direkte und indirekte Wassernutzung</p><p>Jede Person in Deutschland verwendete im Jahr 2022 im Schnitt täglich 126 Liter <a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/wasserwirtschaft/oeffentliche-wasserversorgung">Trinkwasser</a>, etwa für Körperpflege, Kochen, Trinken, Wäschewaschen oder auch das Putzen (siehe Abb. „Trinkwasserverwendung im Haushalt 2023“). Darin ist auch die Verwendung von Trinkwasser im Kleingewerbe zum Beispiel in Metzgereien, Bäckereien und Arztpraxen enthalten. Der überwiegende Anteil des im Haushalt genutzten Trinkwassers wird für Reinigung, Körperpflege und Toilettenspülung verwendet. Nur geringe Anteile nutzen wir tatsächlich zum Trinken und für die Zubereitung von Lebensmitteln.</p><p>Die tägliche Trinkwassernutzung im Haushalt und Kleingewerbe ging von 144 Liter pro Kopf und Tag im Jahr 1991 lange Jahre zurück bis auf täglich 123 Liter pro Kopf im Jahr 2016. 2019 wurden von im Schnitt täglich 128 Liter pro Person verbraucht, 2022 waren es 126 Liter. Der Anstieg im Vergleich zu 2016 begründet sich durch den höheren Wasserbedarf in den jeweils heißen und trockenen Sommermonaten (siehe Abb. „Tägliche Wasserverwendung pro Kopf“).</p><p>Doch wir nutzen Wasser nicht nur direkt als Trinkwasser. In Lebensmitteln, Kleidungstücken und anderen Produkten ist indirekt Wasser enthalten, das für ihre industrielle Herstellung eingesetzt wurde oder für die Bewässerung während der landwirtschaftlichen Erzeugung. Dieses Wasser wird als virtuelles Wasser bezeichnet. Virtuelles Wasser zeigt an, wie viel Wasser für die Herstellung von Produkten benötigt wurde.</p><p>Deutschlands Wasserfußabdruck</p><p>Das virtuelle Wasser ist Teil des <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/wasser/wasser-bewirtschaften/wasserfussabdruck">„Wasserfußabdrucks“</a>, der die direkt und indirekt verbrauchte Wassermenge einer Person, eines Unternehmens oder Landes angibt. Das Besondere des Konzepts ist, dass die Wassermenge, die in den Herstellungsregionen für die Produktion eingesetzt, verdunstet oder verschmutzt wird, mit dem Konsum dieser Waren im In- und Ausland in Verbindung gebracht wird. Der Wasserfußabdruck macht deutlich, dass sich unser Konsum auf die Wasserressourcen weltweit auswirkt. Der durch Konsum verursachte, kurz konsuminduzierte Wasserfußabdruck eines Landes, wird auf folgende Weise berechnet; in den Klammern werden die Werte des Jahres 2021 für Deutschland in Milliarden Kubikmetern (Mrd. m³) ausgewiesen:</p><p><strong>Nutzung heimischer Wasservorkommen – Export virtuellen Wassers (= 30,66 Mrd. m³) + Import virtuellen Wassers (188,34 Mrd. m³) = konsuminduzierter Wasserfußabdruck (219 Mrd. m³)</strong></p><p>Bei einem Wasserfußabdruck von 219 Milliarden Kubikmetern hinterlässt jede Person in Deutschland durch ihren Konsum einen Wasserfußabdruck von rund 2.628 Kubikmetern jährlich – das sind 7,2 Kubikmeter oder 7.200 Liter täglich. 86 % des Wassers, das man für die Herstellung der in Deutschland konsumierten Waren benötigt, wird im Ausland verbraucht. Für Kleidung sind es sogar nahezu 100 %.</p><p>Grünes, blaues und graues Wasser</p><p>Beim Wasserfußabdruck wird zwischen „grünem“, „blauem“ und „grauem“ Wasser unterschieden. Als „grün“ gilt natürlich vorkommendes Boden- und Regenwasser, welches Pflanzen aufnehmen und verdunsten. Als „blau“ wird Wasser bezeichnet, das aus Grund- und Oberflächengewässern entnommen wird, um Produkte wie Textilien herzustellen oder Felder und Plantagen zu bewässern. Vor allem Agrarprodukte haben einen großen Anteil am blauen Wasserfußabdruck von Deutschland (siehe Abb. „Sektoren mit den höchsten Beiträgen blauen Wassers zum Wasserfußabdruck von Deutschland“). Der graue Wasserfußabdruck veranschaulicht die Verunreinigung von Süßwasser durch die Herstellung eines Produkts. Er ist definiert als die Menge an Süßwasser, die erforderlich ist, um Gewässerverunreinigungen so weit zu verdünnen, dass die Wasserqualität die gesetzlichen oder vereinbarten Anforderungen einhält.</p><p>Bei den nach Deutschland eingeführten Agrarrohstoffen und Baumwollerzeugnissen sind die Anteile an grünem, blauem und grauem Wasser auch bei gleichen Produkten je nach Herkunft unterschiedlich hoch:</p><p>Bei der Entnahme von blauem Wasser zur Bewässerung von Plantagen kann es zu ökologischen Schäden und lokalen Nutzungskonflikten kommen. Ein bekanntes Beispiel ist der Aralsee: Der einst viertgrößte Binnensee der Erde war im Jahr 1960 mit einer Fläche von 67.500 Quadratkilometern nur etwas kleiner als Bayern. Heute bedeckt er aufgrund gigantischer Wasserentnahmen für den Anbau von Baumwolle und Weizen nur noch etwa 10 % seiner ehemaligen Fläche. Bis 2014 verlor er 95 % seines Wasservolumens bei einem gleichzeitigen Anstieg des Salzgehalts um das Tausendfache. Auch in weiteren Gebieten auf der ganzen Welt trägt der Konsum in Deutschland dazu bei, dass deren Belastbarkeit überschritten wird (siehe Karte „Hotspots des Blauwasserverbrauchs mit Überschreitung der Belastbarkeitsgrenzen durch Konsum in Deutschland“).</p>
Es werden Grundlagendaten für die Bewertung der Wasserkörper nach EG-Wasserrahmenrichtlinie (EG-WRRL) bereitgestellt. Die folgenden bereitgestellten Fachdaten sind über diese Kartenanwendung zugänglich: - Planungsraum - Bearbeitungsgebiete - Fließgewässer nach WRRL - Küsten- und Übergangsgewässer WRRL - Seen WRRL - Grundwasserkörper in Hauptgrundwasserleitern - Tiefe Grundwasserkörper - Oberflächenwasserkörper (OWK) Einzugsgebiete WRRL - Oberflächenwasserkörper (OWK) Messstellen WRRL - Grundwassermessstellen WRRL Ein weiterer Layer behandelt spezifisch die Fischdurchgängigkeit überregionaler Vorranggewässer. Hier den Status 2013 im ersten Bewirtschaftungszeitraum und 2021 nach dem zweiten Bewirtschaftungszeitraum, sowie die Handlungsziele. - FGG Durchgängigkeit 2013 und 2021 und Handlungsziele für die Durchgängigkeit Die Daten werden hier als WMS-Darstellungsdienst und WFS-Downloaddienst bereitgestellt. Berichte zum biologischen Monitoring sind unter folgender Seite verfügbar: https://www.hamburg.de/politik-und-verwaltung/behoerden/bukea/themen/wasser/gewaesser/monitoring-biologie-177606
This study reports a precisely dated pollen record with a 20-year resolution from the varved sediments of Lake Mondsee in the north-eastern European Alps (47°49′N, 13°24′E, 481 m above sea level). The analysed part of core spans the interval between 1500 BCE and 500 CE and allows changes in vegetation composition in relation to climatic changes and human activities in the catchment to be inferred. Intervals of distinct but modest human impact are identified at ca. 1450-1220, 740-490 and 340-190 BCE and from 80 BCE to 180 CE. While the first two intervals are synchronous with prominent salt mining phases during the Bronze Age and Early Iron Age at the nearby UNESCO World Heritage Site of Hallstatt, the last two intervals fall within the Late Iron Age and Roman Imperial Era, respectively. Comparison with published records of extreme runoff events obtained from the same sediment core shows that human activities (including agriculture and logging) around Lake Mondsee were low during intervals of high flood frequency as indicated by a higher number of intercalated detrital event layers, but intensified during hydrologically stable intervals. Comparison of the pollen percentages of arboreal taxa with the stable oxygen isotope and potassium ion records of the NGRIP and GISP2 ice cores from Greenland reveals significant positive correlations for Fagus and negative correlations for Betula and Alnus. This underlines the sensitivity of vegetation around Lake Mondsee to temperature fluctuations in the North Atlantic as well as to moisture fluctuations controlled by changes in the intensity of the Siberian High and the North Atlantic Oscillation (NAO) regime.
Veranlassung „Algenblüten“ sind deutlich sichtbare Zeichen für die multiplen Belastungen, denen unsere Binnengewässer ausgesetzt sind, wie z. B. Nährstoffeinträge, Folgen des Klimawandels – insbesondere Dürren und Starkregen – oder physische und biologische Strukturveränderungen. Diese können mit erheblichen Nutzungseinschränkungen einhergehen. Das massenhafte Fischsterben in der Oder 2022 hat eindrücklich gezeigt, welche Auswirkungen auf Ökosysteme durch das Freisetzen von Algentoxinen entstehen können, und dass dafür verantwortlichen Prozesse möglicherweise so schnell und großräumig ablaufen, dass klassische Monitoring-Strategien diese nicht erfassen. Die Gewässerfernerkundung bietet die Möglichkeit, Algenblüten über die Chlorophyll-a-Konzentration großflächig mittels Satellitendaten zu erheben und Informationen in nahe-Echtzeit bereitzustellen. Eine bundesweite Überwachung von Algen in Fließ- und Standgewässern ist aufgrund des umfassenden Copernicus-Programms der EU technisch möglich und inhaltlich notwendig, um den Behörden zukünftig ein effizientes Gewässermonitoring und z. B. eine Früherkennung kurzzeitig auftretender Ereignisse mit Algenmassenentwicklungen zu ermöglichen. Zudem bieten die Daten wichtige Informationen für die Bewirtschaftung von Trinkwassertalsperren und Badegewässern. Ziele - Automatisierte, skalierbare Ableitung von Chlorophyll-a-Konzentrationen und ergänzenden Gewässergüteparametern aus räumlich- und zeitlich hochaufgelösten, großflächig verfügbaren Satellitendaten für Beispielgewässer (Fließ- und Standgewässer). - Kalibrierung, Validierung und Qualitätssicherung der erzeugten Daten mittels vorhandener In-situ-Daten - Entwicklung und automatisierte Erzeugung anwendungsbezogener, maßgeschneiderter Indikatoren, Produkte und Visualisierungen - Entwicklung einer digitalen Anwendung auf der Cloud-Plattform CODE-DE inkl. Bereitstellung der erzeugten Daten und Produkte - Planspiele für konkrete Anwendungsfelder – u. a. zur Einbindung von Fernerkundung in die Berichterstattung Der Algenmonitor wird auf diesen Grundlagen eine wissenschaftlich fundierte Anwendung demonstrieren, die für den behördlichen Einsatz frei verfügbare, zeitlich hochaufgelöste Gewässerfernerkundungsdaten von Beispielgewässern zur Verfügung stellt. Da die Anwendung auf Open-Source-Bausteinen beruht, schafft dies eine Basis für eine Skalierung auf das ganze Bundesgebiet. Die Bundesanstalt für Gewässerkunde, das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung und das Umweltbundesamt starteten im August 2024 das Verbundprojekt „Algenmonitor“, gefördert vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV).Grundlegende Ziele des Verbundprojektes sind, auf Basis von Satellitendaten räumlich- und zeitlich hochaufgelöste Chlorophyll-a-Konzentrationen, für die Anwendungen maßgeschneiderte Produkte und weitere spezifische Indikatoren für (schädliche) Algenblüten bereitzustellen. Die Anwendung des Algenmonitors soll in diesem Projekt anhand von Beispielgewässern erprobt werden; angestrebt sind je nach Verfügbarkeit von In-situ-Daten mindestens drei große Fließgewässer und drei Standgewässer. Die erforderlichen Prozessierungsschritte werden auf der cloudbasierten Prozessierungsplattform CODE-DE implementiert. Anhand der Beispielgewässer können dieprozessierten Gewässerfernerkundungsdaten von Flüsse und Seen mit In-situ-Daten des Bundes, der Bundesländer und aus wissenschaftlichen Messnetzen (z. B. eLTER) validiert und ergänzt werden. Durch die Einbeziehung der Copernicus-Daten und -Dienste entsteht eine Grundlage, die es den Behörden von Bund und Ländern potentiell ermöglicht, wichtige Wassergüte-Parameter für die bundesweite Gewässerüberwachung großflächig zu erheben und in Wert zu setzen. Ziel des Vorhabens ist es, Gewässerfernerkundungsdaten für die weitere Verwendung zu erschließen und konkrete Anwendungsmöglichkeiten aufzuzeigen.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 2773 sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 (https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.965907). 1040 sites are located in North America, 1287 in Europe, and 446 in Asia. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
This data set presents the reconstructed vegetation cover for 446 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by accounting for taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a Gaussian plume model for deposition and dispersal. Values for relative pollen productivity and fall speed from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2010) were updated with recent studies used to reconstruct vegetation cover. The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were unavailable. As REVEALS was conceived to reconstruct vegetation from large lakes, only records originating from large lakes (>= 50h) are marked as "valid as site" in the dataset. Reconstructions from other records can be used when spatially averaging several together. An example script to do so is provided on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.12800290). Reconstructed tree cover was validated using modern Landsat remote sensing forest cover. Reconstructed tree cover has much lower errors than the original arboreal pollen percentages. Reconstructions of individual taxa are more uncertain. We present tables with reconstructed vegetation cover for all continents with original parameters. As further details, we list a table with the taxon-specific parameters used, metadata for all records, and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.
Die Messstelle dient der Überwachung des Oberflächengewässers Havel in Berlin. Der Status der Messstelle ist nicht näher angegeben.
Der Datensatz aus Karte 2 des Niedersächsischen Landschaftsprogramms enthält die für die Wasserrahmenrichtlinie (WRRL) relevanten Stillgewässer (> 50 ha) in Niedersachsen, die der Berichtspflicht unterliegen und zu den landesweit bedeutsamen Gewässern gehören. Darunter fallen nicht nur natürliche Seen, sondern auch künstlich geschaffene Stillgewässer wie Baggerseen oder erheblich veränderte Gewässer wie Talsperren. Karte 2 „Schutzgüter Boden und Wasser“ des Landschaftsprogramms stellt die aus landesweiter Sicht bedeutsamen Bereiche für die Schutzgüter Boden und Wasser dar. Die schutzwürdigen Böden außerhalb der Siedlungsfläche umfassen die Böden mit besonderen Werten, Böden mit hoher natürlicher Bodenfruchtbarkeit sowie Moorböden und kohlenstoffreiche Böden gemäß Programm Nds. Moorlandschaften. Die landesweit bedeutsamen Gewässer setzen sich aus den Fließgewässern für die Umsetzung der Wasserrahmenrichtlinie, den Laich- und Aufwuchsgewässern, den überregionalen Wanderrouten für die Fischfauna, den Küsten-, Übergangs- und Stillgewässern sowie den Gewässerauen gemäß Aktionsprogramm Nds. Gewässerlandschaften zusammen. Quellennachweis: © 2021, daten@nlwkn.niedersachsen.de
Question: Dr Mischel, why was GRDC set up, and how long has it been hosted by BfG? Dr Simon Mischel: GRDC has been hosted by BfG since 1988. However, its origins lie in the first Global Atmospheric Research Programme, for which the WMO collected discharge data in the early 1980s. In actual fact, the primary aim of this programme was to collect physical parameters to gain a better understanding of processes in the atmosphere. However, it quickly became clear that discharge data plays a huge role in improving understanding of the climate. To begin with, this initial data set, which forms the core of GRDC, was hosted by LMU Munich. To establish a permanent service provision, the WMO mandated BfG, a departmental research institute of the German Federal Government, to set up GRDC. Finally, on 14 November 1988, the Global Runoff Data Centre was officially established at BfG in Koblenz under the auspices of the WMO. What is the main function of GRDC, and where does the data come from? Ever since it was set up, the core function of GRDC has been to collect and maintain historical river discharge data and make this available for international research projects. The data comes primarily from the national hydrological services in the WMO member states. Data is transmitted on a voluntary basis, but various WMO resolutions encourage the member states to supply data to GRDC. Support from the WMO is therefore hugely important to us. Once we’ve received the data, we check it, convert it into a standardised format and add it to our database. Users anywhere in the world can then download the data via the GRDC data portal. We have been working successfully in this way – as a facilitator between producers and us-ers of hydrological data – for some 35 years. We have also been a key partner in a number of data collection and data management projects. Why is discharge data important, and for which studies is it used? The “discharge” hydrological parameter is an important variable, both in the global water cycle and for water resource management. Moreover, discharge is also a relevant climate variable, since the flow of freshwater into oceans has an impact on temperature distribution, the salt content of the seas and oceanographic circulation systems. According to our statistics, over the last two years, GRDC data was requested by users from more than 130 countries. Around three quarters of all the associated studies are connected to the climate or hydrometeorology, and the data is frequently used to calibrate and validate numerical models, such as in relation to hydrological drought and flood monitoring services. Users range from students who need the data for a thesis or dissertation to international research programmes and organisations conducting global studies. GRDC itself is also involved in some of these studies, such as the WMO “State of Global Water Resources” report and the “Global Climate Observing System (GCOS)” report, the findings of which directly inform UN Climate Change Conferences. How good is the data coverage, and in what resolution is the data available? GRDC hosts the most extensive global database of quality-controlled discharge data – year-book data or historical data. We collect only daily and monthly mean values – no unverified real-time data is collected. We currently have discharge data from approximately 10,700 stations in 160 countries in the database. Most of these stations are in Europe and North America, and the average time-record length is 40 years. The longest time record, which originates from the Dresden station on the Elbe, dates back to 1806. It is important that we map data sets that are as long and complete as possible for climate research and hydrological modelling. We particularly include data from stations that reflect the hydrology of a river or region. Stations located in the estuaries of major rivers are also important for better quantifying the volume of freshwater entering our oceans. Stations where there is minimal human influence are also valuable and attract a great deal of interest in relation to global change and climate change. Discharge is just one of many important hydrological parameters. Are there other global data centres? GRDC works in close collaboration with the International Centre for Water Resources and Global Change (ICWRGC), which is based at BfG. ICWRGC also hosts two other global water data centres, namely the GEMS/Water Data Centre (GWDC), which collects water quality data on behalf of the United Nations Environment Programme, and the International Soil Moisture Network ISMN. In Germany, there is also the Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), which is operated by Germany’s National Meteorological Service DWD. World-wide, there are also other global water data centres, which are collectively responsible for collecting different parameters relating to the hydrological cycle (e.g. for groundwater, isotopes, lake observations and glacier observations). These are operated by other nations and under the auspices of various organisations. They are important partner data centres for us, and we work in close collaboration with them in the context of the Global Terrestrial Network – Hydrology (GTN-H), which is hosted in the ICWRGC under a mandate from the WMO. The GTN-H is a Global Climate Observing System (GCOS) programme. In this international network, we are a strong partner in the UN-Water “family” and contribute towards United Nations reporting. As the new head of GRDC, which challenges are you looking forward to? As the new head, I am naturally keen to successfully carry forward the GRDC brand – a brand that is held in high esteem all over the world – and to continue looking after and expanding existing collaborations. To give you some examples, these particularly include contact with our users, data suppliers, the WMO as patron, ICWRGC as an international partner at BfG and our partner data centres. However, as a team, we are, of course, also aware of the very fast technical progress that is being made in relation to data and digitalisation. For example, the global call for open and large datasets that comply with the FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable) principles is constantly growing. We are therefore already working, step by step, on making GRDC “fair”. This includes use of free software and offering our users access to data via data repositories and programming interfaces. A recent milestone in this respect is the publication of the Caravan dataset. With this, we can offer researchers a partial dataset of free GRDC stations, including meteorological data and river basin attributes. Our aim is to develop GRDC as a digital service provider for global discharge data and operate it at BfG on the basis of reliable data infrastructure.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 1963 |
| Europa | 53 |
| Global | 4 |
| Kommune | 14 |
| Land | 2833 |
| Wirtschaft | 5 |
| Wissenschaft | 328 |
| Zivilgesellschaft | 10 |
| Type | Count |
|---|---|
| Bildmaterial | 1 |
| Daten und Messstellen | 2019 |
| Ereignis | 49 |
| Förderprogramm | 945 |
| Gesetzestext | 1 |
| Hochwertiger Datensatz | 24 |
| Infrastruktur | 1 |
| Kartendienst | 17 |
| Software | 8 |
| Taxon | 578 |
| Text | 782 |
| Umweltprüfung | 23 |
| WRRL-Maßnahme | 412 |
| unbekannt | 663 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 1622 |
| offen | 3127 |
| unbekannt | 206 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 4260 |
| Englisch | 2245 |
| Leichte Sprache | 4 |
| andere | 12 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 608 |
| Bild | 151 |
| Datei | 1317 |
| Dokument | 654 |
| Keine | 1704 |
| Multimedia | 4 |
| Unbekannt | 82 |
| Webdienst | 542 |
| Webseite | 1262 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 2832 |
| Lebewesen und Lebensräume | 4690 |
| Luft | 2177 |
| Mensch und Umwelt | 4724 |
| Wasser | 4954 |
| Weitere | 4769 |