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Bestimmung von Expositionen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität

Bestimmung von Expositionen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität Projektleitung: Dr.-Ing. Gernot Schmid, Seibersdorf Labor GmbH Beginn: 18.03.2021 Ende: 11.11.2025 Finanzierung: 449.025 Euro Hintergrund Elektromobilität gilt als Schlüssel für eine klimafreundliche Mobilität. Elektroantriebe arbeiten weitgehend schadstoffemissionsfrei. Betriebsbedingt entstehen allerdings Magnetfelder, die von dem elektrifizierten Antriebsstrang eines Elektrofahrzeugs ausgehen und auf Fahrer*in und Passagier*innen einwirken. Expositionen ( d.h. Situationen, in denen Personen solchen Feldern ausgesetzt sind) in relevanten Größenordnungen können dabei nicht von Vornherein ausgeschlossen werden. Gründe sind der geringe Abstand der Sitze zu den Komponenten, die Magnetfelder erzeugen, und die hohen Stromstärken in leistungsstarken Fahrzeugen. Darüber hinaus können bei rein batterieelektrischen Fahrzeugen (BEV) und bei Plug-In-Hybriden (PHEV) Expositionen bei Fahrzeugstillstand während des Ladevorgangs auftreten. Magnetfeldquellen sind dann zum Beispiel die Ladeeinrichtung selbst, das Ladekabel im Fall konduktiven Ladens, als Gleichrichter arbeitende Leistungselektronik sowie die Leitungen im Fahrzeug und die Fahrzeugbatterie. Magnetfeldquellen nur in Elektroautos und Hybriden Zielsetzung In dem Vorhaben wurde die Exposition von Personen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität bestimmt. Einbezogen wurden Expositionsbeiträge durch den Fahrzeugfahrbetrieb und durch Batterieladevorgänge bei Fahrzeugstillstand. Die Studie ist aussagekräftig für Elektroautos und Elektro-Zweiräder ( d.h. ein- und zweispurige Personenkraftfahrzeuge). Als Fahrräder eingestufte Elektrofahrzeuge ( sog. E-Bikes) waren ausgenommen. Die Ergebnisse können mit Werten einer im Jahr 2009 abgeschlossenen Studie des BfS und mit in der Literatur veröffentlichten Werten verglichen werden. Zudem geben die Ergebnisse Hinweise für die Standardisierung. Durchführung Untersucht wurden gemessen an den Zulassungszahlen besonders beliebte E-Auto-Modelle und zusätzlich auch leistungsstarke E-Auto-Modelle von verschiedenen Herstellern. Dazu wurden Magnetfeldmessungen an mehreren Stellen im Fahrgastraum der Elektroautos und an den Sitzpositionen der Elektro-Zweiräder ( d.h. Elektroroller bzw. -motorräder) durchgeführt, während sich die Fahrzeuge auf einem Rollenprüfstand und in vorab festgelegten Betriebszuständen befanden. Die Betriebszustände umfassten das Beschleunigen, das Bremsen sowie das Fahren mit konstanten Geschwindigkeiten gegen verschiedene Lastmomente, um Luftwiderstände, Streckensteigungen und -gefälle zu simulieren. Anschließend wurden Magnetfeldmessdaten während eines Worldwide Harmonized Light Vehicle Test Cycle (WLTC) aufgezeichnet. Dabei handelt es sich um einen ca. 30-minütigen genormten Fahrzyklus, der ursprünglich für vergleichbare Abgas- und Verbrauchsmessungen festgelegt wurde. Daten für Zweiräder wurden während eines World Motorcycle Test Cycle (WMTC) aufgezeichnet. Die auf dem Prüfstand ermittelten Daten wurden mit Messungen bei Fahrten auf einer abgesperrten, ebenen Teststrecke und bei einer etwa 90-minütigen Fahrt im öffentlichen Straßenverkehr validiert. Anschließend wurden die im Zeitbereich aufgezeichneten Messdaten entsprechend der spektralen Zusammensetzung analysiert und bewertet. Situationen, die basierend auf den Messungen die höchsten Expositionen erwarten ließen, wurden zusätzlich dosimetrisch analysiert. Die betreffenden Expositionssituationen wurden dazu in einer Simulationssoftware nachgebildet. Ziel war die rechentechnische Bestimmung, der im Körper einer exponierten Person hervorgerufenen elektrischen Feldstärken. Hierfür musste vorab die lokale Verteilung der Magnetfeldstärken in der Fahrgastzelle bzw. im Bereich der Sitze der Elektro-Zweiräder bekannt sein. Stellvertretend für die exponierten Personen wurden hochaufgelöste, digitale Menschmodelle eingesetzt, die anatomisch möglichst korrekt waren und Gewebetypen mit verschiedenen elektrischen Eigenschaften unterschieden. Die Untersuchungen zum Aufladen bei Fahrzeugstillstand berücksichtigten Positionen in und außerhalb der Fahrzeuge. Ebenso wurden die Untersuchungen an Normal- und Schnellladepunkten durchgeführt. Hartschaum-Dummy mit zehn Messsonden im Fond eines Elektroautos Ergebnisse Die Studie stellt nach Kenntnis des BfS die bislang detaillierteste Untersuchung zu Magnetfeldexpositionen in Elektrofahrzeugen dar. Die Messungen wurden in aktuellen, für den deutschen Straßenverkehr zugelassenen Fahrzeugen unter realen Bedingungen im öffentlichen Straßenverkehr sowie auf Teststrecken und Prüfständen durchgeführt. Erstmals wurden auch Zweiräder einbezogen. Die Fahrzeughersteller waren nicht an den Untersuchungen beteiligt. Die Magnetfeldexposition innerhalb der Fahrzeuge war räumlich sehr ungleichmäßig. Hohe Werte traten im Fahrberieb vorrangig im Bereich der Beine auf, während der Oberkörper und der Kopf deutlich weniger exponiert waren. Die Exposition variierte je nach Fahrmanöver: Beim Beschleunigen und Bremsen waren die Werte höher als bei konstantem Fahren. Die maximale Motorleistung der Fahrzeuge hing nicht systematisch mit der Magnetfeldexposition zusammen. Langzeit-Effektivwerte aus Messungen während Fahrten im realen Straßenverkehr zeigten höhere Werte als die Daten, die während genormter Fahrzyklen auf einem Fahrzeugprüfstand ermittelt wurden. Alle Magnetfeldexpositionen wurde mit den Referenzwerten der EU -Ratsempfehlung und den ICNIRP -2010-Leitlinien verglichen. Bei sanfter Fahrweise lagen die Ausschöpfungen der EU -Referenzwerte meist im niedrigen zweistelligen Prozentbereich. Eine sportliche Fahrweise führte in mehreren Elektrofahrzeugen sowie in einem zu Vergleichszwecken untersuchten Fahrzeug mit Verbrennungsmotor zu Überschreitungen der EU -Referenzwerte. Bei Anwendung der moderneren ICNIRP -2010-Leitlinien ergab sich nur in einem Fall eine Überschreitung. Trotz der kurzfristigen Überschreitungen der Referenzwerte wurden keine Überschreitungen der empfohlenen Höchstwerte für im Körper induzierte elektrische Felder festgestellt. Die während des Ladens innerhalb der Fahrzeuge gemessenen magnetischen Flussdichten waren überwiegend niedriger als die während des Fahrens gemessenen Werte. Gleichstrom-Laden ( DC -Laden) führte, trotz höherer Ladeleistungen, zu geringeren Expositionen als Wechselstrom-Laden ( AC -Laden). Magnetische Flussdichten oberhalb der ICNIRP -Referenzwerte traten nur in unmittelbarer Nähe des Ladekabelsteckers bzw. der Fahrzeugbuchse ( bzw. beim induktiven Laden nahe dem Straßenniveau) unmittelbar neben dem Fahrzeug auf. Neben dem Antriebssystem erzeugen weitere Fahrzeugkomponenten Magnetfelder, z.B. die Sitzheizungen, Fensterheber oder Fahrzeugeinschaltung. In einigen Fällen waren diese Expositionen höher als die durch das Antriebssystem verursachten Felder. In vielen Fahrzeugen traten die höchsten Werte beim Einschalten oder Starten auf. Die mittleren Langzeitwerte in Elektroautos (0,5 bis 2,5 Mikrotesla/ µT ) entsprachen weitgehend denen in etablierten elektrisch angetriebenen Verkehrsmitteln wie Straßenbahnen oder U-Bahnen (2 bis 3 µT ). In doppelstöckigen Zügen wurden auf der oberen Fahrgastebene Werte bis zu 13 µT gemessen, also potenziell höhere Expositionen als in Elektroautos. Stand: 24.11.2025

ATKIS - Digitales Basis Landschaftsmodell Hamburg

Hinweis: Seit Dezember 2o24 erfasst der LGV die AFIS/ALKIS/ATKIS Daten bundeseinheitlich in der AdV-Referenzversion 7.1 im AFIS-ALKIS-ATKIS-Anwendungsschemas (AAA-AS) Version 7.1.2. Bei Fragen zu inhaltlichen Veränderungen wenden Sie sich an das Funktionspostfach: geobasisdaten@gv.hamburg.de Das Digitale Basis-Landschaftsmodell (Basis-DLM) orientiert sich am Basismaßstab 1: 25 000. Es wird für alle Objekte eine Lagegenauigkeit von ± 3 m angestrebt. Es hat eine Informationstiefe, die über die Darstellung der Digitalen Stadtkarte von Hamburg (1: 20 000) hinausgeht. Der Inhalt und die Modellierung der Landschaft des Basis-DLM sind im ATKIS®-Objektartenkatalog (ATKIS®-OK Basis-DLM) beschrieben. Die Erfassung der Objektarten, Namen, Attribute und Referenzen erfolgte in drei aufeinander folgenden Realisierungsstufen, die im ATKIS®-OK Basis-DLM ausgewiesen sind. In Hamburg stehen die Realisierungsstufen für die gesamte Landesfläche seit 2007 aktuell zur Verfügung. Seit Oktober 2009 wird das Basis-DLM im bundeseinheitlichen AAA-Modell geführt. Die Objektarten sind ATKIS-OK enthalten (siehe Verweis). Besonders geeignet als geometrische und semantische Bezugsgrundlage für den Aufbau von Geoinformationssystemen und zur Verknüpfung mit raumbezogenen fachspezifischen Daten für Fachinformationssysteme, zur rechnergestützten Verschneidung und Analyse mit thematischen Informationen, für Raumplanungen aller Art und zur Ableitung von topographischen und thematischen Karten. Anwendungsgebiete sind alle Aufgabenbereiche, für deren Fragestellungen ein Raumbezug erforderlich ist, unter anderem Energie-, Forst- und Landwirtschaft, Verwaltung, Demographie, Wohnungswesen, Landnutzungs-, Regional- und Streckenplanung, Straßenbau und Bewirtschaftung, Facility Management, Verkehrsnavigation und Flottenmanagement, Transport, Bergbau, Gewässerkunde und Wasserwirtschaft, Ökologie, Umweltschutz, Militär, Geologie und Geodäsie, aber auch Kultur, Erholung und Freizeit sowie Kommunikation.

MRH Erreichbarkeitsanalysen zu Verkehrsinfrastruktur

Die Karten zeigen jeweils am schnellsten erreichbare Verkehrsinfrastrukturen unterschiedlichen Verkehrsmitteln. Zu diesen gehören 676 Bahnhöfe, 55 Fernbahnhöfe und 29.615 Haltestellenbereiche. Die Erreichbarkeiten werden auf einem bewohnten 100-Meter-Raster und einem flächendeckenden 500-Meter-Raster in Minuten abgebildet. Ferner wird für die Haltestellen in der Metropolregion Hamburg (MRH) die Anzahl der Linien angegeben, die die Haltestelle bedient, sowie die Anzahl an Abfahrten an einem Sonntag und einem Montag. Auch wird die Anzahl der im Umkreis von Haltstellen vorhandenen Wohnbevölkerung und Arbeitsplätzen angegeben. Auf Basis von P&R-Anlagen wird überdies die Anzahl erreichbarer Arbeitsplätze, Freizeiteinrichtungen und Einwohner mit öffentlichen Verkehrsmitteln angegeben. Bemerkungen: Zu den Fernbahnhöfen zählen alle Bahnhöfe, mit mindestens einer täglichen Abfahrt im Schienenfernverkehr. Den Bahnhöfen sind U-Bahn Haltestellen zugeordnet. Berechnung der Reisezeiten: Die Reisezeiten und Entfernungen im Pkw-, Fuß- und Radverkehr basieren auf einem detaillierten Streckennetz auf Basis von OpenStreetMap (OSM). Den Reisezeiten im Pkw-Verkehrs liegt eine im Berufsverkehr typische Straßenbelastungen zugrunde. Im Pkw-Verkehr werden außerdem vom Gebietstyp abhängige Aufschläge für Parksuchverkehre, Zu- und Abrüstzeiten sowie Anbindungen berechnet. Diese richten sich nach den Richtlinien für integrierte Netzgestaltung RIN R1 (FGSV 2010, S. 47) und liegen zwischen zwei und neun Minuten. Die Angaben im ÖPNV basieren auf den realen Fahrplandaten an einem normalen Dienstag der Fahrplanperiode 18/19. Es werden nur die Fahrplanfahrten und zwischen 9 Uhr und 12 Uhr (Hbf. Hamburg 6 Uhr bis 8 Uhr, Ankunft im Büro bis spätestens 9 Uhr) berücksichtigt. Die Reisezeit enthält außerdem die Gehzeiten von und zur Haltestelle sowie eine Wartezeit an der Starthaltestelle. Die Umsteigehäufigkeit entspricht den nötigen Umstiegen auf der schnellsten Verbindung. Die Anzahl an Verbindungen gibt die Fahrthäufigkeit im Zeitraum zwischen 9 Uhr und 12 Uhr an. Im Fernverkehr werden lediglich die Fahrten auf den Bahnstrecken von Hamburg nach Berlin und nach Rostock berücksichtigt, um der hohen Bedeutung der Halte in Schwerin und Ludwigslust gerecht zu werden. Flexible Angebote (AST, Rufbusse etc.) werden nur berücksichtigt, wenn diese in der elektronischen Fahrplanauskunft enthalten sind. Im Individualverkehr mit dem Pkw, dem Rad oder zu Fuß wird eine maximale Reisezeit von 60 Minuten unterstellt. Diese Reisezeit im ÖPNV beträgt maximal 120 Minuten. In diesen zwei Stunden sind die Gehzeiten zu Haltestellen sowie sämtliche Wartezeiten bereits enthalten. Angaben zu den Werten: Wenn den Haltestellen und P&R-Stationen die nächstgelegenen Einwohner und Arbeitsplätze zugeordnet werden bedeutet dies, dass angegeben wird, für wie viele Personen bzw. Arbeitsplätze die jeweilige Haltestelle bzw. P&R-Station die am nächsten gelegene ist. Der Wert ‚999‘ ist ein Platzhalter und bedeutet, dass keine Verbindung unter Berücksichtigung der Suchkriterien gefunden wurde. Der Wert ‚111‘ ist ein Platzhalter im ÖPNV und bedeutet, dass die schnellste Verbindung eine Fußstrecke ist. Dies ist dann der Fall, wenn die Rasterzelle sowie die Zieleinrichtung der gleichen Haltestelle zugeordnet sind. Quellen: Fahrplandaten: (Jahresfahrplan 2019): Aufbereitet durch TUHH; Deutsche Bahn AG, Verkehrsgesellschaft Ludwigslust-Parchim mbH, Nahbus GmbH (Nordwestmecklenburg), Nahverkehr Schwerin GmbH Fuß- und Radwegenetz: Durch TUHH aufbereitet (Steigungen, Geschwindigkeiten); auf Basis von OpenStreetMap (OSM 2019) und SRTM-Höhendaten (SRTM 2000) Straßennetz: Durch TUHH aufbereitet; auf Basis von Openstreetmap (OSM 2019) Flughafen: TUHH (2019) Bahnhöfe und Haltestellen: Generiert aus den Fahrplandaten (s. Fahrplandaten) P&R: Hamburger Verkehrsverbund (HVV 2019)

Die Aufgaben der Senats-Verwaltung für Mobilität, Verkehr, Klima-Schutz und Umwelt von Berlin in Leichter Sprache

Die Senats-Verwaltung für Mobilität, Verkehr, Klima-Schutz und Umwelt gehört zur Berliner Landes-Regierung. Die Berliner Landes-Regierung besteht aus dem Bürgermeister von Berlin und 10 weiteren Politikerinnen und Politikern. Diese Politikerinnen und Politiker heißen Senatorinnen und Senatoren. Ute Bonde ist die Chefin von der Senats-Verwaltung für Mobilität, Verkehr, Klima-Schutz und Umwelt. Der Staats-Sekretär Andreas Kraus und der Staats-Sekretär Arne Herz helfen ihr dabei. In der Senats-Verwaltung für Mobilität, Verkehr, Klima-Schutz und Umwelt arbeiten mehr als tausend Frauen und Männer. Insgesamt gibt es 10 verschiedene Senats-Verwaltungen. Jede Senats-Verwaltung ist zuständig für einen anderen Bereich. So steht es im Gesetz. Die Senats-Verwaltung für Mobilität, Verkehr, Klima-Schutz und Umwelt hat ihre Haupt-Stelle in der Nähe von der Jannowitz-Brücke. Die Senats-Verwaltung für Mobilität, Verkehr, Klima-Schutz und Umwelt möchte das Leben in Berlin schöner machen. Alle Bewohner, Bewohnerinnen und Gäste sollen sich in Berlin wohl fühlen. Die Senats-Verwaltung kümmert sich um genügend Fahrrad-Wege und Fuß-Wege: Die Senats-Verwaltung sagt, wie die Fahrrad-Wege und Fuß-Wege aussehen müssen. Sie bezahlt auch den Bau von den Fahrrad-Wegen und den Fuß-Wegen. Und sie bezahlt die Reparatur von den Fahrrad-Wegen und den Fuß-Wegen. So können sich die Menschen sicher durch die Stadt bewegen. Die Senats-Verwaltung kümmert sich um die öffentlichen Verkehrs-Mittel: Busse, Straßenbahnen und U-Bahnen sollen immer rechtzeitig abfahren. Die Fahr-Karten dürfen nicht zu teuer sein. Alle Menschen sollen sich die Fahrt mit den öffentlichen Verkehrs-Mitteln leisten können. In der Luft gibt es immer mehr Klima-Gase. Klima-Gase kommen von Fabriken, Autos oder Flugzeugen. Die Klima-Gase schaden dem Wetter. Sie können das Wetter verändern. Es wird heißer, trockener und stürmischer. Die Senats-Verwaltung möchte weniger Abgase in der Luft haben. Zum Beispiel: Die Menschen in Berlin sollen weniger Auto fahren. Es gibt viele Fahrrad-Wege. So können die Menschen mit dem Fahrrad fahren. Die Luft wird dann weniger mit Klima-Gasen verschmutzt. Zusätzlich möchte die Senats-Verwaltung die Stadt Berlin umbauen. Alle Menschen in Berlin sollen immer gut leben können. Das soll bei jedem Wetter möglich sein: Im Sommer soll sich Berlin nicht zu stark aufheizen. Die Bäume und Parks sollen immer genügend Wasser haben. Bei starkem Regen soll das Wasser gut abfließen können. Deshalb wird Berlin umgebaut. Die Senats-Verwaltung pflegt und schützt die Natur in Berlin. Berlin ist eine grüne Stadt. Das heißt: Es gibt dort viele Seen und Wälder. Es gibt dort auch viele Parks. In einer grünen Stadt fühlen sich Menschen und Tiere wohl. Deshalb kümmert sich die Senats-Verwaltung darum, dass die Natur in Berlin nicht kaputt-geht. Die Senats-Verwaltung kümmert sich auch um saubere Luft um sauberes Trink-Wasser um sauberen Boden Fach-Zentrum für Leichte Sprache Zertifiziert nach DIN EN ISO 9001 Mitglied im Netzwerk Leichte Sprache

Sonstiger Verkehr und Bausektor

Schienenverkehr Schiffsverkehr Flugverkehr Off-road-Verkehr Baustellen Als Datengrundlage zur Berechnung der Emissionen aus dem Schienenverkehr dienen Informationen der Deutschen Bahn AG und Eisenbahnverkehrsunternehmen auf dem Netz des DB-Schienennetzes, sowie der Straßenbahn und oberirdisch fahrenden U-Bahn. Neben Abgas-Emissionen aus dieselbetriebenen Schienenfahrzeugen entstehen auch Partikel-Emissionen durch Abrieb der Bremsen, Räder, Schienen, Fahrleitungen und Stromabnehmer, wobei diese Partikelemissionen auch von elektrisch betriebenen Fahrzeugen stammen. Insgesamt werden vom Schienenverkehr in Berlin 4.721,4 Tonnen CO 2 , 45,2 Tonnen NO x und 104,7 Tonnen Feinstaub (PM 10 ) emittiert. Den größten Anteil der gasförmigen Emissionen hat der Güterverkehr, wohingegen für PM 10 und PM 2,5 die höchsten Beiträge vom Personennahverkehr (Regionalbahnen und S-Bahnen) rühren, da aufgrund der höheren Fahrleistungen die Abriebprozesse verstärkt zur Feinstaubemission beitragen. Die Datengrundlage für die Berechnung der Emissionen aus dem Berliner Schifffahrtsverkehr bilden Informationen der Schiffs- und Güterstrombewegungen auf den Bundeswasserstraßen sowie Auswertungen der Fahrpläne der Fahrgastschiffe der in Berlin tätigen Reedereien. Schleusendaten erfassen außerdem neben den Güter- und Personenschiffen auch Motorboote, sodass auch diese Schiffsklasse in die Berechnung der schifffahrtsbedingten Emissionen einfließen kann. Der größte Anteil der Emissionen auf Berliner Wasserstraßen entfällt auf die Fahrgastschifffahrt, der bei den NO x -Emissionen bei 58 % und bei den PM 10 -Emissionen bei 47 % liegt. Räumlich sind die meisten Emissionen vor allem im Stadtbezirk Mitte mit den vielen Fahrgastschifffahrtsanlegern zwischen Mühlendammschleuse und dem Bundeskanzleramt aufzufinden. Für den Flugverkehr werden die Abgas-Emissionen des zivilen Flugverkehrs im bodennahen Bereich der Flughäfen bis 3.000 Fuß oder 915 Meter Höhe sowie die Emissionen durch die Fahrzeuge auf den Flughafenvorfeldern berücksichtigt. Zur Ermittlung der Emissionen werden die Start- und Landevorgänge, differenziert nach Luftfahrzeugklasse, analysiert, die vom Statistischen Bundesamt zur Verfügung gestellt wurden. Zudem wurden vom Flughafenbetreiber Berlin-Brandenburg GmbH modellfeine Daten aus Flugtagebüchern zur Verfügung gestellt. Die Quellgruppe „Off-road-Verkehr“ umfasst die Anwendung von mobilen Geräten und Maschinen sowie von Fahrzeugen außerhalb des öffentlichen Straßenverkehrs in der Forst- und Landwirtschaft, Industrie, Privaten Gartenpflege, Pflegen öffentlicher Grünflächen und des Militärs. Als emissionsrelevante Daten werden Angaben zum eingesetzten Fahrzeug- und Gerätebestand und deren Einsatzbedingungen benötigt, die aber im Allgemeinen nicht vorliegen. Daher werden für jeden Teilsektor spezifische Verbrauchsfaktoren bezogen auf geeignete Indikatorgrößen aus vorliegenden Daten für Nordrhein-Westfalen auf Berlin übertragen. Anhand dieser Angaben und mittlerer Emissionsfaktoren werden daraus die Emissionen des Sektors “off-road-Verkehr” abgeschätzt. Durch Baustellen werden verschiedene Emissionen erzeugt, die sich in folgende Teilbereiche einteilen lassen: Abgasemissionen der mobilen Maschinen Aufwirbelungs- und Abriebemissionen der mobilen Maschinen Weitere Emissionen (vor allem Staub) durch unterschiedliche Bautätigkeiten und Arbeitsprozesse (z.B. Abbrucharbeiten, Bohrungen usw.) Baustellen lassen sich jedoch räumlich nur sehr schwer repräsentativ für einen längeren Zeitraum einem bestimmten Gebiet zuordnen. Während mobile Baumaschinen, die zum größten Teil dieselbetrieben sind, stark in ihrer Größe und Leistung je nach Einsatzgebiet variieren und im Straßen-, Hoch- und Tiefbau eingesetzt werden, relativ gut emissionsseitig eingeordnet werden können, ist die Datenlage ihres Einsatzes jedoch sehr unsicher. Der Standort des gemeldeten Bestandes weicht häufig stark von ihrem Einsatzgebiet ab, da Baufirmen nicht nur lokal arbeiten und zudem häufig auch Leihmaschinen einsetzen. Die Staub-Emissionen durch Aufwirbelung und Abrieb sowie durch Abbrucharbeiten überschreiten zudem in der Regel die Abgasemissionen auf Baustellen bei weitem. Zusammenfassend muss festgestellt werden, dass insbesondere die nicht-motorbedingten Emissionen aus dem Einsatz von Baumaschinen und den Tätigkeiten auf Baustellen aktuell nur sehr grob abgeschätzt werden können. Die Ermittlung der Emissionen der Bauwirtschaft in Berlin wird deshalb auf Basis anderweitiger Daten durchgeführt: Ermittlung des Gesamtbauvolumens für Berlin, differenziert nach Bauhauptgewerbe und Ausbaugewerbe Abschätzung der Anzahl der Beschäftigten auf Basis der Daten aus der Statistik des Baugewerbes Berlin Ableitung von spezifischen Verbrauchsdaten (Diesel, Benzin, Gemisch) pro Beschäftigten und Ermittlung von typischen Bestandsstrukturen der eingesetzten Baumaschinen Ermittlung von charakteristischen kraftstoffbezogenen Abgas-Emissionsfaktoren sowie Emissionsfaktoren für Aufwirbelung, Abrieb und Abbrucharbeiten.

Plant growth and biomass measurements from a mesocosm experiment on the effects of sediment properties and warming on the salt-marsh pioneer Salicornia, Sylt, Germany

This dataset contains plant growth and biomass measurements collected during a controlled mesocosm experiment conducted at the AWI Sylt Outdoor Mesocosm facility, Wadden Sea Station Sylt, Germany, between June and September 2025. The experiment investigated the effects of sediment grain size, microtopography and climate warming on the salt marsh pioneer Salicornia. Plants were grown in PVC tubes filled with sandy, mixed or muddy sediments and exposed to four different climate treatments (ambient, warming, warming-drought, heatwave-drought). Climate treatments were implemented through active control of the water temperature. Experimental microtopographies simulated small-scale elevation differences. Plant height was measured repeatedly to quantify growth dynamics. Above ground biomass was measured at the end of the experiment. The experiment was conducted under controlled mesocosm conditions to quantify the relative importance of sediment properties, topographic variation and warming for pioneer marsh vegetation performance.

Dissolved organic matter composition in the sea surface microlayer during a Mesocosm study in Wilhelmshaven, Germany (FT-ICR-MS and ATR-FTIR), spring 2023

We studied dissolved organic matter (DOM) dynamics in the sea surface microlayer (SML) during a mesocosm study at the Sea sURface Facility (SURF) of the Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment (ICBM) in Wilhelmshaven, Germany (53.5148 °N, 8.1463 °E). The study was conducted from 18 May to 16 June 2023 as part of the multidisciplinary BASS research unit (Biogeochemical processes and Air-sea exchange in the Sea-Surface microlayer). SURF was filled with pretreated natural seawater from the nearby Jade Bay (53° 28' 42'' N, 8° 12' 15'' E) to replicate natural conditions. We selected this approach to examine the regrowth of surviving phytoplankton cells after the initial water treatments, simulating a native microbial community starting with almost no bioproduction or pre-existing bioproduction products. To induce and maintain the phytoplankton bloom, inorganic nitrogen, phosphorus, and silicate were added on May 26, May 31, and June 01, 2023. By that, we induced an algal bloom of Emiliania huxleyi and Cylindrotheca closterium. Water samples were collected using a glass plate for the SML and a tube at 40 cm depth for the underlying water (ULW). This dataset contains DOM molecular data from ultrahigh-resolution mass spectrometry (Fourier-transform ion cyclotron resonance mass spectrometer, FT-ICR-MS), molecular indices calculated from FT-ICR-MS data (Ibio, Iphoto, IDEG) and environmental data, including dissolved organic carbon (DOC) and dissolved organic nitrogen (DON). Furthermore, it contains attenuated total reflectance Fourier Transform Infrared (ATR-FTIR) data from representative samples for each bloom phase. By combining molecular analyses with nutrient and bloom-phase data, we highlight the in situ production of carbohydrate-like and laminarin-derived DOM as a significant contributor to SML composition. General metadata from the multidisciplinary mesocosm study, including temperature, salinity and chlorophyll a, are provided in Bibi et al. on PANGAEA at the following link: doi:10.1594/PANGAEA.984101.

Geochemical composition of S1 sediment core from Lower Odra Valley, NW Poland

Oxbow lakes are continuous archives of flood events. On 28th June 2022 a 7.5 m long bottom sediment core (S1: 53.24758°N and 14.46271°E, 2.4 m b.s.l.) was collected from an oxbow lake in the Lower Odra Valley, NW Poland. Drilling was conducted using an Instorf sampler (Russian type; chamber dimension: 10 x 50 cm), onboard a "Manat" catamaran motorboat. After core recovery, each half-metre section was packed into a PVC tube and kept in cool rooms with a constant temperature. Samples were collected every 4 cm. For the first 2 m of the core grain-size, geochemical and Chironomidae analyses as well as radiocarbon dating were performed, which allow to identify flood events in the last 3200 years.

Veraenderung des Grundwassers durch Injektionsarbeiten bei der U-Bahnlinie U 8/1

Im Zuge des U-Bahn-Baues werden zur Unterfangung von Gebaeuden Injektionen vorgenommen. Diese Injektionsmittel enthalten starke Laugen und organische Haerter. Untersucht wird der Einfluss dieser chemischen Mittel auf das Grundwasser. Es werden regelmaessig Grundwasserproben in der Naehe und in weiteren Abstaenden von den Injektionsstellen gezogen und untersucht. Untersucht werden: BSB 5, (=Biochemischer Sauerstoffbedarf), Chlorid CSB (= Chemischer Sauerstoffbedarf), Kaliumpermanganatverbrauch, pH-Wert, Abdampfrueckstand, Sauerstoffgehalt, teilweisem- und p-Wert, Leitfaehigkeit, Sulfatgehalt, Gesamthaerte, Karbonathaerte, Calcium, Magnesium, Ammonium, Nitrat, Phosphat und bei besonderem Verdacht weitere Kennwerte.

upBUS - nachhaltige Mobilität für das 21. Jahrhundert

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