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Feinstaub (PM10) Lübeck, St. Jürgen 1-Stunden Mittelwert 2026

Um die Gesundheit der Menschen und die Vegetation vor den Einflüssen zu hoher Luftschadstoffbelastungen zu schützen, wird die Luftqualität laufend untersucht und nach gesetzlichen Vorschriften beurteilt. Dafür betreibt das Landesamt für Umwelt (LfU) in Schleswig-Holstein ein Netz aus Messstationen, an denen mit unterschiedlichen Methoden Luftschadstoffe gemessen werden. Die Messdaten aus Schleswig-Holstein und viele zusätzliche Informationen zu den Messungen werden an das Umweltbundesamt weiter geleitet und von dort gemeinsam mit den Daten aller Bundesländer an die Europäische Kommission gemeldet. Alle aktuell veröffentlichten Daten sind als ***vorläufig*** einzustufen, da sie zu Ihrer schnellen Information zunächst automatisch auf Gültigkeit geprüft werden. Vor der abschließenden Bewertung und Beurteilung der Luftqualität findet später eine mehrstufige Prüfung nach gesetzlichen Vorgaben statt. Bei den CSV-Dateien „fehlt“ am Tag der Umstellung von Normalzeit (MEZ) auf Sommerzeit (MESZ) die 3-Uhr-Messung, am Tag der Umstellung von Sommer- auf Normalzeit gibt es hingegen zwei 3-Uhr-Messungen. Die JSON-Dateien sind von dieser Problematik nicht betroffen, hier wird durchgängig Normalzeit verwendet. [Informationen zur Messstation](https://www.schleswig-holstein.de/DE/Fachinhalte/L/luftqualitaet/Messstationen/LuebeckStJuergen.html)

3D-Mesh NW (SLPK)

Seit 2023 wird aus den Luftbildern zusätzlich ein 3D-Mesh für NRW produziert. Ein 3D-Mesh ist eine aus Luftbildinformationen erzeugte Darstellungsform eines 3D-Oberflächenmodells. Es stellt die Geländeoberfläche inklusive Vegetation, Bebauung und weiterer künstlicher Objekte (z.B. stehende Autos) dar. Hierzu werden benachbarte dreidimensionale Punkte aus der Bildkorrelation der orientierten Luftbilder zu einem Netz (engl. Mesh) verbunden. Die Mesh-Oberfläche wird danach mit den zugrundeliegenden Luftbildern texturiert. In den letzten Jahren entstanden im kommunalen Kontext 3D-Stadtmodelle, die als Planungsgrundlage u.a. für räumliche Analysen im dreidimensionalen Raum und für die Öffentlichkeitsarbeit eingesetzt werden. Das 3D-Mesh von Geobasis NRW wird für die gesamte Landesfläche von NRW erzeugt und stellt ein realitätsgetreues Modell zum Erhebungszeitpunkt dar. Es dient als effiziente Alternative zu Schrägluftbildern und eignet sich als Datengrundlage für digitale Zwillinge. Nutzungsmöglichkeiten: Erkundung für die Fortführung der Amtlichen Basiskarte,Planungsgrundlage (z.B. bei Stadtplanung, bei der Denkmalpflege, im Umweltmanagement),Hilfestellung für den Katastrophenschutz, die Wirtschaftsförderung oder den Tourismus,Visualisierung von computergestützten Analysen (u.a. zu Hochwassersimulationen, Sichtachsen, Schattenwurf, Lärmausbreitung oder Windströmungen),Verwendung in der 3D-Navigation,Immobilienbranche,Öffentlichkeitsarbeit

Feinstaub (PM10) Kiel, Bremerskamp 1-Stunden Mittelwert 2026

Um die Gesundheit der Menschen und die Vegetation vor den Einflüssen zu hoher Luftschadstoffbelastungen zu schützen, wird die Luftqualität laufend untersucht und nach gesetzlichen Vorschriften beurteilt. Dafür betreibt das Landesamt für Umwelt (LfU) in Schleswig-Holstein ein Netz aus Messstationen, an denen mit unterschiedlichen Methoden Luftschadstoffe gemessen werden. Die Messdaten aus Schleswig-Holstein und viele zusätzliche Informationen zu den Messungen werden an das Umweltbundesamt weiter geleitet und von dort gemeinsam mit den Daten aller Bundesländer an die Europäische Kommission gemeldet. Alle aktuell veröffentlichten Daten sind als ***vorläufig*** einzustufen, da sie zu Ihrer schnellen Information zunächst automatisch auf Gültigkeit geprüft werden. Vor der abschließenden Bewertung und Beurteilung der Luftqualität findet später eine mehrstufige Prüfung nach gesetzlichen Vorgaben statt. Bei den CSV-Dateien „fehlt“ am Tag der Umstellung von Normalzeit (MEZ) auf Sommerzeit (MESZ) die 3-Uhr-Messung, am Tag der Umstellung von Sommer- auf Normalzeit gibt es hingegen zwei 3-Uhr-Messungen. Die JSON-Dateien sind von dieser Problematik nicht betroffen, hier wird durchgängig Normalzeit verwendet. [Informationen zur Messstation](https://www.schleswig-holstein.de/DE/Fachinhalte/L/luftqualitaet/Messstationen/KielBremerskamp.html)

Beurteilungsgebiete und Ballungsräume in Niedersachsen

Die Überwachung und Beurteilung der Luftqualität erfolgt hinsichtlich Art, Umfang und Qualität nach festen Vorgaben der 39. Bundes-Immissionsschutzverordnung. Bei der Beurteilung der Luftqualität wird im Hinblick auf den Schutz der menschlichen Gesundheit unterschieden zwischen Ballungsräumen (städtische Gebiete mit hoher Besiedlungsdichte) und sonstigen Beurteilungsgebieten (Niedersachsen Nord, Niedersachsen Mitte und Niedersachsen Süd). Die Beurteilung im Hinblick auf den besonderen Schutz der natürlichen Ökosysteme und der Vegetation erfolgt in den Ökosystem-Schutzgebieten Wattenmeer und Harz. Weiterführende Informationen, wie z.B. aktuelle Messwerte, Stationsinformationen und die Jahresberichte zur Luftqualitätsüberwachung finden Sie in unter www.luen-ni.de.

Sentinel-5P TROPOMI – Ozone (O3), Level 3 – Global

Ozone vertical column density in Dobson Units as derived from Sentinel-5P/TROPOMI observations. The stratospheric ozone layer protects the biosphere from harmful solar ultraviolet radiation. Ozone in troposphere can pose risks to the health of humans, animals, and vegetation. The TROPOMI instrument aboard the SENTINEL-5P space craft is a nadir-viewing, imaging spectrometer covering wavelength bands between the ultraviolet and the shortwave infra-red. TROPOMI's purpose is to measure atmospheric properties and constituents. It is contributing to monitoring air quality and providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the Top Of Atmosphere (TOA) solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum, allowing operational retrieval of the following trace gas constituents: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4). Daily observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. Within the INPULS project, innovative algorithms and processors for the generation of Level 3 and Level 4 products, improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users are developed.

Spezifisches Grünvolumen pro Nettoteilblock 2009 (WFS Dienst)

Wichtige Hinweise zum Layer: Grundlage des spezifischen Grünvolumens pro Nettoteilblock bildet das spezifische Grünvolumen als Raster mit einer räumlichen Auflösung von 1m (beachte: Basisdatensatz in GK5 mit 0,5 m Auflösung). Dieses wurde im vorliegenden Layer für die einzelnen Nettoteilblöcke statistisch ausgewertet. Der ausgewiesene Wert entspricht hierbei dem Mittelwert aller im jeweiligen Block enthaltenen Rasterzellen. Ein Rückschluss auf deren Verteilung sowie der vegetativen Strukturelemente im Raum (zum Beispiel nur Wiese und am Flächenrand hohe Vegetation oder Wiese mit Baumbestand) lässt sich daraus nicht ableiten. Für konkretere Aussagen zur Verteilungsstruktur ist das Raster des spezifischen Grünvolumens heranzuziehen. Da Gewässerflächen (hier: Nettoteilblockflächen mit der Nutzungsart Gewässer) mit Ausnahme von Baumkronenüberhängen kein durch Fernerkundung erfassbares Grünvolumen enthalten, bleiben diese Flächen von der Darstellung des Grünvolumens unberücksichtigt. Allgemeine Hintergrundinformationen zum spezifischen Grünvolumen: Das spezifische Grünvolumen als Synonym für Grünvolumenzahl basiert auf dem durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) erstellten Gutachten "Grünvolumenbestimmung der Stadt Dresden auf der Grundlage von Laserscandaten" vom August 2014 (Beachte: Datenbasis 2009-2011). Dieses ist unter dem zugeordneten Dokument einsehbar. Einleitung: Städtisches Grün ist aus stadtökologischer und sozialer Sicht unverzichtbar und erfüllt wichtige Funktionen wie Staubbindung, Temperaturminderung, Winddämpfung oder Grundwasserneubildung. Darüber hinaus bilden öffentliche Grünanlagen Oasen der Ruhe, die der Erholung, Freizeitgestaltung und Kommunikation dienen und wichtige soziale Funktionen erfüllen. Je nach Kontext wird die Vegetation durch unterschiedliche Bestandsmerkmale beschrieben: - Forstwirtschaft (Baumart, Bestandsdichte, Brusthöhendurchmesser und Überschirmungsgrad) - Botanik (Blattflächenindex - LAI = Leaf Area Index - als Grundlage zur Bestimmung der Belaubungsdichte sowie der fotosynthetischen Aktivität bzw. der Produktionsleistung) - Landwirtschaft (pflanzliche Biomasse, als Maß der Ertragsbilanzierung). Im städtischen Kontext ist aufgrund der Artenvielfalt der Vegetation eine Erfassung von Blattflächenindex oder Biomasse schwierig. Aus diesem Grund spielen einfache, planerisch sinnvolle und vor allem praktikable Indikatoren eine wichtige Rolle. Für die Anwendung in der großmaßstäbigen Bauleit- und Landschaftsplanung wurde deshalb eine rechnerische Bestimmung des Grünvolumens durch die Planungsgemeinschaft GROSSMANN, SCHULZE, POHL entwickelt. Dabei wird das Grünvolumen mittels der flächenbezogenen Grünvolumenzahl (GVZ) beschrieben. Sie wurde als Pendant zu den planungsrelevanten Richtgrößen der baulichen Nutzung, wie der Grundflächenzahl (GRZ) oder der Geschossflächenzahl (GFZ) eingeführt. Es soll neben den vegetationsbezogenen Indikatoren Biotopflächenfaktor (BFF), Bodenfunktionszahl (BFZ) und dem Durchgrünungsgrad die Formulierung von Mindestanforderungen an die Grünausstattung bei der Planung ermöglichen, da sie eine hohe ökologische Aussagekraft besitzt. Was beschreibt die Grünvolumenzahl (GVZ)? Als Grünvolumen wird die Summe des oberirdischen Volumens aller Pflanzen verstanden. Es wird in m³ angegeben. Das Grünvolumen ist durch die äußere Hülle der Vegetation begrenzt, die in der praktischen Erfassung über idealisierte geometrisch primitive Formen beschrieben wird: - Quader: Rasen, Kräuter sowie Sträucher - Kugel: z. B. Eiche - Zylinder: z. B. Pappel - Kegel: z. B. Nadelbaum Aus der Grünvolumensumme aller Vegetationsobjekte in Bezug auf eine definierte Bezugsfläche (z. B. Baublock) ergibt sich die Grünvolumenzahl (GVZ), die alternativ auch als "spezifisches Grünvolumen" bezeichnet wird und die Einheit m³/m² besitzt. Das vorliegende generalisierte Raster (ursprüngliche Auflösung 0,5 m) weist für die einzelnen Zellen (Auflösung jetzt 1 m) bereits das spezifische Grünvolumen (m³/m²) auf, welches zugleich dem absoluten Grünvolumen entspricht. Datengrundlage/Methodik: Grundlage der Bestimmung des Grünvolumens sind Laserscandaten, RGBI-Bilddaten sowie Gebäudedaten. Eine detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise ist dem zugeordneten Dokument zu entnehmen. Klassifizierung des spezifischen Grünvolumen: - 1. Klasse: vegetationslos (= 0 m³/m²) - 2. Klasse: bis einschließlich 0,1 m³/m² - 3. Klasse: bis einschließlich 0,5 m³/m² - 4. Klasse: bis einschließlich 0,75 m³/m² - 5. Klasse: bis einschließlich 1 m³/m² - 6. Klasse: bis einschließlich 3 m³/m² - 7. Klasse: bis einschließlich 8 m³/m² - 8. Klasse: bis einschließlich 14 m³/m² - 9. Klasse: bis einschließlich 20 m³/m² - 10. Klasse: bis einschließlich 25 m³/m² - 11. Klasse: größer als 25 m³/m² Die Klassifikation in der vorliegenden Abstufung erfolgt aufgrund der im Modell getroffenen Annahmen sowie zur besseren plastischen Darstellung der Vegetationsobjekte. Einschränkung: Entsprechend der vorgesehenen Nutzung für die Umwelt-, Landschafts- und Bauleitplanung ist trotz scheinbar detaillierter Darstellungsmöglichkeit der Anwendungsmaßstab auf 1:5.000 begrenzt.

Spezifisches Grünvolumen pro Nettoteilblock 2009

Wichtige Hinweise zum Layer: Grundlage des spezifischen Grünvolumens pro Nettoteilblock bildet das spezifische Grünvolumen als Raster mit einer räumlichen Auflösung von 1m (beachte: Basisdatensatz in GK5 mit 0,5 m Auflösung). Dieses wurde im vorliegenden Layer für die einzelnen Nettoteilblöcke statistisch ausgewertet. Der ausgewiesene Wert entspricht hierbei dem Mittelwert aller im jeweiligen Block enthaltenen Rasterzellen. Ein Rückschluss auf deren Verteilung sowie der vegetativen Strukturelemente im Raum (zum Beispiel nur Wiese und am Flächenrand hohe Vegetation oder Wiese mit Baumbestand) lässt sich daraus nicht ableiten. Für konkretere Aussagen zur Verteilungsstruktur ist das Raster des spezifischen Grünvolumens heranzuziehen. Da Gewässerflächen (hier: Nettoteilblockflächen mit der Nutzungsart Gewässer) mit Ausnahme von Baumkronenüberhängen kein durch Fernerkundung erfassbares Grünvolumen enthalten, bleiben diese Flächen von der Darstellung des Grünvolumens unberücksichtigt. Allgemeine Hintergrundinformationen zum spezifischen Grünvolumen: Das spezifische Grünvolumen als Synonym für Grünvolumenzahl basiert auf dem durch das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) erstellten Gutachten "Grünvolumenbestimmung der Stadt Dresden auf der Grundlage von Laserscandaten" vom August 2014 (Beachte: Datenbasis 2009-2011). Dieses ist unter dem zugeordneten Dokument einsehbar. Einleitung: Städtisches Grün ist aus stadtökologischer und sozialer Sicht unverzichtbar und erfüllt wichtige Funktionen wie Staubbindung, Temperaturminderung, Winddämpfung oder Grundwasserneubildung. Darüber hinaus bilden öffentliche Grünanlagen Oasen der Ruhe, die der Erholung, Freizeitgestaltung und Kommunikation dienen und wichtige soziale Funktionen erfüllen. Je nach Kontext wird die Vegetation durch unterschiedliche Bestandsmerkmale beschrieben: - Forstwirtschaft (Baumart, Bestandsdichte, Brusthöhendurchmesser und Überschirmungsgrad) - Botanik (Blattflächenindex - LAI = Leaf Area Index - als Grundlage zur Bestimmung der Belaubungsdichte sowie der fotosynthetischen Aktivität bzw. der Produktionsleistung) - Landwirtschaft (pflanzliche Biomasse, als Maß der Ertragsbilanzierung). Im städtischen Kontext ist aufgrund der Artenvielfalt der Vegetation eine Erfassung von Blattflächenindex oder Biomasse schwierig. Aus diesem Grund spielen einfache, planerisch sinnvolle und vor allem praktikable Indikatoren eine wichtige Rolle. Für die Anwendung in der großmaßstäbigen Bauleit- und Landschaftsplanung wurde deshalb eine rechnerische Bestimmung des Grünvolumens durch die Planungsgemeinschaft GROSSMANN, SCHULZE, POHL entwickelt. Dabei wird das Grünvolumen mittels der flächenbezogenen Grünvolumenzahl (GVZ) beschrieben. Sie wurde als Pendant zu den planungsrelevanten Richtgrößen der baulichen Nutzung, wie der Grundflächenzahl (GRZ) oder der Geschossflächenzahl (GFZ) eingeführt. Es soll neben den vegetationsbezogenen Indikatoren Biotopflächenfaktor (BFF), Bodenfunktionszahl (BFZ) und dem Durchgrünungsgrad die Formulierung von Mindestanforderungen an die Grünausstattung bei der Planung ermöglichen, da sie eine hohe ökologische Aussagekraft besitzt. Was beschreibt die Grünvolumenzahl (GVZ)? Als Grünvolumen wird die Summe des oberirdischen Volumens aller Pflanzen verstanden. Es wird in m³ angegeben. Das Grünvolumen ist durch die äußere Hülle der Vegetation begrenzt, die in der praktischen Erfassung über idealisierte geometrisch primitive Formen beschrieben wird: - Quader: Rasen, Kräuter sowie Sträucher - Kugel: z. B. Eiche - Zylinder: z. B. Pappel - Kegel: z. B. Nadelbaum Aus der Grünvolumensumme aller Vegetationsobjekte in Bezug auf eine definierte Bezugsfläche (z. B. Baublock) ergibt sich die Grünvolumenzahl (GVZ), die alternativ auch als "spezifisches Grünvolumen" bezeichnet wird und die Einheit m³/m² besitzt. Das vorliegende generalisierte Raster (ursprüngliche Auflösung 0,5 m) weist für die einzelnen Zellen (Auflösung jetzt 1 m) bereits das spezifische Grünvolumen (m³/m²) auf, welches zugleich dem absoluten Grünvolumen entspricht. Datengrundlage/Methodik: Grundlage der Bestimmung des Grünvolumens sind Laserscandaten, RGBI-Bilddaten sowie Gebäudedaten. Eine detaillierte Beschreibung der Vorgehensweise ist dem zugeordneten Dokument zu entnehmen. Klassifizierung des spezifischen Grünvolumen: - 1. Klasse: vegetationslos (= 0 m³/m²) - 2. Klasse: bis einschließlich 0,1 m³/m² - 3. Klasse: bis einschließlich 0,5 m³/m² - 4. Klasse: bis einschließlich 0,75 m³/m² - 5. Klasse: bis einschließlich 1 m³/m² - 6. Klasse: bis einschließlich 3 m³/m² - 7. Klasse: bis einschließlich 8 m³/m² - 8. Klasse: bis einschließlich 14 m³/m² - 9. Klasse: bis einschließlich 20 m³/m² - 10. Klasse: bis einschließlich 25 m³/m² - 11. Klasse: größer als 25 m³/m² Die Klassifikation in der vorliegenden Abstufung erfolgt aufgrund der im Modell getroffenen Annahmen sowie zur besseren plastischen Darstellung der Vegetationsobjekte. Einschränkung: Entsprechend der vorgesehenen Nutzung für die Umwelt-, Landschafts- und Bauleitplanung ist trotz scheinbar detaillierter Darstellungsmöglichkeit der Anwendungsmaßstab auf 1:5.000 begrenzt. Die Karte soll Aufschluss über die Verteilung des Grünvolumens geben. Hieraus ergeben sich Rückschlüsse aus stadtökologischer und sozialer Sicht. Dieser Datensatz kann gemäß den Nutzungsbestimmungen Datenlizenz Deutschland - Namensnennung - Version 2.0 (http://www.govdata.de/dl-de/by-2-0) genutzt werden. Eine Haftung für die Richtigkeit der Daten wird nicht übernommen, insbesondere übernimmt die Landeshauptstadt Dresden keine Haftung für mittels dieser Daten erhobene oder berechnete Ergebnisse Dritter.

Integrating GIS and Remote Sensing for Multi-Scale Analysis of Degradation in the African Sahel

Multi-level monitoring of destabilized Sahelian regions connects field work in situ with detailed to semi-detailed analysis of vegetation structure (aerial photography), vegetation functional types and units of rational landcover (satellite images). Human impact on Sahelian vegetation in its regional variations is a main reason for continous destruction of former grazing lands. Regional dynamics of impact patterns are analysed by means of multi-stage remote sensing techniques and multi-spectral image classification. Integration of remotely sensed as well as of socio-economic data with geo-information systems is an important tool for modelling regional dynamics of degradation and desertification due to multi-thematic and multi-temporal input parameters. Intersection of geo-informations creates change detection databasas of Sahelian regions. Planning sustainable development will urgently need the appropriate use of the presented facilities of IGIS technology.

Moosmonitoring 1995/96, Untersuchungen der Schwermetallgehalte in Moosen, Aluminium in Moosen, Einzelelementkarten

In der Bundesrepublik Deutschland wurden von 1990 bis 2005 in fünfjährigem Abstand sowie in den Jahren 2015/16 und 2020/21 Untersuchungen zur Bestimmung der Inhaltsstoffe von Moosen durchgeführt. Schwerpunkt war die Analyse von Schwermetallen, ab 2005/06 auch von Sticksoff. Seit 2015/16 wurde das Stoffspektrum auf persistente organische Stoffe (POP) und Mikroplastik ausgeweitet. Dieses „Moosmonitoring“ ist der deutsche Beitrag zum europäischen Moosmonitoringprogramm, welches durch das „Internationale Kooperativprogramm zur Wirkung von Luftverunreinigungen auf die natürliche Vegetation und auf landwirtschaftliche Kulturpflanzen“ („International Cooperative Programme on Effects of Air Pollution on Natural Vegetation and Crops“, kurz: ICP Vegetation) der Genfer Luftreinhaltekonvention (Convention on Long-range Transboundary Air Pollution, CLRTAP) koordiniert wird. Mit der Durchführung der einzelnen Probenahmekampagnen sowie der Auswertung der Untersuchungsergebnisse wurden durch das Umweltbundesamt (UBA) wechselnde Institutionen beauftragt, so die Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) mit dem Moosmonitoring 1995/96. Die Ergebnisse der nachfolgenden Monitoringjahre hat das Umweltbundesamt veröffentlicht. Sie sind abrufbar unter https://www.umweltbundesamt.de/daten/luft/bioindikation-von-luftverunreinigungen. Das Moos-Monitoring 1995/96 ist mit 1026 Standorten neben dem Moos-Monitoring 2000 das mit der größten Probenahmedichte und mit 40 analysierten Elementen das mit dem größten Untersuchungsspektrum. Obwohl die in den Jahren 1998 und 1999 fertiggestellten Forschungsberichte (Siewers & Herpin, 1998; Siewers, Herpin & Straßburg, 1999) eine Auswertung (Kurzbeschreibung, statistische Maßzahlen, Verteilungskarten) aller 40 analysierten Elemente enthalten, wurden bislang nur die Daten von 12 der analysierten Elemente veröffentlicht. Darüber hinaus wurden im Jahr 2007 die im Ergebnis der Analytik vorliegenden Rohdaten aus den Laboratorien einer Neubewertung unterzogen. Daraus resultiert eine Reihe von Fehlerkorrekturen, das auswertbare Elementspektrum konnte auf 42 Elemente erweitert werden. Auch die Ergebnisse dieser Neubewertung sind bislang unveröffentlicht. Die ergänzende Bearbeitung der Daten mit modernen Verfahren bringt eine zusätzliche Aufwertung dieser. Die Downloads zeigen die Verteilung der Aluminiumgehalte in Moosen in vier verschiedenen farbigen Punkt- und Isoflächenkarten. Die Legenden der Karten sind wahlweise in der Maßeinheit µg/g oder in einer an den Gehaltsbereich des dargestellten Elements angepassten Maßeinheit abrufbar.

Moosmonitoring 1995/96, Untersuchungen der Schwermetallgehalte in Moosen, Blei in Moosen, Einzelelementkarten

In der Bundesrepublik Deutschland wurden von 1990 bis 2005 in fünfjährigem Abstand sowie in den Jahren 2015/16 und 2020/21 Untersuchungen zur Bestimmung der Inhaltsstoffe von Moosen durchgeführt. Schwerpunkt war die Analyse von Schwermetallen, ab 2005/06 auch von Sticksoff. Seit 2015/16 wurde das Stoffspektrum auf persistente organische Stoffe (POP) und Mikroplastik ausgeweitet. Dieses „Moosmonitoring“ ist der deutsche Beitrag zum europäischen Moosmonitoringprogramm, welches durch das „Internationale Kooperativprogramm zur Wirkung von Luftverunreinigungen auf die natürliche Vegetation und auf landwirtschaftliche Kulturpflanzen“ („International Cooperative Programme on Effects of Air Pollution on Natural Vegetation and Crops“, kurz: ICP Vegetation) der Genfer Luftreinhaltekonvention (Convention on Long-range Transboundary Air Pollution, CLRTAP) koordiniert wird. Mit der Durchführung der einzelnen Probenahmekampagnen sowie der Auswertung der Untersuchungsergebnisse wurden durch das Umweltbundesamt (UBA) wechselnde Institutionen beauftragt, so die Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) mit dem Moosmonitoring 1995/96. Die Ergebnisse der nachfolgenden Monitoringjahre hat das Umweltbundesamt veröffentlicht. Sie sind abrufbar unter https://www.umweltbundesamt.de/daten/luft/bioindikation-von-luftverunreinigungen. Das Moos-Monitoring 1995/96 ist mit 1026 Standorten neben dem Moos-Monitoring 2000 das mit der größten Probenahmedichte und mit 40 analysierten Elementen das mit dem größten Untersuchungsspektrum. Obwohl die in den Jahren 1998 und 1999 fertiggestellten Forschungsberichte (Siewers & Herpin, 1998; Siewers, Herpin & Straßburg, 1999) eine Auswertung (Kurzbeschreibung, statistische Maßzahlen, Verteilungskarten) aller 40 analysierten Elemente enthalten, wurden bislang nur die Daten von 12 der analysierten Elemente veröffentlicht. Darüber hinaus wurden im Jahr 2007 die im Ergebnis der Analytik vorliegenden Rohdaten aus den Laboratorien einer Neubewertung unterzogen. Daraus resultiert eine Reihe von Fehlerkorrekturen, das auswertbare Elementspektrum konnte auf 42 Elemente erweitert werden. Auch die Ergebnisse dieser Neubewertung sind bislang unveröffentlicht. Die ergänzende Bearbeitung der Daten mit modernen Verfahren bringt eine zusätzliche Aufwertung dieser. Die Downloads zeigen die Verteilung der Bleigehalte in Moosen in vier verschiedenen farbigen Punkt- und Isoflächenkarten. Die Legenden der Karten sind wahlweise in der Maßeinheit µg/g oder in einer an den Gehaltsbereich des dargestellten Elements angepassten Maßeinheit abrufbar.

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