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WFS - Hintergrundwerte von Böden

Der WFS-Dienst Hintergrundwerte von Böden liefert die beiden Layer "Hintergrundwerte Anorganik" und "Hintergrundwerte Organik". Der erste Layer "Hintergrundwerte Anorganik" enthält die aggregierten Leitsubstrate der Bodenbildung. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden nach ihrem Ausgangsgestein bei der Berechnung von Hintergrundwerten für anorganische Stoffe. Für die Auswertung der Hintergrundwerte Anorganik wurden Analysedaten für 16 Elemente von ca. 19.000 Standorten mit bis zu 40.000 Proben aus dem Fachinformationssystem Boden herangezogen. Der zweite Layer "Hintergrundwerte Organik" basiert auf der Karte der Raumkategorien für den Landesentwicklungsplan (LEP) von 2013. Dieser teilt Sachsen in drei Raumkategorien ein, welche die Grundage für die Berechnung von Hintergrundwerten für organische Stoffe bilden. Die Leitsubstrate dienen zur Zusammenfassung der Böden. Für die Auswertung der Hintergrundwerte wurden je nach Stoff Analysedaten aus dem Fachinformationssystem Boden von bis zu 2.300 Proben an 2.200 Standorten für 10 Einzelstoffe bzw. Stoffgruppen herangezogen.

TrilaWatt: Wattflächen (WMS)

Definitionen: Watt wird während des Tidehochwassers überflutet und fällt bei Tideniedrigwasser trocken. Eine Abgrenzung der Wattflächen hängt daher vom Verlauf von Tidehochwasser und Tideniedrigwasser ab. Die räumliche und zeitliche Variabilität von Tidehoch- und Tideniedrigwasser führt jedoch zu einer Vielzahl an möglichen Ausdehnungen von Watt auf täglichen, monatlichen, jährlichen oder dekadischen Zeitskalen. Diese bereits große Variabilität wird zusätzlich von der langfristigen Veränderung von Tide und Topographie überlagert. Produkt: Dieser Datensatz aus dem TrilaWatt Projekt beinhaltet die Topographie des Watts für die Deutsche Buch und die Niederlande, basierend auf jahresgemittelten Daten von Tidehoch- und Tideniedrigwasser. Auf dieser Grundlage wurden mittlere Tidehoch- und Tideniedrigwasserlinien sowie deren Unschärfe (±25cm) abgeleitet. Die Intertidalfläche resultiert aus der Verschneidung von jährlich interpolierten Topographie und jährlichen, mittleren Tidehoch- und Tideniedrigwasserdaten des digitalen Zwillings. Für den Zeitraum von 2015 bis einschließlich 2021 werden Auswertungen zu Intertidal-, Supratidal-Flächen sowie Hochwasser- und Niedrigwasser-Linien zur Verfügung gestellt. Die Datenprodukte werden im GeoTIFF Format und als Shapefiles bereitgestellt. Der Dienst stellt Auswertungen zu Intertidal-, Supratidal-Flächen sowie Hochwasser- und Niedrigwasser-Linien zur Verfügung. Zitat für diesen Datensatz (Daten DOI): Lepper, R., Lorenz, M., Milbradt, P., Pineda Leiva, D. F. (2025): TrilaWatt: Wattflächen (2015-2021) [Data set]. Bundesanstalt für Wasserbau. https://doi.org/10.48437/5a882d-b3a571 English: This dataset contains the annual topography of the intertidal zone of the Wadden Sea as an intersect of modeled annually averaged tidal high and low water with topography data. Based on the intertidal topography, we estimated annual the characteristic tidal low water line, tidal high water line, and their uncertainty. Download: A download is located under references (in German: "Verweise und Downloads").

Possible effects of transgenic plants on soil organisms

Soil is the first component of the environment that can be effected by GM plants, because they do not only consume the nutritive substances from the soil, but also release there different compounds during a growing period, and leave in the soil their remains. If the plants are modified to increase their resistance to plant pathogens, particularly bacteria, they can also affect the other microorganisms important for plant development. Also there are no considerable data about possible effect of GM plants on soil organic matter and chemical processes in soil. For the experiment it is planned to use transgenic potato plants (Solanum tuberosum L. cv. Desiree) expressing a chimerical gene for T4 lysozyme for protection against bacterial infections; - obtaining and short-term growing of GM plants in laboratory conditions; - extraction and collection of root exudates and microbial metabolites from rhizosphere; - analysis of these exudates by Pyrolysis-Field Ionisation Mass Spectrometry (Py-FIMS) in comparison with the exudates of wild-type plants and transgenic controls not harbouring the lysozyme gene, and with dissolved organic matter from non-cropped soil; - creation of 'fingerprints' for each new transgenic line in combination with certain soil on the basis of marker signals. Expected impacts: - New highly cost-effective express testing system for the risk assessment of genetically modified plants at the earliest stages of their introduction; - The conclusion about safety/danger of GM plants for the soil ecosystems; - Model for prediction of possible risk caused by GM plants.

Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland 1:1.000.000 (WMS)

Web Map Service (WMS) zur Karte der Hintergrundwerte von anorganischen Stoffen in Böden in Deutschland. Durch die LABO wurden 2017 für 16 Elemente neue, bundesweite Hintergrundwerte veröffentlicht. Sie beruhen auf Profilinformationen und Messdaten von Königswasserauszügen, die durch die BGR zusammengeführt und homogenisiert wurden. Daten mit hohen Bestimmungsgrenzen wurden nach bestimmten Kriterien von der weiteren Auswertung ausgeschlossen, damit die Bestimmungsgrenzen nicht die Hintergrundwerte beeinflussen. Um die Hintergrundwerte nicht durch Regionen mit hoher Stichprobendichte überproportional beeinflussen zu lassen, wurde in Teilen eine räumliche Ausdünnung durchgeführt. Die Werte mehrerer Horizonte eines Standortes wurden durch tiefengewichtete Mittelwerte zu einem Wert zusammengezogen. Zur Auswertung wurden die vorhandenen Messwerte verschiedenen Gruppen von Bodenausgangsgesteinen zugeordnet. Zudem wurde unterschieden, ob die Proben im Oberboden, im Unterboden oder im Untergrund genommen wurden. Bei den Oberböden wurde bei der Auswertung auch die unterschiedliche Nutzung (Acker, Grünland, Forst) berücksichtigt. Lockergesteine wurden aufgrund ihrer unterschiedlichen Zusammensetzung getrennt nach Nord- und Süddeutschland ausgewertet. Durch die Aufteilung der Daten in Teilkollektive wurden nicht in allen Fällen verlässliche Fallzahlen erreicht, sodass nur Hintergrundwerte mit Fallzahlen ?20 dargestellt werden. Das genaue Vorgehen bei der Ableitung ist dem Bericht der LABO-Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Bodenschutz (2017): 'Hintergrundwerte für anorganische und organische Stoffe in Böden', 4. überarbeitete und ergänzte Auflage, zu entnehmen.

Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz in Brandenburg - View-Service (WMS-LFU-BIMSCHG)

Der View Service stellt Anlagen nach Bundesimmissionsschutzgesetz (BImSchG) im Land Brandenburg dar. Datenquelle ist das Anlageninformationssystem LIS-A. Die Anlagen werden zum einen gruppiert nach Anlagenarten 1. Ordnung (ohne Anlagenteile), zum anderen nach Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen, nach Blockheizkraftwerken und nach großen Feuerungsanlagen. Die BImSchG-Anlagen 1. Ordnung werden unterschieden nach: - Wärmeerzeugung, Bergbau und Energie (Nr. 1) - Steine und Erden, Glas, Keramik, Baustoffe (Nr. 2) - Stahl, Eisen und sonstige Metalle einschließlich Verarbeitung (Nr. 3) - Chemische Erzeugnisse, Arzneimittel, Mineralölraffination und Weiterverarbeitung (Nr. 4) - Oberflächenbehandlung mit organischen Stoffen, Herstellung von bahnenförmigen Materialien aus - Kunststoffen, sonstige Verarbeitung von Harzen und Kunststoffen (Nr. 5) - Holz, Zellstoff (Nr. 6) - Nahrungs-, Genuss- und Futtermittel, landwirtschaftliche Erzeugnisse (Nr. 7) - Verwertung und Beseitigung von Abfällen und sonstigen Stoffen (Nr. 8) - Lagerung, Be- und Entladen von Stoffen und Gemischen (Nr. 9) - Sonstige Anlagen (Nr. 10) Die Tierhaltungs- und Aufzuchtanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Geflügel (Nr. 7.1.1 bis 7.1.4) - Rinder und Kälber (Nr. 7.1.5 und 7.1.6) - Schweine (Nr. 7.1.7 bis 7.1.9) - gemischte Bestände (Nr. 7.1.11) Die großen Feuerungsanlagen werden gemäß 4. BImSchV unterteilt in: - Wärmeerzeugung, Energie (Nr. 1.1, 1.4.1.1, 1.4.2.1) - Zementherstellung (Nr. 2.3.1) - Raffinerien (Nr. 4.1.12, 4.4.1) - Abfallverbrennung (Nr. 8.1.1.1, 8.1.1.3). Es werden nur Anlagen gemäß 13. und 17. BImSchV berücksichtigt. Die Blockheizkraftwerke werden hinsichtlich ihrer elektrischen Leistung unterschieden. Windkraftanlagen werden nicht dargestellt! Maßstab: 1:500000; Bodenauflösung: nullm; Scanauflösung (DPI): null

TrilaWatt: Topographie (WMS)

Definitionen: In den Geowissenschaften beschreibt eine Topographie die Erdoberfläche. In aquatischen Systemen wird der Begriff oft synonym zum Begriff “Bathymetrie” für die Höhenlage der Gewässersohle verwendet. Im Forschungsprojekt TrilaWatt bezeichnen topographische Daten die subtidale, intertidale und supratidale Höhenverteilung im Bereich der 12 Seemeilen-Zone des Wattenmeers. Datenerzeugung: Die Basis der Datenerzeugung bilden topographische Modelle aus einer umfangreichen Datenbasis von See- und Landvermessungen verschiedenster Datentypen. Diese werden mit einem datengetriebenem Simulationsmodell über räumlich-zeitliche Interpolationsverfahren zusammengelegt. Als Kompromisse zwischen der ständige morphodynamische Aktivität im Wattenmeer und der deutlich geringeren Messfrequenz werden in TrilaWatt topographische Modelle als Jahrestopographien erstellt. Produkt: Für den Zeitraum von 2015 bis einschließlich 2021 wird ein gerastertes topographisches Modell in der 12 Seemeilen Zone des Wattenmeers mit einer gerasterten Auflösung von 10 m in Raum und Zeit zum jeweiligen Gültigkeitszeitraum des 01.07. interpoliert. Das Datenprodukt wird im GeoTIFF Format bereitgestellt. Zur Einschätzung der Unschärfe des topographischen Datensatzes werden zu jedem Datenprodukt Datenquellenkarten veröffentlicht. Weiterhin werden prototypische Topographien für die Jahre 1996-2014 (NL) sowie für 2022 (NL und DE) bereitgestellt. Weitere Produkte: Min-Z/Max-Z, Morphologischer Raum und Morphologischer Drive (2015-2021). Zitat für diesen Datensatz (DOI) - Zeitraum 2015-2021: Milbradt, P., Pineda Leiva, D. F. (2024): TrilaWatt: Topographie (2015-2021) [Dataset]. Bundesanstalt für Wasserbau. https://doi.org/10.48437/366eab-3640c8 Zitat für diesen Datensatz (DOI) - Zeitraum 1996-2014, 2022: Milbradt, P., Pineda Leiva, D. F. (2025): TrilaWatt: Topographie (1996-2014, 2022) [Data set]. Bundesanstalt für Wasserbau. https://doi.org/10.48437/4baaf0-aeaf58 English: Topography describes the study of the forms and features of land surfaces. Topographic data in aquatic systems is often also referred to as bathymetry. TrilaWatt topography data merged a large number of observational data to annual topographies using a data-driven interpolation model. Data are distributed in 10m grids as GeoTIFF files within the 12 nautical mile zone of the Wadden Sea's coast line. Additional products: Min-Z/Max-Z, Bed Elevation Range and morphological Drive (2015-2021). Download A download is located under references (in German: "Verweise und Downloads").

Untersuchungen zur Klärung der Funktion der ELIP's bei höheren Pflanzen

Dem Antrag liegt die Hypothese zugrunde, wonach ELIPs Xanthophyll-bindende Proteine sind, die der Abstrahlung überschüssiger und gefährlicher Lichtenergie dienen. Diese These soll geprüft werden, indem ELIP-mRNA-Sequenzen in Antisenseorientierung in Lutein-freie Tomatenpflanzen integriert werden. Diese Pflanzen sollten empfindlich gegen hohe Lichtflüsse sein. Zusätzlich wird die Expression der ELIPs auf mRNA- und Proteinebene untersucht. Dazu sollen Antikörper gegen den Aminoterminus der ELIPs gewonnen und die ELIP-Expression im Wildtyp, in transgenen Pflanzen, und in deren Fruchtentwicklung untersucht werden. Der zweite Teil des Antrages ist der Beantwortung der Frage gewidmet, in welchen Zelltypen von C4-Pflanzen (Bündelscheiden oder Mesophyll) ELIPs exprimiert werden. Diese Frage soll mit Methoden der Immunbiologie auf mikroskopischer Ebene analysiert werden. Mit Antikörpern gegen phosphorylierte Aminosäuren wird geprüft, welchen Einfluss Proteinkinasen auf die Integration und Stabilität von ELIPs besitzen. Zusätzlich werden nqp-Mutanten von Ararbidopsis auf die Expression von ELIPs untersucht. Die Vorhaben werden in Zusammenarbeit mit ausländischen Gruppen durchgeführt.

SMMS: Bathymetrie (WMS)

Definition: “Bathymetrie” bezeichnet die Vermessung der topographischen Gestalt der Sohle eines Gewässers. Der Begriff wird auch oft – analog zum Wort “Topographie” – synonym für die Gestalt der Gewässersohle verwendet. Gewässer in diesem Zusammenhang sind Meere, Flüsse oder geschlossene Binnengewässer. Im Rahmen des Projektes SMMS handelt es sich bei bathymetrischen Datensätzen um solche, die die Höhenverteilung in der Deutschen Bucht inklusive der Mündungsbereiche der Ästuare Ems, Weser und Elbe darstellen. Durch morphologische Aktivitäten des Gewässerbodens ist ein solches bathymetrisches Modell stets nur für einen gewissen Zeitraum oder Zeitpunkt gültig. Datenerzeugung: Die Basis für bathymetrische Produkte bilden gerasterte bathymetrische Modelle, die mithilfe des Funktionalen Bodenmodells, einem datenbasierten hindcast-Simulationsmodell, über räumlich-zeitliche Interpolationsverfahren aus einer Datenbasis von See- und Landvermessungen verschiedenster Datentypen erstellt werden. Für die Jahre 1960-2020 wird jeweils ein gerastertes bathymetrisches Modell in 10 m Auflösung für die Deutsche Bucht bereit gestellt. Produkt: Ein 10 m Raster der Deutschen Bucht jeweils gültig zum 01.07. für das Jahr, wobei an jedem Rasterknoten die Höhe abgelegt ist. Das Produkt wird im GeoTiff-Format zusammen mit Quellenkarten (vorher und nachher, Shapefiles) bereitgestellt. Die Bathymetrien stehen in Zusammenhang mit dem Projekt EasyGSH-DB, decken jedoch einen größeren Zeitraum ab. Dienst: Der Dienst visualisiert ausgewählte Jahre aus dem SMMS Forschungszeitraum.

Uncertainty of Monetary Valuation (WMS)

The points show locations of case studies used to calculate the monetary values of individual ES. The bivariate maps show extrapolated relative monetary values (yellow to green) and uncertainties (yellow to red) of the benefit transfer functions for the ES. : A ) food provision, B) water provision, C) climate regulation, D) extreme event regulation, E) recreation service and F) habitat service, G) raw material provision, H) provision of medicinal resources, I) waste treatment, J) erosion regulation, K) soil fertility regulation and L) maintenance of genetic diversity. Monetary values and uncertainties are grouped into different classes from low to high (in the legend the first number represents uncertainty and the second monetary values, e.g. 11= both low, 12= uncertainty low and monetary value medium, 32= uncertainty high and monetary value medium etc.). The classes were defined by equal interval distances for each ES separately. Major sources of uncertainties include errors resulting from the input data for the benefit transfer model, the model characteristics and the transfer error due to generalization. The latter, for instance, arises when values are transferred to other areas under the assumption that particular socio-environmental conditions, spatial or temporal scale are constant. For the ES food provisioning it is often assumed that agricultural productivity is the same for all croplands, regardless natural composition and anthropogenic management. These results show that although socio-economic indicators are often discussed for benefit transfer applications, the consideration of biophysical heterogeneity in ecosystems is most important.

INSPIRE-WMS Area Management / Restriction / Regulation Zones and Reporting Units / Ruhige Gebiete BB

Der interoperable INSPIRE-WMS ist ein Darstellungsdienst, der Daten im INSPIRE-Zielschema Bewirtschaftungsgebiete / Schutzgebiete / geregelte Gebiete und Berichterstattungseinheiten (abgeleitet aus dem originären Datensatz: Ruhige Gebiete im Rahmen der Lärmaktionsplanung 4. Stufe im Land Brandenburg). Er gibt einen Überblick über die ruhigen Gebiete gemäß EU – Umgebungslärmrichtlinie, welche von den Kommunen und Städten im Rahmen der Lärmaktionsplanung festgesetzt und an das Landesamt für Umwelt gemeldet wurden. Gemäß der INSPIRE-Datenspezifikation für Area Management/Restriction/Regulation Zones and Reporting Units liegen die Inhalte INSPIRE-konform vor. Der WMS beinhaltet den folgenden Layer: - AM.NoiseRestrictionZone: Ruhige

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