Das Projekt "Parasitengemeinschaft und durch Parasiten induzierte Mortalität bei überwinternden 0+ Plötzen (Rutilus rutilus)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Forschungsverbund Berlin, Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei durchgeführt. Um Hinweise auf den Einfluss von Parasiten auf die Mortalität von überwinternden 0+ Plötzen zu erhalten, wurde die Zusammensetzung und zeitliche Entwicklung von deren Parasitengemeinschaft von Dezember bis Mai unter experimentellen Bedingungen in Teichen untersucht. Die Prävalenz der Monogeneen Dactylogyrus suecicus, D. nanus und Gyrodactylus sp., sowie die der epizoischen Ciliaten Apiosoma sp. und Trichodina sp. war Anfang April bei einer Wassertemperatur von maximal 8 C am höchsten. Dennoch blieb die Infektionsdichte dieser Parasiten konstant auf einem niedrigen Niveau. Metazerkarien von Diplostomum cf. spathaceum und Tylodelphys clavata fanden sich mit hohen Prävalenzen, doch blieb diese analog zur Intensität der Infektion über den Untersuchungszeitraum unverändert. Larven von Philometra obturans, sowie Ligula intestinalis and Neoergasilus japonicus wurden nur vereinzelt gefunden. Die Korrelationsanalyse zwischen der Dichte bzw. Intensität der Parasiten und dem Korpulenzfaktor (k) der Fische ergab einen deutlichen Hinweis auf eine durch die Parasiten induzierte Mortalität der 0+Plötzen. Der schädigende Einfluß von D. nanus und Trichodina sp. ist mitverantwortlich für die Wintermortalität der durch den temperaturbedingten Energiemangel geschwächten Fische.
Das Projekt "Global Browning and Greening Trends" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Zürich, Geographisches Institut durchgeführt. Remotely sensed vegetation indices are widely used to detect greening and browning trends; especially the global coverage of time-series normalized difference vegetation index (NDVI) data which are available from 1981. Seasonality and serial auto-correlation in the data have previously been dealt with by integrating the data to annual values; as an alternative to reducing the temporal resolution, we apply harmonic analyses and non-parametric trend tests to the GIMMS NDVI dataset (1981-2006). Using the complete dataset, greening and browning trends were analyzed using a linear model corrected for seasonality by subtracting the seasonal component, and a seasonal non-parametric model. In a third approach, phenological shift and variation in length of growing season were accounted for by analyzing the time-series using vegetation development stages rather than calendar days. Results differed substantially between the models, even though the input data were the same. Prominent regional greening trends identified by several other studies were confirmed but the models were inconsistent in areas with weak trends. The linear model using data corrected for seasonality showed similar trend slopes to those described in previous work using linear models on yearly mean values. The non-parametric models demonstrated the significant influence of variations in phenology; accounting for these variations should yield more robust trend analyses and better understanding of vegetation trends.