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In 40 Referenzgebieten in Schleswig-Holstein sind im Zeitraum zwischen 1995 und 2002 Feldhasendichten (Lepus europaeus) mittels Scheinwerfertaxation ermittelt worden. Parallel dazu wurden in den durchschnittlich etwa 1000 ha großen Gebieten die Geheckdichten des Rotfuchses (Vulpes vulpes) sowie die Brutpaardichten des Mäuse-bussards (Buteo buteo) bestimmt. Die Feldhasendichten variierten im Frühjahr zwischen 1,2 und 85 Hasen/100 ha und im Herbst zwischen 5 und 127 Hasen/100 ha. Zur Analyse eines potentiellen Einflusses der landschaftlichen Gegebenheiten auf die Feldhasenpopulationen erfolgte eine digitale Erfassung der linearen Landschaftselemente. Außerdem wurden Flächennutzungskartierungen zur Feststellung der Ackernutzung durchgeführt. Zur Bestimmung des Klimaeinflusses wurden Temperatur- und Niederschlagswerte zu Dekadenmittelwerten zusammengefasst und mit der durchschnittlichen Höhe der Nettore-produktionsleistung und der Populationsdichte korreliert. Während die klimatischen Einflüsse nicht die Populationsdichte oder die mittlere Zuwachsleistung bestimmen, diktieren die Niederschlagssummen insbesondere der letzten beiden März- und der ersten beiden Aprildekaden die dichteunabhängige, annuelle Ausprägung des Nettozuwachses. Landschaftsparameter konnten nicht monokausal in Beziehung zur Konstitution der Hasenpopulation gesetzt werden, während sich enge Beziehungen mit negativem Vorzeichen zwischen dem Rotfuchsvorkommen und der Dichte des Feldhasen ergaben (p<0,01). In einer Multifaktorenanalyse wurde als dominierende Einflussgröße für das derzeitige Feldhasenvorkommen der Rotfuchs bestimmt. Die Anbauvielfalt in der Landwirtschaft scheint einen positiven Einfluss auf den langjährigen Reproduktionserfolg zu besitzen, wohingegen die Zahl der Mutterbaue des Rotfuchses eine höhere Reproduktionsleistung zu vereiteln scheint. Die Jagd auf den Feldhasen wurde als Form der nachhaltigen Nutzung herausgestellt. Die jaglich induzierte Sterblichkeit stellt eine teilweise kompensatorische Mortalität dar.
Ziel der Optimierung bestimmter molekulargenetischer Methoden war die Aufklärung möglicher Zusammenhänge zwischen landwirtschaftlichen Nutzungsformen und der Genetik von Microtus arvalis. Um mögliche Populationsunterschiede feststellen zu können wurden zwei unterschiedliche genetische Untersuchungsmethoden eingesetzt. die Fingerprints, die mit dem Multi-locus DNA Fingerprint gemacht werden besitzen einen sehr hohen Informationswert und sind individualspezifisch. Der Nachteil dieser Methode besteht darin, dass sie sehr aufwendig ist. Die RAPD-PCR hat den Vorteil, dass sie sehr schnell Bandemuster produziert, und leicht anwendbar ist. der Informationsgehalt des RAPD-PCR ist jedoch geringer. Da beide Methoden auf die Feldmaus noch nicht angewandt wurden, mussten sie so modifiziert werden, dass genetische Untersuchungen mit Microtus arvalis erst möglich wurden. Insgesamt wurden 161 Microtus arvalis aus Wahlen (Nordsaarland) und Herl (Regierungsbezirk trier) untersucht. Dabei stellte sich heraus, dass die Brachflächen in Wahlen (Zill1, Zill2 und Zill3), die zwischen ca. 20m und 200m voneinander entfernt liegen erwartungsgemäß eine zusammenhängende Population darstellen. Die Feldmäuse der Brachfläche am Hohberg (ca. 400m entfernt) die durch eine Straße, sowie Wald bzw. Feldgehölze von den Zill-Populationen getrennt sind können genetisch eindeutig abgegrenzt werden. Noch deutlicher sind die Populationsunterschiede von Wahlen zu Herl. Die Populationsunterschiede in Herl lassen sich weder durch die Distanz noch durch Isolationsbarrieren erklären. Alles deutet darauf hin, dass einzelne Bandenmuster mit den spezifischen Landbewirtschaftungsformen korrelieren.
Considering actual climatic and land use changes the problem of available water resources or the estimation of potential flood risks gain eco-political and economical relevance. Adequate assessments, thus, require precise process-based hydrological knowledge. Spatially distributed hydrological modelling enables a both abstractive and realistic description of hydrological processes, and therefore contributes to the understanding of the hydrological system- responses. Referring to the example of the mesoscale Ruwer basin (a tributary to the Mosel river), a modified version of the distributive modelling system PRMS/MMS (Precipitation Runoff Modeling System/Modular Modeling System) is applied to calculate spatially and temporally explicit water budgets. To achieve modelling results as precise as possible, integration of detailed land use information (spatial distribution of the existing land use classes, crop- and site-specific growth patterns) is necessary. This information is derived here by analysis of multitemporal, geometrically and radiometrically pre-processed Landsat TM-data. This enables separation of different land use classes and differentiated quantification of the leaf area index (LAI). The LAI is estimated by a spectral unmixing approach using statistically optimized endmember sets, referring to the example of winter grain and grassland plots. As a result, numerical inputs (coefficients for calculating evapotranspiration, interception storages) and extracted non-numerical (classified) information can be provided for hydrological modelling. The version of PRMS applied in this study allows important land use terms to be parameterized in high temporal resolution. Using model input derived from the available satellite data, simulation results are obtained that prove to be realistic compared to gauge data and with respect to their spatial differentiation. Results differ significantly from those obtained by using parameters from literature or by experience without distinguishing specific and site-dependent growth patterns. It can be concluded that the quality of modelling results notably improves by integration and quantitative analysis of remote sensing data; thus, these methods are a significant contribution to physically-based hydrological modelling.
Im Mittelpunkt dieser Untersuchung stand die in der Umweltbeobachtung bestehende Diskrepanz zwischen dem Wunsch nach flächendeckender Information und der Tatsache, dass meist nur punktuell und stichprobenartig Information erhoben wird. Über das Zusammenführen von unterschiedlichsten Informationen über die Umwelt wurde die Frage der räumlichen Übertragbarkeit von Umweltdaten und die Leistungsfähigkeit von Umweltdaten untersucht. Zur Überprüfung der Hypothese, dass die in einem bestimmten Ökosystemtyp ermittelten Ergebnisse auf andere Vertreter desselben Ökosystemtyps übertragbar sind, wurden PAK gewählt, die als Indikatoren für die luftgetragene stoffliche Immission dienen. Grundlegend für den Untersuchungsansatz war die Annahme, dass die ökologisch-strukturelle Ausstattung eines Ökosystems auch einen bestimmenden Einfluss auf die stoffliche "Belastung" in diesem Ökosystem hat. Dazu wurden zunächst Hinweise auf ein Faktorengefüge erarbeitet, welches den Stoffeintrag bestimmen und welches die ökologisch-struktuelle Ausstattung im Hinblick auf die Zielsetzung in einem ausreichenden Maße beschreiben kann. Die erarbeiteten Faktoren gehören zu den Komplexen Klima, Topographie, Flächennutzung und Biometrie. Entsprechend dem Untersuchungsansatz wurde nach einem Modell gesucht, das den funktionalen Zusammenhang zwischen Faktoren zur Beschreibung der ökologisch-strukturellen Ausstattung der Gebiete und der entsprechenden PAK-Immission annähert. Für diesen Anwendungsfall ist der Netztyp des GRNN (General Regression Neural Network) besonders gut geeignet. Mit Hilfe des Modells wurden Prognosen der PAK-Immission für fünf Ökosysteme in Deutschland berechnet. Die Validierung dieser Ergebnisse erfolgte anhand von rückstandsanalytischen Untersuchungen an einjährigen Fichtentrieben aus diesen Gebieten. Über die Modellbildung mit unterschiedlichen Input-Sets wurden die für die PAK-Immission relevanten Faktoren herausgearbeitet. Es konnte gezeigt werden, dass sich das gewählte Modell für die Frage der räumlichen Übertragbarkeit eignet, wobei hinsichtlich der Güte der Prognose deutliche Unterschiede zwischen den beiden Gruppen leichtflüchtige und schwerflüchtige PAK bestehen. Zudem bestehen qualitative Unter-schiede hinsichtlich der Prognosen zwischen den Gebieten, da durch die bisherige ökologisch-strukturelle Beschreibung wahrscheinlich einige die Immission bestimmende oder beeinflussende Faktoren nicht oder nicht ausreichend berücksichtigt wurden. Insgesamt wurde durch den gewählten Ansatz auch die Leistungsfähigkeit von Umweltdaten aus unterschiedlichen Monitoring- und Untersuchungsprogrammen durch deren gemeinsame Auswertung verdeutlicht.