Entwicklung und Erprobung einer Metadaten-und WebGIS-Applikation für das Expositionsmonitoring mit Moosen in Deutschland. Ein Beitrag zum LTER-Netzwerk

Kleppin, Lukas; Schröder, Winfried; Pesch, Roland; Schmidt, Günther

doi:10.1065/uwsf2007.10.223

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“…In Deutschland erfolgte dies zuvor durch den Arbeitskreis Bioindikation / Wirkungs ermitt lung der Landesanstalten und -ämter für Umweltschutz: Auffällige Messwerte, die entweder über dem bundes oder dem landesweiten 98. Perzentil lagen, wurden anhand der Metadaten im WebGIS MossMet [25] zusammen mit Geoinformationen u.a. zur Landnutzung in der Umgebung der MoosprobenEntnahmeorte geprüft.…”

Section: Hintergrundunclassified

Mapping atmospheric depositions of cadmium and lead in Germany based on EMEP deposition data and the European Moss Survey 2005

et al. 2011

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Background Every ve years since 1990, the European Heavy Metals in Mosses Survey provided data on atmospheric heavy metal bioaccumulations in mosses throughout Europe at a high spatial resolution. The moss data show the e ectiveness of air quality control policies: for Germany the metal bioaccumulations decreased between 1990 and 2000, whilst they increased from 2000 to 2005. This investigation is intended to show how the moss data could be used to map atmospheric depositions of Cd and Pb, which later on might serve for the calculation of Critical Loads Exceedances. In addition, we compared how much heavy metal concentrations in mosses in Germany deviate from background data observed in Greenland.Methods Mapping heavy metals with a high spatial resolution for the German territory was conducted according to the following methodology: EMEP deposition maps (50 km by 50 km spatial resolution) were intersected within a GIS with Kriging maps on Cd and Pb accumulations in mosses (EMEP (European Monitoring and Evaluation Programme) is a scienti cally based and politically driven programme under the Convention on Long-range Transboundary Air Pollution for international co-operation to solve transboundary air pollution problems). Subsequently, the statistical relations between the EMEP modelled depositions and the bioaccumulations in mosses were quanti ed by using regression analysis. The regression functions were used to transform the moss concentration maps into deposition maps. The resulting maps on Cd and Pb depositions have a spatial resolution of 5 km by 5 km and were added to the respective map on the residuals of the regression functions (Regression Kriging). Finally, the territory of Germany was extracted from the European maps on Cd and Pb depositions and the legends were adjusted accordingly in terms of n standard deviations from the German mean value. The concentrations of Al, As, Cd, Cr, Cu, Mo, Pb, Sb, Sn, and Zn in the mosses sampled in 1990, 1995, 2000 and 2005 Results and discussion The regression models corroborate that the Cd concentration in mosses is correlated with the EMEP modelled total Cd deposition across Europe (regression coefficient according to Pearson, r p = 0.67; regression coefficient according to Spearman, r s = 0.69). The coefficient of determination is r 2 = 0.44. The same is true for Pb with r p = 0.76 and r s = 0.77 and r 2 = 0.58. Based on the regression models and the respective residuals, maps on the total deposition of Cd and Pb were calculated for the year 2005. The German mean value of total Cd and Pb deposition was 0.342 g / ha / a (standard deviation 0.08 g / ha / a and 8.6 g / ha / a (standard deviation 2.1 g / ha / a) respectively. The maps depict the spatial patterns of the total Cd and Pb deposition in terms of n standard deviations from the respective German wide mean value. The spatial resolution of the maps is 5 km x 5 km and reflects the mesh size of the moss monitoring net. Even today, the bioaccumulation of several metals in Germany still exceeds the backgr...

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Section: Hintergrundunclassified

Mapping atmospheric depositions of cadmium and lead in Germany based on EMEP deposition data and the European Moss Survey 2005

et al. 2011

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“…Die lWi ist eine terrestrische Stichprobenerhebung mit einem systematischen 1 km × 1 km-raster über das Die hierarchisch strukturierten Cart-und CHaiDregelsysteme können auf geodatenbanken angewendet werden, die informationen über die Prädiktoren enthalten. liegen also Daten über alle oder einige der als relevant detektierten Prädiktoren des Kohlenstoffvorrats flächenhaft für die gesamte Waldfläche des landes nordrhein-Westfalen vor, kann durch anwendung der regeln durch eine entsprechende Datenbankabfrage eine räumlich differenzierte Schätzung der Kohlenstoffvorräte und ihre prädiktive Kartierung erfolgen (Pesch et al 2008). entscheidende bedeutung für die Verfahren Cart und CHaiD kommt daher der auswahl der Prädiktoren zu.…”

Section: Datenunclassified

Großräumige Regionalisierung der Kohlenstoffbindung in Wäldern Nordrhein-Westfalens

2009

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Zusammenfassung Hintergrund, Ziel und Bereich DieKlimarahmenkonvention der Vereinten nationen sieht in der CO 2 -bindung des Waldes einen wichtigen beitrag zur reduktion klimarelevanter treibhausgase. bezogen auf die gesamte Waldfläche Deutschlands wird die durchschnittliche Speicherung von Kohlenstoff (C) auf 214 t C/ha geschätzt. eine räumliche Differenzierung dieses Schätzwer-tes liegt nicht vor. in der vorgestellten Untersuchung sollte ein Konzept für die großräumige Differenzierung solcher Durchschnittwerte am beispiel von nordrhein-Westfalen (nrW) auf der grundlage von landes-bzw. bundesweiten inventurdaten und digitalen Karten entwickelt und erprobt werden. Dieses Verfahren soll einen beitrag für das Klimabiomonitoring liefern.Material und Methoden Zu diesem Zweck wurden Daten der landeswaldinventur (lWi) und der bodenzustandserhebung (bZe) in Verbindung mit flächenhaft vorliegenden geoinformationen zusammengeführt und mit geostatistischen und entscheidungsbaumanalytischen Verfahren ausgewertet. Die geostatistischen methoden (Variografie und Kriging) ließen sich für die C-Pools der Humusschicht nutzen. Für die C-Vorräte in der oberirdischen biomasse und im mineralboden wurde ein auf den entscheidungsbaumverfahren Classification and regression trees (Cart) und Chi-Square automatic-interaction Detection method (CHaiD) basierender prädiktiver ansatz gewählt.Ergebnisse Für die Wälder in nrW konnten im oberirdischen Derb-und totholz ca. 59 mio. tonnen Kohlenstoff (67 t C/ha), für die Humusauflage ca. 17 mio. tonnen Kohlenstoff (19,3 t C/ha) und für den mineralboden (bis max. 2 m tiefe) ca. 80 mio. tonnen Kohlenstoff (90,7 t C/ha) berechnet und räumlich differenziert werden. Daraus ergibt sich für die Wälder nordrhein-Westfalens ein Kohlenstoffvorrat von ca. 156 mio. tonnen C für diese drei Kompartimente. Dies entspricht einem durchschnittlichen Wert von ca. 177 t C/ha.Diskussion in anderen Untersuchungen wurden ähnliche, allerdings räumlich nicht differenzierte Durchschnittswerte berechnet: Demnach sind in den Wäldern von nrW in der oberirdischen Dendromasse, die sich allerdings neben dem in diese Studie eingeflossenen Derb-und totholz auch aus dem reisig der bäume zusammensetzt, ca. 68 mio. tonnen Kohlenstoff gespeichert. Der durchschnittliche Kohlenstoffgehalt der Humusauflage der Waldfläche Deutschlands wird auf 20,7 t C/ha geschätzt. Damit liegt dieser bundesdeutsche Durchschnittswert etwas höher als in der Humusauflage der nordrhein-westfälischen Wälder. in den Wäldern thürin-gens sind durchschnittlich 27,7 ± 8,1 t C/ha gebunden, unter nadelwald 34,0 t/ha und unter laubwald 11,3 t/ha. Für den mineralboden bis zu einer maximalen tiefe von 90 cm wird für die Waldfläche Deutschlands ein Durchschnittswert von 87,9 t C/ha geschätzt. Dieser Wert liegt nahe bei dem in dieser Studie ermittelten Wert von 90,7 t C/ha. Die Kohlenstoffgehalte im mineralboden weisen je nach ausgangsgestein, genese und Wasserhaushalt der böden große Unterschiede auf: böden aus kalkhaltigem ausgangsgestein haben mit bis zu 115 t/ha die h...

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“…Alle Messdaten, Ergebnisse und weiterführenden Informationen der Moosmonitoringkampagnen wurden im WebGIS MossMet zusammengeführt, dokumentiert und für Bund, Länder sowie ICP-Vegetation-Programmzentrum zugänglich (Kleppin et al 2008;Pesch et al 2007a Moosen. Die S-Konzentrationen in Moosen variieren bei gegenwärtig niedrigen SO 2 -Immissionen großräumig nur gering (Mohr 1999 Abbildung 2 veranschaulicht die räumliche Differenzierung der in den Tabellen 2 und 3 quantitativ beschriebenen Entwicklung der Stoffanreicherung am Beispiel des MMI [1990][1991][1992][1993][1994][1995][1996][1997][1998][1999][2000][2001][2002][2003][2004][2005] .…”

Section: Datenauswertungunclassified

Metalle und Stickstoff angereichert in Moosen Sachsens

Kaltz¹,

Harmens

Holy

et al. 2010

Environ Sci Eur

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Zusammenfassung Hintergrund, Ziel und Bereich In die Atmosphäre emittierte Stoffe gelangen durch atmosphäri-sche Deposition zurück auf die Erdoberfläche. Dort wird die Anreicherung von Schwermetalldepositionen seit 1990 alle fünf Jahre europaweit in den UNECE ICP Vegetation Heavy Metals in Mosses Surveys gemessen, seit 2005 auch die Stickstoffakkumulation. Gegenstand der vorliegenden Untersuchung ist die Kartierung der Metall-und Stickstoffanreicherung in Sachsen seit 1990 bzw. seit 2005, die Beschreibung der räumlichen Varianz der Metallbioakkumulation in Abhängigkeit von Eigenschaften der Moosbeprobungsstellen und ihrer Umgebung sowie erstmals auch die Verknüpfung der Stoffgehalte in den Moosen mit denen der europaweit flächendeckend modellierten Gesamtdeposition von Cadmium (Cd), Blei (Pb) und Quecksilber (Hg).Material und Methoden In Sachsen wurden die Moose Pleurozium schreberi (1990, 1995 häufigste Moosart, danach zweithäufigste), Hypnum cupressiforme (1990, 1995 zweithäufigste, danach häufigste Moosart), Scleropodium purum und Brachytecium rutabulum (1995, 2000) an bis zu 83 Standorten gesammelt. Die in diesen Moosen chemisch bestimmten Schwermetall-und Stickstoffkonzentrationen wurden mit topografischen und ökologischen Informationen über die Beprobungsorte und mit quantitativen Angaben über die Landnutzung in ihrer Umgebung in dem WebGIS MossMet zusammengefügt. Die standort-und metallspezifischen Messdaten sowie die daraus geostatistisch geschätzten Flächenin-formationen über die Akkumulation von Arsen (As), Cadmium (Cd), Chrom (Cr), Kupfer (Cu), Eisen (Fe), Nickel (Ni), Blei (Pb), Titan (Ti), Vanadium (V) und Zink (Zn) wurden in einem Multimetallindex (MMI 1990(MMI -2005 ) zusammengefasst und kartiert. Die Zusammenhänge zwischen den Schwermetallanreicherungen, Standortcharakteristika und Landnutzung wurden korrelations-und kontingenzanalytisch sowie am Beispiel von Cu multivariat-statistisch mit Classification and Regression Trees (Cart) quantifiziert. Die Konzentrationen von Cd, Hg und Pb in den Moosen wurden mit denen der europaweit flächendeckend modellierten EMEP-Gesamtdepositionen verknüpft und korrelationsstatistisch ausgewertet. Ergebnisse Betrachtet man die Messwertverteilungen der Metallanreicherungen, so lassen sich folgende Tendenzen feststellen: Von 1990 bis 2000 nahmen die Metallakkumulationen in den Moosen Sachsens ab. Von 2000 nach 2005 stiegen die Konzentrationen von As, Cr, Cu, Fe, Ti und V signifikant an. Bei Ni und Zn waren nicht signifikante Konzentrationssteigerungen zu verzeichnen. Die Gehalte von Cd, Hg, Pb und Sb sanken, jedoch nicht statistisch signifikant. Der MMI 611 Umweltwiss Schadst Forsch (2010) 22:610-626123 signifikant zu. Die Stickstoffgehalte (N) betragen zwischen 1,36 und 1,96 % und sind positiv mit dem Agrarflächenan-teil im Umkreis der Beprobungsstellen und der Bestandeshöhe sowie negativ mit Höhe über NN und Niederschlag korreliert. Der Waldflächenanteil steht in einem negativen statistischen Zusammenhang mit den Konzentrationen der Metalle in Moosen mit Ausna...

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Entwicklung und Erprobung einer Metadaten-und WebGIS-Applikation für das Expositionsmonitoring mit Moosen in Deutschland. Ein Beitrag zum LTER-Netzwerk

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Mapping atmospheric depositions of cadmium and lead in Germany based on EMEP deposition data and the European Moss Survey 2005

Mapping atmospheric depositions of cadmium and lead in Germany based on EMEP deposition data and the European Moss Survey 2005

Großräumige Regionalisierung der Kohlenstoffbindung in Wäldern Nordrhein-Westfalens

Metalle und Stickstoff angereichert in Moosen Sachsens

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