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Veröffentlichung Einsatz von Fernerkundungsdaten zur Ableitung aktueller Land- und Waldflächen zur Unterstützung der Berechnung von SDG-Indikatoren(2019) Knöfel, Patrick; Suresh, Gopika; Schweitzer, ChristianZiel der am 25. September 2015 verabschiedeten Agenda 2030 ist es, die globale Entwicklung sozial, ökologisch und wirtschaftlich nachhaltig zu gestalten. In der aktuellen überarbeiteten "Deutschen Nachhaltigkeitsstrategie - Neuauflage 2016" bekennt sich die Bundesregierung auch national zur Agenda 2030. Die damit verbundenen Erwartungen und Anforderungen an die vereinbarten 17 Nachhaltigkeitsziele werden die zukünftige internationale Zusammenarbeit maßgeblich prägen. Eine transparente und nachvollziehbare Ausgestaltung eines Mechanismus zum systematischen Monitoring ist daher erforderlich. Neben den derzeit verwendeten statistischen Informationen wird vermehrt über den Einsatz von raumbezogenen Daten diskutiert, um ein effektives Monitoring der SDGs zu gewährleisten. Am Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) wird derzeit ein Ansatz entwickelt, um aktuelle und konsistente Informationen zu Landbedeckungsänderungen mithilfe von freien Copernicus-Satellitendaten abzuleiten. Diese sollen zur Aktualisierung und Fortführung von BKG-Produkten verwendet werden, wie beispielsweise des digitalen Landbedeckungsmodells für Deutschland, "LBM-DE", welches gleichzeitig auch die Datenbasis des derzeit im Aufbau befindlichen Landschaftsveränderungsdienstes (Laverdi) bildet. Man wäre somit in der Lage, auch zwischen den LBM-DE-Produktionsjahren annähernd kontinuierlich Informationen über die aktuelle Landbedeckung und deren Veränderungen zu erhalten. Die somit theoretisch zu beliebigen Stichtagen verfügbaren, regelmäßig und standardisiert abgeleiteten und statistisch relevanten Geoinformationen können zur quantitativen Beschreibung von ausgewählten UN-SDG-Indikatoren genutzt werden. Neben dem Mehrwert, die die Satellitenfernerkundung hinsichtlich Aktualität und Transparenz der abgeleiteten Indikatoren liefert, ist die skalierbare und dynamische regionale Anpassung der Darstellungsebenen zur besseren Visualisierung hervorzuheben. Am Beispiel des Indikators 15.1.1., "Forest area as a percentage of total land area", wird gezeigt, welchen Beitrag Datensätze aus der Satellitenfernerkundung zum Monitoring von SDG-Indikatoren leisten können. Bei der Berechnung wird auf freie Copernicus-Satellitendaten zurückgegriffen. Die Waldfläche wird mithilfe von Sentinel-2-Fernerkundungsdaten ermittelt, während für die Landfläche Radarinformationen von Sentinel-1 verarbeitet werden. Durch die hohe zeitliche Auflösung der Sentinel-Satelliten ist ein kontinuierliches sowie globales Monitoring des SDG-Indikators gewährleistet. Die entwickelte Methodik wird in didaktisch aufbereiteter Form durch Online-Ressourcen zugänglich gemacht. © Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2019Veröffentlichung Zebrafish AC50 modelling: (Q)SAR models to predict developmental toxicity in zebrafish embryo(2020) Lavado, Giovanna J.; Arning, Jürgen; Gadaleta, Domenico; Toma, CosimoDevelopmental toxicity refers to the occurrence of adverse effects on a developing organism as a consequence of exposure to hazardous chemicals. The assessment of developmental toxicity has become relevant to the safety assessment process of chemicals. The zebrafish embryo developmental toxicology assay is an emerging test used to screen the teratogenic potential of chemicals and it is proposed as a promising test to replace teratogenic assays with animals. Supported by the increased availability of data from this test, the developmental toxicity assay with zebrafish has become an interesting endpoint for the in silico modelling. The purpose of this study was to build up quantitative structure-activity relationship (QSAR) models. In this work, new in silico models for the evaluation of developmental toxicity were built using a well-defined set of data from the ToxCastTM Phase I chemical library on the zebrafish embryo. Categorical and continuous QSAR models were built by gradient boosting machine learning and the Monte Carlo technique respectively, in accordance with Organization for Economic Co-operation and Development principles and their statistical quality was satisfactory. The classification model reached balanced accuracy 0.89 and Matthews correlation coefficient 0.77 on the test set. The regression model reached correlation coefficient R2 0.70 in external validation and leave-one-out cross-validated Q2 0.73 in internal validation. © 2020 Elsevier Inc.Veröffentlichung Environmental risk assessment of nanomaterials in the light of new obligations under the REACH regulation: which challenges remain and how to approach them?(2020) Schwirn, Kathrin; Galert, Wiebke; Völker, DorisWithin the European regulation on the Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals (REACH, EC No 1907/2006) specific provisions for nanomaterials were included, which have become effective on 1 January 2020. Although knowledge on the peculiarities of testing and assessing fate and effects of nanomaterials in the environment strongly increased in the last years, uncertainties about how to perform a reliable and robust environmental risk assessment for nanomaterials still remain. These uncertainties are of special relevance in a regulatory context, challenging both industry and regulators. The present paper presents current challenges in regulatory hazard and exposure assessment under REACH, as well as classification of nanomaterials, and makes proposals to address them. Still, the nanospecific considerations made here are expected to also be valid for environmental risk assessment approaches in other regulations of chemical safety. Inter alia, these proposals include a way forward to account for exposure concentrations in aquatic toxicity test systems, a discussion of how to account for availability of dissolving nanomaterials in aquatic test systems, and a pragmatic proposal to deduce effect data for soil organisms. Furthermore, it specifies how to potentially deal with nanoforms under the European regulation on Classification, Labelling and Packaging of substances and mixtures (CLP) and outlines the needs for proper exposure assessments of nanomaterials from a regulatory perspective. Integr Environ Assess Manag 2020;16:706-717. © 2020 The Authors.