Marcel Holy

Mapping background values of atmospheric nitrogen total depositions in Germany based on EMEP deposition modelling and the European Moss Survey 2005

BackgroundIn order to map exceedances of critical atmospheric deposition loads for nitrogen (N) surface data on the atmospheric deposition of N compounds to terrestrial ecosystems are needed. Across Europe such information is provided by the international European Monitoring and Evaluation Programme (EMEP) in a resolution of 50 km by 50 km, relying on both emission data and measurement data on atmospheric depositions. The objective of the article at hand is on the improvement of the spatial resolution of the EMEP maps by combining them with data on the N concentration in mosses provided by the International Cooperative Programme on Effects of Air Pollution on Natural Vegetation and Crops (ICP Vegetation) of the United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) Long-range Transboundary Air Pollution (LTRAP) Convention.MethodsThe map on atmospheric depositions of total N as modelled by EMEP was intersected with geostatistical surface estimations on the N concentration in mosses at a resolution of 5 km by 5 km. The medians of the N estimations in mosses were then calculated for each 50 km by 50 km grid cell. Both medians of moss estimations and corresponding modelled deposition values were ln-transformed and their relationship investigated and modelled by linear regression analysis. The regression equations were applied on the moss kriging estimates of the N concentration in mosses. The respective residuals were projected onto the centres of the EMEP grid cells and were mapped using variogram analysis and kriging procedures. Finally, the residual and the regression map were summed up to the map of total N deposition in terrestrial ecosystems throughout Europe.Results and discussionThe regression analysis of the estimated N concentrations in mosses and the modelled EMEP depositions resulted in clear linear regression patterns with coefficients of determination of r2 = 0.62 and Pearson correlations of rp = 0.79 and Spearman correlations of rs = 0.70, respectively. Regarding the German territory a nationwide mean of 18.1 kg/ha/a (standard deviation: 3.49 kg/ha/a) could be derived from the resulting map on total N deposition in a resolution of 5 km by 5 km. Recent updates of the modelled atmospheric deposition of N provided a similar estimate for Germany.ConclusionsThe linking of modelled EMEP data on the atmospheric depositions of total N and the accumulation of N in mosses allows to map the deposition of total N in a high resolution of 5 km by 5 km using empirical moss data. The mapping relies on the strong statistical relationship between both processes that are physically and chemically related to each other. The mapping approach thereby relies on available data that are both based on European wide harmonized methodologies. From an ecotoxicological point of view the linking of data on N depositions and those on N bioaccumulation can be considered a substantial progress.ZusammenfassungHintergrundFür die Kartierung kritischer Eintragsraten (Critical Loads, CL) für Stickstoff (N) werden flächendeckende Depositionsdaten benötigt. Diese werden europaweit im EMEP-Programm und auf nationalstaatlicher Ebene in Forschungsprojekten zur Verfügung gestellt. Es handelt sich um Ergebnisse aus Modellierungen, die u.a. auf Messwerten der N-Emissionen und der atmosphärischen N-Deposition beruhen. Dieser Artikel stellt am Beispiel der Daten zur N-Deposition aus dem European Monitoring and Evaluation Programme (EMEP) dar, wie deren räumliche Auflösung durch Kombination mit Daten der N-Anreicherung in Moosen aus dem International Cooperative Programme on Effects of Air Pollution on Natural Vegetation and Crops (ICP Vegetation) der United Nations Economic Commission for Europe (UNECE) Long-range Transboundary Air Pollution (LTRAP) Convention.erhöht werden kann.MethodenDie in einer Auflösung von 50 km mal 50 km vorliegende EMEP N-Depositionskarte wurde mit geostatistich validen Kriging-Karten über die Anreicherung von N in Moosen in einem Geografischen Informationssystem (GIS) verknüpft. Anschließend wurden die Mediane aller 5 km mal 5 km großen Rasterzellen der N-Anreicherungskarte innerhalb der jeweiligen 50 km mal 50 km abdeckenden EMEP-Rasterzellen berechnet. Die Mediane der geschätzten Elementkonzentrationen im Moos sowie die Depositionswerte wurden ln-transformiert und korrelations- und regressionsanalytisch untersucht. Sodann wurden die Regressionsfunktionen auf die Kriging-Flächenkarten der N-Anreicherungen in Moosen angewendet. Die Residuen der Regressionsfunktion wurden bestimmt, entlogarithmiert, auf die Mittelpunkte der entsprechenden EMEP-Rasterzellen projiziert, variogrammanalytisch auf räumliche Strukturen untersucht und mit Lognormal-Kriging flächenhaft interpoliert. Die Kriging-Karte der Residuen wurde abschließend mit der regressionsanalytisch berechneten N-Depositionsflächenkarte verrechnet.Ergebnisse und DiskussionDie Regressionsanalyse zeigt, dass die N-Anreicherung in den Moosen aus Hintergrundgebieten mit der N-Gesamtdeposition europaweit mit Pearson Korrelationen von rp = 0.79 sowie Spearman Korrelationen von rs = 0.70 korreliert ist. Das Bestimmtheitsmaß des Regressionsmodells beträgt r2 = 0,62. Die statistische Auswertung der auf dieser Grundlage berechneten Karte der N-Gesamtdeposition ergibt einen deutschlandweiten Mittelwert der von 18.1 kg/ ha / a (Standardabweichung 3.49 kg / ha / a). Vergleicht man die Ergebnisse dieser Berechnungen mit Ergebnissen aus anderen Verfahren, so zeigen sich z.T. Unterschiede. Die am Ende des Jahres 2009 anlässlich eines Workshops zur Modellierung von Schadstoffeinträgen und ihren Wirkungen auf Ökosysteme veröffentlichten N-Gesamtdepositionsmodellierungen entsprechen allerdings ungefähr denen, die anhand der Daten aus dem EMEP und ICP Vegetation in dieser Untersuchung berechnet wurden.SchlussfolgerungenDie Verknüpfung der Daten zur N-Gesamtdeposition (EMEP) und der N-Anreicherungen in Moosen (ICP Vegetation) ermöglicht eine empirisch validierte, räumlich differenzierte Kartierung der N-Gesamtdeposition. Die ausgeprägte, statistisch hoch signifikante Korrelation zwischen den beiden physikalisch und chemisch miteinander verbundenen Prozessen der atmosphärischen Deposition und der Bioakkumulation bilden die Grundlage der Kartierung. Die Karten nutzen vorhandenes Datenmaterial, das auf der Grundlage europaweit harmonisierter Methoden in zwei qualitätskontrollierten Messprogrammen erhoben wurde. Aus dem Blickwinkel der Ökotoxikologie ist die Verknüpfung von Daten über Stoffeinträge in terrestrische Ökosysteme und N-Anreicherungen in deren Moosbiomasse ein Fortschritt.

Vector-associated diseases in the context of climate change: Analysis and evaluation of the differences in the potential spread of tertian malaria in the ecoregions of Lower Saxony

Background : The outbreak of vector-associated diseases is determined by different factors. One of them is the existence of appropriate climatic conditions which influence the development of vectors as well as pathogens. Nowadays, accurate data on the occurrence of both vectors and pathogens are often not available in Germany, espite the coastal zones of Lower Saxony (Germany) being former malaria regions. Thus, the question arises, whether a new autochthonous transmission could take place due to the monthly mean temperatures of recent ears taking into consideration the predicted increase in air temperatures according to the IPCC scenarios. Methods : To model areas at risk, the transmission potential for new tertian malaria spreads in respect to emperature was computed in a GIS environment using the Basic Reproduction Rate (R0) formula. Results :We were able to corroborate that the risk of tertian malaria transmission is increasing as temperature s the determining variable of the mathematical model. Conclusions : Lower Saxony is at risk of a new outbreak of tertian malaria assuming no other risk factors than emperature being of relevance.

Akkumulation von Metallen und Stickstoff in Moosen in Nordrhein-Westfalen 1990 - 2005 (Accumulation of metals and nitrogen in mosses in North Rhine-Westfalia 1990-2005)

ZusammenfassungHintergrundUmweltbeobachtung ist zentraler Bestandteil internationaler Nachhaltigkeitsstrategien. Die langfristige Beobachtung der Anreicherung von Metallen in terrestrischen Ökosystemen erfolgte Zwischen 1990 und 2005 alle fünf Jahre europaweit in den europäischen Heavy Metals in Mosses Surveys. Seit 2005 wird auch die Stickstoffanreicherung bestimmt. Deutschland nahm an den Moosmonitoring-Kampagnen 1990 – 2005 teil. Der vorliegende Artikel ist Teil einer Serie, die Trends im Bundesgebiet und einzelnen Bundesländern beleuchtet. Gegenstand dieser Untersuchung ist die Kartierung der zeitlichen Entwicklung der Metallanreicherung in Nordrhein-Westfalen seit 1990, die Stickstoffanreicherung 2005, die räumliche Varianz der Metall-Bioakkumulation in Abhängigkeit von Eigenschaften der Moosbeprobungsstellen und ihrer Umgebung sowie erstmals auch die Verknüpfung der Stoffgehalte in den Moosen mit denen der flächendeckend modellierten Gesamtdeposition von Cadmium (Cd).MethodenIn Nordrhein-Westfalen wurde die Bioakkumulation am häufigsten in Scleropodium purum bestimmt, gefolgt von Pleurozium schreberi und Hypnum cupressiforme. Die in diesen Moosen chemisch bestimmten Stoffe wurden mit den topografischen und ökologischen Beschreibungen der bis zu 88 Beprobungsorte und mit quantitativen Angaben über die Landnutzung in ihrer Umgebung in dem WebGIS MossMet zusammengeführt und ausgewertet: Aus den standort- und metallspezifischen Messdaten sowie den daraus geostatistisch berechneten Flächendaten über die Metallakkumulation wurde ein zusammenfassender Multi-Metall-Index (MMI1990-2005) für Arsen (As), Cd, Chrom (Cr), Kupfer (Cu), Eisen (Fe), Nickel (Ni), Blei (Pb), Titan (Ti), Vanadium (V) und Zink (Zn) berechnet und kartiert. Die Zusammenhänge zwischen den Schwermetall-Akkumulationen, Standortcharakteristika und Landnutzung wurden korrelations- und kontingenzanalytisch sowie am Beispiel von Cu multivariat-statistisch mit Classification and Regression Trees (Cart) quantifiziert. Die Cd-Gehalte in den Moosen wurden mit denen der im European Monitoring and Evaluation Programme (EMEP) europaweit flächendeckend modellierten Gesamtdepositionsdaten für Cd verknüpft und korrelationsstatistisch ausgewertet.Ergebnisse und DiskussionWährend von 1990 bis 2005 bis auf Zn alle Metallgehalte in den Moosen sanken, stiegen von 2000 bis 2005 die Konzentrationen von As, Cr, Cu, Ni, Sb und Zn an, bei Cr und Zn statistisch signifikant. Eine Zunahme des MMI1990-2005 von 2000 nach 2005 erwies sich als statistisch nicht signifikant. Die Stickstoffgehalte (N) betragen zwischen 1.08 und 2,29%. Sie sind positiv mit dem Agrarflächenanteil im Umkreis der Beprobungsstellen und der Bestandeshöhe sowie negativ mit Waldflächenanteil, Entfernung zu Bäumen, Höhe über NN und Niederschlag korreliert (0.32 ≤ rSpearman ≥0.49, p <0.01). Die Korrelationen zwischen Metallgehalten in den Moosen und der Landnutzung im Umkreis der Beprobungsorte rangieren zwischen rS = 0.21 und rS = 0.54 (0.01 <p <0.05). Moosart und –bewuchsform sind mit den Stoffkonzentrationen ähnlich stark assoziiert (Cramér´s V-Werte zwischen 0.27 und 0.56). Von den Standortmerkmalen weisen vor allem die Variablen Waldflächenanteil (insbesondere bei Cd, Cu, Pb, Zn, N), Flächenanteil urbaner Landnutzung (bei As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Ti, Zn), Niederschlagssumme im Akkumulationszeitraum (bei Cd, Ni, Pb, V, N), orografische Höhe (bei As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Ti, Zn, N) und Entfernung der Moos-Entnahmestelle von Straßen (bei Cr, Fe, Ni, Ti), Baumkronen oder Sträuchern (bei As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Zn) für die meisten Elemente signifikante Korrelationen zur Metallanreicherung auf. In der multivariat-statistischen Analyse mit CART werden der urbane Flächenanteil im Umkreis von 5 km um die Moossammelstelle sowie die dortige Geländehöhe und die Entfernung der Moossammelstelle von der Baumkrone als wichtigste Einflussgrößen für die Cu-Gehalte in den Moosen 2005 ermittelt. Die Cd-Gesamtdeposition (EMEP) und die Cd-Konzentrationen in Moosen Nordrhein-Westfalens sind positiv korreliert (0.57 ≤ rS ≥0.71, p <0.01).Anders als etwa in Baden-Württemberg stiegen die Metallanreicherungen in Moosen Nordrhein-Westfalens von 2000 bis 2005 an, Cr und Zn statistisch signifikant. Für Cd konnte in einer landesweit flächendeckenden GIS-gestützten Korrelationsanalyse gezeigt werden, dass die in den Moosen gemessenen Anreicherungen mit der modellierten Gesamtdeposition (EMEP) positiv verknüpft sind. Damit wurden punktuelle Korrelationen zwischen Depositions- und Mooskonzentrationen räumlich validiert. Im Vergleich zu zeitlich höher aufgelösten Depositionsmessungen erfasst das Moos-Monitoring europaweit mit mindestens einer Moosbeprobungsstelle pro 1000 km2 ein breites Stoffspektrum, das auch selten gemessene Stoffe mit humantoxikologischer Bedeutung (z. B. As, Al, Hg, Sb, V) umfasst. Damit bildet das Moos-Monitoring ein wichtiges Bindeglied zwischen der technischen Erfassung von Stoffeinträgen durch Deposition und der Anreicherung dieser Stoffe in biologischem Material. Die Untersuchung zeigt, dass die Stoffanreicherung in biologischem Material nicht nur von den Depositionen, sondern auch von topographischen und ökologischen Merkmalen der Messstellen und der Landnutzung ihrer Umgebung abhängt.SchlussfolgerungenDas Moos-Monitoring liefert wesentliche Beiträge zum Schwermetall- und zum Multi-Komponenten-Protokoll der CLRTAP. Es weist flächendeckend nach, wie sich Luftreinhaltepolitik auf die Anreicherung von atmosphärischen Stoffeinträgen in Schutzgütern wie der Vegetation auswirkt. Von besonderer umweltpolitischer Bedeutung ist, dass in keinem anderen Messprogramm räumlich so verdichtet Daten über ein breites, ökotoxikologisch und humanmedizinisch bedeutsames Stoffspektrum erhoben werden. Die räumliche Auflösung von Umweltinformationen ist ein wesentliches Kriterium für ihre Nutzbarkeit im Vollzug umweltpolitischer Maßnahmen auf Bundes- und Länderebene.Das Moos-Monitoring sollte im bisherigen Umfang langfristig fortgesetzt werden. Es liefert als einziges Messnetz in Europa räumlich hinreichend differenzierte, flächendeckende Informationen über die Metall- und Stickstoffexposition naturnaher und agrarisch genutzter Ökosysteme, die auch für einzelne Staaten und deren administrative Untergliederungen räumlich aussagekräftig sind. Die in anderen Untersuchungen jüngst belegten europaweiten Korrelationen zwischen Stoffanreicherungen in Moosen und EMEP-Depositionsdaten wurden in anderen Arbeiten dazu genutzt, die Kartierung der Metall- und Stickstoffdepositionen räumlich höher aufzulösen.AbstractEvery five years since 1990, the European moss surveys provide data on concentrations of heavy metals and since 2005 on nitrogen (N) in mosses. Germany participated in the monitoring campaigns 1990 – 2005. As part of a series reporting the trends for Germany and single federal states, this article is on North Rhine-Westphalia showing that the metal concentrations decreased from 1990 to 2000 for all elements but Zn. From 2000 to 2005 an increase can be stated for As, Cr, Cu, Ni, Sb, Zn and the Multi Metal Index MMI1990-2005. The N concentration reaches from 1.08 to 2,29% in dry mass showing significant correlations to the agriculture density (+), the height of the surrounding trees (+), the forests density (−), the distance to trees (−), altitude (−) and the precipitation sum for the accumulation period (−). The according correlation coefficients (Spearman) reach from rs 0.32 to 0.49 (p <0.01). The correlation of the metal loads in the mosses and land use characteristics in the vicinity of the sampling sites lie between rs = 0.21 and rs = 0.54 (0.01 <p <0.05). The type of moss species and the moss growth patterns are associated to a similar degree (Cramér´s V-values between 0.27 and 0.56). Of all investigated site specific information on forest density (Cd, Cu, Pb, Zn, N), urban density precipitation (Cd, Ni, Pb, V, N), altitude (As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Ti, Zn, N) and the distance of the sampling site to roads (Cr, Fe, Ni, Ti), trees or bushes (As, Cd, Cr, Cu, Fe, Ni, Zn) are those showing significant correlations to the elements enumerated in brackets before. The urban land use density in a radius of 5 km around the sampling site as well as altitude and the distance of the sampling site to nearby trees are the statistically most significant factors for the Cu concentrations in mosses sampled in 2005. The total deposition of Cd (EMEP) and Cd concentrations in mosses are correlated significantly (0.57 ≤ rs ≥0.71, p <0.01).