Evaluierung der historischen Daten der deutschen Larvensurveys im Hauptlaichgebiet des Herings der westlichen Ostsee

The results of the time series of larvae surveys in the main spawning area of the western Baltic Sea spring spawning herring were evaluated. The quality of the recruitment index N 30 was studied. The raw data of 1977 to 1987 have got lost. In 1988 and 1989 the data for the estimation of the recruitment index are biased. Only since 1990 the basic data can be considered reliable.

Die Bedeutung biologischer Daten aus der deutschen Seelachsfischerei für Bestandsabschätzung und Management

Since 1999, the ICES Working Group on the Assessment of Demersal Stocks in the North Sea and Skagerrak assesses the saithe stock in the North Sea, Skagerrak and west of Scotland as a single stock unit. The sampling, evaluation and role of biological data from the German saithe fishery in the assessment are described. The German data showed similar trends as observed in French and Norwegian series. Based on these estimates, the spawning stock recovered to more than 200 000 t due to reductions in quotas and exploitation rates. Thus, the production of the stock increased also in combination with good recruitment and positive trends in spawning stock size and landings were projected for 2002. The biological data derived from the German saithe fishery dominated the assessment of stock size, structure and exploitation. This fact encourages a continuation of the described analyses based on sampling onboard fishing vessels and fish markets by the Institute for Sea Fisheries. The successful collaboration with the saithe fishing industry is judged as an important contribution to the sustainable management of fish stocks.

ODISys - (Ozeanographisches Daten Informations-System) - nicht nur für Ozeanographen

An oceanographic software is presented which enables quick access to oceanographic databases. The program is interactive, yields a graphic display for quick-look of data availability and parameter ranges. Additionally, the results of the data retrieval are stored in an ASCII file which can be interfaced with commercial programs like spreadsheet and isoline software. An example is given for the temperature distribution in Greenland waters.

Trendanalyse von Daten aus der Uberwachung von Nordseefisch auf chlorierte Kohlenwasserstoffe

Die internationale Übereinkunft, Einträge in die Nordsee im Zeitraum 1985 bis 1995 deutlich zu verringern war Ergebnis der Nordseeschutzkonferenzen (London, 1987 und La Hague, 1990). Das Institut für Fischereiökologie untersucht im laufenden Joint Monitoring Programme (JI\IP) der Oslo- und Pariskommissionen die Belastung von Fischen der Nordsee mit Schadstoffen. Das Vorkommen chlorierter Kohlenwasserstoffe wird u.a. durch Bestimmen der Gehaltswerte von HCB und den Leitkongeneren der PCB in Lebern von Fischen erfaßt.

Empfehlungen zur Öffnung bibliothekarischer Daten

Bibliotheken und andere Informationseinrichtungen arbeiten täglich in vielfältiger Weise mit Daten unterschiedlicher Verwendungszwecke und Bestimmung. Sie agieren als Datenproduzenten, Datenlieferanten, Datennutzer und Aggregatoren. Um den größtmöglichen Nutzen der durch öffentliche Einrichtungen produzierten Daten zu gewährleisten, ist es geboten, sie offen im Internet zu publizieren. In diesen Empfehlungen der DINI-AG KIM ist dokumentiert, wie eine offene Publikation stattfinden kann.

Biometrische Daten in Ausweisen

Biometrische Daten im Pass und Personalausweis gefährden die informationelle Selbstbestimmung der Betroffenen. Ihre Einführung und der Umgang mit ihnen sind daher an verfassungs- und datenschutzrechtlichen Anforderungen zu messen. Der Beitrag untersucht die verfassungs- und datenschutzrechtliche Zulässigkeit der biometrischen Daten und prüft, durch welche Anforderungen an ihre Ausgestaltung die Grundrechtsrisiken auf ein vertretbares Maß reduziert werden können.

Informationsgehalt von ERS-1/-2 SAR-Daten zur Erfassung der Arteninventare und des Zustandes landwirtschaftlich genutzter Böden und Vegetation

Auf einer drei Anbauperioden umfassenden Ground Truth Datenbasis wird der Informationsgehalt multitemporaler ERS-1/-2 Synthetic Aperture Radar (SAR) Daten zur Erfassung der Arteninventare und des Zustandes landwirtschaftlich genutzter Böden und Vegetation in Agrarregionen Bayerns evaluiert.Dazu wird ein für Radardaten angepaßtes, multitemporales, auf landwirtschaftlichen Schlägen beruhendes Klassifizierungsverfahren ausgearbeitet, das auf bildstatistischen Parametern der ERS-Zeitreihen beruht. Als überwachte Klassifizierungsverfahren wird vergleichend der Maximum-Likelihood-Klassifikator und ein Neuronales-Backpropagation-Netz eingesetzt. Die auf Radarbildkanälen beruhenden Gesamtgenauigkeiten variieren zwischen 75 und 85%. Darüber hinaus wird gezeigt, daß die interferometrische Kohärenz und die Kombination mit Bildkanälen optischer Sensoren (Landsat-TM, SPOT-PAN und IRS-1C-PAN) zur Verbesserung der Klassifizierung beitragen. Gleichermaßen können die Klassifizierungsergebnisse durch eine vorgeschaltete Grobsegmentierung des Untersuchungsgebietes in naturräumlich homogene Raumeinheiten verbessert werden. Über die Landnutzungsklassifizierung hinaus, werden weitere bio- und bodenphysikalische Parameter aus den SAR-Daten anhand von Regressionsmodellen abgeleitet. Im Mittelpunkt stehen die Paramter oberflächennahen Bodenfeuchte vegetationsfreier/-armer Flächen sowie die Biomasse landwirtschaftlicher Kulturen. Die Ergebnisse zeigen, daß mit ERS-1/-2 SAR-Daten eine Messung der Bodenfeuchte möglich ist, wenn Informationen zur Bodenrauhigkeit vorliegen. Hinsichtlich der biophysikalischen Parameter sind signifikante Zusammenhänge zwischen der Frisch- bzw. Trockenmasse des Vegetationsbestandes verschiedener Getreide und dem Radarsignal nachweisbar. Die Biomasse-Informationen können zur Korrektur von Wachstumsmodellen genutzt werden und dazu beitragen, die Genauigkeit von Ertragsschätzungen zu steigern.

Überprüfung der Genauigkeit der Relativitätstheorie mit atmosphärischen Myonneutrinos aus den AMANDA-Daten der Jahre 2000 bis 2003

Atmosphärische Neutrinos erlauben es Prinzipien der Relativitätstheorie, wie die Lorentz-Invarianz und das schwache Äquivalenzprinzip, zu überprüfen. Kleine Abweichungen von diesen Prinzipien können in einigen Theorien zu messbaren Neutrinooszillationen führen. In dieser Arbeit wird in den aufgezeichneten Neutrinoereignissen des AMANDA-Detektors nach solchen alternativen Oszillationseffekten gesucht. Das Neutrinoteleskop AMANDA befindet sich am geographischen Südpol und ist in einer Tiefe zwischen 1500 m und 2000 m im antarktischen Eispanzer eingebettet. AMANDA weist Myonneutrinos über das Tscherenkow-Licht neutrinoinduzierter Myonen nach, woraus die Richtung der Bahn des ursprünglichen Neutrinos rekonstruiert werden kann. Aus den AMANDA-Daten der Jahre 2000 bis 2003 wurden aus circa sieben Milliarden aufgezeichneten Ereignissen, die sich hauptsächlich aus dem Untergrund aus atmosphärischen Myonen zusammensetzen, 3401 Ereignisse neutrinoinduzierter Myonen selektiert. Dieser Datensatz wurde auf alternative Oszillationseffekte untersucht. Es wurden keine Hinweise auf solche Effekte gefunden. Für maximale Mischungswinkel konnte die untere Grenze für Oszillationsparameter, welche die Lorentz-Invarianz oder das Äquivalenzprinzip verletzen, auf DeltaBeta (2PhiDeltaGamma) < 5,15*10e-27 festgelegt werden.

Algorithmen zur labelfreien quantitativen Proteomanalyse auf Basis datenunabhängig-akquirierter LC-MS-Daten

Moderne ESI-LC-MS/MS-Techniken erlauben in Verbindung mit Bottom-up-Ansätzen eine qualitative und quantitative Charakterisierung mehrerer tausend Proteine in einem einzigen Experiment. Für die labelfreie Proteinquantifizierung eignen sich besonders datenunabhängige Akquisitionsmethoden wie MSE und die IMS-Varianten HDMSE und UDMSE. Durch ihre hohe Komplexität stellen die so erfassten Daten besondere Anforderungen an die Analysesoftware. Eine quantitative Analyse der MSE/HDMSE/UDMSE-Daten blieb bislang wenigen kommerziellen Lösungen vorbehalten. rn| In der vorliegenden Arbeit wurden eine Strategie und eine Reihe neuer Methoden zur messungsübergreifenden, quantitativen Analyse labelfreier MSE/HDMSE/UDMSE-Daten entwickelt und als Software ISOQuant implementiert. Für die ersten Schritte der Datenanalyse (Featuredetektion, Peptid- und Proteinidentifikation) wird die kommerzielle Software PLGS verwendet. Anschließend werden die unabhängigen PLGS-Ergebnisse aller Messungen eines Experiments in einer relationalen Datenbank zusammengeführt und mit Hilfe der dedizierten Algorithmen (Retentionszeitalignment, Feature-Clustering, multidimensionale Normalisierung der Intensitäten, mehrstufige Datenfilterung, Proteininferenz, Umverteilung der Intensitäten geteilter Peptide, Proteinquantifizierung) überarbeitet. Durch diese Nachbearbeitung wird die Reproduzierbarkeit der qualitativen und quantitativen Ergebnisse signifikant gesteigert.rn| Um die Performance der quantitativen Datenanalyse zu evaluieren und mit anderen Lösungen zu vergleichen, wurde ein Satz von exakt definierten Hybridproteom-Proben entwickelt. Die Proben wurden mit den Methoden MSE und UDMSE erfasst, mit Progenesis QIP, synapter und ISOQuant analysiert und verglichen. Im Gegensatz zu synapter und Progenesis QIP konnte ISOQuant sowohl eine hohe Reproduzierbarkeit der Proteinidentifikation als auch eine hohe Präzision und Richtigkeit der Proteinquantifizierung erreichen.rn| Schlussfolgernd ermöglichen die vorgestellten Algorithmen und der Analyseworkflow zuverlässige und reproduzierbare quantitative Datenanalysen. Mit der Software ISOQuant wurde ein einfaches und effizientes Werkzeug für routinemäßige Hochdurchsatzanalysen labelfreier MSE/HDMSE/UDMSE-Daten entwickelt. Mit den Hybridproteom-Proben und den Bewertungsmetriken wurde ein umfassendes System zur Evaluierung quantitativer Akquisitions- und Datenanalysesysteme vorgestellt.