Der Wollingster See – Ein Kleinod im Norden Niedersachsens und seine Veränderungen

Der Wollingster See, ein Lobelien-See in der Stader Geest, wird eingehend beschrieben. Seine Lage auf der Wasserscheide in der sandigen Altmoränenlandschaft, seine fehlenden Zuflüsse und seine lange Zeit andauernde geringe Nutzung haben es erlaubt, dass das auch heute noch 14 m tiefe, kleine Gewässer bis in die Mitte des vergangenen Jahrhunderts nährstoffarm blieb. Diese Oligotrophie hat eine einzigartige, schutzbedürftige Pflanzenwelt hervorgebracht. Verschiedene Erklärungsversuche zur Entstehung des Sees werden dargestellt; und es wird die Bildung durch einen weichsel-eiszeitlichen Pingo unterstrichen. Da der durch seine Morphologie sehr empfindliche See seit etwa 1950 zunehmenden Belastungen (v.a. durch Freizeitnutzungen und intensivierte Landwirtschaft) ausgesetzt war, hat sich sein Zustand stark verschlechtert (insbesondere durch Eutrophierung). Hinzu kamen Verlandungserscheinungen und verstärkter Baumaufwuchs bis dicht an den See heran. Durch ein Bündel von Hilfsmaßnahmen sind solche nachteiligen Einflüsse zum Teil beseitigt oder abgeschwächt worden, so dass sich seit etwa 2000 eine langsame Erholung des Gewässers (zur Mesotrophie) und seiner besonderen Pflanzenwelt abzeichnet. In einer im 16. Jahrhundert beginnenden Zeittabelle werden Entwicklungen, Forschungen und Schutzund Restaurierungsmaßnahmen umfassend dokumentiert, belegt durch Daten, Text- und Kartenauchnitte

Learning biophysically-motivated parameters for alpha helix prediction

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Our goal is to develop a state-of-the-art protein secondary structure predictor, with an intuitive and biophysically-motivated energy model. We treat structure prediction as an optimization problem, using parameterizable cost functions representing biological "pseudo-energies". Machine learning methods are applied to estimate the values of the parameters to correctly predict known protein structures.</p> <p>Results</p> <p>Focusing on the prediction of alpha helices in proteins, we show that a model with 302 parameters can achieve a Q_{<it>α </it>}value of 77.6% and an SOV_{<it>α </it>}value of 73.4%. Such performance numbers are among the best for techniques that do not rely on external databases (such as multiple sequence alignments). Further, it is easier to extract biological significance from a model with so few parameters.</p> <p>Conclusion</p> <p>The method presented shows promise for the prediction of protein secondary structure. Biophysically-motivated elementary free-energies can be learned using SVM techniques to construct an energy cost function whose predictive performance rivals state-of-the-art. This method is general and can be extended beyond the all-alpha case described here.</p

A seafloor crater in the German Bight and its effect on the benthos

In 1963 a deep crater was formed about 65 m below sea level in the western part of the German Bight, due to a gas eruption caused by drilling carried out from the platform ŽMr. LouieŽ. The study area is situated in a sandy to muddy bottom area inhabited by an Amphiura-filiformis-association (sensu Salzwedel et al., 1985). The crater, sometimes called ŽFigge-MaarŽ, functions as a sediment-trap, concentrating particles and organisms from the water column, thus leading to extreme sedimentation rates of about 50 cm, on an average per year. Crater stations compared with stations situated in the vicinity, show enrichments of juveniles. Echinoderms, especially the sub-surface dwelling heart urchin Echinocardium cordatum and ophiuroids are responsive to enrichment. Other species that are typical for the Amphiura-filiformis-association are shown to be unable to cope with the special conditions in the crater