<!-- HEADER_START: {"lang": "de"} -->

Dokumentation

Abwassersurveillance AMELAG

Robert Koch-Institut, & Umweltbundesamt

Beitragende
Fachgebiet 32¹

  ¹ Robert Koch-Institut

Zitieren
Robert Koch-Institut, & Umweltbundesamt. (2025). Abwassersurveillance AMELAG [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17045957

Zusammenfassung
Im Datensatz "Abwassersurveillance AMELAG" des Robert Koch-Instituts und Umweltbundesamts werden Daten aus der berwachung von Infektionserregern im Abwasser bereitgestellt. Die Daten zur SARS-CoV-2-Viruslast werden seit Februar 2022 in einem bundesweiten Netzwerk von Klranlagen, Laboren und Behrden erhoben. Seitdem wurden die Daten um die Viruslast weiterer respiratorischer Viren (Influenza A/B, RSV) ergnzt. Der Datensatz enthlt neben Einzelwerten der Klranlagen auch bevlkerungsgewichtete, aggregierte Zeitreihen. Darber hinaus werden Auswertungsskripte als Kontextmaterialien bereitgestellt.

Inhaltsverzeichnis <!-- TOCSTART: {"headingdepth": 2} --> - Informationen zum Datensatz und Entstehungskontext - Inhalt und Aufbau des Datensatzes - Hinweise zur Nachnutzung der Daten <!-- TOC_END -->

---

--- please find the English version here ---

Informationen zum Datensatz und Entstehungskontext

Das Vorhaben Abwassermonitoring fr die epidemiologische Lagebewertung (AMELAG) luft vom 22.11.2022 bis zum 31.12.2025. Behrden, Klranlagen und Labore arbeiten zusammen, um Proben zu nehmen, zu analysieren und zu bewerten. Das Ziel dieses Vorhabens ist es, SARS-CoV-2-Nachweise aus dem Abwasser als zustzlichen Indikator zur epidemiologischen Lagebewertung auf Lnder- und Bundesebene zu etablieren. Ebenso ist es das Ziel, Strukturen und Prozesse fr ein bundesweites Netzwerk fr die Abwassersurveillance weiter auszubauen, Konzepte fr eine Verstetigung zu erstellen und die Mglichkeiten fr ein Monitoring von weiteren Krankheitserregern im Abwasser zu erforschen. Aktuell werden Abwasserproben von ausgewhlten Klranlagen auf SARS-CoV-2, Influenzaviren und Respiratorische Synzytial-Viren (RSV) untersucht.
Bei der Abwassersurveillance werden Erreger im Abwasser gemessen um Gesundheitsschutzmanahmen besser steuern zu knnen. Abwassersurveillance kann einen Beitrag fr eine Reihe von Anwendungsfllen liefern. Abwasserdaten unterliegen speziellen Limitationen, beispielsweise erlauben sie keine genaue Einschtzung von Krankheitsschwere oder Belastung des Gesundheitssystems. Bei der epidemiologischen Bewertung sollten die Daten mit anderen Indikatoren, z.B. aus der syndromischen Surveillance, kombiniert werden.

Administrative und organisatorische Angaben

AMELAG ist ein vom Bundesministerium fr Gesundheit (BMG) gefrdertes Vorhaben und wird in Kooperation mit dem Bundesministerium fr Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) durchgefhrt. Das Vorhaben wird vom Robert Koch-Institut (RKI) und Umweltbundesamt (UBA) gemeinsam durchgefhrt. Weitere Informationen zu AMELAG finden Sie auf der Projektwebseite.
Die Durchfhrung der Probenahme erfolgt durch die teilnehmenden Klranlagen. Die Analyse der Proben erfolgt durch die teilnehmenden Labore. Neben kommerziellen Laboren, Landeslaboren und dem Umweltbundesamt fhrt der zentrale Sanittsdienst der Bundeswehr einen Teil der Analytik durch.

Ein Teil der Klranlagen und Labore sind gleichzeitig in Projekten der Bundeslnder zur Abwassersurveillance beteiligt (Baden-Wrttemberg, Bayern, Berlin, Brandenburg, Hamburg, Hessen, Rheinland-Pfalz, Sachsen-Anhalt). Weitere Klranlagen und Labore sind Teil der folgenden Forschungsprojekte: - WBEready - Einen Forschungskonsortium bestehend aus Emschergenossenschaft und LippeverbandEGLV, Forschungsinstitut fr Wasserwirtschaft und Klimazukunft an der RWTH Aachen FiW, Universittsklinikum Frankfurt, Goethe-Universitt Frankfurt am Main, Universittsmedizin Essen (Institut fr knstliche Intelligenz, Institut fr Urban Public Health), RWTH Aachen, Institut fr Siedlungswasserwirtschaft. - Etablierung von Verfahren fr den Nachweis von Viren im Abwasser zur Bewertung der Infektionslage in der Bevlkerung (Universitt Dresden) - Entwicklung einer landesweiten Abwassersurveillance in Thringen mittels Mobilittsdaten und knstlicher Intelligenz (Forschungskonsortium der Universitt Weimar, Universitt Jena, Universitt Hamburg, Hochschule Hamm-Lippstadt, SMA Development GmbH, KOWUG Kommunale Wasser- und Umwelttechnik GmbH, Analytik Jena GmbH) - Etablierung einer Multiplex-PCR aus Abwasser und fr Detektion und Charakterisierung von RSV im Rahmen des SARS-CoV-2-Abwasser-Monitoring (AMELAG) (Universitt Bonn und Dsseldorf).

Die Firma ENDA wurde mit der Datenhaltung beauftragt. Die erhobenen Daten werden dort in einer Datenbank (PiA-Monitor) gespeichert und weiterverarbeitet.

Die Verarbeitung, Aufbereitung und Verffentlichung der Daten erfolgen durch das Fachgebiet MF 4 | Fach- und Forschungsdatenmanagement. Fragen zum Datenmanagement und zur Publikationsinfrastruktur knnen an das Open Data-Team des Fachgebiets MF4 unter OpenData@rki.de gerichtet werden.

Datenerhebung

In AMELAG wurden aufbauend auf die im Rahmen des ESI-CorA-Projekts erstellten Handreichungen zur Probennahme und Laboranalytik technische Leitfden entwickelt. Die SARS-CoV-2-Rohdaten der im ESI-CorA-Projekt analysierten Abwasserproben wurden in AMELAG nachgenutzt und sind in den ausgewerteten Daten enthalten. An jeder beteiligten Klranlage werden in aller Regel zwei Mal pro Woche Rohabwasserproben entnommen und zusammen mit den Begleitparametern (z.B. Volumenstrom, pH-Wert, Temperatur), die fr die Normalisierung und Qualittssicherung ntig sind, erhoben. Die Rohabwasserproben sollen, sofern mglich, nach dem Sandfang der Klranlage entnommen werden. Es wird eine 24-Stunden-Mischprobe entnommen, welche mit einem automatischen Probennehmer durchgefhrt wird. Die 24-Stunden-Probennahmen erfolgen in der Regel jeweils montags auf dienstags und mittwochs auf donnerstags. Im Regelfall wird ein Liter der Probe in Probenflaschen abgefllt und an das Analyselabor versendet. Im Labor erfolgt die Aufkonzentrierung, Extraktion der viralen Nukleinsure und Quantifizierung der viralen Gensequenzen durch digitale PCR (dPCR) oder quantitative real time PCR (qRT-PCR). Bei SARS-CoV-2 werden mindestens zwei Genfragmente (vorzugsweise N1, N2, E, ORF oder RdRp) bestimmt, bei den Influenzaviren ein Genfragment (vorzugsweise M1 fr Influenza-A-Virus und M1, NS1, NS2 oder HA fr Influenza-B-Virus) und bei RSV ebenfalls ein Genfragment (vorzugsweise N fr RSV A und RSV B, M oder N fr das gemeinsam gemessene RSV A/B).

Robert Koch-Institut, Fachgebiet 32 (2024): "ESI-CorA: SARS-CoV-2-Abwassersurveillance" [Data set]. Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.10781653

Datenfluss

Beim UBA laufen die Metadaten zu den Klranlagen und den Laboren sowie die regelmig erhobenen Monitoringdaten zentral in einer Webanwendung, dem PiA-Monitor (Pathogene im Abwasser), zusammen, werden dort gespeichert und weiterverarbeitet. Die regelmig zu erfassenden Monitoringdaten der Klranlagen und die Analysedaten der Labore werden zusammengefhrt und von den datenliefernden Stellen ber die Web-Anwendung der Datenbank importiert. Das UBA, das RKI und die Landesbehrden knnen auf die Daten im Rahmen ihrer jeweiligen Rechte zugreifen.

Plausibilittsprfung und Weiterverarbeitung der Daten

Mit dem Datenimport werden die Daten auf Plausibilitt geprft. Dabei werden die Formate, Vollstndigkeit der Angaben (Pflichtfeldangaben), Wertebereiche der Monitoringdaten, Plausibilitt der Datumsangaben und die bereinstimmung mit hinterlegten Metadaten geprft. Nur Datenstze, welche die Qualittsprfung erfolgreich durchlaufen, werden auch in die Datenbank importiert. Fr SARS-CoV-2 wird der geometrische Mittelwert der Viruslast (Genkopien/Liter) aus den zwei oder mehr gemessenen Zielgenen ermittelt.

Normalisierungsverfahren

Eine variierende Abwasserzusammensetzung, z. B. aufgrund von unregelmigen industriellen Einflssen oder Starkregenereignissen, kann zu vernderten Konzentrationen der Viren fhren. Um diese externen Einflsse zu bercksichtigen, kann die gemessene Viruslast normalisiert werden. In AMELAG ist die auf den Durchfluss der Klranlage normalisierte Viruslast unter der Variable viruslast_normalisiert verfgbar. Dabei ist der Trockenwetterzufluss der Klranlage die Referenz. Folgende Formel wurde hierbei verwendet:

$$ Gene{normalisiert} = {Q{KA_aktuell}}/{Q{KA_median}} \cdot Gene{gemittelt} $$

wo:

• $Q_{KA_aktuell}$ : Volumenstrom der Klranlage im Probenahmezeitraum und
  
• $Q_{KA_median}$ : Median des Volumenstrom der Klranlage
  

Die Normalisierung erfolgt automatisiert mit dem Datenimport. Die gemessenen Viruslasten im Wochenbericht sowie in der Variable viruslast sind nicht normalisiert, da sich keine verbesserte Datenqualitt durch die Normalisierung feststellen lsst.

Datenauswertung

Die Auswertung der Daten erfolgt am RKI ber R-Skripte. Die Skripte sind in den Kontextmaterialien enthalten. Eine genaue Beschreibung der Methodik ist in den technischen Leitfden hinterlegt. Die Ergebnisse werden wchentlich im AMELAG Wochenbericht auf der RKI-Webseite verffentlicht.

Fr jeden Standort werden die nicht normalisierten Messwerte (optional knnen auch die normalisierten Messwerte verwendet werden) fr SARS-CoV-2, Influenza A und B-Virus sowie RSV A, RSV B und das gemeinsam gemessene RSV A/B in Genkopien pro Liter (Genkopien/L) angegeben. Zustzlich werden die Messwerte der logarithmierten Genkopien mittels einer lokal gewichteten Regression (LOESS) geglttet und zugehrige Konfidenzintervalle berechnet.

Aggregation der Standortwerte

Es werden die einzelnen Zeitreihen der Standorte aggregiert, um einen bundesweiten Verlauf der jeweiligen Viruslast im Abwasser abzubilden. Dafr wird zunchst der Mittelwert ber die ber eine Woche gemittelten Messwerte der einzelnen Standorte berechnet. Dann wird fr jeden Standort fr jede Woche die Differenz vom Wochenmittelwert ber alle Standorte dieser Woche berechnet. Fr jede Standort-Labor-Kombination wird der Mittelwert ber diese Differenzen ber alle Wochen gebildet um diesen Mittelwert danach von den ursprnglich gemessenen Werten abzuziehen. Dadurch wird fr mittlere Unterschiede in den Viruslasten zwischen unterschiedlichen Standort-Labor-Kombinationen, adjustiert. Abschlieend wird in jeder Woche, in der fr mindestens 20 Standorte Messwerte vorliegen, der Mittelwert ber diese adjustierten Werte berechnet. Dabei wird nach den angeschlossenen Einwohnern der Klranlage gewichtet. Da mit verschiedenen Klranlagen und Laboren viele Akteure in die Datenerhebung involviert sind, kann es zu Unregelmigkeiten in den Daten der Einzelstandorte kommen, die einen groen Einfluss auf die ber alle Standorte aggregierten Werte haben knnen. Sobald solche Aufflligkeiten festgestellt werden, werden diese Werte bis zur vollstndigen Abklrung der Ursachen aus den aggregierten Kurven (amelag_aggregierte_kurve.tsv) ausgeschlossen. In den Daten der Einzelstandorte (amelag_aggregierte_kurve.tsv) bleiben die Werte weiterhin enthalten.

Hinweise zur Datenauswertung

Bei der Datenbewertung sind einige Besonderheiten zu beachten:

• Es wurden an den unterschiedlichen Klranlagen und fr die unterschiedlichen Viren verschiedene Zielgene gemessen
  • SARS-CoV-2: eine Kombination aus vorzugsweise N1, N2, E, ORF oder RdRp
  • Influenza A-Virus: vorzugsweise M1
  • Influenza B-Virus: vorzugsweise M1, NS1, NS2, HA
  • RSV A: vorzugsweise N
  • RSV B: vorzugsweise N
  • RSV A/B: M, N
• Einige Stdte sind mit mehr als einer Klranlage bzw. mehr als einem Zulauf vertreten.
  
• Bei Werten unterhalb der Bestimmungsgrenze (BG) wird mit der Hlfte der Bestimmungsgrenze als Wert gerechnet (0,5 * BG).

Limitationen

Abwasserdaten erlauben keinen Rckschluss auf die Krankheitsschwere oder die Belastung des Gesundheitssystems. Aus Abwasserdaten kann nach aktuellem Stand nicht przise auf Inzidenz/Prvalenz oder die Untererfassung (die sog. Dunkelziffer) geschlossen werden. Fr die epidemiologische Lagebewertung sollten die Daten immer in Zusammenschau mit anderen Indikatoren, z.B. aus der syndromischen Surveillance, betrachtet werden. Absolute Viruslasten knnen insbesondere ber lngere Zeitrume nicht direkt im Hinblick auf die Anzahl an Infizierten verglichen werden, da sich die ausgeschiedene Virusmenge pro infizierter Person beispielsweise zwischen verschiedenen Virusvarianten unterscheiden kann. Die ermittelten Werte werden durch eine Vielzahl von Faktoren (z.B. Vernderungen der Abwasserzuleitung, Starkregenereignisse oder touristische Ereignisse) beeinflusst, was durch Normalisierungsmethoden bisher nicht ausgeglichen werden kann.

Von der Probenahme bis zur Datenbermittlung und Verffentlichung vom RKI kann es zu einem Zeitverzug von bis zu zwei Wochen kommen.

Inhalt und Aufbau des Datensatzes

Im AMELAG-Datensatz werden Daten und Kontextmaterialien zu SARS-CoV-2-Nachweisen im Abwasser bereitgestellt. Die im Projekt erhobenen Daten liegen fr einzelne Standorte und als aggregierte Zeitreihe vor.

Im Datensatz zustzlich enthalten sind: - Lizenz-Datei mit der Nutzungslizenz des Datensatzes in Deutsch und Englisch - Datensatzdokumentation in deutscher Sprache - Metadaten zur automatisierten Weiterverarbeitung - Kontexmaterialien zur Datenanalyse

Daten fr die einzelnen Standorte

In der Datei amelag_einzelstandorte.tsv sind die normalisierten und nicht normalisierten Daten zur Viruslast fr SARS-CoV-2, Influenza A und B (einzeln und als Summe) sowie zu RSV A, RSV B, deren Summe (RSV A+B) und gemeinsamen Messungen von RSV A und B (RSV A/B) fr die einzelnen Standorte angegeben.

amelag_einzelstandorte.tsv

Variablen und Variablenausprgungen

Die Datei amelag_einzelstandorte.tsv enthlt die in der folgenden Tabelle abgebildeten Variablen und deren Ausprgungen. Ein maschinenlesbares Datenschema ist im Data Package Standard in tableschemaamelageinzelstandorte.json hinterlegt:

tableschemaamelageinzelstandorte.json

| Variable | Typ | Ausprgungen | Beschreibung | |:-----------------------|:--------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | standort | string | Beispiele: Aachen, Ratzeburg, Weil am Rhein | Standort der Klranlage. | | bundesland | string | Werte: BB, BE, BW, BY, HB, HE, HH, | Krzel des Bundeslandes, in dem sich die Klranlage befindet. | | datum | date | Format: YYYY-MM-DD
Fehlende Werte: NA | Datum, an dem die 24-Stunden-Mischprobenahme in der Klranlage begonnen hat. | | viruslast | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Gemessene Viruslast (in Genkopien pro Liter). | | viruslastnormalisiert | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Nach dem Durchfluss normalisierte Viruslast (wie in der Variable "viruslast" beschrieben). | | loessvorhersage | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Vorhergesagte Viruslast (mittels einer LOESS-Regression auf Basis der nicht-normalisierten Viruslasten, optimiert mittels AICc-Kriterium fr die 10er-logarithmierten Viruslasten). | | loessobereschranke | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Obere Grenze des punktweisen 95%-Konfidenzintervalls des LOESS-Vorhersagewerts. | | loessuntereschranke | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Untere Grenze des punktweisen 95%-Konfidenzintervalls des LOESS-Vorhersagewerts. | | einwohner | integer | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Anzahl an Einwohnern, die an die Klranlage angeschlossen sind. | | laborwechsel | string | Werte: ja, nein
Fehlende Werte: NA | Gibt an, ob es Laborwechsel bzw. nderungen in den Labormethoden gab. | | typ | string | Werte: SARS-CoV-2, Influenza A, Influenza B, Influenza A+B, RSV A, RSV B, RSV A+B, | Virustyp. | | unter_bg | string | Werte: ja, nein
Fehlende Werte: NA | Gibt an, ob mindestens die Hlfte der gemessenen Gene unterhalb der Bestimmungsgrenze liegen. |

Daten ber alle Standorte aggregiert

In der Datei amelag_aggregierte_kurve.tsv ist die Zeitreihe der SARS-CoV-2-, Influenza A- und Influenza B-Viruslast einzeln und als Summe (Influenza A+B) sowie von RSV A, RSV B einzeln und als Summe (RSV A+B) und der gemeinsamen Messungen von RSV A und RSV B (RSV A/B) auf aggregierter bzw. bundesweiter Ebene enthalten.

amelagaggregiertekurve.tsv

Variablen und Variablenausprgungen

Die Datei amelagaggregiertekurve.tsv enthlt die in der folgenden Tabelle abgebildeten Variablen und deren Ausprgungen. Ein maschinenlesbares Datenschema ist im Data Package Standard in tableschemaamelagaggregierte_kurve.json hinterlegt:

tableschemaamelagaggregierte_kurve.json

| Variable | Typ | Ausprgungen | Beschreibung | |:-----------------------|:--------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | datum | date | Format: YYYY-MM-DD | Datum des Mittwochs einer Woche. Die Daten der unterliegenden Einzelzeitreihen werden innerhalb des Zeitraums vom vorherigen Donnerstag bis zum angegebenen Mittwoch gemittelt. | | n | integer | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Anzahl der Standorte, die mindestens einen Messwert im durch "datum" beschriebenen Zeitraum bermittelt haben. | | anteilbev | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Anteil der Gesamtbevlkerung in Deutschland, der an die bermittelnden Klranlagen angeschlossen ist. | | viruslast | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Gemessene Viruslast (in Genkopien pro Liter), gemittelt ber alle Standorte und gewichtet nach angeschlossenen Einwohnern der Klranlagen. Vor der Mittelung ber die Standorte wurden alle Messwerte der Standorte in den letzten 7 Tagen jeweils mittels 10er-Logarithmus transformiert und ber die einzelnen Standorte gemittelt. Die angegebene Viruslast ist der auf die Originalskala zurcktransformierte Mittelwert. | | viruslastnormalisiert | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Nach dem Durchfluss normalisierte Viruslast (wie in der Variable "viruslast" beschrieben). | | loessvorhersage | number | Werte: 0
Fehlende Werte: NA | Vorhergesagte Viruslast (mittels einer LOESS-Regression auf Basis der nicht-normalisierten Viruslasten, zurcktransformiert auf die Originalskala). | | loessobereschranke | number | Werte: 0 | Obere Grenze des punktweisen 95%-Konfidenzintervalls des LOESS-Vorhersagewerts. | | loessuntere_schranke | number | Werte: 0 | Untere Grenze des punktweisen 95%-Konfidenzintervalls des LOESS-Vorhersagewerts. | | typ | string | Werte: SARS-CoV-2, Influenza A, Influenza B, Influenza A+B, RSV A, RSV B, RSV A+B, | Virustyp. |

Kontextmaterialien

Zur Reproduktion der Ergebnisse des AMELAG Wochenberichts werden die zur Erstellung der Analyse verwendeten R-Skripte bereitgestellt. Die Skripte befinden sich im Ordner "Kontextmaterialien" des Datensatzes.

Kontextmaterialien

Metadaten

Zur Erhhung der Auffindbarkeit sind die bereitgestellten Daten mit Metadaten beschrieben. ber GitHub Actions werden Metadaten an die entsprechenden Plattformen verteilt. Fr jede Plattform existiert eine spezifische Metadatendatei, diese sind im Metadatenordner hinterlegt:

Metadaten/

Versionierung und DOI-Vergabe erfolgt ber Zenodo.org. Die fr den Import in Zenodo bereitgestellten Metadaten sind in der zenodo.json hinterlegt. Die Dokumentation der einzelnen Metadatenvariablen ist unter https://developers.zenodo.org/#representation nachlesbar.

Metadaten/zenodo.json

In der zenodo.json ist neben dem Publikationsdatum ("publication_date") auch der Datenstand in folgendem Format enthalten (Beispiel):

"dates": [ { "start": "2023-09-11T15:00:21+02:00", "end": "2023-09-11T15:00:21+02:00", "type": "Collected", "description": "Date when the Dataset was created" } ],

Zustzlich beschreiben wir tabellarische Daten mithilfe des Data Package Standards. Ein Data Package ist eine strukturierte Sammlung von Daten und zugehrigen Metadaten, die den Austausch und die Wiederverwendung von Daten erleichtert. Es besteht aus einer datapackage.json-Datei, die zentrale Informationen wie die enthaltenen Ressourcen, ihre Formate und Schema-Definitionen beschreibt.

Der Data Package Standard wird von der Open Knowledge Foundation bereitgestellt und ist ein offenes Format, das eine einfache, maschinenlesbare Beschreibung von Datenstzen ermglicht.

Die Liste der in diesem Repository enthaltenen Daten ist in folgender Datei hinterlegt:

datapackage.json

Fr tabellarische Daten definieren wir zustzlich ein Table Schema, das die Struktur der Tabellen beschreibt, einschlielich Spaltennamen, Datentypen und Validierungsregeln. Diese Schema-Dateien finden sich unter:

Metadaten/schemas/

Hinweise zur Nachnutzung der Daten

Offene Forschungsdaten des RKI werden auf Zenodo.org, GitHub.com, OpenCoDE und Edoc.rki.de bereitgestellt:

• https://zenodo.org/communities/robertkochinstitut
  
• https://github.com/robert-koch-institut
  
• https://gitlab.opencode.de/robert-koch-institut
  
• https://edoc.rki.de/
  

Lizenz

Der Datensatz "Abwassersurveillance AMELAG" ist lizenziert unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Public License | CC-BY 4.0 International.

Die im Datensatz bereitgestellten Daten sind, unter Bedingung der Namensnennung des Robert Koch-Instituts als Quelle, frei verfgbar. Das bedeutet, jede Person hat das Recht die Daten zu verarbeiten und zu verndern, Derivate des Datensatzes zu erstellen und sie fr kommerzielle und nicht kommerzielle Zwecke zu nutzen. Weitere Informationen zur Lizenz finden sich in der LICENSE bzw. LIZENZ Datei des Datensatzes.
<!-- FOOTER_END -->