{"id":32053,"date":"2025-10-24T16:09:46","date_gmt":"2025-10-24T14:09:46","guid":{"rendered":"https:\/\/fmd-insight.de\/?p=32053"},"modified":"2026-02-11T10:32:09","modified_gmt":"2026-02-11T09:32:09","slug":"chip-happens-podcast-staffel-2-folge-7-i-wenn-zu-viel-wasser-zur-gefahr-wird-von-tsunamis-hochwassern-und-sturmfluten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fmd-insight.de\/de\/news\/360-mikroelektronik\/chip-happens-podcast\/chip-happens-podcast-staffel-2-folge-7-i-wenn-zu-viel-wasser-zur-gefahr-wird-von-tsunamis-hochwassern-und-sturmfluten\/","title":{"rendered":"#Chip Happens-Podcast: Staffel 2, Folge 7<\/strong> I Wenn zu viel Wasser zur Gefahr wird – von Tsunamis, Hochwassern und Sturmfluten"},"content":{"rendered":"\n

Gro\u00dfe Probleme brauchen h\u00e4ufig ziemlich kleine Helfer. Der Podcast \u00bbChip Happens \u2013 Kleine Dinge, die alles ver\u00e4ndern\u00ab von Chipdesign Germany zeigt, wie Mikroelektronik und Chipdesign dabei helfen k\u00f6nnen, die dr\u00e4ngenden Fragen unserer Zeit anzugehen \u2013 jederzeit nachvollziehbar und alltagsnah. Das Format richtet sich an alle, die verstehen wollen, wie Technik im Hintergrund wirkt und dennoch zentrale Weichen stellt. Kluge K\u00f6pfe aus der Branche sprechen hierf\u00fcr mit Moderator Sven Oswald \u00fcber ihre faszinierenden Geschichten, geben \u00fcberraschende Einblicke und zeigen hautnah die vielen M\u00f6glichkeiten, die unser Fachbereich bietet. Wasser ist Leben. Und Mikroelektronik hilft uns, es zu finden, zu reinigen, zu \u00fcberwachen und zu bewahren. In Staffel 2 von \u00bbChip Happens\u00ab, dem Podcast von Chipdesign Germany, dreht sich alles um das Element Wasser \u2013 von der Tiefsee bis ins Weltall.<\/p>\n\n\n\n

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©<\/span>Fraunhofer Mikroelektronik<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n

Staffel 2, Folge 7 I \u00dcber Tsunamis, Hochwasser und Sturmfluten <\/h2>

In der aktuellen Folge von \u00bbChip Happens\u00ab<\/strong> sprechen wir mit:<\/p>\n

Dr. Annabel H\u00e4ndel, Seismologin am GFZ Helmholtz-Zentrum f\u00fcr Geoforschung<\/a>, gibt Einblicke in ihre Arbeit zur Tsunami-Fr\u00fchwarnung, ihre Mitarbeit bei einem eigenen Warnsystem f\u00fcr Indonesien und zeigt, wie die Technologie immer weiter entwickelt wird.<\/p>\n

Dr. Leonard Borchert, Klimaforscher an der Universit\u00e4t Hamburg<\/a>, zeigt, wie KI-Modelle auf Basis von Klima- und Wetterdaten helfen, Sturmfluten und deren Wahrscheinlichkeit teilweise Monate im Voraus vorherzusagen und damit langfristige Planungen zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Daniel Faust, stellvertretender Abteilungsleiter im Gesch\u00e4ftsbereich Electronic Safety and Security Systems for the Public and Industries (ESPRI) am Fraunhofer FOKUS<\/a>, berichtet, wie Systeme wie KATWARN zu vernetzten L\u00f6sungen weiterentwickelt werden, die gezielte, regionale und nach st\u00e4rke abgestufte Warnungen erm\u00f6glichen.<\/p>\n

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Worum geht es in der Folge?<\/h2>\n\n\n\n
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Dr. Annabel H\u00e4ndel \u00fcber Warnsysteme auf und unter dem Wasser: <\/h3><\/span><\/th>\n <\/tr>\n \n

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Situation:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Seebeben und die daraus entstehenden Tsunamis z\u00e4hlen zu den gef\u00e4hrlichsten Naturereignissen weltweit. Die durch sie ausgel\u00f6sten Wassermassen k\u00f6nnen innerhalb k\u00fcrzester Zeit ganze K\u00fcstenregionen verw\u00fcsten. Schutzm\u00f6glichkeiten sind begrenzt und oft bleibt nur die Flucht als letzte Option.<\/p>\n

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F\u00fcr den Katastrophenschutz z\u00e4hlt dabei jede Minute. Fr\u00fchwarnsysteme sind daher entscheidend, um Menschenleben zu retten. Durch den heutigen, nahezu fl\u00e4chendeckenden Internetzugang und die mobile Kommunikation erreichen Warnungen deutlich mehr Menschen und k\u00f6nnen gezielter verbreitet werden als noch vor wenigen Jahrzehnten.<\/p>\n

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Bereits 2005 startete unter Beteiligung des Helmholtz-Zentrums Potsdam \u2013 Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ \u2013 ein internationales Projekt, um ein Tsunami-Fr\u00fchwarnsystem f\u00fcr den Indischen Ozean zu entwickeln.<\/p>\n

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Tsunamis entstehen h\u00e4ufig durch Seebeben, die den Meeresboden abrupt verschieben und dabei gro\u00dfe Wassermassen in Bewegung setzen. Die dabei entstehenden Wellen breiten sich kreisf\u00f6rmig mit Geschwindigkeiten von bis zu 800 Kilometern pro Stunde aus; \u00e4hnlich einem Verkehrsflugzeug.<\/p>\n

Aber auch andere Ereignisse wie bspw. Erdrutsche k\u00f6nnen Seebeben ausl\u00f6sen. Das f\u00fchrt bei der Detektion teilweise zu Problemen.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Problemstellung:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Trotz ihrer Geschwindigkeit sind Tsunami-Wellen auf offener See schwer zu erkennen. Sie sind lang und flach, und gewinnen ihre zerst\u00f6rerische Kraft meist erst in K\u00fcstenn\u00e4he. Diese Eigenschaften erschweren eine rechtzeitige Detektion erheblich.<\/p>\n

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Besonders komplex ist die Lage in Regionen wie Indonesien, wo die Erdbebenherde sehr nah an der K\u00fcste liegen. Zwischen dem ausl\u00f6senden Seebeben und dem Auftreffen der Wellen vergehen dort oft nur rund 20 Minuten. Damit eine Evakuierung m\u00f6glich bleibt, m\u00fcssen Warnungen sp\u00e4testens innerhalb von f\u00fcnf Minuten nach dem Beben ausgel\u00f6st werden; eine enorme technische und organisatorische Herausforderung.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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L\u00f6sungsans\u00e4tze\/Innovationspotenziale:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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W\u00e4hrend die Tsunami-Wellen selbst schwer zu erfassen sind, lassen sich die zugrunde liegenden Seebeben sehr pr\u00e4zise messen. Deren seismische Wellen erreichen Messstationen bereits wenige Sekunden nach dem Ereignis und damit deutlich fr\u00fcher als die Flutwellen.<\/p>\n

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Diese Daten werden in Echtzeit an die Warnzentren \u00fcbermittelt. Dort analysieren Algorithmen und Expertinnen und Experten, wo das Beben stattfand, in welcher Tiefe es lag und wie stark es war. Auf dieser Grundlage werden Szenarien berechnet, um abzusch\u00e4tzen, welche K\u00fcstenregionen betroffen sein k\u00f6nnten und in welchem Ausma\u00df.<\/p>\n

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Erg\u00e4nzend flie\u00dfen Daten aus GPS-Messungen und Pegelbojen ein, die den Meeresspiegel kontinuierlich \u00fcberwachen.<\/p>\n

Beispielsweise im Falle Indonesiens, wo Tsunamis h\u00e4ufig sehr k\u00fcstennah entstehen, spielt die Geschwindigkeit der Daten\u00fcbertragung eine zentrale Rolle: Nur wenn Informationen nahezu ohne Zeitverz\u00f6gerung weitergeleitet werden, kann eine rechtzeitige Warnung erfolgen.<\/p>\n

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Seit 2011 ist mit dem German-Indonesian Tsunami Early Warning System for the Indian Ocean (GITEWS) deshalb ein komplexes, computergest\u00fctztes Warnsystem im Einsatz, das Messdaten aus verschiedenen Quellen zusammenf\u00fchrt und Warnungen in k\u00fcrzester Zeit ausl\u00f6st.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Weiterer Forschungs-\/Entwicklungsbedarf \/ Aktuelle Projekte:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Das indonesische Warnsystem, an dem Dr. H\u00e4ndel mitarbeitet, wurde in den vergangenen Jahren stetig weiterentwickelt; etwa durch verbesserte GPS-Auswertungen und pr\u00e4zisere seismologische Modelle.<\/p>\n

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Aktuell untersuchen Forschende, wie sich Tsunamis erkennen lassen, die nicht durch Seebeben entstehen, sondern beispielsweise durch Hangrutsche unter Wasser. Solche Ereignisse senden keine klassischen Erdbebenwellen aus und sind daher besonders schwer zu detektieren.<\/p>\n

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Ein neues Projekt, an dem Dr. H\u00e4ndel mitwirkt, erforscht au\u00dferdem, wie bestehende Unterseekabel und ihre Repeater zu Sensoren umfunktioniert werden k\u00f6nnen. Diese k\u00f6nnten k\u00fcnftig Ver\u00e4nderungen von Druck, Temperatur oder Vibrationen erfassen und so zu einem bislang einzigartigen Messnetzwerk unter Wasser beitragen.<\/p>\n

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Da die Repeater und Kabel regelm\u00e4\u00dfig gewartet und ausgetauscht werden, k\u00f6nnte so nach und nach ein engmaschiges Sensorennetz im Ozean entstehen \u2013 ein entscheidender Fortschritt, um seismische Aktivit\u00e4ten auf See besser zu \u00fcberwachen.<\/p>\n

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Auch die Glasfaserkabel selbst k\u00f6nnten perspektivisch als faseroptische Sensoren dienen. Die Technologie birgt gro\u00dfes Potenzial, befindet sich aber noch in der Forschungsphase.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n <\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Dr. Leonard Borchardt \u00fcber Langzeitanalysen von Sturmfluten mit Hilfe von KI:<\/h3><\/span><\/th>\n <\/tr>\n \n

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Situation:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Sturmfluten geh\u00f6ren seit jeher zu den pr\u00e4genden Naturereignissen an Nord- und Ostseek\u00fcste. Ihre Analyse und Vorhersage hat eine lange Tradition: Schon sehr lange werden kurzfristige Prognosen erstellt, meist wenige Tage bis Wochen im Voraus. Diese liefern in der Regel auch recht verl\u00e4ssliche Angaben zu St\u00e4rke, Ort und m\u00f6glichen Auswirkungen auf die K\u00fcstenlinien in diesem Zeitrahmen.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Problemstellung:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Solche kurzfristigen Analysen sind jedoch nur bedingt geeignet, um langfristige Schutzma\u00dfnahmen zu planen.
\nDr. Leonard Borchert von der Universit\u00e4t Hamburg m\u00f6chte daher herausfinden, wie sich Sturmfluten \u00fcber deutlich l\u00e4ngere Zeitr\u00e4ume prognostizieren lassen. Zum Beispiel, um die Wahrscheinlichkeit einer Sturmflut im kommenden Winter oder in den n\u00e4chsten Jahren zu bestimmen.<\/p>\n

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Langfristige Vorhersagen dieser Art k\u00f6nnten den Katastrophenschutz und die K\u00fcstenplanung erheblich unterst\u00fctzen: Wenn beispielsweise ein erh\u00f6htes Risiko besteht, k\u00f6nnen fr\u00fchzeitig zus\u00e4tzliche Schutzvorkehrungen getroffen werden. So zum Beispiel durch die Bereitstellung von Sands\u00e4cken, Baufahrzeugen oder mobilem K\u00fcstenschutzmaterial weit im Voraus.<\/p>\n

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Mit herk\u00f6mmlichen Methoden sind solche weitreichenden Vorhersagen bisher jedoch nicht m\u00f6glich.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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L\u00f6sungsans\u00e4tze\/Innovationspotenziale:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Um diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen, setzt Dr. Borchert auf den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI).
\nBestehende Klima- und Wettermodelle werden mithilfe von KI erweitert und weitertrainiert \u2013 etwa durch die Einbindung aktueller Wind- und Wasserstandsdaten. Auf diese Weise lassen sich komplexe Zusammenh\u00e4nge zwischen meteorologischen und ozeanografischen Faktoren besser erfassen und Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr zuk\u00fcnftige Sturmflutereignisse berechnen.<\/p>\n

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Dieses Vorgehen erm\u00f6glicht erstmals l\u00e4ngerfristige Prognosen, die \u00fcber die klassische Wettervorhersage hinausgehen. In einem Pilotprojekt in Cuxhaven konnte das Modell bereits \u00fcberzeugende Ergebnisse liefern: Es zeigt beispielsweise, mit welcher Wahrscheinlichkeit Sturmfluten in den kommenden zehn Jahren auftreten k\u00f6nnten.<\/p>\n

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Die G\u00fcte solcher Analysen h\u00e4ngt dabei jedoch entscheidend von der Verf\u00fcgbarkeit und Qualit\u00e4t der Daten ab; das hei\u00dft, je umfangreicher und l\u00e4ngerfristig die Datens\u00e4tze, desto pr\u00e4ziser werden die Ergebnisse f\u00fcr die Zukunft.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Weiterer Forschungs-\/Entwicklungsbedarf \/ Aktuelle Projekte:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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In einem n\u00e4chsten Schritt sollen die entwickelten Modelle auf weitere Standorte \u00fcbertragen werden. Erste Tests an der Nordsee zeigen, dass die Methode grunds\u00e4tzlich auch unter unterschiedlichen regionalen Bedingungen zuverl\u00e4ssig funktioniert.<\/p>\n

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Dar\u00fcber hinaus lassen sich die eingesetzten Technologien perspektivisch auch auf das Landesinnere ausweiten. So k\u00f6nnen k\u00fcnftig extreme Wetter- und Hochwasserereignisse potenziell noch fr\u00fchzeitiger erkannt und besser eingesch\u00e4tzt werden.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n <\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Daniel Faust \u00fcber KATWARN und wie sich Warnm\u00f6glichkeiten weiterentwickeln:<\/h3><\/span><\/th>\n <\/tr>\n \n

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Situation:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Fr\u00fchwarnsysteme und pr\u00e4zise Prognosen sind nur dann wirksam, wenn die Warnungen die Menschen auch tats\u00e4chlich erreichen. In Deutschland \u00fcbernimmt diese Aufgabe seit vielen Jahren unter anderem die App KATWARN. Sie informiert B\u00fcrgerinnen und B\u00fcrger regional \u00fcber aktuelle Gefahrenlagen; von Unwettern \u00fcber Hochwasser bis hin zu Br\u00e4nden oder St\u00f6rungen in der Infrastruktur.<\/p>\n

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KATWARN wurde urspr\u00fcnglich 1999 entwickelt, zun\u00e4chst als SMS- und E-Mail-Dienst zur Unwetterwarnung. Seit 2011 steht das System als mobile App zur Verf\u00fcgung und hat sich seither kontinuierlich weiterentwickelt. Heute werden zahlreiche Informationsquellen integriert, darunter die Unwetterwarnungen des Deutschen Wetterdienstes, Hochwassermeldungen, kommunale Eingaben sowie lokale Starkregenhinweise.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Problemstellung:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Die Herausforderung liegt darin, Warnungen so zu gestalten, dass sie zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und mit der passenden Dringlichkeit ankommen.
\nDenn nicht jede Gefahr betrifft alle Menschen in gleichem Ma\u00dfe. Zu allgemeine oder zu h\u00e4ufige Warnungen k\u00f6nnen zu \u00dcberforderung f\u00fchren \u2013 zu wenige oder zu ungenaue Meldungen hingegen bergen die Gefahr, dass Warnungen nicht ernst genommen werden. Die Kunst besteht also darin, relevante Informationen pr\u00e4zise, abgestuft und situationsgerecht zu vermitteln.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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L\u00f6sungsans\u00e4tze\/Innovationspotenziale:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Daniel Faust, stellvertretender Abteilungsleiter im Gesch\u00e4ftsbereich Electronic Safety and Security Systems for the Public and Industries (ESPRI) am Fraunhofer-Institut FOKUS, berichtet, dass KATWARN in seinen Anfangsjahren nur selten Warnungen versandte, und diese zudem nicht nach Intensit\u00e4t unterschied.<\/p>\n

Heute ist das System deutlich flexibler aufgebaut und erlaubt eine fein abgestufte Kommunikation. So k\u00f6nnen beispielsweise sicherheitsrelevante Vorab-Mitteilungen gesendet werden, bevor eine eigentliche Warnung ausgesprochen wird.<\/p>\n

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Bei akuten Gefahren erzeugen Warnungen inzwischen deutlich aufmerksamkeitsst\u00e4rkere Signale. Diese sind vergleichbar mit den Alarmt\u00f6nen des bundesweiten Warntags.<\/p>\n

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Zudem lassen sich Meldungen mittlerweile wesentlich genauer eingrenzen:
\nWarnungen k\u00f6nnen kleinr\u00e4umig, auf einzelne Kommunen beschr\u00e4nkt oder themenspezifisch abonniert werden. So wird gew\u00e4hrleistet, dass Nutzerinnen und Nutzer nur die f\u00fcr sie relevanten Informationen erhalten.<\/p>\n

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KATWARN ist damit die auf den lokalen Raum spezialisierte L\u00f6sung in Deutschland und erg\u00e4nzt andere, \u00fcberregionale oder globale Warnsysteme mit ihren spezifischen F\u00e4higkeiten.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n

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Weiterer Forschungs-\/Entwicklungsbedarf \/ Aktuelle Projekte:<\/strong><\/p>\n\n <\/td>\n

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Die Weiterentwicklung von KATWARN zielt darauf, globale oder \u00fcberregionale Warnungen noch pr\u00e4ziser auf lokale Gegebenheiten und spezifische Situationen herunterzubrechen.<\/p>\n

Daf\u00fcr wird an neuen Modellen gearbeitet, die lokale Gef\u00e4hrdungslagen noch besser interpretieren und Warnmeldungen automatisch anpassen k\u00f6nnen. Ziel ist ein intelligentes Warnsystem, das nicht nur informiert, sondern gezielt und kontextabh\u00e4ngig sch\u00fctzt.<\/p>\n\n <\/td>\n <\/tr>\n <\/table>\n <\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Zur siebten Folge der zweiten Staffel – (Spotify):
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