Description: Die systematische Untersuchung des Zusammenspiels von Transformationsprozessen in der Rhizosphäre mit Fokus auf Mucilage und Wurzelhaare und deren Kopplungen zur Bodenstruktur, Geochemie, Mikrobiologie und zu hochskalierten Bodenfunktionen wird zur zentralen Frage des PP beitragen, wie Resilienz aus selbstorganisierter raum-zeitlicher Musterbildung in der Rhizosphäre entsteht. Mechanistische, mathematische Modelle in Form von kombinierten zellulären Automaten und PDE/ODE-Systemen auf der Mikroskala bieten die Möglichkeit, Skalen durch Homogenisierungstechniken zu überbrücken.H1: Die Entwicklung der Selbstorganisation in der Rhizosphäre in Verbindung mit den raum-zeitlichen Mustern von Nährstoffen, Wasser und Biomasse kann mit der realisierten Erweiterung des Simulationswerkzeugs nun untersucht werden.H2: Der Zusammenhang zwischen Bodenstrukturbildung, Habitatbedingungen - auch beeinflusst durch die Produktion und den Abbau von Schleimstoffen - und den mikrobiellen Gemeinschaften.H3: Die Größe der Rhizosphäre wird durch die radiale Ausdehnung der Strukturbildung bestimmt, die durch die Wurzelaktivität/Morphologie gesteuert wird.Wir wollen insbesondere das Zusammenspiel von Bodenstruktur (Porosität), Wurzelexudaten und für die Pflanze relevanten Transporteigenschaften untersuchen. Damit adressieren wir die Schwerpunkte Aggregatbildung/Bodenstruktur mit Porenskalenmodellierung und Wasserfluss/Mucilage, und insbesondere die Forschungsfragen der Phase 2:III. Wie interagieren Kohlenstofffluss und Struktur (mit P19, P22)?V. Welche Relevanz hat Mucilage für das System Boden-Pflanze in Bezug auf Trockenheitsresilienz; trotz des mechanistischen Verständnisses auf der Mikroskala - Beweise für Relevanz auf der Systemskala, System Pflanze-Boden fehlen noch (mit P4,P5,P23,P24)VI. Was ist die mechanistische Funktion von Wurzelhaaren - Quantifizierung der Aufrechterhaltung der hydraulischen Kontinuität, der Auswirkung auf die Nährstoffaufnahme und der Ausdehnung von Verarmungszonen (mit P7,P4).In enger Zusammenarbeit mit den experimentellen Partnern evaluieren wir das Zusammenspiel der Mechanismen in konkreten SPP Settings und werden dabei auch auf die von P21 identifizierten raum-zeitlichen Muster aus hochauflösender korrelativer Bildgebung Bezug nehmen. Die notwendige Grundlage für 3D-Simulationen werden parallelisierte, effiziente Algorithmen und Machine Learning sein, um das Upscaling von Bodenfunktionen systematisch zu untersuchen. Das Simulationswerkzeug liefert seinen Wert durch die Fähigkeit, Einflussfaktoren und Mechanismen durch Abstraktion relevanter Prozesse zu veranschaulichen, zu vergleichen und aufzudecken. Es soll nicht die Datenkurven der Experimente "nachzeichnen", sondern neue Erkenntnisse durch die separate Analyse, aber auch die Untersuchung des Zusammenspiels mehrerer Prozesse in einer integrativen Simulation gewinnen. Damit soll es eine Wissenslücke schließen, die Experimente allein derzeit nicht füllen können.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Geochemie
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Nährstoff
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Mikrobiologie
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Resilienz
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Bodenkunde
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Bodenstruktur
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Habitat
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Rhizosphäre
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Bodenfunktion
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Kohlenstoffkreislauf
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Künstliche Intelligenz
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Mathematisches Modell
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Pflanze
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Biomasse
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Mathematics
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Mathematik
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Soil Sciences
?
Region:
Bavaria
Bounding boxes:
11.5° .. 11.5° x 49° .. 49°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2018-01-01 - 2025-12-15
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Sub project: Multiscale modeling with evolving microstructure: An approach to emergence in the rhizosphere via effective soil functions
Description: To couple three interwoven areas of rhizosphere research “Processes, Methods and Applications”, we utilize and improve mechanistic, mathematical models in forms of combined cellular automata and PDE/ODE systems on the microscale, offering the opportunity to bridge scales by homogenization techniques.The systematic study of the interaction of transformation processes in the rhizosphere focussing on mucilage and root hairs, and its couplings to soil structure, geochemistry, microbiology, and to upscaled soil functions will contribute to the focal question of the PP, how resilience emerges from self-organised spatiotemporal pattern formation in the rhizosphere. In more detail: H1: The development of the self-organization in the rhizosphere in connection with the spatiotemporal patterns of nutrients, water and biomass can be studied with the realized extension of the existing model and simulation tool now in relation to the data of phase 1.H2: The connection between soil structure formation, habitat conditions - also influenced by the production and degradation of mucilage - and the microbial communities.H3: The size of the rhizosphere is determined by the radial extent of pattern formation controlled by root activity/morphology.We want to study in particular the interaction of soil structure (in particular porosity), root exudates and transport properties relevant for the plant. Thus we address the focal topics aggregate formation / soil structure with pore scale modeling and water flux / mucilage.We refer in particular to the following research questions of phase 2:III. How do carbon flow and structure interact (with P19, P22)?V. What is the relevance of mucilage for the soil-plant system regarding drought resilience, but also mechanistic understanding for mucilage at the microscale - evidence for relevance at system scale, plant-soil system is still lacking (with P4,P5,P23,P24)VI. What is the mechanistic function of root hairs - quantify the maintenance of hydraulic continuity, the effect on nutrients uptake, and extension of depletion zones (with P7,P4)In close cooperation with the experimental partners we evaluate the interplay of the mechanisms in concrete PP rhizosphere settings, and will also refer to the spatiotemporal patterns identified by P21 from high resolution correlative imaging. The necessary basis for 3D simulations will be the parallelized, efficient algorithms, and machine learning techniques to systematically explore the upscaling of soil functions. The simulation tool delivers its value through the capability to illustrate, compare, and reveal influencing factors and mechanisms by abstracting relevant processes. It is not intended to ’redraw’ data curves of the experiments but to gain new insights through the ability to analyze separately, but also to study the interplay of several processes in an integrative simulation. Thus it intends to bridge a knowledge gap that laboratory experiments can currently not fill alone.
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