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Einfluß des Abbaus von Laubstreu auf den Transport von Schwermetallen im Boden

An der Eidgenössischen Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft (WSL) in Birmensdorf, Schweiz, wird von 2000 bis 2004 ein multidisziplinäres Modell Ökosystem-Experiment durchgeführt. Ziel dieses Großprojekts ist es, Stoffflüsse zu untersuchen und die Reaktionen von Pflanzen- und Organismengemeinschaften auf chronische Belastungen (Cd, Cu, Zn, sauerer Regen) zu verfolgen bzw. zu verstehen. Mit den Resultaten sollen die Risiken von Begrünung, Aufforstung und Bodenstabilisierung mit Pflanzen abgeschätzt werden können. Der verwendete landwirtschaftliche Oberboden wurde mit Filterstaub aus der metallverarbeitenden Industrie vermischt. Die daraus resultierenden Schwermetallbelastungen des Versuchsbodens betragen für Cd 10 ppm, für Cu 400 ppm und für Zn 2700 ppm. Das Projekt 'Einfluss des Abbaus von Laubstreu auf den Transport von Schwermetallen im Boden' untersucht die Änderung der Metall-Komplexbildung für Kupfer und Zink während des Streuabbaus. In wässrigen Streuextrakten wird das Ausmaß der Komplexierung mit Hilfe der Gleichgewichts-Ionenaustausch-Methoden bestimmt. Die Charakterisierung der Bindung erfolgt mit Infrarotspektroskopie (FTIR), die organischen Säuren im Extrakt werden mit der Gaschromatographie bestimmt. Untersucht werden Proben aus Freilandversuchen.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Köln, Germany from 1985 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Selb, Germany from 1985 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Laboe, Germany from 1984 – 2023

The "Germany Mosaic" is a time series of Landsat satellite images and vectorized segments covering the entirety of Germany from 1984 to 2023. The image data are divided into TK100 sheet sections (see further details: Blattschnitt der Topographischen Karte 1:100 000). The dataset provides optimized 6-band imagery for each year, representing summer (May to July) and autumn (August to October) seasons, along with vegetation indices such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NirV (Near-Infrared Reflectance of Vegetation) for the same periods. Additionally, vectorized "zones" of approximately homogeneous pixels are available for each year. The spectral properties of the image data and the morphological characteristics of these zones are included as vector attributes (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description"). An overview of the coverage and quality of all sheet sections is provided as a vector layer titled D-Mosaik_Sheet-Sections within this document. The Germany Mosaic can also be considered a spatial-temporal Data Cube, enabling advanced analysis and integration into workflows requiring multi-dimensional data. This structure allows users to perform operations such as querying data across specific time periods, analyzing trends over decades, or aggregating spatial information to generate tailored insights for a wide range of research applications. In mid-latitudes, seasonal variations in vegetation—and consequently in the image data—are typically more pronounced than changes occurring over several years. The temporal segmentation of the dataset has been designed to encompass the entire vegetation period (May to October), with the division into summer and autumn periods capturing seasonal metabolic shifts in natural biotopes. This segmentation also records most agricultural changes, including sowing and harvesting activities. Depending on weather conditions, the individual image data represent either the median, mean value, or the best available image for the specified time period (see Documentation: "Mosaic (1984–2023) - Data Description). Remote sensing has become an indispensable tool for environmental research, particularly in landscape analysis. Beyond conventional applications, the Germany Mosaic supports the development of digital twins in environmental system research. By providing detailed spatial and temporal data, this dataset enables the modeling of virtual ecosystems, facilitating simulations, scenario testing, and predictive analyses for sustainable management. Moreover, the spatial and temporal trends captured by remotely sensed parameters complement traditional approaches in biological, ecological, geographical, and epidemiological research.

Zyklische Redoxreaktionen organischer Kohlenstoffverbindungen in Binnengewässern

Das vorliegende Forschungsprojekt zielt auf die Verknüpfung zweier, bisher als unabhängig angesehener, aquatischer Transport- und Transformationsprozesse:(a) In tiefen Gewässern können sich Wasserkörper unterschiedlicher Dichte stabil übereinander schichten. Die dort ablaufenden Umsatzprozesse werden so räumlich entkoppelt und es kommt zur Bildung einer aquatischen Grenzzone. Bei deren Durchtritt können sich physikochemische Parameter, wie etwa die Sauerstoffverfügbarkeit, abrupt ändern.(b) Die Verfügbarkeit des Elektronen-Akzeptors Sauerstoff entscheidet über die Reaktionspfade, auf denen aquatische Mikroorganismen Energie gewinnen. Unter Ausschluss von Sauerstoff können sie gelöstes organisches Material als alternativen Elektronen-Akzeptor nutzen. Die Elektronen werden von redox-aktiven Verbindungen innerhalb des organischen Materials (Quinone) aufgenommen die daraufhin antioxidativ, also empfindlich auf Änderungen der Sauerstoffverfügbarkeit reagieren. Die hohe räumliche- und zeitliche Dynamik aquatischer Grenzzonen in Binnengewässern haben zur Folge, dass antioxidatives organisches Material vom sauerstoffarmen in sauerstoffreiche Wasserkörper transportiert werden kann. Die dort rasch ablaufende Re Oxidation macht gelöstes organisches Material daher zu einem vollständig regenerierbaren Elektronenakzeptorsystem. Mikrobielle Konsortien, die ihre Energiegewinnung an diesen zyklisch regenerierten organischen Elektronenakzeptor koppeln, könnten einen entscheidenden Beitrag zum Kohlenstoffumsatz in aquatischen Grenzzonen leisten. Mikroorganismen beeinflussen maßgeblich, zu welchem Anteil umgesetztes organisches Material als Kohlendioxid oder als Methan in die Atmosphäre entweicht oder stattdessen dem Kohlenstoffkreislauf durch Sedimentation entzogen wird. Da Grenzzonen durch überproportional hohe Reaktionsraten und Biodiversität gekennzeichnet sind, ist die Kenntnis der dort ablaufenden Material- und Energieflüsse von großer Bedeutung für das grundlegende Verständnis des Kohlenstoffumsatzes in Binnengewässern. Die Binnenseen der borealen Zone haben großen Anteil an den globalen Süßwasservorräten und sind durch zukünftig steigende Frachten terrestrischen organischen Kohlenstoffs gefährdet. Das beantragte Forschungsprojekt hat daher zum Ziel, durch Prozessstudien auf verschiedenen Skalen und mechanistische Modellierung einen wichtigen Beitrag zu einem besseren Verständnis der Rolle organischen Materials als Elektronendonor und -akzeptor in diesen dynamischen Ökosystemen zu leisten.

Wechselwirkungen zwischen N2-Fixierung und Denitrifizierung in einem Erdsystem-Modell mit flexibler Stöchiometrie und deren Einfluss auf das marine Stickstoffinventar in einem sich wandelnden Klima

Der Schlüssel zu Verständnis und Projektion des künftigen Stickstoffinventars des Ozeans und der Veränderung der Biologischen Pumpe im globalen Klimawandel liegt in der Frage, wie und wie stark die Fixierung von atmosphärischem Stickstoff und die Denitrifizierung im Ozean gekoppelt sind. Während in bisherigen Modellstudien Stickstofffixierung und Denitrifizierung eng gekoppelt sind, zeigt ein neu entwickeltes optimalitätsbasiertes Ökosystemmodell mit flexibler Stöchiometrie (OPEM) im globalen UVic-ESCM eine deutlich schwächere Kopplung. In diesem Projekt sollen die Faktoren und Mechanismen, die die Kopplung steuern, identifiziert und ihre Veränderung in ver- schiedenen Klimaszenarien untersucht werden. Hierzu wird OPEM in einem vorindustriellen Szenario, einem Szenario der Maximalphase der letzen Eiszeit und einem heutigen Szenario angewendet und die Sensitivität der Modellergebnisse in Bezug auf das ozeanische Stickstoffinventar und die biolo- gische Kohlenstoffpumpe bewertet. Das Ziel des Projekts ist es, die Steuerungsprozesse des marinen Stickstoffinventars genauer abzubilden, um bessere Projektionen der biogeochemischen Kreisläufe im Ozean und ihrer Auswirkungen auf den CO2-Gehalt der Atmosphäre zu ermöglichen.

Konzepte zur Sanierung konventioneller Munitionsaltlasten in Nord- und Ostsee, Vorhaben: Modellierung und Simulation der strömungs- und welleninduzierten Alterung und Ausbreitung von Munitionsobjekten und Sprengstoffpartikeln

Langfristige radiooekologische Umgebungsbelastung durch eine Anhaeufung von nuklearen Anlagen

Ziel des Vorhabens ist die modelltheoretische Beschreibung langfristiger oekologischer Auswirkungen - ueber Zeitraeume von 20-30 Jahren - von radioaktiven Freisetzungen aus kerntechnischen Anlagen bei Normalbetrieb und Stoerfaellen unter Beruecksichtigung der Konzentrierung dieser Anlagen in bestimmten Gebieten.

Klima-, Meeresspiegel- und Ökosystementwicklung in triassischen und jurassischen Sauerstoffmangelsystemen

Im Rahmen des SFB 275 (Universität Tübingen) wurden innerhalb der ersten Antragsphase (1995-1997) die Schwarzschiefer des Unteren Toarciums SW-Deutschlands bearbeitet. In der zweiten Antragsphase (1998-2000) wurde/wird die Schwarzschiefer-Genese in verschiedenen Ablagerungsmilieus unterschiedlicher Zeitscheiben untersucht. Eine Förderung von weiteren zwei Jahren wird beantragt, um die Datenbasis stratigraphisch zu erweitern und ein Synthese-Modell für die Schwarzschieferbildung in Trias und Jura zu erarbeiten.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1374: Biodiversitäts-Exploratorien; Exploratories for Long-Term and Large-Scale Biodiversity Research (Biodiversity Exploratories), Teilprojekt: Verknüpfung von Landnutzungsintensität, Biodiversität, bodenmikrobiellen Prozessen und organo-mineralischen Interaktionen für ein mechanistisches Verständnis des Stickstoffumsatzes in Grünlandökosystemen

Zunehmende Landnutzungsintensität (LUI) verursacht umweltrelevante Stickstoff (N)-Verluste und den Rückgang von Artenvielfalt und Multifunktionalität in Grünlandökosystemen. Gezielte Minderungsstrategien werden jedoch durch ein mangelhaftes mechanistisches Verständnis der Wechselwirkungen zwischen LUI, ober- und unterirdischer Biodiversität und dem N-Kreislauf verhindert. BE_BioMON will über die interdisziplinäre Integration von molekularbiologischer Bodenökologie, biogeochemischer Prozessforschung zur kurzfristigen N-Allokation im System Pflanze-Boden-Mikroorganismen und physikochemischer Prozessforschung zur langfristigen Retention von organischem Stickstoff (SON) diese Wissenslücke schließen. Dabei werden Messungen und Modellierungen verknüpft. Wir erwarten, dass sich mit abnehmendem LUI und einem artenreicheren Mikrobiom die N-Verteilung von Nitrifikation/Denitrifikation zu biotischer Assimilation verschiebt. Dies fördert die N-Retention durch Nekromassestabilisierung in partikulärem und mineralassoziiertem SON in Abhängigkeit von Aggregatumsatz und mikroskaliger Bodenarchitektur. Wir nehmen zudem an, dass eine Erhöhung der LUI zu einer Verschiebung von symbiotischer zu assoziativer N-Fixierung führt, was das N2:N2O-Emissionsverhältnis aufgrund verkürzter Denitrifikation bei symbiotischen N-Fixierern erhöhen wird. Darüber hinaus erwarten wir, dass d15N im Boden einen Fingerabdruck der Auswirkungen der LUI auf den N-Kreislauf liefert und somit als prozessintegrierende Bezugsgröße für Ökosystemmodelle dienen kann. Wir erwarten uns hiervon eine verbesserte räumlich-zeitliche Skalierung von LUI-Effekten auf den N-Kreislauf. Um die Hypothesen zu testen, werden wir 15N-Dünger-Tracing-Experimente auf ausgewählten Parzellen unterschiedlicher LUI in allen 3 Biodiversitätsexploratorien (BE) durchführen (WP1). In WP2 werden Mesokosmen-Experimente unter 15N2-Exposition durchgeführt, um die Auswirkungen von LUI auf Umsetzung von BNF-N zu untersuchen. WP3 zielt darauf, den N-Kreislauf im Rahmen der BE-Bodenbeprobungskampagne auf allen Grünland-EPs durch vertikale d15N-Bodenprofile, Metagenomik und SON-Fraktionierung zu bestimmen. Die gewonnenen Erkenntnisse aus WP1-3 und aus bereits verfügbaren BExIS-Daten werden zum Testen und Weiterentwickeln der N-Routinen des prozessbasierten Ökosystemmodells LandscapeDNDC verwendet. Dieses Modell, erweitert um ein dynamisches Vegetationsmodell CoSMo, wird dann verwendet, um den N-Kreislauf für die sämtliche BE-Grünlandparzellen zu simulieren (WP4). In WP5 (Synthese) werden wir LUI und Biodiversität, gemessene und modellierte biogeochemischen N-Umsetzungen, N-Retention durch organo-mineralische Interaktionen und vollständige N-Bilanzen auf Skalen von Tagen bis Jahren mechanistisch verknüpfen. Wir erwarten somit, dass diese Synthese ein mechanistisches und funktionales Verständnis des N-Kreislaufs unter dem Einfluss von LUI, ober- und unterirdischer Biodiversität sowie standortspezifischen Eigenschaften ermöglicht.

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