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Scenarioanalyse mit dem dynamischen Gewaessermodell SALMO zur Prognose der Wassergueteentwicklung in stehenden und gestauten Gewaessern

Mit dem am Institut fuer Hydrobiologie entwickelten dynamischen Oekosystemmodell SALMO laesst sich der Einfluss externer Belastungsquellen (Naehrstoffe, organische Belastung) und gewaesserinterner Massnahmen (Stauspiegelabsenkung, Teilzirkulation, Biomanipulation) auf die Wasserqualitaet von Talsperren und Seen (Phytoplanktonbiomasse, Sauerstoff, Nitratkonzentration) abschaetzen. So half das Modell in einer Studie der IDUS-GmbH bei der Charakterisierung von Einfluss und Wechselwirkungen unterschiedlicher Belastungskomponenten (Naehrstoffe, lichtabsorbierende Stoffe) bezueglich der Wasserguete der Talsperre Bleiloch. Unter massgeblicher Beteiligung des Instituts fuer Automatisierungs- und Systemtechnik der TU Ilmenau entstand eine komplette Neuimplementierung des Gleichungssystems mit dem Simulationssystem Matlab/Simulink sowie in der objektorientierten Programmiersprache JAVA. Diese ermoeglicht die Simulation raeumlich kompartimentierter Gewaesser, eine einfachere Handhabbarkeit des Gleichungssystems und eine betraechtliche Erweiterung des Anwendungsspektrums von SALMO als Werkzeug fuer Forschung, Lehre und Entscheidungsfindung.

Sonderforschungsbereich (SFB) 990: Ökologische und sozioökonomische Funktionen tropischer Tieflandregenwald-Transformationssysteme (Sumatra, Indonesien), Teilprojekt A07: Modellierung biogeochemischer Prozesse in Regenwald-Transformationssysteme in Sumatra (Indonesien)

Das Ziel des Projektes ist die Quantifizierung der Auswirkung von Landnutzungsänderungen in tropischen Gebieten auf biogeochemische Kreisläufe durch die Integration von Daten zahlreicher Gruppen des Sonderforschungsbereichs in einen biogeochemischen Modellierungsansatz. Dafür wollen wir das prozess-orientierte Landoberflächenmodel CLM für die dominierenden Landnutzungsarten in der Provinz Jambi auf Sumatra (Indonesien) anpassen und neue Beschreibungen der entsprechenden Funktionellen Vegetationseinheiten entwickeln. Nach der Modelvalidierung anhand von Messdaten, wollen wir die Auswirkungen von historischen, gegenwärtigen und zukünftigen Landnutzungsänderungen auf biogeochemische Kreisläufe auf Landschaftsebene untersuchen. Für die zukünftigen Auswirkungen werden Szenarien, die in dem Fokus entwickelt werden, verwendet.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Weil-Rhein, 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 Glücksburg, 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.

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

Interaktionen des ökologischen und ökonomischen Systems

Ein ökologisches System besteht aus Tier- und Pflanzenarten, deren Biomasse als gespeicherte Energie aufgefasst werden kann mit einem Nettoenergiezufluss durch die Sonne. Die Biomasse einer einzelnen Spezies bestimmt sich ferner aus dem Fressen und Gefressenwerden. Es wird angenommen, dass sich die Arten so verhalten, als maximierten sie ihre gespeicherte Energie unter der Nebenbedingung einer vorgegebenen physiologischen Funktion. Führt man endogene artenspezifische Energiepreise ein, lässt sich ein ökologisches Preisgleichgewicht definieren, dass formale Ähnlichkeiten zum Marktmodell der vollständigen Konkurrenz hat. Ziel des Projekts ist es, ein interdependentes Ökosystem auf die beschriebene Art zu modellieren und es mit einem den Ökonomen besser vertrauten interdependenten ökonomischen System zu verknüpfen. Mitwirkende Institution: University of Wyoming, Laramie, USA.

Nachhaltige Entwicklung der Bundeswasserstraßen, Integriertes Flussauenmodell INFORM

Flussauen mit ihrem typischen Muster von unterschiedlichen Lebensräumen sind in Mitteleuropa stark gefährdet. Die Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) hat daher das Integrierte Flussauenmodell INFORM (Integrated Floodplain Response Model) für den Einsatz an Bundeswasserstraßen erstellt, mit dem ökologische Modellierungen durchgeführt werden können. Das modular aufgebaute Modellsystem INFORM verknüpft hydrologische, hydraulische, morphologische und bodenkundliche Modelltechniken mit ökologischen Modellen. Dabei werden vor allem sogenannte Lebensraumeignungsmodelle (Habitatmodelle) angewendet. Solche Modelle beschreiben die potentielle Eignung eines Standortes als Lebensraum für bestimmte Arten und / oder Artengruppen anhand der Ausprägung mehrerer abiotischer Standortparameter. Die Bearbeitung folgt prinzipiell dem Wirkungspfad Abfluss - Flusswasser - Grundwasser - Boden - Biotik unter Berücksichtigung morphologischer Einflüsse, des direkten Einflusses der Überflutung und der (landwirtschaftlichen) Nutzung. Die Bewertung der prognostizierten Veränderungen erfolgt an Hand von Gesetzen und Verordnungen und beinhaltet auch die Auswirkungen des menschlichen Handelns.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1685: Ecosystem nutrition: forest strategies for limited phosphorus resources; Ökosystemernährung: Forststrategien zum Umgang mit limitierten Phosphor-Ressourcen, Mikrobieller Phosphorumsatz in akquirierenden und rezyklierenden Ökosystemen (Micro P Cycling)

Phosphor wird auf verschiedensten Skalen rezykliert: Diese reichen von der Ökosystemebene über Kreisläufe innerhalb der mikrobiellen Gemeinschaft bis hin zu Kreisläufen innerhalb von Einzelorganismen. Ziel des Projektes ist es, mikrobielle P-Umsatzmodelle auf der Organismenebene und auf der Ebene mikrobieller Gemeinschaften zu unterscheiden. Es wird davon ausgegangen, dass P-Kreisläufe auf der Organismenebene überwiegend zur Aufrechterhaltung (Maintenance) der eigenen Zellfunktionen erfolgen. Dagegen umfassen P-Kreisläufe auf der Ebene mikrobieller Gemeinschaften i) die P-Freisetzung durch Absterben und Zelllyse mit anschließendem ii) mikrobiellem Wachstum und P-Aufnahme. Unserem Vorhaben liegen folgende Hypothesen zugrunde: 1) Erfogen P-Umsätze überwiegend aufgrund von Zelltod und Wachstum, so sind diese wesentlich schneller als Kreisläufe zur Aufrechterhaltung der Zellfunktion. 2) In P-reichen Böden (akquirierenden Ökosystemen) erfolgt mikrobieller P-Umsatz schneller und vor allem durch Zelltod und Wachstum, während in P-armen Böden (rezyklierenden Ökosystemen) P-Umsatz überwiegend zur Aufrechterhaltung und langsamer erfolgt, da die eingeschränkte P-Verfügbarkeit eine effizientere Ressourcennutzung fordert. 3) Eine hohe C- und N-Verfügbarkeit stimuliert P-Umsatz vor allem in Folge von Zelltod und Wachstum, 4) was in bakteriellen Gemeinschaften schneller als in pilzlichen erfolgt.Fünf unabhängige Ansätze ermöglichen die Untersuchung und Unterscheidung von P-Umsätzen auf Organismen- und Gemeinschaftsebene: 1) Unterschiedlicher Einbau von 33P, 14C und 13C in Phospholipide , 2) Unterschiedlicher Einbau von 33P und 14C in DNA, 3) ATP-Gehalt und Adenylat-Energie-Ladung, 4) Modifikation der CO2-Freisetzung durch P-Applikation und 5) Wärmeabgabe (Kalorimetrie) des Bodens. Zudem wird ein neuer präperativer Ansatz entwickelt, um den 33P-, 14C- und 13C-Einbau in Phospholipide individueller Mikrobengruppen zu analysieren. Die Hypothesen werden an Böden getestet, die sich hinsichtlich ihres P-Gehaltes (Luess vs. Bad Brückenau) und ihrer P-Speziierung (Mittelfels vs. Achenpass) unterscheiden. Hierfür werden Mikrokosmen- und Feldexperimente durchgeführt. Aus der Dynamik von Einbau und Freisetzung von 33P und 14C in spezifische Mikrobengruppen lassen sich P-Umsätze infolge von Zelllyse und Wachstum von solchen zur Aufrechterhaltung in akquirierenden und rezyklierenden Ökosystemen unterscheiden und abschätzen. In Kooperation werden Mikrokosmen- und Feldexperimente durchgeführt um den Einfluss der C-Freisetzung in die Rhizosphäre bei variabler P-Verteilung auf die P-Rezyklierung zu untersuchen. Der Effekt von P- und N-Addition auf mikrobielle P-Kreisläufe wird in einem faktoriellen NxP-Düngungsversuch unter Freilandbedingungen analysiert.Diese Untersuchungen werden neue Wege zur Unterscheidung der P- und Nährstoffkreisläufe zwischen Gemeinschafts- und Organismusebene weisen und den Beitrag von Tod/Wachstum vs. Aufrechterhaltung in Ökosystemen bestimmen.

Mikrokalorimetrische Modelluntersuchungen zum Einfluss der Aggregierung auf die Steuerung mikrobieller Stoffwechselprozesse in Böden bei unterschiedlichen O2-Partialdrücken

Der Wechsel zwischen aerober und anaerober Stoffwechselprozesse in Böden findet überwiegend in Mikrohabitaten statt. Bodenaggregate stellen solche Mikrohabitate dar, in denen Sauerstoffverfügbarkeit durch Diffusionsbarrieren (wassergefülltes Porenvolumen) und die Sauerstoffzehrung durch mikrobielle Aktivität (Substrat) bestimmt wird. Ziel des Vorhabens ist es, auf mikroskaliger Ebene kritische Werte der Sauerstoffverfügbarkeit zu ermitteln, unter denen vorwiegend anaerobe Stoffwechselprozesse stattfinden. Dazu wird ein Durchflussmikrokalorimeter genutzt, in dem die unmittelbare Reaktion der mikrobiellen Aktivität auf stufenlos veränderbare Sauerstoffpartialdrücke bei einer gleichzeitigen Analyse von isotopenmarkierten Gasverbindungen (CO2, N2O, CH4) bestimmt werden kann. In Parallelansätzen in Mikrokosmen werden weitere wichtige Kenngrößen anaerober Stoffwechselprozesse wie organische Säuren und reduzierte Eisen- und Manganverbindungen ermittelt. Die Ergebnisse aus diesem Vorhaben sollen dazu beitragen, Prognosen über ablaufende Stoffwechselprozesse im Grenzbereich aerober und anaerober Zustände in Bodenaggregaten und bei natürlich oder anthropogen verursachten Veränderungen von Umweltbedingungen zu erstellen.

Zur Integration von Ökosystemanalyse und umweltökonomischer Forschung

In den theoretischen Ansätzen der naturwissenschaftlichen Ökosystemanalyse stehen die Interaktionen von Populationen im Vordergrund, während das ökonomische System oft nur durch einen Parameter dargestellt wird. Umgekehrt wird in umweltökonomischen Modellen das Ökosystem häufig nur durch einen Parameter berücksichtigt. Dieses Forschungsprojekt zielt auf eine ausgewogenere Modellierung, die die Interaktionen innerhalb des Ökosystems, Interaktionen innerhalb des ökonomischen Systems und, besonders wichtig, wesentliche Interaktionen zwischen beiden Systemen berücksichtigt. Dazu wird im ersten Schritt die Leistungsfähigkeit ökonomischer Methoden in der Ökosystemanalyse untersucht. Im zweiten und zentralen Schritt werden ökonomische Modelle integriert mit Ökosystem-Modellen analysiert. Die methodische und theoretische Bedeutung des Forschungsprojekts liegt in der Bereitstellung innovativer statischer und dynamischer Allokationsmodelle, einschließlich der Multi-Spezies-Modelle, die Ökosystem und Ökonomie als gleichwertige Modellbestandteile behandeln und mit denen die Beziehungen zwischen beiden Systemen detaillierter als bisher analysiert werden können.

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