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Spatial Modelling in Ecology with Special Focus on Biodiversity

Polarregionen im Wandel 1: SQUEEZE - Schutz der schwindenden Arktischen Tundra - Potential, Planung und Kommunikation, Vorhaben: Erfassung zukünftiger Ökosystemfunktionen und Ermittlung arktischer Schutzgebiete

Entwicklung Terrestrischer Modellökosysteme: Neue Möglichkeiten zum Einsatz als Standardtestverfahren in der Abschätzung des Risikos von Pflanzenschutzmitteln auf Bodenorganismen

Die gegenwärtigen europäischen Vorschriften zur Zulassung von Pflanzenschutzmitteln sehen auf der ersten Stufe Einzelartentests unter Laborbedingungen vor. Sie sollen worst-case Szenarien der Exposition abbilden und können keinen Aufschluß über die vielfältigen Wechselbeziehungen sowie über Änderungen im strukturellen Gefüge der Bodenorganismen verschiedener trophischer Ebenen geben. Höherstufige Testverfahren sind mit Ausnahme des funktionellen Streubeuteltests nicht standardisiert. Nur großangelegte und damit kostenintensive Feldstudien liefern strukturelle Endpunkte und können zur adäquaten Beschreibung der komplexen Wirkzusammenhänge in der heterogenen Bodenmatrix beitragen. In der aktuellen Diskussion um die Revision der bestehenden EU-Richtlinien zeichnet sich ab, daß künftig zunehmend strukturelle Endpunkte, auch auf dem Niveau des Halbfreilandes, einbezogen werden sollen, um eine realitätsnahe Bewertungsgrundlage zu bilden. Im Kontext der bestehenden internationalen Leitlinien ist am Institut für Umweltforschung ein TME-System entwickelt worden, das unter natürlichen Witterungsbedingungen und über einen Zeitraum von bis zu einem Jahr artenreiche Gemeinschaften von Bodenorganismen weitgehend in ihrer ursprünglichen Zusammensetzung beherbergen kann. Im Mittelpunkt stehen dabei vier der abundantesten Gruppen der Meso- und Mikrofauna: Collembolen, Oribatiden, Enchytraeen und Nematoden. Diese Systeme sollen ausreichend empfindlich reagieren, um Effekte auf der Ebene von Organismengemeinschaften oder Populationen statistisch nachzuweisen. Umfangreiche Vorstudien befassen sich mit der Variabilität im Boden und der Stabilität der Biozönosen in TMEs, um das Design von Effektstudien den speziellen Gegebenheiten von Wiesenökosystemen anzupassen. Die TMEs bestehen aus großen, intakten und ungestörten Bodenkernen mit einer Höhe von 40 Zentimetern und einem Durchmesser von bis zu 47 Zentimetern. Sie werden unter natürlichen Witterungsbedingungen betrieben, bieten aber die Möglichkeit bei langandauernden Extremverhältnissen (vor allem Dürre) steuernd einzugreifen. Um möglichst empfindliche und diverse Lebensgemeinschaften vorzufinden, wurden die Bodenkerne nicht einem Agrarökosystem entnommen, sondern einer regelmäßig gemähten Wiese, die über Jahrzehnte nicht mit Pflanzenschutzmitteln behandelt worden sind. In Vorstudien im Freiland konnte gezeigt werden, daß die geklumpte Verteilung der Organismen über die Entnahmefläche Anpassungen bei der Gewinnung der Bodenkerne erfordert, welche die Variabilität in nachfolgenden Versuchen senken können. Nach dem Stechen der Bodenkerne werden die TMEs in die Versuchsanlage der RWTH Aachen transportiert, welche eine ausreichende Drainage in Verbindung mit einer intakten Wasserspannung gewährleisten soll, um sowohl Staunässe als auch ein Austrocknen der Kerne zu verhindern. U.s.w.

Änderungen geomorphodynamischer Prozesse in der Arktis (West-Spitzbergen): Indikatoren globalen Klimawandels?

Das Forschungsprojekt verfolgt das Ziel, beobachtbare Änderungen in der Geomorphodynamik und im Landschaftshaushalt nordpolarer Räume systematisch zu erfassen und deren Verursachung zu ergründen. Als Arbeitshypothese dient die Diskussion und Szenarienentwicklung des globalen Klimawandels ('Global Warming'), wobei von einer natürlichen Erwärmung seit der Mitte des 19. Jahrhunderts und einer potentiellen, progressiven und anthropogenen Klimabeeinflussung ('Treibhauseffekt') der letzten 60 Jahre ausgegangen wird. Als Modellregion wurde dafür das Adventtal und Umgebung in West-Spitzbergen ausgewählt. Kriterien waren dabei ein weit ausgedehntes, facettenreiches Periglazialrelief, gute Erreichbarkeit und Zugänglichkeit, die Verfügbarkeit von Karten- und Luftbildmaterial sowie die Zugriffsmöglichkeiten auf meteorologische Daten. Mit Hilfe einer detaillierten Kartierung und Dokumentation sollen subrezente, rezente und aktuell sich verändernde geomorphodynamische Prozesse als Indikatoren für Klimaänderungen (insbesondere Erwärmung) systematisch getestet, klassifiziert und bewertet werden. Weiterhin wird versucht, mögliche Auswirkungen einer Klimaveränderung im Landschaftshaushalt polarer Regionen als Szenario zu ermitteln.

Global assessment of vegetation photosynthesis and carbon assimilation through space measurements of chlorophyll fluorescence

The gross carbon uptake of terrestrial vegetation through photosynthesis is a crucial parameter in climate change research. A global, observation-based characterization of ecosystem gross primary production can only be performed with satellite measurements. However, the traditional description of vegetation from space is based on the so-called spectral vegetation indices, which are not able to provide a reliable indication of photosynthetic efficiency driving carbon assimilation by vegetation. This results in an inherent limitation of existing satellite products to provide an accurate description of ecosystem functioning. By contrast, ongoing developments in instrument design and modelling approaches have very recently made possible the retrieval of vegetation chlorophyll fluorescence from space measurements. A vast number of laboratory and field experiments have demonstrated that fluorescence is a direct proxy to vegetation light use efficiency which can therefore enable a much more accurate description of gross primary production. This project proposes the implementation of a research group with focus on the global monitoring and interpretation of chlorophyll fluorescence from existing and upcoming Earth Observation missions. This task will imply the development of a variety of atmospheric-surface radiative transfer modelling approaches, data processing, retrieval techniques and ecosystem modelling tools, with the ultimate objective of developing a new approach to the observation of carbon assimilation by vegetation from space.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Goslar, 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.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Cottbus, 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.

Umweltbedingte subletale Veraenderungen der Membran lebender Zellen und dadurch bedingtes Eindringen biologisch aktiver Makromolekuele in diese Zellen

Lebende Zellen des Menschen, der Tiere und z.B. der Mikroorganismen des Bodens haben eine Zellmembran, die sie von der Aussenwelt (ihrer Umwelt) abgrenzt. Abgrenzung und Schutz des Zellinneren - neben Versorgung und Entsorgung - ist die Aufgabe der Zellmembran. Auf diese Membran koennen von aussen kommende Stoffe einwirken und ihr Abschirmverhalten schwaechen ('Wegbereiter'). Schadstoffe und systemveraendernde Stoffe (genetic engeneering) koennen nun eindringen. - Im gegenwaertigen Vorhaben werden in-vitro-Medien und darin befindliche lebende Zellen als definiertes variierbares kuenstliches Modell eines Oekosystems verwendet, in dem das Verhalten definierter 'Wegbereiter' und 'Eindringlinge' erforscht wird.

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.

Integrierte sozial-ökologische Netzwerkanalyse für die transdisziplinäre Entwicklung von Indikatoren und Handlungsempfehlungen zur Reduktion anthropogener Stressoren, Vorhaben: Szenarien des globalen Wandels für die marine Raumplanung

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