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SeeWandel Klima: Modellierung der Folgen von Klimawandel und Neobiota für den Bodensee, Teilprojekt 1: Vergangene Klimaänderungen im Bodensee - Lehren für die Zukunft

SeeWandel-Klima: Modellierung der Folgen von Klimawandel und Neobiota für den Bodensee SeeWandel-Klima hat zum Ziel, aktualisierte Vorhersagen der Folgen des Klimawandels - unter Einbezug der Auswirkungen von invasiven Arten - auf das Ökosystem Bodensee und dessen nachhaltige Nutzung zu liefern. Die Projektarbeiten in SeeWandel-Klima sind in 9 Teilprojekten organisiert. Zentral sind Modellierungsarbeiten, mit dem Ziel komplexe Folgen von Faktoren wie Klimaänderungen und invasiven Arten sowie deren Zusammenspiel für das Ökosystem Bodensee und dessen Nutzung vorhersagen zu können. Die dafür notwendige Bereitstellung robuster Parameter und Erkenntnisse zur Entwicklung solch prognosefähiger Modellsysteme erfolgt seitens verschiedener Teams von Forschenden. Teilprojekt 1: Vergangene Klimaänderungen im Bodensee – Lehren für die Zukunft Seesedimente sind ein hochauflösendes Archiv für Umweltänderungen, die nicht mit historischen Quellen und mit Messdaten belegt sind. Sie können darum helfen, das Ausmaß heute beobachteter Veränderungen besser zu verstehen, um sich auf zukünftige Veränderungen sinnvoll vorzubereiten. Das Teilprojekt wird erstmalig eine detaillierte Hochwasserchronologie des Bodensees und damit der Niederschlagshistorie seines alpinen Einzugsgebietes erarbeiten. Heute verwendbare neue Untersuchungsmethoden sollen gezielt genutzt werden, um die Hochwassergeschichte des Bodensees und Alpenrheins mit hohem Detaillierungsgrad in prähistorische Zeiträume zu verlängern. Damit lassen sich extreme Hochwasserereignisse und Jahre mit sehr geringen Zuflüssen durch den Alpenrhein identifizieren. Untersuchungen von Sedimentkernen sind zudem der einzig mögliche Ansatz, um Informationen zum Ökosystem Bodensee aus messtechnisch nicht erfassten Zeiträumen zu gewinnen, und von historischen menschlichen Aktivitäten (Landnutzung, Wasserkraft, Wasserbau, Eutrophierung) unbeeinflusste Zeiträume zu analysieren. So lässt sich aus der Vergangenheit für die zukünftige Entwicklung lernen, um eine nachhaltige Entwicklung zu ermöglichen. Die Brücke in die Ökosysteme der Vergangenheit bilden Schalen von Kieselalgen, Muschelkrebsen und Reste von Cladoceren, die über tausende Jahre im Sediment erhalten sein können und seit etwa 50 Jahren regelmäßig im Wasser untersucht werden. Diese Organismenreste werden in einzelnen Zeitabschnitten im Sediment bestimmt und nach Möglichkeit mit eDNA-Untersuchungen ergänzt. Ziel 1: Eine aus Sedimenten abgeleitete Hochwasserchronologie für die letzten 5000 Jahren soll als Grundlage für Hochwasserstatistiken und -gefährdungen am Bodensee etabliert werden. Ziel 2: Die Reaktion der aquatischen Lebensgemeinschaften auf von menschlichen Aktivitäten unbeeinflusste Klimaveränderungen der Vergangenheit soll für die Bewertung der heute beobachteten Veränderungen erfasst werden.

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

Funktion und Struktur subsystemspezifischer mikrobieller Gemeinschaften im Benthos der südlichen und zentralen Nordsee und deren Rolle in Stoff- und Energieaustauschprozessen

Aktuelle Modelle zur Beschreibung benthischer Prozesse in der Nordsee behandeln nur unvollständige Ausschnitte aus dem Gesamtsystem. Dies ist auf eine nur lückenhafte Kenntnis über die im Benthos ablaufenden Prozesse zurückzuführen. Im beantragten Forschungsvorhaben soll die strukturelle und funktionelle Charakterisierung benthischer mikrobieller Gemeinschaften in verschiedenen durch die Markofauna definierten Subsysteme der südlichen und zentralen Nordsee (Deutsche Bucht, Niederländische Küste, Oyster Ground, Doggerbank, östliche Nordsee, Skagerrak und Kattegat) untersucht werden. Zum Verständnis benthischer Prozesse soll zusätzlich der qualitative und quantitative Eintrag von organischem Material sowie dessen Umsetzung im System betrachtet werden. Durch parallele Untersuchungen der Makrofaunastruktur (Dr. I. Kröncke, Forschungsinstitut Senckenberg) werden Aufschlüsse über die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Größenklassen und deren Rolle am Transfer von organischem Material in den einzelnen Subsystemen erwartet. Aus dem Zusammenhang von Struktur und Funktion komplexer Gemeinschaften, die in diesem Umfang bislang noch nicht in der Nordsee untersucht wurden, werden Hinweise auf die Bedeutung verschiedenen benthischer Systeme für den Stoff- und Energieaustausch erwartet. Daher können die aus dem beantragten Forschungsvorhaben erwarteten Ergebnisse maßgeblich zum Verständnis benthischer Prozesse beitragen und der Modellierung zugeführt werden. Hauptauftragnehmer im Ausland: University Northeastern Boston; Boston.

Oekologische Untersuchungen an Modelltropfkoerpern und Modellbelebtschlammanlagen

Artenzusammensetzung im Verlauf des Fliessweges und in Abhaengigkeit der Naehrstoffsituation; Leistungsfaehigkeit des biologischen Bewuchses.

Schwerpunktprogramm (SPP) 1158: Antarctic Research with Comparable Investigations in Arctic Sea Ice Areas; Bereich Infrastruktur - Antarktisforschung mit vergleichenden Untersuchungen in arktischen Eisgebieten, Artbildung und Anpassung antarktischer Asselspinnen: Bewertung des Einflusses genetischer Drift und natürlicher Selektion durch vergleichende populationsgenomische und morphologische Analysen

Die Erforschung von Artbildungs- und Anpassungsprozessen ist zentral, um zu verstehen, wie Biodiversität entsteht und auf wechselnde Umweltbedingungen reagiert.. Ein idealer Ort für solche Studien ist das Südpolarmeer: Es beherbergt eine reiche und hochgradig endemische Fauna. Neuere Studien zeigen, dass viele benthische Arten aus Gruppen von genetisch distinkten Kladen bestehen, die als früher übersehene Arten pleistozänen Ursprungs interpretiert werden. Diese kryptischen Arten können durch molekulare Methoden (z. B. DNA-Barcoding) und z.T. auch durch morphologische Analysen unterschieden werden. Es wird angenommen, dass die Artbildung per Zufall erfolgte, als ehemals große Populationen während glazialer Maxima in kleinen allopatrischen Refugien isoliert wurden, wo sie starker genetischer Drift ausgesetzt waren. Alternative Artbildungsmodelle wurden bislang wegen fehlender molekularer Methoden kaum erforscht. Studien aus anderen Ökosystemen zeigen, dass ökologische Artbildung, d.h. Aufspaltungsereignisse durch unterschiedliche Selektion, ein naheliegendes alternatives Artbildungsmodell ist. In dem hier vorgestellten Projekt sollen erstmals hochauflösende genomische Methoden zusammen mit morphologischen Analysen benutzt werden, um konkurrierende Artbildungsmodelle für das Südpolarmeer zu testen. Als Fallstudie sollen hierfür Muster genetischer Drift und Selektion in einer besonders erfolgreichen Gruppe benthischer Arten des Südpolarmeeres untersucht werden, den Asselspinnen (Pycnogonida). Aufbauend auf vorangehenden Studien sollen genomische Muster neutraler und nicht neutraler Marker bei zwei Artkomplexen untersucht werden: Colossendeis megalonyx und Pallenopsis patagonica. Diese beiden Artkomplexe von Asselspinnen sind aufgrund mehrerer Merkmale hervorragende Modelle für die Themen dieses Antrages: 1) Es existieren zahlreiche genetisch divergente kryptische Arten, 2) erste morphologische Unterschiede wurden gefunden, 3) die weite Verbreitung der Vertreter sowohl auf dem antarktischen Kontinentalschelf als auch in weniger von den Vereisungen betroffenen subantarktischen Regionen, 4) ihre geringe Mobilität. Sollte eine durch genetische Drift bedingte allopatrische Artbildung in glazialen Refugialpopulationen der Hauptantrieb der Evolution sein, ist zu erwarten, dass Zufallsfixierung neutraler Allele und Signaturen von Populations-Bottlenecks in stark vereisten Gebieten am höchsten sind. Wenn andererseits natürliche Selektion der Hauptantrieb der Artbildung war, so sind starke Signaturen von Selektion auf Geno- und Phänotyp zu erwarten. Diese sollte am stärksten bei sympatrischen Arten sein (Kontrastverstärkung). Die Variation entlang von Genomen soll untersucht werden, um das Ausmaß zufälliger bzw. nicht zufälliger Variation einzuschätzen. Das vorgeschlagene Projekt wird ein wichtiger erster Schritt einer systematischen Erforschung der relativen Bedeutung von genetischer Drift und Selektion für die Evolution im Südpolarmeer sein.

SeeWandel Klima: Modellierung der Folgen von Klimawandel und Neobiota für den Bodensee

«SeeWandel-Klima: Modellierung der Folgen von Klimawandel und Neobiota für den Bodensee» hat zum Ziel, aktualisierte Vorhersagen der Folgen des Klimawandels – unter Einbezug der Auswirkungen von invasiven Arten – auf das Ökosystem Bodensee und dessen nachhaltige Nutzung zu liefern. Hierfür werden praxisbezogene Modelle für Behörden, Organisationen (IGKB, IBKF) und die Öffentlichkeit entwickelt. Die Ergebnisse werden verschiedenen Zielgruppen entsprechend aufbereitet zugänglich gemacht.

Saisonale Sensitivität von Ökosystemfunktionen in einer sich erwärmenden Arktis (Svalbard

The Baltic Sea Action Plan – Modelling of Eutrophication Aspects

The project used high-resolution spatial and temporal simulations of the ERGOM-MOM 3D ecosystem model to review existing nutrient reduction targets for the Western Baltic Sea. Scenario simulations were used to assess the effects of reduction measures on improving water quality. In addition, the simulation results were used to evaluate the spatial extent, temporal duration and variability of past and current seasonal oxygen depletion areas. The publication is aimed at authorities and research institutes involved in modelling eutrophication. Veröffentlicht in Texte | 121/2026.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Kleinblittersdorf, 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 Düsseldorf-Essen, 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.

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