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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.

Struktur und Funktion des Oekosystems in einem Mittelgebirgsbach

Struktur- und Funktionsbeschreibung des Modell-Oekosystems Breitenbach bei Schlitz/Hessen. Ausgangsinformationen: physikochemische Rahmenbedingungen, Fauna im einzelnen bekannt. Jetzige Aktivitaeten: 1) Praezise Messung physikochemischer Parameter, teils durch staendige automatische Registrierung, Erfassung diurnaler und saisonaler Variationen. 2) Analyse der Primaerproduzenten: Erfassung der Algenflora: Bestandsaufnahme, Standortansprueche, Produktionsleistung dominanter Vertreter (z.Zt. nicht besetzt). Allochthone Nahrungsbasis der Biozoenose: Partikulaeres organisches Material in fliessender Welle und Sediment im Jahresgang. 4) Gehalt an geloesten organischem C, als Nahrungsbasis der Bakterienflora; dessen Festlegung in Bakterienbiomasse. 5) Bakterienzahlen und Aktivitaeten in freier Welle und Sedimenten. 6) Emergenz der Wasserinsekten. 7) Zusammenhang zwischen Emergenz und benthischer Produktion. 8) Laengsverteilung der Zoenose und jaehrliche Unterschiede im Emergenzerfolg der Wasserinsekten in Abhaengigkeit von abiotischen und biotischen Faktoren (Nahrungsversorgung, Konkurrenz). 9) Interaktionen zwischen Aufwuchs und Weidegaengern. 10) Experimentelle Untersuchungen zur Autooekologie dominanter Taxa, vor allem der Wasserinsekten und Amphipoda. 1-9 als Bausteine fuer eine synoekologische Gesamtbetrachtung des Systems.

Satellite Color Images, Vegetation Indices, and Metabolism Indices from Schwäbisch-Gmünd, 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 Halle, 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.

LURCH - CHARMANT: Charakterisierung, Bewertung und Management von urbanen Grundwasserleitern, Teilprojekt 1

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.

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.

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.

Vergleichende Untersuchungen zur Verarmung der Flechtenflora und zum Rueckgang der Flechtenvegetation im Kuestenbereich Nord- und Mittelchiles (Suedamerika)

Der Flechtenbesatz bestimmter Lebensraeume gestattet weitreichende chorologische und oekologische Aussagen. Nicht zuletzt aus diesem Grunde wurde von 1960-1965 erstmalig versucht, die chilenische Flechtenflora und die entsprechenden Flechtengesellschaften systematisch zu erfassen. Durch den Vergleich dieser Florenlisten und Vegetationstabellen liess sich waehrend dieser drei 1989, 1990 und 1991 durchgefuehrter Forschungsreisen unschwer ermitteln, dass die Flechtenflora und Flechtenvegetation Mittel- und Nordchiles im Verlauf des vergangenen Vierteljahrhunderts drastisch verarmte. Der Befund ist insofern aufschlussreich, als bisher meist angenommen wurde, der notorische Flechtenrueckgang betraefe vor allem Ballungsraeume der Industrienationen. Hier handelt es sich dagegen um einen sehr duenn besiedelten Kuestenstreifen von rund 2500 km Nordsuedausdehnung ohne nennenswerte Industrialisierung oder Landwirtschaft, der geradezu als oekologisches Modellsystem angesprochen werden kann. Die Auswertung im Gelaende durchgefuehrter Populationsstudien und Produktivitaetsmessungen soll in Verbindung mit allen verfuegbaren Umweltdaten zur Kausalanalyse des Rezessionsphaenomens beitragen.

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