Aphelinus abdominalis, ein Parasitoid der Familie Aphelinidae, wird seit mehreren Jahren als Nützling zur Blattlausbekämpfung in Unterglaskulturen angeboten. Das Potential seiner Effizienz wird aber im Vergleich zu den Blattlausparasitoiden der Aphidiinae häufig unterschätzt. Das Verhalten der Aphelinidae im Wirtshabitat ist in der Literatur gut dokumentiert, doch der Kenntnisstand über ihre Fernorientierung bei der Wirtssuche ist noch lückenhaft. In dem hier beantragten Forschungsvorhaben sollen in einer Verbindung von Laborexperimenten und anwendungsorientierten Gewächshausversuchen die Möglichkeiten für eine Effizienzsteigerung von A. abdominalis ausgelotet werden. Ein Schwerpunkt der geplanten Verhaltensstudien liegt dabei auf einer Aufklärung der Mechanismen des Lernvermögens. In zahlreichen Arbeiten wurde in den vergangenen Jahren gezeigt, daß sich die meisten Parasitoiden flexibel den wechselnden Umweltbedingungen anzupassen vermögen, indem sie bestimmte Duftstoffe ihrer Wirtspflanzen erlernen und für die Wirtssuche nutzen. Da Schlupfwespen mit einem breiten Wirtsspektrum auch im Gewächshaus mit einer Vielzahl unterschiedlicher Pflanze-Wirt-Systeme konfrontiert werden, ist es das Ziel dieses Projekts, anhand den Modellsystems A. abdominalis - Macrosiphum euphorbiae - Paprika/Aubergine sinnvolle Strategien für eine praktische Nutzbarmachung dieser Lernfähigkeit zu erarbeiten.
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.
Artenzusammensetzung im Verlauf des Fliessweges und in Abhaengigkeit der Naehrstoffsituation; Leistungsfaehigkeit des biologischen Bewuchses.
Flache Süßwasser-Lebensräume bieten wichtige Ökosystem-Funktionen, sind aber von multiplen Stressoren bedroht. Während die Reaktion auf den globalen Klimawandel wahrscheinlich eher graduell ist, sind abrupte Veränderungen möglich, wenn kritische Schwellenwerte durch zusätzliche Effekte lokaler Stressoren überschritten werden. Die Analyse dieser Effekte ist komplex, da Stressoren additiv, synergistisch oder antagonistisch wirken können. CLIMSHIFT zielt auf ein mechanistisches Verständnis von Stressor-Interaktionen, die auf flache aquatische Ökosysteme wirken. Diese sind aufgrund ihrer hohen Oberfläche-zu-Volumen-Verhältnisse, der großen Ufer-Grenzfläche und der Grundwasser-Konnektivität besonders anfällig für Klimaerwärmung und Stoffeinträge aus landwirtschaftlichen Einzugsgebieten. Die komplexen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Primärproduzenten sowie assoziierten Konsumenten führen zum Auftreten stabiler Regime, und multiple Stressoren können nichtlineare Übergänge zwischen diesen Regimen auslösen, mit weitreichenden Folgen für entscheidende Ökosystemprozesse und -funktionen. Unsere Haupthypothese ist, dass erhöhte Temperaturen die negativen Auswirkungen der landwirtschaftlichen Stoffeinträge, die Nitrat, organische Pestizide und Kupfer enthalten, verstärken. Submerse Makrophyten, Periphyton und Phytoplankton als Primärproduzenten werden kombiniert mit Schnecken, die Periphyton und Pflanzen fressen, sowie benthischen und pelagischen Phytoplankton-Filtriern, Dreissena und Daphnien. Wir testen unterschiedliche Expositionsszenarien auf zwei räumlichen Skalen, Mikrokosmen im Labor und Mesokosmen im Freiland, um Effekte auf individueller, gemeinschaftlicher und ökosystemarer Ebene zu verstehen. Während des gesamten Projekts werden die Experimente durch Modellierungen ergänzt, um kritische Schwellwerte zu simulieren und Stress-Interaktionen vorherzusagen. Die Modellentwicklung wird in Zusammenarbeit mit allen Arbeitspaketen durchgeführt, um empirische Ergebnisse zu integrieren, unterschiedliche räumliche und zeitliche Skalen zu verknüpfen und Ergebnisse zu extrapolieren. Wir erwarten, dass kombinierte Stressoren zu plötzlichen Verschiebungen der Gemeinschaftsstruktur führen. Submerse Makrophyten werden voraussichtlich durch Phytoplankton oder benthische Algen ersetzt, mit Konsequenzen für wichtige Ökosystemfunktionen. Die Stärke unseres Antrages liegt darin, dass ökotoxikologische Stressindikatoren der Organismen wie Wachstum und Biomarker mit funktionalen Gemeinschafts-/Ökosystemansätzen kombiniert werden, die den Metabolismus und die Dynamik des Ökosystems betrachten. Das kombinierte Know-how von 5 Laboren mit komplementärem Fachwissen und allen notwendigen Einrichtungen wird die spezifische Projektfähigkeit sicherstellen. Unsere Ergebnisse sollen dazu beitragen, safe operating spaces/sichere Handlungsräume für eine nachhaltige Landwirtschaft und das Management von flachen aquatischen Ökosystemen in einer sich verändernden Welt zu definieren.
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.
Übergreifendes Ziel des Vorhabens ist es, die Rolle der Turbulenz für die Populationsdynamik des Phytoplanktons in marinen Systemen zu untersuchen. Im Zentrum des Projektes steht die zu überprüfende Hypothese, dass Ausprägung und Sukzession morphofunktionaler Lebensformen im Phytoplankton nicht ausschließlich Ausdruck unterschiedlicher Nährstoff-, Licht- und Temperaturregime im Milieu sind, sondern im entscheidenden Maße von direkten Turbulenzeffekten abhängen, die unmittelbar das Wachstum einzelner Arten regulieren und mit den anderen Steuerfaktoren interagieren. Im vorliegenden Projekt werden Auswirkungen unterschiedlicher kleinskaliger Turbulenzintensitäten auf die Phytoplanktonzuammensetzung im Feld, in Mesokosmen und Laborexperimenten untersucht und das Wachstum dominanter Arten auf seine Turbulenzsensitivität hin getestet. Eine praktische Herausforderung hierbei ist darüber hinaus die Beantwortung der Frage, wie zuverlässig und reproduzierbar Turbulenzintensitäten im experimentellen Modellsystemen erzeugt werden können.
Hydrologische Fließwege bilden die kritische Verbindung zwischen der Quelle der P Mobilisierung und des P Exports zu den Flüssen. Die Prozesse der P Mobilisierung auf der Standortskale ist vergleichsweise gut verstanden, jedoch ist die Kenntnis des P Transportes in Hängen und Einzugsgebieten durch die Komplexität der Transport-Skalen und Fließprozesse begrenzt. In Hängen können große P Flüsse zum dynamischen P Export beitragen, da P oft in schnellen Fließwegen transportiert wird, insbesondere in bewaldeten Systemen wo präferentielle Fließwege häufig auftreten. Ein adäquates Prozesswissen der Hanghydrologischen Dynamik ist daher wichtig um die P Transport Dynamik zu beurteilen und vorherzusagen. Jedoch wurden bisher solche Studien fast ausschließlich in Einzugsgebieten mit landwirtschaftlicher Nutzung durchgeführt. In dieser experimentellen und modellierungs-basierten Studie über hanghydrologische Prozesse und Phosphortransport werden wir die Auswirkungen der Abflussprozesse auf den P-Transport in bewaldeten Hängen entlang des grundlegenden Hypothesen des SPP untersuchen. Wir werden die Auswirkungen unterschiedlicher Fließwege und Verweilzeiten auf den P Transport und den damit verbundenen hydrologischen Bedingungen untersuchen. Die Hypothese wird getestet, dass die P-Signaturen im Abfluss im Zusammenhang stehen mit den bodenökologischen P-Gradienten und dass die P-Signaturen durch die Verweilzeiten des Wassers im Hang bestimmt werden, die insbesondere durch präferentielle Fließwege bei Niederschlagsereignissen dominiert werden. Diese Hypothesen werden an den vier SPP Standorte im Gebirge mit einem innovativen, kontinuierliche Monitoring-System für unterirdische Hangabflüsse und P-Transport bei hoher zeitlicher Auflösung untersucht. Event-basierte und kontinuierliche Probenahmen für die verschiedenen P Spezies, stabile Wasserisotope und andere geogene Tracer in Niederschlag, Abfluss und Grundwasser werden es uns ermöglichen, Verweilzeiten von Wasser mit den P Flüsse und P Transportprozessen zu verknüpften. Schließlich werden wir ein prozessorientierten hydrologischen Hang-Modell weiterentwickeln um die verschiedenen Fließ-und Transportwege zu simulieren, um die Dynamik von Abfluss und P Transport zwischen der Hang- und Einzugsgebietsskala zu verknüpfen. Die Modellierung wird sich darauf fokussieren die Altersverteilung von Wasser und die bevorzugte Fließwege die durch 'hot spots' bei der Infiltration und P Mobilisierung entstehen in bewaldeten Hängen adäquat darzustellen.
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.
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.
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.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 853 |
| Europa | 30 |
| Global | 1 |
| Kommune | 3 |
| Land | 24 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 603 |
| Zivilgesellschaft | 15 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 216 |
| Förderprogramm | 834 |
| Text | 19 |
| unbekannt | 15 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 20 |
| Offen | 1055 |
| Unbekannt | 9 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 704 |
| Englisch | 469 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 2 |
| Bild | 2 |
| Datei | 218 |
| Dokument | 9 |
| Keine | 648 |
| Webseite | 219 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 663 |
| Lebewesen und Lebensräume | 1057 |
| Luft | 811 |
| Mensch und Umwelt | 1084 |
| Wasser | 648 |
| Weitere | 1073 |